以下是 Sentinel 2A 和 2B 的光谱带详细信息: 每颗卫星重访时间为 10 天。由于有两颗卫星(Sentinel 2A 和 2B),这意味着其总星座重访时间为 5 天。 五、视频教学 六、推荐学习
Sentinel-1和Sentinel-2卫星具有非常高的空间和时间分辨率。这些数据对于绘制土地利用和土地利用变化非常有用。本教程展示了在gee上如何使用简单的算法来识别水,植被,人工表面和稻田。以下代码参考 https://myge…
基于Sentinel-1和Sentinel-2进行的POPCorn可扩展人口地图 简介 Popcorn(人口普查数据)是一种人口测绘方法,旨在解决绘制精确人口地图的难题,尤其是在数据稀缺的地区。 Popcorn 仅使用全球免费提供的哨兵 1 号和哨兵 2 号卫星图像以及少量的人口普查总计数,其准确性超过了许多依赖高分辨率建筑物足迹的传统人口测绘方法。
哨兵二号(Sentinel-2)也是由两颗极轨卫星组成的星座,两颗卫星在同一太阳同步轨道上,主要任务是监控陆地地表变化。幅宽是290km²,两颗卫星在无云条件下重访中纬度地区需要2~3天时间。 覆盖区域: The Sentinel-2 mission will provide systematic coverage over the following areas: all continental land surfaces (...
基于Sentinel-1和Sentinel-2数据融合的农作物分类方法主要包括以下步骤：1、预处理：对原始数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正、地理编码等，以消除图像之间的差异，提高图像的精度。2、特征提取：从预处理后的图像中提取特征，包括纹理、形状、光谱等信息。这些特征可以反映农作物的空间分布和光谱特征。3、训练分类...
第20期地研联论坛 - 报告3:基于Sentinel-1 SAR影像和Sentinel-2 MSI影像的青藏高原东南部冰湖编目 25:03 第20期地研联论坛 - 报告2:基于多源遥感影像的西昆仑主峰区冰川异常研究 27:00 第20期地研联论坛 - 报告1:Lake volume and potential hazards of morainedammed glacial lakes 41:07 地研联论坛第13...
面积532 平方公里。根据实际材料和设备情况,可采用目视解译、人机交互结 合解译和计算机自动提取。 2.2 数据基础 本次研究采用的数据Sentinel-1 和Sentinel-2 两种数据均下载自欧洲航天 局(ESA)(https://scihub.copernicus.eu/)。针对Sentinel-1 的SAR 雷达 ...
本研究使用Google Earth Engine融合Sentinel-1和Sentinel-2时间序列数据,旨在识别非均质地表上的橄榄树。研究选取土耳其伊兹密尔省拜恩德尔区与提尔区之间的橄榄树、农业、休闲裸地、城市、森林和稀疏植被区域,生成样本集用于训练分类器(70%)和验证(30%)。利用随机森林分类器对卫星数据进行多种光谱指数的数据融合组合,...
Sentinel-1数据(VH极化值)对检测移栽期更敏感;另一方面,Sentinel-2 数据(NDVI 值)更详细地显示了生长和成熟阶段。局部最小值和峰值之间的差异约为四个月,代表一个生长季节。休耕期 VH 极化和 NDVI 值下降。 还有一个APP: malaysiarice ...
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:A 1 引言 利用多源遥感数据融合的高分辨率遥感数据提取水体是一项热门研究工作,其中SAR数据(合成孔径雷达)...