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LiCSBAS

开源InSAR时间序列分析工具实现地表形变监测

LiCSBASInSAR时间序列分析地表形变监测Sentinel-1开源软件Github开源项目

LiCSBAS是由日本地理空间信息局研究员开发的开源Python和bash软件包，利用LiCSAR产品进行合成孔径雷达干涉测量(InSAR)时间序列分析。该工具可生成位移时间序列和速度，并提供交互式可视化功能，适用于地震、火山和城市沉降等地表形变监测及地球科学研究。尽管原版自2022年未更新，用户可选择LiCSBAS2或COMET版本以获得持续支持，继续为InSAR数据分析和地表变形研究提供有力工具。

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介绍相关项目
MintPy - 开源InSAR时间序列分析软件
GithubInSARMintPy地表位移开源软件开源项目时间序列分析
MintPy是一款开源的InSAR时间序列分析软件,可处理多种格式的干涉图堆栈并生成三维地表位移数据。该软件提供常规分析流程和独立工具箱,支持大气延迟和DEM误差校正等功能。MintPy采用Python编写,模块化设计便于二次开发。作为InSAR数据处理的重要工具,MintPy在地球科学研究中得到广泛应用。
lidar - 开源Python工具分析数字高程模型
DEMGithubPython包lidar地形分析开源项目表面凹陷
lidar是一个用于分析数字高程模型(DEM)中嵌套地表凹陷的开源Python包。该工具支持DEM平滑处理、凹陷提取、小型人工凹陷过滤、精细DEM生成、凹陷和山丘嵌套层次描绘,以及凹陷拓扑几何特性计算。lidar还提供交互式图形界面,便于用户以最少代码运行程序。它尤其适合分析LiDAR等高分辨率地形数据。
CSF - 基于布料模拟的机载LiDAR数据滤波方法
CSFGithubLiDAR地面点提取开源项目点云过滤遥感
CSF是一种基于布料模拟的机载LiDAR数据滤波方法，用于分离地面点和非地面点。该项目提供Python、Matlab、R和C++接口，支持txt文件数据读取，便于集成到大型项目中。CSF还提供二进制版本下载和CloudCompare插件实现，适用于多种LiDAR数据处理场景。
awesome-open-geoscience - 地球科学开源资源与工具汇总
Github地球科学地质建模地震学开源软件开源项目数据处理
这是一个精选的地球科学开源资源集合，内容涵盖软件工具和数据库。列表包含地震学、地下雷达、测井、模拟建模和储层工程等多个地球科学分支的工具。该项目旨在为地球科学研究人员、开发者和数据分析师提供实用资源，以提高工作效率。项目保持开放更新，反映地球科学开源生态系统的最新进展。
ILCC - 3D激光雷达与相机自动外参标定方法
3D重建GithubLiDAR开源项目点云处理相机标定计算机视觉
ILCC是一个开源项目，提供基于激光反射强度的3D激光雷达和相机自动外参标定方法。项目功能包括点云分割、棋盘格检测、角点提取和外参优化，支持多种激光雷达型号。ILCC适用于全景和单目相机标定，提供3D点云可视化工具。项目附有使用说明和示例数据，便于研究人员使用。
awesome-remote-sensing-change-detection - 遥感变化检测数据集与代码资源汇总
Github多光谱开源项目数据集深度学习遥感变化检测高分辨率
项目整理了遥感变化检测领域的关键资源,包括数据集、算法代码和竞赛信息。数据类型覆盖多光谱、高光谱和3D等,同时收录了传统方法和深度学习的实现代码。为该领域研究和应用提供全面参考,内容持续更新。
dice - 数字图像相关工具，适用于全场位移和应变计算
DICeGithubLinuxMac OSWindows开源项目数字图像相关
DICe是一款开源的数字图像相关工具，可计算全场位移和应变，并进行刚体运动跟踪。支持Windows、Linux、Mac等操作系统，并可在高性能计算平台上有效运行。DICe支持任意形状子集和简化全球DIC方法，具备命令行和基础GUI界面。通过定制库接口或源代码集成使用DICe，并可根据教程启用高级功能。详情及安装包获取请访问DICe官方页面。
EQcorrscan - 重复地震检测与分析的Python工具包
EQcorrscanGithubPython包地震分析地震检测开源项目相关性检测
EQcorrscan是一个用于检测和分析重复及近重复地震的Python包。它提供匹配滤波、子空间检测、亮度源扫描等多种地震检测方法，以及相对矩计算、数据聚类、震级计算等分析功能。该开源工具采用LGPL GNU许可证，由专业团队维护，并获得新西兰政府和研究机构的资金支持。EQcorrscan为地震学研究提供了强大而全面的分析工具。
LT-GEE - Google Earth Engine上的LandTrendr算法实现
GithubGoogle Earth EngineLandTrendr地表变化监测开源项目时间序列分析遥感
LT-GEE项目在Google Earth Engine上实现了LandTrendr光谱-时间序列分割算法，用于分析长期地表变化趋势。该项目包括详细的使用指南、相关研究论文和开放的代码库。LT-GEE利用Google Earth Engine的计算能力，实现了高效的大规模地表变化检测和分析。这一工具在环境监测、土地利用变化研究和生态系统动态分析等领域具有重要应用价值。
maxar-open-data - Maxar开源卫星影像数据共享项目
GithubMaxar Open DataSTAC卫星图像地理空间数据开源项目灾害响应
maxar-open-data是一个开源的高分辨率卫星影像数据共享项目。该项目提供了支持紧急规划、风险评估、灾害监测和应急响应等场景的卫星影像数据。用户可通过AWS、STAC索引和Hugging Face等多种方式访问数据。项目还包含Python接口、可视化示例和相关资源，便于数据获取、处理和分析。
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