基于GDAL的遥感数据格式转换方法研究开题报告

 2022-05-04 08:05

1. 研究目的与意义

随着卫星遥感技术的快速发展,获取的遥感图像的地面分辨率越来越高,单景数据量越来越大。地理国情监测项目采用高分辨率全色影像和高分辨率多光谱影像,将高分辨率的全色影像和多光谱影像融合得到高分辨率的彩色影像。融合后的彩色影像数据量很大,在生产作业过程中,数据处理人员在操作这些数据时需要花费大量的时间。

为了提高生成效率,应将一些工作由程序来处理。通常windows提供的影像操作接口只能处理小于2gb的影像数据,对于大于2gb数据却显得无能为力。而gdal作为一个强大的影像处理库,能够很好地处理大数据,gdal支持常见的各种图像文件格式,能够动态建立图像金字塔,按波段读取图像,分块获取图像的数据,在处理影像数据量上没有任何限制。

近年来,全球卫星遥感应用发展迅速,特别是国内卫星影像应用愈加广泛,譬如hj丶fy卫星遥感数据应用等,加之遥感数据来源和处理软件平台不同,存在大量互不兼容的遥感数据格式,遥感数据共享的需求与遥感数据格式不统一之间的矛盾也日益突出等,由此造成了大量的数据转换工作,各类遥感数据的格式结构查找学习必然增加许多工作量,同时浪费大量的宝贵时间和精力。为此,对各种遥感数据的存储格式都应有所了解,遥感数据格式的统一转换具有重要意义。

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2. 研究内容和预期目标

1.研究内容

本论文需要了解遥感图像的基本处理方法,学习基于遥感图像的基本存储方式,熟悉gdal库的功能与结构,熟悉常见的遥感图像的格式。熟悉c#或者c 编程语言,学习gdal库的开发过程。在此基础上,开发相应功能,实现常见遥感图像格式之间的互相转换的功能,并使用实际数据进行测试。

2.研究目标

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3. 研究的方法与步骤

gdal作为一个优秀的开源库,它提供了标准的二次开发接口,包括读取、写入、转换、处理多种栅格数据格式,同时它提供完全公开的源代码,为用户进行二次开发和底层的功能扩展提供了很高的起点。gdal使用了一个单一的抽象数据模型来支持大多数类型,gdal支持的数据格式有:bmp,jpeg,gtiff,hfa,bt,ecw,fits,gif,hdf4,ehdr等。

为了实现常见遥感图像格式之间的互相转换,我们主要借助面向对象开发语言c#并基于gdal库来完成相应的功能。

具体步骤如下:

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4. 参考文献

[1].刘昌明与陈荦,gdal多源空间数据访问中间件.地理空间信息,2011(05).

[2].苏光日等,gdal在地理国情监测项目中的应用.测绘与空间地理信息,2014(01).

[3].孔帅可,乔保军与付征叶,基于gdal的esrishapefile格式文件处理.计算机时代,2014(08).

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5. 计划与进度安排

一、研究工作准备阶段(2022.2.22-2022.3.20):

2022.2.22-2022.3.13为准备工作阶段,包括查阅资料、实验数据收集等;

2022.3.14-2022.3.20为开题阶段,主要工作是撰写开题报告等。

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