2、网站有两种方法查看数据!一种可视化,一种直接搜索,大家可以通过以下可视化 日历– 选择您想要可视化的采集日期, 云量– 定义图像中的最大云量。 配置— 选择配置(农业、地质、城市等) 数据收集——Sentinel-1、Sentinel-2、Sentinel-3、Sentinel-5P、DEM 图层——真彩色、假彩色、NDVI、SWIR、土地覆盖分类等。
针对每个分组内的影像数据集,以像元为单元对Sentinel-1与Sentinel-2提取结果进行融合,分别计算每个像元通过Sentinel-1和Sentinel-2影像识别为水体的概率,然后求得两种数据源提取为水体概率的平均值,将概率≥60%的识别为水体。从图7(绿色)中可以看出,Sentinel-1与Sentinel-2融合实现两种数据优势互补,有效避免Sentinel-1...
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...
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...
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,distance...
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...
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...
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我能力有限,这个我想后续探索实现)。 现在写这第一篇博客记录,方便后续回忆。 2.Sentinel-2影像下载 欧空局:https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home ...
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)...
2、网站有两种方法查看数据!一种可视化,一种直接搜索,大家可以通过以下可视化 日历– 选择您想要可视化的采集日期, 云量– 定义图像中的最大云量。 配置— 选择配置(农业、地质、城市等) 数据收集——Sentinel-1、Sentinel-2、Sentinel-3、Sentinel-5P、DEM 图层——真彩色、假彩色、NDVI、SWIR、土地覆盖分类等。