卫星图像数据源配准
在本教程中，您将学习如何在 Planetary Computer 上使用 stackstac 将来自 Sentinel-2 Level 2A 和 Landsat Collection 2 Level-2 的两个空间重叠栅格图像配准（对齐）到一个数据集中。然后，您将计算所得数据集的归一化差异植被指数 (NDVI)，并将其与基于原始数据的 NDVI 进行比较。
本教程包括以下步骤：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-691539.html
- 从行星计算机的 STAC 端点搜索和加载数据
- 重新投影和重新采样 Sentinel-2 Level-2A 和 Landsat Collection 2 Level-2 数据以使用通用分辨率和坐标系
- 裁剪到感兴趣的区域并将 Sentinel 和 Landsat 数据对齐到单个数据集中
- 使用 xarray-spatial 计算和比较 NDVI
import planetary_computer
import numpy as np
import pandas as pd
import xarray as xr
import stackstac
import pystac_client
import rasterio
import xrspatial.multispectral as ms准备工作：创建本地Dask集群
在本教程中，您将使用一个小型数据集。创建一个本地 Dask 集群来保存你的数据。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-691539.html
from dask.distributed import Client
client = Client()
print(f"/proxy/{client.scheduler_info()['services']['dashboard']}/status")
</到了这里，关于微软行星云计算——卫星图像数据源配准的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
