1.4 Landsat 8 OLI/TIRS OLI陆地成像仪包括9个波段，空间分辨率为30米，其中包括一个15米的全色波段，成像宽幅为185x185km。OLI包括了ETM+传感器所有的波段，为了避免大气吸收特征，OLI对波段进行了重新调整，比较大的调整是OLI Band5（0.845–0.885 μm），排除了0.825μm处水汽吸收特征；OLI全...
Sentinel波段是欧洲空间局(ESA)的Copernicus计划的一部分,该计划旨在为全球用户提供高质量的地球观测数据。 Sentinel波段由一系列不同的卫星传感器组成,每个传感器针对不同类型的观测应用进行了优化。每个传感器具有特定的光谱范围和分辨率,以满足各种遥感数据需求。以下是一些与Sentinel波段相关的参考内容: 1. Sentinel-1: ...
首先,从不同水位的库容曲线中提取高程点,利用Arcmap中要素折点转点工具将库容曲线折点转换为点要素,结合高分辨率影像进行目视检查,剔除异常点,最终得到467 601个高程点,每个水位下高程点个数在6 866～14 469不等(表1),且随水位增加个数呈现增多的趋势。然后,通过空间内插创建TIN的方法得到密云水库的不规则三角网...
基于6s的Sentinel影像大气校正研究 摘要:Sentinel影像的高分辨率和海量数据为应用提供了广阔的空间。然而,由于大气散射和吸收对遥感图像质量的影响,遥感图像在实际应用中经常受到大气干扰。基于此,该文提出了一种基于Python的Sentinel影像大气校正方法。首先,采用6S模型对大气参数进行反演,然后对影像进行辐射校正。校正后影像...
通过综合测量,可以每 2 到 3 天以 30 米的空间分辨率对陆地进行全球观测。HLS 项目使用一套算法来获得 OLI 和 MSI 的无缝产品,其中包括大气校正、云层和云影遮蔽、空间共同定位和共同网格划分、照度和视角归一化以及光谱带通调整。前言 – 人工智能教程
高空间分辨率:Sentinel卫星的空间分辨率较高,可以获取到较为精细的地表信息。 高时间分辨率:Sentinel卫星提供的数据具有较高的时间分辨率,可以进行时间序列分析,监测地表变化。 堆叠Sentinel波段的应用场景包括: 土地利用与覆盖监测:通过堆叠Sentinel波段的数据,可以监测土地利用与覆盖的变化,如城市扩张、森林砍伐等。
13个波段,光谱覆盖范围从可见光到短红外,空间分辨率分别为10m、20 m和60m。两颗互补,重访周期为5d。在光学数据中,Sentinel-2是首颗包含3个“红边”波段的光学卫星,可以提供有关植被状态的关键信息,本文采用2020年7月24日的Sentinel-2影像,对波段2、3、...
2019年冬小麦空间分布图，总体精度为96.8%，结果最优。研究结果表明融合的多生育期遥感影像可以为县域冬小麦种植面积的提取提供技术依据。关键词：冬小麦；种植面积；Sentinel数据；生育期；融合影像；随机森林 中图分类号：S127文献标识码：A文章编号：1000-1298(2021)12-0207-09 Extraction of Winter Wheat Planting...
基本参数项目参数卫星名称Sentinel-2A 2B发射时间2015 2017 年轨道高度786 km重访周期5 天光谱分辨率15~180 nm空间分辨率10 20 60 m幅宽290 km光谱范围光谱中心波长分辨率波段宽度海岸 气溶胶443 nm60 m
Sentinel-2为高分辨率多光谱成像卫星,是欧洲空间局(European Space Agency, ESA)全球环境和安全监视(即哥白尼计划)系列卫星的第二个组成部分,包括Sentinel-2A和Sentinel-2B卫星。Sentinel-2A于2015年6月