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我正在分析 GOES-16 卫星数据，需要计算每个网格坐标的基本纬度、经度作为进一步分析的一部分。我目前正在尝试使用 pyproj 来执行此操作，并且遇到图像预期范围之外的经度值，经度值在预期范围内。

下载图像：

转换投影：

这里的最小和最大 lon 值分别是 -179.99 和 179.9。我只希望这张图片包含 -89.6 和 175.6 之间的数据，如下所示。

当我检查此图像的预期地理范围时，我得到以下信息：

我对地理空间数据操作还比较陌生。我在这里做错了什么？

我正在尝试为 Sentinel Image 建立土地覆盖分类模型。我使用的图像通道（波段）是 32 位浮点数。

我需要了解如何最好地格式化图像数据，包括用于训练的芯片/补丁和用于分类的目标图像。我有几个问题？

1. 我是否需要将我的原始图像和训练芯片从 32 位转换为其他深度？
2. 我是否需要确保训练芯片/补丁和目标具有相同的深度（32 位、16 位或其他）？
3. 我需要转售我的数据吗？我看到了一些论文，其中数据在 0-1 或 0-255 之间重新调整？
4. 数据深度会影响学习和预测的性能吗？

非常感谢。

马兹

我希望使用动能和海面温度来预测洋流涡度。我的数据包括海湾河流地区的卫星动能读数和地表温度读数。我计划使用混合神经网络，它将循环架构（LSTM）与卷积网络模型相结合。

我的数据集包含从 1996 年到 2018 年的每日动能和温度读数，总共 8036x80x120 个网格。例如，给定动能和温度，我希望 NN 预测涡度。

我的问题是，我怎样才能影响我的神经网络忽略/折扣陆地地形，只关注海洋数据。陆地地形数据作为 NaN 值存储在我的图像数组中。

我正在使用 PyTorch。

我是使用 R 的新手……我正在尝试预处理哨兵 1 数据；我正在使用一个包getSpatialData（https://rdrr.io/github/16EAGLE/getSpatialData/man/getSpatialData-package.html）。我下载了图像，它可以工作。但是，当我尝试使用该功能时，prepSentinel我会收到以下错误消息：

我遵循了这段代码（简单地从 GitHub 复制...）

我已经尝试prepSentinel使用 Sentinel 2 数据的功能并且它可以工作，但是当我下载 Sentinel 1 数据时没有。有什么建议吗？

多谢

我目前正在为我的活跃机器学习硕士论文项目使用 xView 数据集 ( http://xviewdataset.org/ )。数据集的主页声称有 8457 个训练图像和标签，但是当我下载并提取大（大约 15gb）数据集（分成多个 zip 文件）时，我只得到 376 个图像。任何线索在哪里以及如何检索丢失的 400 张图像？

我正在尝试使用 U-NET 架构对卫星图像进行分割，以识别已建成和未建成的区域。模型架构如下：

然而，我的分割掩码是嘈杂和像素化的，像这样：

机场的 U-NET 掩码

此外，当我用这样的纯色示例图像测试我的模型时，它返回的结果是这样的。

使用 Photoshop 用纯色测试

U-Net 以不平滑的锯齿状方式遮罩。有什么解决办法吗？

提前致谢

我想用 R 显示 NDVI 参数，然后在每个区域中提取该参数的值。

我的文件是在以下链接下下载的 NetCDF (.nc) 格式：https ://www.ncei.noaa.gov/data/avhrr-land-normalized-difference-vegetation-index/access/1981/

所以我使用以下代码中的两个包“raster”和“ncdf4”在R下将第一个文件导入为“AVHRR-Land_v005_AVH13C1_NOAA-07_19810624_c20170610041337.nc”：

但是当应用我的程序时，我得到了这个错误：

我从下面的代码中选择变量的名称（“NDVI”）。我认为问题在于坐标系的格式！

你有解决这个问题的办法吗！

先感谢您

我的 R 版本和我的系统 PC：

编辑

谢谢罗伯特·希曼斯的回答（下面的回答）。

我更新了软件包（更新某些软件包时出现错误消息）

并应用了你的代码，但我仍然得到同样的错误。

我需要为特定研究地点提取 NDVI 的 Sentinal 2 数据。我使用 RGIS 工具并遵循参考手册https://cran.r-project.org/web/packages/RGISTools/RGISTools.pdf。我能够获得并绘制 NDVI 的时间序列。

现在我必须为我的学习区域做同样的程序。我有一个适用于我所在地区的 shapefile，可在此处访问https://gis.utah.gov/data/boundaries/zip-codes/。看起来 shapefile 在使用之前需要转换为光栅或 sf 类型的对象。我曾经st_as_sf将 shapefile 转换为 sf 但我在senSearch函数中收到以下错误，

if (as.integer(json$feed$ opensearch:totalResults) > 0) { 中的错误：参数长度为零

这是我第一次使用此类数据，不胜感激。

我正在使用 raster 和 glcm 包来计算卫星图像上的 Haralick 纹理特征。我已经使用单核成功运行了 glcm() 函数，但正在并行运行它。这是我正在使用的代码：

当我检查创建的临时文件时，似乎合并的每个步骤都会创建一个临时文件，这会占用大量硬盘空间。这是整体图像（2GB）：

全光栅

这里有两个临时文件：Merge Step 1 Merge Step 2

由于每个切片的 glcm 函数输出为 3 GB，因此为每个逐步合并操作创建一个临时文件会创建约 160 GB 的临时栅格文件。有没有更节省空间的方法来并行运行它？

我正在使用在水上收集的激光雷达数据来验证卫星图像中的水深估计。垂直基准面是 NAVD83，但我已将其转换为海平面。收集激光雷达时，我还需要考虑激光雷达和实际水位之间的潮差吗？