3.2.5 数据质量检查 7 四、 Sentinel-2卫星影像在植被监测中的应用 8 4.1 植被指数的计算与解析 8 归一化植被指数（NDVI） 8 增强植被指数（EVI） 8 土壤调整植被指数（SAVI） 8 其他植被指数 9 4.2 植被健康状况的监测与评估 9 植被生长状况监测 9 植被健康状态评估 9 植被受胁迫程度评估 9 植被恢复...
7. 科学研究:Sentinel-2卫星提供的高分辨率多光谱数据是科学研究的重要数据源,广泛应用于气候变化、生态系统、地质学、水文学等多个领域的研究。 Sentinel-2卫星的数据是免费开放的,用户可以通过欧洲空间局的哥白尼数据中心(Copernicus Open Access Hub)下载和使用这些数据。这一开放数据政策极大地促进了地球观测数据的应...
通过多光谱和高分辨率的优势,Sentinel-2的图像能够有效应用于农田管理、作物生长状况监测以及精确农业。农田监测通常利用不同波段的图像进行植被指数的计算,这些指数对评估作物的生物量和生长状态有极大的帮助。作物分类上,Sentinel-2数据因其10米的空间分辨率在区分小型和杂乱的农业地块方面表现尤为突出,能够精确地描绘出...
CloudSEN12数据集可用于多种应用，包括但不限于云层分类、云影识别、云覆盖度分析等。通过使用深度学习方法，如U-Net模型，可以从这些高分辨率的Sentinel-2图像中准确地识别和分类云层。数据集中的丰富信息为云和云影的语义理解提供了坚实的基础。获取CloudSEN12数据集的链接如下：短链：shorturl.at/cgjtz...
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…
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。
哨兵2号搭载了多光谱成像仪(Multispectral Imager,MSI),能够以高分辨率获取红外、可见光和近红外波段的影像数据。该卫星具有全球覆盖、高重复频率和较高空间分辨率等特点,可用于植被监测、土地利用/覆盖变化监测、水体监测等应用。 基于哨兵2号影像进行NDVI计算的步骤如下:...
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。
ArcGIS Living Atlas of the World, provide temporal, multispectral imagery of the entire globe to improve monitoring of agricultural and forest conditions and land-cover changes and assist with natural disaster management. Full service access, including a rolling 14-month archive of the Sentinel-2 ...
环境保护方面，哨兵2号数据用于水体监测、森林覆盖变化与环境污染评估。分析水体光谱特征实时监测水质，对比历史数据发现森林变化，评估环境污染，为水资源管理、森林资源保护、污染防治与环境保护政策制定提供科学依据。哨兵2号卫星资源广泛应用于气候变化研究、自然灾害监测与救援等领域，提供丰富地表信息，支持...