链接:https://pan.baidu.com/s/15_rSX4qBSzNyefG2VcAn1w 提取码:pxrm--来自百度网盘超级会员V6的分享 comrecaptcha 目标地址:recaptcha.net/recaptcha 3、如上处理之后你的浏览器就可以在Copernicus Browser下载数据了。 二、搜索与下载数据 1、首先先注册个账户,原来有账号的直接
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-1VH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...
利用sentinel 1和2进行指定区域逐月NDVI的监测,此过程中所用的技术要点是利用起止时间来确定每一个月的个数,从而分别计算出每一个月指定区域的NDVI。期间用到了KMEANS聚类,从而将样本点进行训练分类。 函数: ee.Clusterer.wekaKMeans(nClusters,init,canopies,maxCandidates,periodicPruning,minDensity,t1,t2,di...
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...
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。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：...
简介: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 最近发现了一个巨牛的人工智能学习网站,点击跳转到网站: 前言 – 床长人工智能教程 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...
哨兵系列卫星概述，作为哥白尼计划的一部分，是欧空局2010年至2030年卫星发射计划的核心，专注于地球观测任务。这些卫星包括Sentinel-1、Sentinel-2、Sentinel-3、Sentinel-5P和Sentinel-6，各司其职，提供广泛的服务和数据。Sentinel-1通过两颗卫星星座实现全天候、全球覆盖，主要关注陆地和海洋服务，如海冰...
1.前言 第一次写博客,首先先定一个小规则,灰色字体代表是内心想法,黑色代表操作步骤或旁白,红色代表注意事项(或易错点),黄色代表个人疑问(或后续探索方向),如果就在后续决定再补充吧hhh。 最近有个任务,就是给Sentinel-2影像重采样(其实在ENVI上操作的话还是蛮简单的,但是我想利用Python实现全自动话处理,but我能...
1.前言 新版欧空局的官网为:Copernicus Data Space Ecosystem | Europe's eyes on Earth,新版本的欧空局网站支持在线分析数据,如常见的植被指数、土地利用类型分类等。支持哨兵全系列卫星数据的检索和下载。支持二次开发接口(Python等),但目前还没研究这块。