阈值是根据插值时间序列的振幅而不是每日观测数据估算的,然后分别根据插值时间序列中超过动态阈值的第一天和最后一天来估算SoS和EoS。 /// Land Surface Estimation (LSP) with Sentinel-2 in the Arctic/// This is a demo code for the estimation of the start and end of season (SoS and EoS) with the...
图11 时间序列相似性聚类。Rox/FloX在NDVI相似时间模式的Sentinel-2像素相关簇中被空间识别。意大利Torgnon (a)和法国OHP (c)的ROI卫星场景。在Torgnon (b)和OHP (d)中,使用分层聚类对识别为相似像素的NDVI聚类时间序列。 来源 Paul Naethe, Andrea De Sanctis, Andreas Burkart, Petya K.E. Campbell, Roberto...
Sentinel-2卫星以一定的时间间隔获取地表的多光谱影像数据。这些数据包含了地表在不同波段上的反射率信息,可以用于分析地表的变化。 1.2时间序列分段函数 时间序列分段函数是一种用于拟合时间序列数据的函数。它可以将时间序列数据划分为多个段,并拟合每个段的趋势。通过分析拟合的结果,我们可以得到地表变化的趋势和变化的...
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...
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。研究利用多传感器时间序列数据融合,结合随机森林分类器和Google Earth Engine平台,对橄榄树进行有效识别。研究中,通过计算不同光谱指数组合,以提高分类精度。新生成的“DVI Red Index (DVIR)”光谱指数在区分橄榄树与其它土地覆盖...
基于Sentinel-2遥感时间序列植被物候特征的盐城滨海湿地植被分类.docx,1 引言 滨海湿地位于连接淡水河流系统与咸水海洋系统的沿海地带,是陆地和海洋生态系统之间的缓冲区[1],是地球上具有高生态经济价值以及潜在价值的独特生态系统[2],同时也是全球气候变化与人类活动共同作
本教程根据卫星图像的时间序列构建无云影像图。我们将看到以下内容: 查找地球上特定点的时间序列图像 将这些图像堆叠成一个数组 通过取中值计算无云马赛克 可视化结果 此示例使用Sentinel-2 Level-2A数据。这里使用的技术同样适用于其他遥感数据集。
摘要:本发明涉及一种基于Sentinel‑2时间序列和ReliefF的面向对象果园分类方法,包括:获取研究区的Sentinel‑2数据,并进行预处理,得到Setinel‑2时间序列数据;得到易分作物分类结果,得到易混作物感兴趣区;生成易混作物的分类特征集合;筛选得到最佳特征集合和最佳分类器;进行SNIC图像分割,并结合最佳特征集合和最佳分类...
基于Landsat-8和Sentinel-2时间序列合成影像的山区甘蔗种植区提取 关键词:甘蔗;物候;时间序列影像;影像合成;谷歌地球引擎中图分类号:S566.1文献标识码:A甘蔗是全球第一大糖料作物和第二大生物能源作物,中国是世界上最主要的甘蔗种植国... 康倩文 徐伟恒 王雷光 洪泽湖 刘运 被引量: 0发表: 0年 基于Sentinel-2...