在Google上利用随机森林分类器对Sentinel -1和Sentinel -2卫星数据的时间序列进行多种光谱指数的数据融合组合。本研究还生成了一种新的光谱指数,命名为" DVI Red Index (DVIR) ",并进行了实验。结果表明," Sentinel-1、Sentinel-2和10指数”数据融合的总体精度最高(95.5%)," Sentinel-1和新比值指数 (DVIR)”...
假设是Sentinel-1和2时间序列数据的无监督分类(k均值聚类)可以识别稻田和生长阶段,因为(1)Sentinel-1 VH反向散射可以识别移栽过程中是否存在洪水;(2)稻田生,长阶段(营养、生殖、和成熟阶段)直到收获点可以通过归一化差异植被指数(NDVI)时间序列来识别。使用所提出的方法,本研究绘制了马来西亚半鸟(131,598公里)的稻田...
假设是Sentinel-1和2时间序列数据的无监督分类(k均值聚类)可以识别稻田和生长阶段,因为(1)Sentinel-1 VH反向散射可以识别移栽过程中是否存在洪水;(2)稻田生,长阶段(营养、生殖、和成熟阶段)直到收获点可以通过归一化差异植被指数(NDVI)时间序列来识别。使用所提出的方法,本研究绘制了马来西亚半鸟(131,598公里)的稻田...
由于Sentinel-1 和 2 时间序列数据的融合,它能够识别水稻物候阶段的特征,包括土壤耕作和种植、营养、生殖和成熟阶段。 文献引用: Fatchurrachman; Rudiyanto; Soh, N.C.; Shah, R.M.; Giap, S.G.E.; Setiawan, B.I.; Minasny, B. High-Resolution Mapping of Paddy Rice Extent and Growth Stages acros...
基于Sentinel-1和Sentinel-2数据融合的农作物分类方法主要包括以下步骤：1、预处理：对原始数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正、地理编码等，以消除图像之间的差异，提高图像的精度。2、特征提取：从预处理后的图像中提取特征，包括纹理、形状、光谱等信息。这些特征可以反映农作物的空间分布和光谱特征。3、训练分类...
Google Earth Engine(GEE)——Sentinel-1 和 2 数据的融合,水稻范围识别和水稻种植季节区分地图绘制—马来西亚为例,这次给大家推荐一篇文章,关于水稻识别:使用GEE平台中的无监督分类整合Sentinel-1和2时间序列数据来实现的。这项研究的结果将为绘制稻田及其生长阶段的
据融合的水体提取方法 . 摘要:通过主动遥感的SAR 雷达数据与被动遥感的多光谱遥感数据进行水体信 息提取已成为重要的研究热点之一。本文将借助Sentinel-1 和Sentinel-2 的 雷达数据与多光谱数据进行影像融合,并利用随机森林机器学习方法进行渭河 段水体信息的提取。
利用Google Earth Engine将Sentinel -1和Sentinel -2时间序列数据融合用于异质地表橄榄树识别油橄榄作为地中海国家的重要经济作物,其识别与监测在未嫁接油橄榄树的发展中至关重要。本研究使用Google Earth Engine融
本文将借助Sentinel-1和Sentinel-2的雷达数据与多光谱数据进行影像融合,并利用随机森林机器学习方法进行渭河段水体信息的提取。 关键词:Sentinel-1; Sentinel-2;图像融合; 图像分类 中图分类号:P28 文献标识码:A 1 引言 利用多源遥感数据融合的高分辨率遥感数据提取水体是一项热门研究工作,其中SAR数据(合成孔径雷达)...
Sentinel-1卫星的主要任务是提供C波段合成孔径雷达(SAR) 数据,这种数据不受云层和光照条件的影响,可以在任何天气和光照 条件下对地球表面进行观测。Sentinel-1A和Sentinel-1B各自携带 有一个SAR传感器,工作在C波段,提供四种不同的成像模式:条带 模式(SM)、干涉宽幅模式(IW)、超宽幅模式(EW)和波浪模式(WV)。