Sentinel-2 以条带方式拍摄地球图像,这些条带根据军事网格参考系统或“MGRS”切片方案划分为瓷砖分布。对于您所在的地区,有两个具有广泛重叠的磁贴(36TYM、37TBG)。您可以在此处探索网格系统。它们是来自相同条带的数据,但对于 SR 产品,两者对于“相同像素”的值可能略有不同,因为 SR 数据是在分块级别处理的,并且...
Sentinel-2 以条带方式拍摄地球图像,这些条带根据军事网格参考系统或“MGRS”切片方案划分为瓷砖分布。对于您所在的地区,有两个具有广泛重叠的磁贴(36TYM、37TBG)。您可以在此处探索网格系统。它们是来自相同条带的数据,但对于 SR 产品,两者对于“相同像素”的值可能略有不同,因...
简介:Google Earth Engine(GEE)——Sentinel-2影像在同一区域同一时间段有多个不同的ID影像,如何进行筛选其中单景影像 Sentinel-2 以条带方式拍摄地球图像,这些条带根据军事网格参考系统或“MGRS”切片方案划分为瓷砖分布。对于您所在的地区,有两个具有广泛重叠的磁贴(36TYM、37TBG)。您可以在此处探索网格系统。它们...
其中,图像去云方法都是通过调用 Landsat 和 Sentinel-2 数据的 QA 质量波段并逐位操作掩码来去除云层和云影元素。图像的马赛克处理均采用中值法进行融合,进而分别得到 1986-2022 年的 Landsat 系列图像和 2019-2022 年的 Sentinel-2 植被生长季遥感图像。 哨兵-1 号偏振数据 GEE 正式经过了地距探测(GRD)边界噪声...
本来想在GEE上用sentinel-2数据计算NDVI、NDBI、EVI、MNDWI、OSAVI指数,然后添加到图像集合中,然后绘制一个时序曲线图。结果怎么弄都画不出来,一直出错,又是缺少systerm:time_start属性,又是说集合中没有图像与指定区域相交的。搞得头大,最终还是把计算的指数值给做成表格输出了,自己画时序图吧。
Sentinel-1和Sentinel-2卫星具有非常高的空间和时间分辨率。这些数据对于绘制土地利用和土地利用变化非常有用。本教程展示了在gee上如何使用简单的算法来识别水,植被,人工表面和稻田。以下代码参考 https://myge…
在本研究中,我们在 GEE 中实施了射频分类器,利用 Landsat-8 和 Sentinel-2 数据集对 2022 年植被生长季节的不同空间尺度进行了时间序列土地分类。我们的首要目标是利用多源遥感变量构建的不同土地分类模型,为时间序列数据集建立一个高效、准确和通用的土地分类模型,并根据未发生土地分类变化的样本点图像值差异,确定...
采用单采样点迁移法生成省-区域尺度和采矿作业尺度的时间序列土地覆被分类图。最终样本点迁移阈值为 0.25,对应于分类的无变化。用于射频机器学习算法参数化的多源遥感变量的最佳组合是:Landsat 8 和 Sentinel-2 生成数据的光谱波段+指数+地形+合成孔径雷达。射频模型使用大地遥感卫星 8 号数据绘制的 2022 年分类图...
Sentinel-2数据的Level-1C(L1C)级产品是经过正射校正和亚像元级几何精矫正后的大气表观反射率产品。本研究选择的Level-2A(L2A)数据是在L1C级数据的基础上经过大气校正后的产品,从GEE平台获取,影像时间2020年4-5月[36],共获取了覆...
(54)发明名称基于GEE云平台和Sentinel-2影像的水质多参数快速反演方法(57)摘要本发明涉及基于GEE云平台和Sentinel‑2影像的水质多参数快速反演方法,包括如下步骤:步骤101,实测水质在线采样点数据的获取及清洗;步骤102,Sentinel‑2无云遥感影像集的筛选;步骤103,研究区水体范围的快速提取;步骤104,高质量星地同步水质...