3天用AI辅助完成资源卫星高光谱数据基本处理软件

我是代码小白,复杂的代码完全不会,有这个想法很久了,但一直苦于技能壁垒无法实现。过年期间用通义灵码搭建了软件的框架,感觉效果还不错,至少让我从一个代码小白,能够提升一个层次。

软件主要针对资源卫星高光谱数据的格式,其它卫星高光谱数据没有进行匹配。软件主要功能包括加载数据(选择xml文件直接加载高光谱数据、rpc文件和定标文件)、辐射校正、几何校正和大气校正,左边图像为全景图,中间为放大图像,鼠标在中间图像中滑动会有一个放大镜出现帮助选择感兴趣的点,点击该位置会在右边出现该点的光谱曲线,放大镜中有像素坐标和经纬度坐标。其中大气校正需要依赖6s模型,需要自己编译执行文件。上面的图是简单几何校正的结果,和谷歌地图比较了一下,误差大概在600m左右,基本上没法用,只能当作快速流览图用。

高精度几何校正使用了rpc参数,精度大幅度提升**(这部分大概就浪费了一天时间,它的rpc参数格式似乎不太一样,按照标准的模型无法校正)**,手动对比结果大约是60m,但考虑分辨率只有30m以及选点误差,这个精度相当可以了,如果用算法匹配进行评估,定位精度应该会更高,而且没考虑高程信息以及地球曲率等因素,误差应该比实际要大一些。

后续计划:

1.增加图像增强功能

2.增加批处理功能

3.增加其它格式遥感数据处理功能

PS:这些功能基本上都是ENVI具有的,而且更加专业,但envi正版基本上用不上,而且整个文件包也比较大,很多非专业人员不太想用,可以用这种功能简单专用的小软件。

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