sentinel-2地质解译

Sentinel-2卫星是欧空局（ESA）的一项地球观测计划，旨在

提供高分辨率、多光谱的地球观测数据。这些数据可用于地质解译，对地质特征和地质过程进行分析和识别。地质解译是指利用遥感数

据来识别和分析地表的地质特征和地质过程的过程。

在进行Sentinel-2地质解译时，可以利用其多光谱数据来识别

不同类型的地质材料和地貌特征。多光谱数据可以提供关于地表覆

盖类型、植被覆盖、土壤类型和水体分布等信息。这些信息对于识

别矿产资源、地质构造、地表变化等具有重要意义。

在地质解译中，可以利用Sentinel-2数据进行以下方面的分析

和识别：

1. 地质构造，利用多光谱数据识别地表的断裂带、褶皱构造等

地质构造特征。

2. 矿产资源，通过光谱特征分析，识别矿物的分布情况，帮助

进行矿产资源的勘探和评估。

3. 地表覆盖类型，利用多光谱数据对地表覆盖类型进行分类，

如植被覆盖、裸露地表、水体等。

4. 地表变化监测，通过多时相的Sentinel-2数据，可以进行

地表变化的监测，包括土地利用变化、植被覆盖变化等。

此外，还可以结合地面调查和其他地质数据，对Sentinel-2数

据进行验证和地质解译结果的精度评价。

总的来说，利用Sentinel-2数据进行地质解译可以提供丰富的

地质信息，对于地质资源的勘查、地质灾害的监测和评估等具有重

要的应用意义。当然，在进行地质解译时，需要综合考虑多种因素，确保解译结果的准确性和可靠性。

sentinel-2 命名规则

sentinel-2 命名规则 Sentinel-2卫星是由欧空局（ESA）开发的一款遥感卫星，旨在为地球科学和环境管理提供数据。在Sentinel-2卫星的运行中，其原始数据采集经过了一系列的处理，如预处理、较正等，我们通常所使用的数据集往往就是这些处理过的结果。而对于这些数据集的命名规则，可以帮助用户更好地识别和管理数据。下面将详细介绍Sentinel-2数据集的命名规则。一、卫星观测我们首先需要了解，Sentinel-2卫星对地球表面的观测是有固定规律的，每两天会覆盖一次地球表面的相同区域。这就意味着，我们可以通过观测时间来确定数据集对应的区域位置。从这一点出发，Sentinel-2数据集的命名规则的第一个要素便是“时间”，准确来说是观测数据的时间范围。时间命名由UTC时间转换而来，采用了特定的日期格式，即YYYYMMDDThhmmss，其中： ● YYYY表示观测时间的年份； ● MM为月份； ● DD为日期； ● T是一个固定的符号，表示时间开始的位置； ● hh代表小时； ● mm代表分钟； ● ss为秒。因此，比如一个数据集的时间标识为20190101T080220，就表示这个数据集是在2019年1月1日08:02:20开始观测获得的。二、产品级别在Sentinel-2数据集的命名规则中，除了时间标识，还包括产品级别的信息。这个级别信息是指数据经过多少个处理步骤得到的，根据处理的先后顺序，产品级别分为5级，其中L1C是最初的原始数据，L2A则是经过多项处理得到的最终产品。常常使用的级别是 L1C和L2A。 1. L1C级别

L1C级别是原始数据级别，即未经处理的、未经矫正的数据。这个级别的数据是由Sentinel-2卫星的多光谱成像仪器（MSI）所拍摄的，包含了不同波段的成像。在这一级别中，每个像素的值是以DN（数字值）的形式记录的。对于L1C级别的数据，命名规则如下： S2A_MSIL1C_YYYYMMDDT080220_N0201_R051_T51TQQ_YYYYMMDDT080220 其中： ● S2A_MSIL1C表示是Sentinel-2A卫星的L1C级别数据； ● YYYYMMDDT080220标识观测开始时间； ● N0201表示了当前L1C产品的卫星编号和产品版本； ● R051代表区域编码，它反映出产品的数据涵盖面积； ● T51TQQ为处理主要所用的工具的版本号，其中T代表开发阶段，51是版本号，TQQ 为SVN版本号； L2A级别是经过多项处理得到的最终产品。这个级别的数据已经经过了预处理、几何、较正等多个步骤，可以被直接用于遥感分析和数据矢量化等应用中。与L1C级别相比，L2A 级别的数据包含更多的信息和更高的精度。命名规则如下：其中，各个信息与L1C级别相似，唯一的不同点就是级别信息的修改。三、区域编码 Sentinel-2卫星的观测区域大多为陆地和海洋交界处的区域。我们需要一种标识这些区域的方法，以便用于数据命名。为了解决这个问题，Sentinel-2数据采用了一种称为“UTM地理坐标系”的标准，将地球表面划分为一系列6度的区域。每个区域都有一个唯一的区域编码，称为UTM区域编码，它由两部分组成：一个3位数表示UTM纵向带号（从1开始，各带号带宽度为6度），以及一个字母表示相应的横向带号（从A开始，跨越8度）。因此，区域编码可以处理Sentinel-2数据的空间范围，有助于优化数据查询和数据管理。四、结论 Sentinel-2数据的命名规则是按照一定的标准组成的。通过这个命名规则，我们可以轻松识别、检索和管理Sentinel-2数据集。这些信息包括：观测开始时间、产品级别、区

基于Sentinel-1和Sentinel-2遥感数据融合的水体提取方法

基于 Sentinel-1和 Sentinel-2遥感数据融合的水体提取方法摘要：通过主动遥感的SAR雷达数据与被动遥感的多光谱遥感数据进行水体信息提取已成为重要的研究热点之一。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）全天时全天候采集的能力与多光谱数据可以提供丰富的信息的特点相结合，可普遍应用于陆地监测、土地覆盖等任务中。本文采用的哨兵一、二号(Sentinel-1、Sentinel-2)正是利用这中特点而应用于水体信息的提取。目前虽然已有很多关于遥感图像融合的算法研究和实际应用，但对于SAR和多光谱不同类型的数据源融合研究还很少。因此，本文将对研究区的两种数据源利用G-S融合算法进行数据的融合，并由随机森林图像分类方法从融合图像中准确提取水体。并对提取结果进行精度验证。 2 研究区域概况 2.1 研究区域渭河干流在陕境内，流长502.4公里，流域面积67108平方公里，全河多年平均径流量103.7亿立方米，其中陕境产流62.66亿立方米;每年输入黄河泥沙达5.8亿多吨，约占黄河泥沙总量的1/3。研究区经纬度为具体坐标： 34°29'50.38"北—109°15'55.40"东、34°29'27.12"北—109°15'56.94"东、

34°29'52.10"北—109°16'32.73"东、34°29'31.24"北—109°16'55.58"东。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雷达数据需要进行特殊的预处理。由于SAR图像中随机分布了大量斑点噪声，导致SAR图像空间分辨率降低。本文所获得的雷达数据，在进行数据预处理过程中使用ENVI对雷达数据进行校正的预处理。进行辐射定标、格式转换、地理编码、校正后影像得到预处理的数据。对于Sentinel-2数据采用几何校正、辐射校正和大气矫正等到处理后的数据。 3 研究方法 3.1 实验技术路线本文实验研究包括两个部分，图像的融合与图像的分类提取水体信息，技术路线图如下图1所示：图1 技术路线图

Sentinel-2数据的小型湖泊水生植被类群自动提取方法——以翠屏湖为例

Sentinel-2数据的小型湖泊水生植被类群自动提取方法—— 以翠屏湖为例汪政辉; 辛存林; 孙喆; 罗菊花; 马荣华【期刊名称】《《遥感信息》》【年(卷),期】2019(034)005 【总页数】10页(P132-141) 【关键词】Sentinel-2; 水生植被; 湖泊; 决策树分类; Otsu 【作者】汪政辉; 辛存林; 孙喆; 罗菊花; 马荣华【作者单位】西北师范大学地理与环境科学学院兰州730070; 中国科学院南京地理与湖泊研究所南京210008; 淮阴师范学院江苏区域现代农业与环境保护协同创新中心江苏淮安223001 【正文语种】中文【中图分类】X87 0 引言水生植被具有吸附净化、阻滞水流、促进沉降、澄清水质、抑制藻类等生态功能，在维持湖泊生态系统平衡、物质循环和水质方面发挥着重要的作用[1-2]。水生植物繁茂的湖泊，水体具有较高清澈度，较低的营养盐浓度和藻类生物量[3]。水生植被，尤其是沉水植被的盖度和丰度直接决定着湖泊的稳态[4]。因此，大范围、准确、快速地监测湖泊水生植物类群及其时空分布对湖泊管理和生态修复具有十分

重要的意义。传统的水生植物监测方法主要以人工调查法为主，精度虽高，但费时费力，监测覆盖范围小，且时空连续性差。卫星遥感技术具有宏观、低成本、快速、动态的优势，同时具有实时性和历史追溯性等特点，已成为浅水湖泊水生植物监测的有效手段[5-7]。相比陆生植被，水生植被由于其生长在复杂度较高的水体中，其光谱特性具有复杂性[8]。相关研究[9-12]表明，挺水和浮叶植物大部分叶片位于水面之上，光谱信号无需经过水体辐射传输过程，受水环境影响较小，具有典型的植被光谱特征；而沉水植被由于完全沉入水中，反射光谱易受水环境参数影响，其光谱特征与挺水和浮叶植被有显著差异。不同水生植被类群的光谱特征及对水环境的光谱响应各有差异，也是水生植被遥感监测的理论基础。近年来，国内外学者基于多种遥感卫星数据，也在不同的大型浅水湖泊先后开展了一系列水生植物遥感分类和制图研究[13-15]，并发展了一些用于区分水生植被与其他植被及藻华的光谱指数，如Villa等[16]发现使用蓝光和近红外波段构建的归一化水生植被指数(normalized difference aquatic vegetation index，NDAVI)对水生植被具有很高的敏感度，且可以降低背景噪声对水生植被提取的影响，并在太湖和加尔达湖等湖泊取得了较好的应用效果；Liu等[17]考虑了藻类与水生植被在物候特征上的差异，基于浮游藻类指数(floating algal index，FAI)建立了植被出现频率指数(vegetation presence frequency，VPF)用于识别太湖水生植被和藻华；Oyama等[18]基于蓝藻水华与水生植被的光谱差异，结合归一化水体指数(normalized difference water index，NDWI)和浮游藻类指数构建决策树识别日本的3个湖(lakes kasumiguara，inba-numa and tega-muma)的蓝藻水华和水生植被。但以上方法均只能识别浮叶和挺水植被，而将沉水植被归为水体，因此对水生植被类群的监测能力均十分有限。而在水生植被类群遥感监测研究方面，Luo等[19]基于HJ- 1A/B数据，利用有限的波段数量，采用主成分变换和缨帽变换对原始影像进行图

基于Sentinel-2数据土壤表层水分遥感反演

基于Sentinel-2数据土壤表层水分遥感反演于利峰;乌云德吉;乌兰吐雅;闫庆琦;刘文兵;包珺玮;许洪滔;任婷婷;于伟卓【摘要】文章基于土壤表层水分指数(SWCI)模型,将Sentinel-2数据应用于该模型,得到了土壤水分含量及其空间分布情况,该数据可用于精准快速的低植被覆盖下土壤水分遥感反演。通过SPSS对SWCI与土壤水分的相关性分析,得到Pearson、Kendall''''sTau-b和Spearman3个相关系数分别为0.880,0.778,0.891,呈显著性相关。在0~20cm土层土壤水分遥感反演中,Sentinel-2数据模型操作简单、精度较高,适用于业务化监测。【期刊名称】《北方农业学报》【年(卷),期】2018(046)006 【总页数】5页(P120-124) 【关键词】Sentinel-2;遥感;土壤水分;SWCI 【作者】于利峰;乌云德吉;乌兰吐雅;闫庆琦;刘文兵;包珺玮;许洪滔;任婷婷;于伟卓【作者单位】[1]内蒙古农牧业科学院/内蒙古农业遥感工程技术研究中心,内蒙古呼和浩特010031;[1]内蒙古农牧业科学院/内蒙古农业遥感工程技术研究中心,内蒙古呼和浩特010031;[1]内蒙古农牧业科学院/内蒙古农业遥感工程技术研究中心,内蒙古呼和浩特010031;[2]科尔沁右翼前旗农业科学研究所,内蒙古科尔沁137423;[3]科尔沁右翼前旗农业技术推广中心,内蒙古科尔沁137423;[1]内蒙古农牧业科学院/内蒙古农业遥感工程技术研究中心,内蒙古呼和浩特010031;[1]内蒙古农牧业科学院/内蒙古农业遥感工程技术研究中心,内蒙古呼和浩特010031;[1]内蒙古农牧业科

遥感解译技术在露天矿山生态修复中的应用

遥感解译技术在露天矿山生态修复中的应用新疆维吾尔自治区测绘成果中心新疆乌鲁木齐 830000 摘要：露天矿山的生态修复工作是一项复杂的系统工程，需要在科学调查、技术分析和方法创新等方面进行持续深入研究。遥感解译是露天矿山生态修复工作的基础，遥感解译成果可为地质环境评价、生态恢复规划等提供依据，也可为生态修复工程项目立项、实施与验收提供科学支撑。本文以新疆天山北坡地区的露天矿山为研究对象，利用多源遥感数据进行解译分析，确定了研究区内露天矿山的分布及环境特征，并提出了露天矿山生态修复工程的实施建议。研究结果表明：遥感解译技术可快速识别露天矿山范围及周边环境特征，对指导当地生态修复具有重要意义。研究结果可为后续类似地区的露天矿山生态修复工作提供参考。关键词：遥感解译技术新疆天山北坡露天矿山生态修复一、引言随着社会经济发展对矿产资源需求的不断增加，采矿活动在带动经济快速发展的同时，也造成了严重的环境问题。目前，我国矿山地质环境问题主要包括：地质灾害、土地资源破坏、水资源短缺和水土流失等，其中，矿产资源开发对生态环境破坏较大。近年来，在国家和地方各级政府的大力支持下，矿山地质环境治理取得了一定成效。但矿山地质环境治理是一个长期且复杂的过程，需要建立健全矿山地质环境监测体系，开展矿山生态修复工作[1]。遥感技术具有空间分辨率高、信息丰富、对野外环境要求低、可以连续获取大范围高分辨率遥感影像等优点，在地质调查、环境监测及国土空间规划等方面应用广泛。本文以新疆天山北坡地区的露天矿山为研究对象，利用多源遥感数据获取研究区内的矿山信息，并开展了露天矿山生态修复工程的实践探索。

基于Sentinel-2A影像的县域冬小麦种植面积遥感监测

基于Sentinel-2A影像的县域冬小麦种植面积遥感监测王蓉;冯美臣;杨武德;张美俊【摘要】小麦种植面积遥感监测是小麦估产的基本要素,准确而及时地提取不同灌溉类型冬小麦种植面积及其空间分布信息可为冬小麦长势监测以及产量评估提供科学依据.以山西省闻喜县冬小麦为研究对象,以Sentinel-2A影像为基础数据源,选择主成分(PCA)、红边归一化植被指数(RENDVI)、纹理特征等3个特征变量,结合实地调查样本点,采用随机森林算法,提取冬小麦种植面积,并结合数字高程模型(DEM)提取雨养区和灌溉区冬小麦种植面积.结果表明,Sentinel-2A遥感数据适合作为县域尺度冬小麦监测的数据源;主成分分析、纹理特征和RENDVI的引入可以提高单时相遥感影像对县域冬小麦分类的识别能力;随机森林算法和数字高程模型结合可以实现雨养区和灌溉区冬小麦种植面积的提取. 【期刊名称】《山西农业科学》【年(卷),期】2019(047)005 【总页数】7页(P854-860) 【关键词】Sentinel-2A;随机森林算法;冬小麦;面积提取【作者】王蓉;冯美臣;杨武德;张美俊【作者单位】山西农业大学资源环境学院,山西太谷030801;山西农业大学农学院,山西太谷030801;山西农业大学农学院,山西太谷030801;山西农业大学农学院,山西太谷030801 【正文语种】中文

【中图分类】S127 遥感是获取作物播种信息的关键技术，在农情监测领域具有对地表信息获取的覆盖面广、信息量大、周期短、受地面条件限制少、调查成本相对较低等明显优势[1]。在农作物遥感估产中，农作物种植面积的遥感估算是农作物产量预测的基础和主要内容；准确而及时的农作物类型及其空间分布更新信息是优化种植结构的基本依据，为制定合理、有效的粮食宏观调控措施、保证国家粮食安全提供科学支撑[2]。农作物遥感识别分类与面积提取的研究主要考虑遥感数据源、特征变量和分类算法[3]3 个方面。到目前为止，适合开展大范围高空间分辨率农作物种植区域识别与提取的遥感数据源主要有GF-1，Sentinel-2 和Landsat-8。田海峰等[4]使用多景GF-1全色多光谱（Pan Multiple Spectral，PMS）影像，对河南省滑县冬小麦种植分布信息进行了提取研究，并取得良好效果。BELGIU 等[5]采用Sentinel-2 多光谱传感器（Multi Spectral Sensor，MSI）数据，对时间加权动态时间规整（Time-Weighted Dynamic Time Warping，TWDTW）算法在农作物分类的应用效果进行研究。ZHANG 等[6]提出利用 Landsat-8 OLI 时间序列和物候参数的融合数据，在多云雨地区提取水稻种植面积。与MODIS 数据相比，GF-1，Sentinel-2 和Landsat-8 等影像数据具有高空间分辨率和高时间分辨率的双重优势，并在一定程度上减少了混合像元对作物分类结果的干扰，提高了农作物分类制图精度与效率。遥感光谱数据及其衍生的各种指数信息、纹理特征、时间序列阈值和变化信息常被国内外学者用作研究农作物遥感分类的特征变量。其中，光谱及其衍生指数的信息相对容易获得也是最常用的[3]。SONOBE 等[7]在研究Sentinel-2A 多光谱传感器数据计算植被指数的潜力中发现，植被指数在确定特定作物类型方面贡献最大。史飞飞等[8]采用多源数据集进行了农作物分类信息提取研究，发现在NDVI 时间