RS新手怎么下载免费的遥感影像数据-夜雨聆风

RS新手怎么下载免费的遥感影像数据

RS新手怎么下载免费的遥感影像数据？

有不少的人在后台问我这个问题。

我推荐去这两个地方下载数据。

1是USGS

2是欧空局

除此之外，还可以通过GOOGLE EARTH ENGINE，批量下载影像。当然这个GEE要写JS代码才可以下载数据。

如果你想下载高清影像，我推荐下载GOOGLE EARTH的数据。

GOOGLE EARTH ENGINE和GOOGLE EARTH是两个不同的东西。

下载GOOGLE EARTH的数据可以通过下面的这个方式下载，亲试有效。

https://github.com/Mbucari/GEHistoricalImagery

对于刚入行的朋友，下载到数据只是第一步。拿到数据后，建议重点研究一下 Landsat 9。它是理解“多光谱”最好的教科书。

你可能会发现，下载下来的原始影像往往是黑乎乎的一片。这时候就要去研究“影像拉伸”。

遥感影像的像素深度通常是16-bit，而普通手机拍摄的照片通常是8-bit。

16bit是指2的16次方，对应的8bit就是2的8次方。

2的8次方是指 2x2x2x2x2x2x2x2 = 16×16 = 256

我们的手机屏幕、电脑屏幕可显示的范围是0到255。

所以需要进行影像拉伸。多思考一个问题：遥感影像和手机照片，除了波段数量不同，在辐射分辨率和空间位置信息上还有哪些差异？

一定要多使用市面上的专业软件：ENVI或者Arcgis，看看它们的常用功能的输入参数、输出结果分别是什么？

当你把ENVI的部分常用功能熟悉一下下，然后你可以写写代码复现这些功能，此时算是对遥感这个学科有一定的自己的理解。

除了前面提到的工具，对于想进阶的新手，我还建议关注以下两个方向：

以前大家习惯去欧空局的旧平台，现在官方更推荐 Copernicus Browser。它的界面非常现代化，支持在线预览和简单的波段组合。你可以在网页上直接切换“彩色合成”或“植被分析”模式，这对于理解不同波段如何反映地物特征非常有帮助。

如果给你资源的话，你怎么从零仿照它，做一个demo？如果你能构建一个勉强可运行的demo，或许你可以跨行业去找计算机相关的岗位，不必在遥感这个坑深挖。当然这个算是题外话。

当你熟悉了Landsat和Sentinel这些中分辨率数据后，难免会想尝试高精度的任务。除了从Google Earth“白嫖”高清历史影像，还可以尝试在 Planet 或 Maxar 的开放计划中寻找免费的样地数据。

到了这个阶段，你可以开始尝试将遥感与深度学习结合。比如利用 PyTorch 框架，将下载的影像切片，通过 U-Net 或 YOLO 模型来实现自动化的地物识别，比如提取大面积的农作物或者识别云层。

总结一下：

遥感不仅仅是“看图说话”，它的核心在于数据背后的物理意义。如果在模型调优、坐标变换（GDAL处理）或者算法实现上遇到卡壳的地方，多去问问AI，它能帮你快速写出数据预处理的脚本，省去大量查文档的时间。

使用AI时，要学会甄别AI是否在胡说八道，是否AI幻觉，AI给的方案是否可行。

多的不说，少的不唠。

以上，就这样吧，万分感谢大家的关注和支持，明天见。