Google Earth Engine(GEE)——利用sentinel-2数据 首先针对感兴趣的时间段和位置过滤动态世界集合sentinel-2土地分类数据集。在这里,我们要绘制一年中该位置的变化图表。因此,我们应用过滤器来选择在感兴趣的时间段内在该区域收集的图像。最后,我们选择所有类别的概率波段。 本次用到的函数: ui.Chart.image.series(im...
HARMONIZED 集合将新场景中的数据移动到与旧场景中相同的范围内。 Sentinel-2 是一个大范围、高分辨率、多光谱成像任务,支持哥白尼土地监测研究,包括监测植被、土壤和水覆盖,以及观察内陆水道和沿海地区。 Sentinel-2 数据包含 13 个 UINT16 光谱带,表示按 10000 缩放的 TOA 反射率。有关详细信息,请参阅Sentinel-2...
目录 简介 数据时间 数据提供者 Collection Snippet 波段名称 Class Table: SCL 影像属性 代码 结果 简介2022年1月25日之后,PROCESSING_BASELINE为“04.00”或以上的Sentinel-2场景的DN(值)范围移动了1000。HA…
研究人员利用NDPI改进了对使用Sentinel-2时间序列数据估算北极地表物候的方法。 文章引用 Descals, A.; Verger, A.; Yin, G.; Peñuelas, J. Improved Estimates of Arctic Land Surface Phenology Using Sentinel-2 Time Series.Remote Sens.2020,12, 3738.https://doi.org/10.3390/rs12223738 数据 我们利用哨...
利用sentinel-2数据计算的NDVI指数对比植被退化情况 NDVI指数 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,归一化植被指数)是通过计算红外波段和可见光波段的反射值之间的差异来评估植被的状况。利用NDVI指数可以监测植被的退化情况。 植被退化指的是植被由于外界因素(如气候变化、土地利用变化、人为活动等)导致的健康状况恶...
Sentinel-2: Cloud Probability 数据集的每个像素都有一个云概率值,范围为 0 到 1。值为 0 表示该像素是云,值为 1 表示该像素是非云。 Sentinel-2: Cloud Probability 数据集可用于以下应用: 去除云遮挡,以便更好地观察地表特征。 估计云覆盖率。
Sentinel-2数据集 Sentinel-2是由欧洲空间局(ESA)提供的高分辨率光学卫星数据,广泛应用于植被监测、土地覆盖分类和环境变化分析。 NDWI 归一化差异水体指数(NDWI)是一种用于识别水体的遥感指数。 NDTI 归一化差异植被指数(NDTI)是一种用于增强植被特征的遥感指数,通常用于植被覆盖度分析。
GEE教程:利用sentinel-2数据进行ndwi和ndci指数的计算和下载,NDWI(NormalizedDifferenceWaterIndex,归一化差异水体指数)和NDCI(NormalizedDifferenceChlorophyllIndex
Sentinel-2 L2A产品参数 1.可获取日期 目前GEE平台下,Sentinel-2 L2A产品的最早可获取时间为,2017年3月28日。由此日期至今的数据均可获取。 2.数据波段信息 可获取的波段主要有13个,波谱范围由可见光至短波红外不等。另外数据的空间分辨率主要有10、20、60m三种类型。
QA60是Sentinel-2影像中的一种质量控制波段,用于记录每个像素点的质量信息。具体来说,QA60波段记录了每个像素的60个质量控制位,每个位代表了一个特定的质量标志,如云、阴影、雪等。其中,第10位是云,第11位是卷云。 因此这段代码前半部分构造了一个 maskS2clouds() 的函数,根据对应位的数值构造掩膜。 var mask...