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。
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...
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-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...
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…
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...
【摘要】 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...
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...
本文依托谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台,结合研究区甘蔗物候特征,选取Sentinel-1雷达影像、Sentinel-2光学影像和SRTM数字高程模型(digital elevation model,DEM)为数据源,提取研究区地物的极化特征、光谱特征、指数特征、纹理特征和地形特征,并利用RF算法进行特征优选,在实验中设计不同分类方案以探讨不同特征...