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。 ...
结果表明," Sentinel-1、Sentinel-2和10指数”数据融合的总体精度最高(95.5%)," Sentinel-1和新比值指数 (DVIR)”数据融合的橄榄类用户精度最高(97.2%)。在10个光谱指数的独立分类中,DVIR的总体精度最高(94.8%),橄榄类用户的精度位居第三(84.4%)。 关键词: 时序数据融合,Sentinel -1 Sentinel-2,DVI red ...
打开以下页面,浏览Sentinel-2 1C级数据 https://developers.google.com/earth-engine/datasets 你也可以搜索集合搜索 "Sentinel-2 "并加载1C级数据集 代码: functionmaskS2clouds(image){varqa=image.select('QA60');// 第10和11位分别是云和卷云。位移运算去云varcloudBitMask=1<<10;varcirrusBitMask=1<<11;...
varS2_rm_mask=S2Image.select(["B4","B3","B2"]).updateMask(cloudMask.not()); // Sentinel2数据去云显示 varvisParam={ min:0, max:3000 }; Map.centerObject(S2Image,8) Map.addLayer(S2_rm_mask.select(["B4","B3","B2"]),visParam,"MaskImage"); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8....
Cloud Score+ S2_HARMONIZED数据集是由协调后的Sentinel-2 L1C收集产生的。 Cloud Score+输出可用于识别相对清晰的像素,并有效地从L1C(TOA)或L2A(SR)图像中去除云和云阴影。 Cloud Score+ S2_HARMONIZED数据集包括两个QA波段,cs和cs_cdf,它们都在0到1之间的连续尺度上对单个像素相对于表面可见性的可用性进行分级...
从ESA 的 Sentinel-2 数据集。 以下是 Sentinel-2: Cloud Probability 数据集的一些技术细节: 数据集提供 13 个波段的云概率值。 数据集的空间分辨率为 10 米。 数据集的时间分辨率为 5 天。 Sentinel-2: Cloud Probability 数据集是一项重要的资源,可用于处理 Sentinel-2 图像。该数据集可用于提高 Sentinel-...
从ESA 的 Sentinel-2 数据集。 以下是 Sentinel-2: Cloud Probability 数据集的一些技术细节: 数据集提供 13 个波段的云概率值。 数据集的空间分辨率为 10 米。 数据集的时间分辨率为 5 天。 Sentinel-2: Cloud Probability 数据集是一项重要的资源,可用于处理 Sentinel-2 图像。该数据集可用于提高 Sentinel-...
四、 数据购买流程与注意事项 4.1 数据源选择 在选择数据源时,首先要理解 Sentinel-2 数据的特点和应用场景。Sentinel-2 卫星提供不同空间分辨率的多光谱数据,用于环境监测、灾害管理、农业、林业等领域。用户需要根据具体需求,例如地面分辨率、成像时间、地理覆盖范围等因素,选择合适的数据集。欧洲空间局(ESA)为注册用...
CloudSEN12是一个用于云层语义理解的大型数据集，包含9880个感兴趣的区域（ROI），每个ROI内有49400个图像斑块（IP），均匀分布在全球除南极洲以外的大陆上。每个IP覆盖5090x5090米，包含来自Sentinel-2 1C和2A级的数据，以及手工制作的厚薄云和云影注释。此外，数据集中还包括Sentinel-1合成孔径雷达（SAR...
1无法直接打开Sentinel数据，但大家对ENVI操作会更加熟练，这里补充说明下如何用ENVI5.1打开Sentinel数据，...