gee sentinel-2纹理特征

Sentinel-2是欧空局为地球观察计划开发的一组卫星，用于监测地球表面的变化，包括陆地和海洋。GEE（Google Earth Engine）是谷歌公司开发的一个云平台，用于处理和分析地球观测数据。

纹理特征是指地表图像的局部表面形态和颜色分布。在Sentinel-2图像中，纹理特征可以通过计算图像的灰度共生矩阵（GLCM）来获得。GLCM是一个二维矩阵，用于描述图像中每个像素点和其周围像素点之间的灰度值关系。通过计算GLCM的统计参数（如对比度、平均灰度、熵等），可以获得图像的纹理特征。

在GEE中，可以使用ee.Texture包中的函数来计算Sentinel-2图像的纹理特征。例如，可以使用ee.Texture.contrast()函数计算图像的对比度，使用ee.Texture.mean()函数计算图像的平均灰度值，使用ee.Texture.entropy()函数计算图像的熵等。

总之，Sentinel-2图像的纹理特征是通过计算图像的GLCM统计参数来获得的，可以使用GEE中的ee.Texture包中的函数来计算这些参数。这些纹理特征可以用来区分不同地表类型，例如森林、草地、农田等。

sentinel-2光谱响应函数

sentinel-2光谱响应函数 Sentinel-2是欧空局（European Space Agency）推出的高分辨率地球观测卫星，其中科学家们研究了该卫星的光谱响应函数。光谱响应函数是描述某个光学场的相对响应因子的函数。在卫星影像处理中，光谱响应函数非常重要，它在辐射定标和地表反射率估计等方面发挥了重要作用。在Sentinel-2卫星中，光谱响应函数非常关键，因为卫星能够获取大量的可见光谱和红外波段数据。事实上，Sentinel-2卫星通过使用12个波段（通常称为带）提供高质量的遥感数据，其中四个波段在可见光谱区域内，其余八个波段在红外区域内。每个波段的光谱响应函数被定义为卫星对辐射目标的响应，包括太阳辐射、地球表面反射和大气折射。 Sentinel-2光谱响应函数的定义可以通过测量特定光源的辐射照度和卫星接收器信号来实现。在这种情况下，可以通过使用黑体（black body）来模拟太阳辐射，黑体以2，650K的温度为例。同时，

可以使用电弧灯来模拟地球表面的光，这种光谱响应函数可以模拟地面反射光。通过这样的方法可以获得所有波段的光谱响应函数。光谱响应函数的概念非常关键，因为它可以帮助科学家们在不同波段之间进行比较，并使用这些波段提取相关信息。例如，对于Sentinel-2卫星的某些波段，可以使用光谱响应函数将其与其他波段相关联。在复杂应用中，例如水体检测、土壤含水量估计和植被状况估计等方面，确切的波段响应函数非常重要。总的来说，在Sentinel-2的光谱响应函数中，涉及许多因素，包括在不同地面条件下的反射率，大气消光率和光谱拐点的影响。科学家们使用这些因素来构建连接地球表面信号和卫星接收机的函数，以便更好地理解卫星接收到的信号的本质，并在误差预测和信息获取方面进行相应的调整。光谱响应函数的成功应用与使用使Sentinel-2成为了一款先进的遥感工具，可以帮助农民、生态保护者、城市规划者以及自然灾害应对者等有效地利用高质量的卫星数据，从而使世界变得更好。

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

gee sentinel 纹理特征

gee sentinel 纹理特征 1. 介绍地球引擎（Google Earth Engine，简称GEE）是一个用于分析地球观测数据的云平台。Sentinel系列是欧空局（ESA）推出的一组卫星，提供了高质量、高分辨率的地球观测数据。在GEE中，可以利用Sentinel卫星数据进行纹理特征分析。纹理特征是指图像中像素之间的空间关系和变化。通过对纹理特征的分析，可以提取出图像中不同区域的纹理信息，并进一步应用于土地覆盖分类、城市建设规划等领域。本文将介绍如何使用GEE平台和Sentinel卫星数据进行纹理特征分析，并展示一些常用的纹理特征指标和应用案例。 2. GEE平台介绍 GEE是一个基于云计算的平台，提供了丰富的地球观测数据集、强大的计算能力和易于使用的编程接口。用户可以在GEE平台上进行遥感影像处理、空间分析、机器学习等操作。 GEE平台中包含了大量公开可用的遥感影像数据集，其中包括Sentinel系列卫星获取到的多时相、多波段的遥感影像数据。这些数据集可以通过GEE平台提供的API进行访问和处理。 3. Sentinel卫星数据 Sentinel系列卫星由欧洲空间局（ESA）运营，提供了高质量、高分辨率的地球观测数据。Sentinel-2卫星搭载了多光谱传感器，可以获取到10米至60米的分辨率的遥感影像数据。用户可以通过GEE平台访问和处理Sentinel-2卫星数据。在GEE中，Sentinel-2卫星数据以图像集（Image Collection）的形式存在，每个图像集包含了一系列时相的遥感影像。 4. 纹理特征分析纹理特征是指图像中像素之间的空间关系和变化。通过对纹理特征的分析，可以获取到图像中不同区域的纹理信息。常用的纹理特征分析方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等。在GEE中，可以利用Sentinel卫星数据进行纹理特征分析。首先需要选择一个感兴趣区域（Region of Interest），然后从相应的Sentinel-2图像集中提取出该区域内的遥感影像。

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

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卫星影像的土地利用类型提取——以丽水市莲都区为例

基于Sentinel卫星影像的土地利用类型提取——以丽水市莲都区为例陈媛媛;雷鸣;王泽远;杨舒洁【期刊名称】《森林工程》【年(卷),期】2022(38)2 【摘要】为研究光学遥感和微波遥感数据在城市森林信息提取中的互补性,该文采用Sentinel-1A雷达影像与Sentinel-2A光学影像,基于面向对象决策树的方法和不同的特征组合策略(①Sentinel-2A的7个可见光波段;②Sentinel-2A的7个可见光波段加入5、6、7红边波段;③方案2中10个波段加入Sentinel-1A的VV、VH后向散射系数;④方案3中所有波段加上纹理特征、植被指数等共34个波段)对浙江省丽水市莲都区进行土地利用分类和比较。结果发现,Sentinel-2A的红边波段引入后森林的用户精度提高了15.32%,雷达后向散射信息使总体精度提高4.55%,但对森林的提取并无影响;当融合红边指数、后向散射、纹理特征和植被指数进行分类时,研究区域总体分类精度与单个地类的分类精度均有明显提高,总体精度达到90.06%,Kappa系数达到0.8207。文中实验证明了融合Sentinel-1A与Sentinel-2A多源数据对森林覆盖度高的区域进行分类和信息提取是较为可靠的思路。【总页数】8页(P54-61) 【作者】陈媛媛;雷鸣;王泽远;杨舒洁【作者单位】南京林业大学土木工程学院

【正文语种】中文【中图分类】S771.8 【相关文献】 1.基于IDRISI的遥感影像土地利用类型提取——大连市经济技术开发区为例 2.基于Sentinel-2卫星影像的面向对象城市\r水体提取 3.基于Sentinel-2A卫星数据面向对象的水边线提取——以如东县为例 4.基于Sentinel-2影像数据的耕地撂荒信息提取——以甘肃省天水市八里湾镇为例 5.基于Sentinel-2遥感影像面向对象的海岛岸线提取——以岱山岛为例因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买

在gee中运用光谱角分类法

在gee中运用光谱角分类法在Google Earth Engine（GEE）中运用光谱角分类法进行图像分类是一个高级的遥感数据处理技术。光谱角分类法（Spectral Angle Mapper, SAM）是一种基于物体光谱特征的分类技术，它通过计算待分类像素与参考光谱之间的光谱角来进行分类。这种方法在处理高光谱数据时尤为有效，因为它不受光照条件和地物背景的影响。以下是在GEE中使用光谱角分类法的基本步骤： 1.数据准备：首先，需要导入所需分析的卫星图像数据，如Landsat、Sentinel-2等。 2.选择兴趣区域：定义研究区域（Region of Interest, ROI），可以是一个特定的地理坐标范围或者基于某个特定的地物。 3.提取参考光谱：从ROI中提取用于分类的参考光谱。这可以通过选择特定地物的像素或使用现有的光谱库完成。

4.应用光谱角分类法：编写代码应用光谱角分类法。在GEE中，可以使用现有的库和函数来计算像素与参考光谱之间的光谱角，并基于这些角度进行分类。 5.结果可视化：将分类结果在地图上进行可视化，以检查分类的准确性和效果。 6.精度评估：进行分类精度评估，可能需要地面真实数据或者独立的验证数据集。在实际操作中，这个过程可能需要较强的编程能力和对遥感数据处理的深入理解。GEE提供了强大的API和大量的遥感数据，但实现光谱角分类法可能需要一定的JavaScript或Python编程知识。这是一个简化的描述，具体的实现细节会根据具体的数据和目标而有所不同。如果你需要进一步的帮助或示例代码，请提供更具体的信息，如你所使用的数据类型、ROI 的选择等。

gee数据降维方法 -回复

gee数据降维方法-回复 "gee数据降维方法"是指在Google Earth Engine (GEE) 平台上应用的数据降维技术。GEE提供了丰富的遥感数据和分析工具，使得从卫星图像中获取地表特征和进行环境监测变得更加容易。然而，由于遥感数据通常具有大量的波段和高维特征，降维就显得非常重要。本文将介绍一些常见的gee数据降维方法，为读者提供理解和应用这些方法的指导。一、主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）主成分分析是最常见的gee数据降维方法之一，它通过线性变换将原始数据转换为一组新的互不相关的变量，称为主成分。这些主成分按照其方差大小降序排列，前几个主成分通常包含了原始数据中大部分的信息和变异性。在gee中，我们可以使用`ee.Reducer.pca()`函数来执行PCA。以下是一个示例代码： javascript var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_044034_20140318'); var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']; Apply PCA var pca = image.select(bands).reduce(ee.Reducer.pca(6));

Get the principal components var eigenImages = pca.select('pc'); 在此示例中，我们选择了LANDSAT 8卫星图像的6个波段进行PCA。然后，我们使用`ee.Reducer.pca(6)`来执行PCA，其中参数6表示我们想要获得6个主成分。最后，我们通过`pca.select('pc')`获取得到了这些主成分。二、独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）独立成分分析是另一个常用的gee数据降维方法，它假定观测数据是多个相互独立的信号混合的结果，并试图将这些信号分离。与PCA不同，ICA 可以处理非高斯分布的数据。在gee中，我们可以使用 `ee.Reducer.fastICA()`函数来执行ICA。以下是一个示例代码： javascript var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_044034_20140318'); var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7'];

gee光谱指数

Gee光谱指数 Google Earth Engine（GEE）是一款强大的地球科学数据处理和分析平台，支持多种遥感数据源，如 Landsat、Sentinel 和 MODIS 等。在 GEE 上，您可以利用光谱指数对地表特征进行分析和研究。光谱指数是通过对遥感图像中不同波段的数据进行计算得到的，用以反映地物的物理和化学特性。以下是一些常见的光谱指数及其计算方法： 1. 归一化植被指数（NDVI）：NDVI 是一种常用于评估植被生长状况的指数。它通过计算红光和近红光波段的反射率差值来表示植被绿度。NDVI 的计算公式为：（NIR - RED）/（NIR + RED），其中 NIR 表示近红光波段，RED 表示红光波段。 2. 亮度指数（NBR）：NBR 是一种用于识别地表水体的指数，通过计算蓝光和近红光波段的反射率差值得到。NBR 的计算公式为：（NIR - BLUE）/（NIR + BLUE），其中 BLUE 表示蓝光波段。 3. 湿度指数（EVI）：EVI 是一种改进型的植被指数，考虑了地表的光照条件和大气影响。EVI 的计算公式为：EVI = 2.5 * NDVI - 0.5，其中 NDVI 为归一化植被指数。 4. 差异植被指数（NDMI）：NDMI 是一种用于区分水体和陆地的指数，通过计算近红光和红光波段的反射率差值得到。NDMI 的计算公式为：（NIR - RED）/（NIR + RED）。 5. 建筑用地指数（NDSI）：NDSI 是一种用于识别建筑用地的指数，通过计算红光和近红光波段的反射率差值得到。NDSI 的计算公

式为：（NIR - RED）/（NIR + RED）。 6. 归一化水体指数（NDI）：NDI 是一种用于识别水体的指数，通过计算绿光和近红光波段的反射率差值得到。NDI 的计算公式为：（NIR - GREEN）/（NIR + GREEN），其中 GREEN 表示绿光波段。在 GEE 平台上，您可以利用这些光谱指数对地表特征进行分析和应用。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用 GEE 计算归一化植被指数（NDVI）： ```python import ee # 初始化 GEE ee.Initialize() # 加载 Landsat 8 图像 image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_L8CCD19_A000000_20220101') # 提取红光和近红光波段 red_band = image.select('B6') nir_band = image.select('B5') # 计算 NDVI ndvi = red_band.subtract(nir_band).divide(red_band.add(nir_band)) # 显示结果 ndvi_image = ndvi.rename('NDVI')

基于GEE平台的遥感数据融合的水体分类方法研究

基于GEE平台的遥感数据融合的水体分类方法研究摘要：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GEE平台对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分类与提取。关键词：哨兵数据; GEE;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、二号数据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，基于GEE的高效云计算平台，结合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通过GEE平台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

基于GEE平台与Sentinel-NDVI时序数据江汉平原种植模式提取

基于GEE平台与Sentinel-NDVI时序数据江汉平原种植模式提取张紫荆;华丽;郑萱;李嘉麟【期刊名称】《农业工程学报》【年(卷),期】2022(38)1 【摘要】快速精准地掌握作物种植模式信息对于农业产能评估、区域种植结构平衡和国家粮食安全保障具有重要的战略意义。然而,目前尚缺乏高精度、大范围、涵盖复杂种植模式的空间数据集。因此,本研究以中国南方重要的产粮地之一江汉平原为例,基于GEE平台和Sentinel-NDVI数据,构建时序物候特征集,通过探究半自动提取大量样本的方法,对比多粒度级联森林(multi-grained cascade Forest,gcForest)与深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)两种深度模型分类精度,对江汉平原5种作物类型的6种种植模式进行精细识别与制图研究。结果表明:1)江汉平原主要包括单季稻、莲藕两种单季种植作物;小麦-水稻/棉花、油菜-水稻/棉花等4种年内复种模式;2)基于半自动采样点(4 000个)的gc Forest模型总体精度最高,可达到87.25%;两种模型基于4000个采样点的分类精度相较基于400个实地采样点分别有8.08和5.5个百分点的提升,该半自动提取样本点的途径可有效提高分类精度。该研究证明,基于物候的Sentinel-NDVI数据在复杂农业景观区域的作物种植模式制图中有较大潜力。【总页数】7页(P196-202) 【作者】张紫荆;华丽;郑萱;李嘉麟

【作者单位】华中农业大学资源与环境学院;北京大学深圳研究生院城市规划与设计学院【正文语种】中文【中图分类】S127 【相关文献】 1.基于MODIS EVI时序数据的冬小麦种植面积提取 2.基于MODIS EVI时序数据的江汉平原油菜种植分布信息提取 3.基于HJ-CCD时序数据提取镇江市水稻种植分布 4.基于Sentinel-1数据时序特征的热带地区水稻种植结构提取方法 5.基于MODIS时序数据的湖南省水稻种植面积提取及时空变化分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买