Sentinel-1基于C波段的成像系统采用4种成像模式(分辨率最高5 m、幅宽达到400 km)来观测,具有双极化、短重访周期、快速产品生产的能力,可精确确定卫星位置和姿态角。它采用预编程、无冲突的运行模式,可以实现全球陆地、海岸带、航线的高分辨率监测,也可以实现全球海洋的大区域覆盖,...
基于2020年时间序列Sentinel-1和Sentinel-2影像生产时间分辨率为半月,空间分辨率为10米的水体数据集,并基于此水体数据集提取年度最大水面和水淹频率图。 第二步:基于形状特征的分类。基于水淹频率图,采用逐步搜索的方法确定季节性水体覆盖类型和...
得益于高分辨率、长期连续一致的数据采集能力和系统观测方案设计欧空局(ESA)的“哨兵1号(Sentinel-1)”卫星(单星12天,双星联合6天),将大大增加InSAR开展滑坡历史状况调查和业务化监测的能力。对Cosmo SkyMed X波段数据按照每周重复观测的试验表明,利用改进的时间分辨率获取的InSAR数据,其观测精度和对滑坡表征的精细程...
在GEE平台上收集的Sentinel-1图像包括校准和正射电校正的地面距离检测(GRD)场景,这些场景的图像使用Sentinel-1工具箱进行处理。Sentinel-2卫星分别于2015年(S2A)和2017年(S2B)发射,具有10米、20米和60米空间分辨率的13个光谱带(Laurin et al, 2018)。请注意,波段10(漩涡卷云)不适用于大气校正的2A级产品,这些产...
Sentinel-1数据简介 Sentinel-1 包括由两颗极轨卫星A与B组成,昼夜运行,执行 C 波段合成孔径雷达成像。采用4种成像模式(SM、IW、EW或WV模式分辨率最高5 m、幅宽达到400 km)来观测,可精确确定卫星位置和姿态角。可以实现全球陆地、海岸带、航线的高分辨率监测,也可以实现全球海洋的大区域覆盖。
Sentinel-1 数据类型 2.2 Sentinel-2 Sentinel-2宽幅高分辨率多光谱成像仪,13个波段、290公里幅宽,5天重放周期。同一轨道上的两个相同卫星的星座,相距180°,以实现最佳覆盖和数据传输。它们在一起每隔五天就覆盖地球的所有陆地表面,大岛,内陆和沿海水域。使法国SPOT和美国Landsat任务上也得到了扩展。
Sentinel-1与Sentinel-2卫星提供高时空分辨率的数据,其在土地覆盖识别中的潜力已被证实。本研究通过Google Earth Engine平台,结合多传感器时间序列数据融合和随机森林分类器,对油橄榄树进行有效识别。研究中计算了不同光谱指数组合,以提高分类精度。新生成的“DVI Red Index (DVIR)”光谱指数在区分油橄榄树与其他土地...
在EW工作模式下, 地面分辨率为20 m×40 m，单景数据的幅宽为400 km，同时，覆盖这一地区的EW模式的Sentinel1数据时间基线最短可达6d，可以减少失相干对接地线提取造成的影响。利用以上两种工作模式的Sentinel1数据提取的接地线与采用2000年Radersat-1数据获取的MEa-SUREs接地线产品基本一致，IW、EW数据提取的接地线...
1.基本信息(成像仪/重访周期/波段数/分辨率) 是高分辨率多光谱成像卫星,携带一枚多光谱成像仪(MSI),用于陆地监测,可提供植被、土壤和水覆盖、内陆水路及海岸区域等图像,分为2A和2B两颗卫星,哨兵,2B与2015年6月发射的哨兵-2A卫星为同一组。哨兵-2号卫星高度为786km,覆盖13个光谱波段,幅宽达290千米。地面分辨率分...
水稻是世界一半以上人口的主要作物,但缺乏概述水稻产区及其生长阶段的高分辨率地图。大多数遥感研究绘制了水稻的范围:然而,在热带地区,水稻全年种植,种植日期和种植频率不同。因此,绘制水稻生长阶段比仅绘制范围更,有用。本研究通过开发一种基于物候学的方法解决了这一挑战。假设是Sentinel-1和2时间序列数据的无监督分类...