1.1 Sentinel-2时间序列数据 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...
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...
研究人员利用NDPI改进了对使用Sentinel-2时间序列数据估算北极地表物候的方法。 文章引用 Descals, A.; Verger, A.; Yin, G.; Peñuelas, J. Improved Estimates of Arctic Land Surface Phenology Using Sentinel-2 Time Series.Remote Sens.2020,12, 3738.https://doi.org/10.3390/rs12223738 数据 我们利用哨...
Matlab读取sentinel2成像时间 现在在sentinel-2官网(https://dataspace.copernicus.eu)下载的影像为jp2格式,如果在matlab中单纯转为tif地理信息就丢失了,目前尚未找到在matlab中jp2转tif保留地理信息的方法(请大佬们赐教)。目前找到一方法,通过读取元数据manifest.safe来获取影像信息(暂且只有成像时间)。成像时间获取代码如...
由于研究的目的是利用多传感器时间序列数据融合识别异质地表上的橄榄园,因此在Google Earth Engine环境下获取Sentinel-1和2数据,并对多个光谱指数进行计算、组合和处理。结果表明,多传感器数据融合显著提高了SAR数据的分类精度。此外,研究结果表明,仅一个光学指标就能使SAR数据的精度提高50%以上。例如,S1+DVIR数据融合对...
利用Google Earth Engine将Sentinel -1和Sentinel -2时间序列数据融合用于异质地表橄榄树识别油橄榄作为地中海国家的重要经济作物,其识别与监测在未嫁接油橄榄树的发展中至关重要。本研究使用Google Earth Engine融
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...
1.本发明属于农业遥感技术领域,具体涉及一种利用sentinel-2时间序列影像数据的农作物制图方法。 背景技术: 2.我国是农业大国,玉米作为最主要的粮食作物之一,不但对保障国家粮食安全至关重要,而且收获后产生的玉米秸秆也是一种重要的生物质资源。在全球气候变暖的大环境下,减少碳排放被我国提到了前所未有的高度,利用玉...
一种利用Sentinel‑2时间序列影像数据的农作物制图方法,其特征在于,包括以下 步骤: 步骤1,确定研究区域以及待获取Sentinel‑2卫星影像的时间范围; 步骤2,对步骤1中筛选出的Sentinel‑2卫星影像进行预处理; 步骤3,利用步骤2预处理后的影像数据,结合研究区内玉米生长的物候学规律,生成按 玉米生长阶段合成的影像...
Sentinel-2C卫星已发射成功,将接棒2A卫星 北京时间2024年9月5日上午9:50,最后一枚织女星标准型火箭(Vega)从法属圭亚那库鲁发射场发射,任务名称为VV24,将欧空局哨兵-2C卫星(Sentinel-2C)送入775公里的太阳同步轨道。该发射原定于9月4日进行,但因地面线路的电力故障推迟。 织女星火箭高约30米,可以将1500公斤的...