gee sentinel-2纹理特征
遥感数据介绍—Sentinel2A
遥感数据介绍—Sentinel2A 今天介绍⼀下Sentinel卫星以及⼀些预处理的⽅法。
1.基本信息（成像仪/重访周期/波段数/分辨率） 哨兵2号是⾼分辨率多光谱成像卫星，携带⼀枚多光谱成像仪(MSI)，⽤于陆地监测，可提供植被、⼟壤和⽔覆盖、内陆⽔路及海岸区域等图像，分为2A和2B两颗卫星,哨兵，2B与2015年6⽉发射的哨兵-2A卫星为同⼀组。
哨兵-2号卫星⾼度为786km，覆盖13个光谱波段，幅宽达290千⽶。
地⾯分辨率分别为10m、20m和60m、⼀颗卫星的重访周期为10天，两颗互补，重访周期为5天。
从可见光和近红外到短波红外，具有不同的空间分辨率，在光学数据中，哨兵-2号数据是唯⼀⼀个在红边范围含有三个波段的数据，这对监测植被健康信息⾮常有效。
下载⽹站：https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/homePs:夜⾥1:00下载会很快 成像仪：MSI 重访周期：5-10天波段数：13 分辨率：10m/20m/60m 2.产品等级及插件介绍 欧空局仅发布了哨兵2号的L1C级多光谱数据（MSI），Sentinel-2 L1C是经过正射校正和⼏何精校正的⼤⽓表观反射率产品，并没有进⾏⼤⽓校正。
同时，ESA还对S2 L2A级数据进⾏了定义，L2A级数据主要包含经过⼤⽓校正的⼤⽓底层反射率数据（Bottom-of-Atmosphere corrected reflectance），这个数据可以通过Sen2cor插件⾃⾏⽣产。
插件说明：1.Sen2cor分为2.05/2.08版本，前者⽤于处理290km宽幅的16年⽼数据，后者⽤于处理新数据。
L2A Process + ⽂件名完成辐射定标+⼤⽓校正。
2.Sen2Res，提供超分辨率合成功能。
这是⼀个nbm⽂件，由于Sentinel2有10/20/60m三个分辨率的遥感数据，所以在对图像进⾏其他处理之前，需要先统⼀到⼀个分辨率，可以⽤重采样或者是超分辨率合成。
多特征多层次Sentinel-2影像辽宁省湖库水体提取
多特征多层次Sentinel-2影像辽宁省湖库水体提取
李文康;赵泉华;贾淑涵;李玉
【期刊名称】《测绘通报》
【年(卷),期】2024()3
【摘要】以辽宁省为研究区,本文基于GEE遥感云平台,使用Sentinel-2遥感影像,提出了一种多特征多层次的湖库水体提取算法。
该算法选择自动水体指数(AWEI sh)和改进的归一化水体指数(MNDWI)提取水体,并利用归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、归一化差异红边指数(NDREI)、Sentinel-2的B8和B9波段及DEM数据多层次地消除暗地物和高亮地物噪声,对提取结果中被云雾遮挡而部分缺失的水体进行修复,最后将河流及细小像素剔除。
利用此算法提取了辽宁省2017—2021年每年4、7、10月的湖库水体,并对比了不同水体提取算法及不同的水体数据产品。
试验结果表明,本文算法在大尺度条件下提取水体具有良好的效果,总体精度达96%以上,可以较好地去除植被、阴影等暗像元表面,并且保证了水体信息的完整性,在大尺度水体提取方面具有一定的适用性和稳定性。
【总页数】7页(P37-42)
【作者】李文康;赵泉华;贾淑涵;李玉
【作者单位】辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.Sentinel-2和Landsat8影像的四种常用水体指数地表水体提取对比
2.基于Sentinel-2超分辨率影像的干旱区水体提取方法
3.基于Sentinel-1结合Sentinel-2和Landsat8影像的水体提取方法比较——以鲁班水库为例
4.面向Sentinel-2影像的亚像元级水体提取方法
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sentinel-2各种指数
sentinel-2各种指数
Sentinel-2卫星是欧洲空间局（ESA）开发的一组地球观测卫星，它们携带着多光谱成像仪（MSI），可以捕捉地表的光谱信息。
利用这些光谱信息，可以计算出各种地表指数，这些指数对于农业、林业、城市规划、环境监测等领域具有重要意义。
以下是一些常见
的Sentinel-2影像数据可用于计算的地表指数：
1. 归一化植被指数（NDVI），NDVI是衡量植被覆盖程度和植
被生长状况的重要指标，可用于监测植被的健康状况和生长情况。
2. 土壤调节植被指数（SAVI），SAVI是NDVI的一种改进方法，可以减少对土壤表面的反射影响，更准确地反映植被生长情况。
3. 植被指数（EVI），EVI结合了红光、近红外和蓝光波段的
信息，对于覆盖茂密植被的区域具有更好的敏感性。
4. 植被健康指数（VHI），VHI结合了NDVI和地表温度数据，
可以综合评估植被的健康状况。
5. 水体指数（MNDWI），MNDWI可以用于提取水体信息，对于
监测水资源和湿地具有重要意义。
6. 土壤湿度指数（MSI），MSI可以用于估计土壤湿度，对于农业灌溉和土壤水分管理具有重要意义。
这些地表指数可以通过Sentinel-2影像数据计算得出，为各种应用领域提供了丰富的信息，帮助人们更好地理解和利用地球表面的资源。
同时，这些指数也为环境监测、自然灾害监测和城市规划提供了重要的数据支持。
通过利用Sentinel-2影像数据计算这些地表指数，可以更好地实现对地表特征的监测和分析，为可持续发展和资源管理提供重要的参考依据。
sentinel波段
sentinel波段Sentinel是一种广泛应用于遥感领域的波段，其重要性和实用性已得到广泛认可。
Sentinel波段是欧洲空间局（ESA）的Copernicus计划的一部分，该计划旨在为全球用户提供高质量的地球观测数据。
Sentinel波段由一系列不同的卫星传感器组成，每个传感器针对不同类型的观测应用进行了优化。
每个传感器具有特定的光谱范围和分辨率，以满足各种遥感数据需求。
以下是一些与Sentinel波段相关的参考内容：1. Sentinel-1: Sentinel-1是一种合成孔径雷达（SAR）传感器，主要用于地表观测和监测。
它提供了全天候和全地球的雷达影像，可用于监测海冰、地表变形、洪水等自然灾害情况。
2. Sentinel-2: Sentinel-2是一种多光谱传感器，可以捕捉不同波长的光线，用于土地覆盖分类、农作物监测和森林保护等应用。
它对植被、土壤、水体等地表特征有很高的分辨率，可以提供高质量的地表信息。
3. Sentinel-3: Sentinel-3是一种陆地和海洋监测传感器，用于监测海洋生态系统、物种迁徙、海洋温度、盐度和海流等参数。
它可以提供全球覆盖的海洋数据，对于气候变化和海洋研究非常重要。
4. Sentinel-5P: Sentinel-5P是一种大气监测传感器，主要用于监测大气组分如臭氧、二氧化氮、二氧化碳和甲烷等。
它能够提供高精度的大气污染数据，对于全球大气环境监测和排放控制具有重要意义。
5. Sentinel-6: Sentinel-6是一种海面高度测量传感器，用于监测全球海平面的变化情况。
它可以提供高精度的海测数据，对于海洋气候研究和海洋生态系统的监测至关重要。
Sentinel波段的数据对于地球科学研究、自然灾害监测、环境保护和气候研究等领域具有重要意义。
通过分析和利用Sentinel波段的数据，我们可以更好地理解地球的变化和人类活动对地球环境的影响。
这些数据对于制定环境政策、灾害防控和可持续发展至关重要，使我们能够更好地保护和管理地球资源。
基于Sentinel–2影像特征优化的于桥水库水生植被提取
基于Sentinel–2影像特征优化的于桥水库水生植被提取张佩莹;张方方;李俊生;谢娅;张兵【期刊名称】《生态科学》【年(卷),期】2023(42)1【摘要】水生植被分布情况、结构和演变趋势对湿地生态环境变具有重要的指示意义和科学研究价值。
基于Sentinel-2遥感数据,综合应用光谱信息、水体植被指数、最佳指数法(Optimal Index Factory,OIF)计算的纹理特征,结合随机森林分类法,构建特征优化后的随机森林水生植被提取模型,对于桥水库进行水生植被提取。
结果显示:该方法能有效的提取出水生植被,总体精度为93.22%,Kappa系数为0.91。
进一步与最大似然和支持向量机(SVM)方法进行对比分析,结果表明本算法的总体精度分别提高了19.96%、8.53%,Kappa系数分别提高了0.25、0.11。
基于水生植被全年提取结果,分析了于桥水库的水生植被年内变化,发现于桥水库水生植被在五月份最繁盛,随后逐渐消减,直至十月份基本消亡。
实验表明:特征优化后的随机森林分类法在Sentinel-2影像水生植被提取中具有较好的适用性。
【总页数】9页(P40-48)【作者】张佩莹;张方方;李俊生;谢娅;张兵【作者单位】上海海洋大学信息学院;中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室;中国科学院大学;中国地质大学【正文语种】中文【中图分类】X87;TP751【相关文献】1.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2.基于Sentinel-2影像的淡水养殖水生动物类型识别研究3.基于Sentinel-2A影像估算黄土高原光合/非光合植被盖度4.基于Sentinel-2影像红边光谱指数与特征优选的竹林提取研究5.基于Sentinel-2A影像的杭州湾南岸湿地植被特征及其候鸟生境分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
l1c 级别 sentinel-2b envi处理
"L1C"和"Sentinel-2B"是欧洲空间局（ESA）的Copernicus Sentinel-2卫星计划的一部分。
Sentinel-2卫星是地球观测卫星，设计用于收集全球高分辨率的陆地和海洋图像。
L1C是Sentinel-2卫星数据的级别，这些数据经过处理，以提供用于各种应用的高质量图像。
使用ENVI软件处理Sentinel-2B的L1C级别的数据可以提供以下的一些功能：
读取和解析Sentinel-2数据：ENVI可以读取Sentinel-2的L1C级别的数据，并将其解析为易于理解和使用的地理数据。
图像处理和分析：ENVI提供了广泛的图像处理和分析工具，可以用于处理和分析Sentinel-2的L1C级别的数据。
例如，可以进行辐射定标、大气校正、图像融合、色彩映射等处理。
数据可视化：ENVI可以将Sentinel-2的L1C级别的数据以图表、地图和报告的形式进行可视化，以便更好地理解和展示数据。
地图制作：ENVI提供了创建高质量地图的功能，可以将Sentinel-2的L1C级别的数据和其他地理数据整合到地图中。
导出和使用数据：ENVI可以将处理过的Sentinel-2的L1C级别的数据导出为多种格式，以便在其他应用程序中使用。
基于GEE平台和多维特征优选的粮食作物提取——以西辽河流域为例
櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄櫄［１８］路晓崇，杨 超，王松峰，等．基于图像分析技术的烤烟上部叶采收成熟度判别［Ｊ］．烟草科技，２０２１，５４（５）：３１－３７．［１９］王 菁，范晓飞，赵智慧，等．基于ＹＯＬＯ算法的不同品种枣自然环境下成熟度识别［Ｊ］．中国农机化学报，２０２２，４３（１１）：１６５－１７１． ［２０］冯俊惠，李志伟，戎有丽，等．基于改进Ｈｏｕｇｈ圆变换算法的成熟番茄果实识别［Ｊ］．中国农机化学报，２０２１，４２（４）：１９０－１９６． ［２１］梁 帆，杨莉莉，崔世钢，等．基于神经网络的油菜成熟度等级视觉检测方法［Ｊ］．江苏农业科学，２０１５，４３（８）：４０３－４０５．［２２］汪睿琪，张炳辉，顾 钢，等．基于ＹＯＬＯｖ５的鲜烟叶成熟度识别模型研究［Ｊ］．中国烟草学报，２０２３，２９（２）：４６－５５．［２３］ＬｅＣｕｎＹ，ＢｅｎｇｉｏＹ，ＨｉｎｔｏｎＧ．Ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ［Ｊ］．Ｎａｔｕｒｅ，２０１５，５２１（７５５３）：４３６－４４４．王振兴，刘 东，王 敏．基于ＧＥＥ平台和多维特征优选的粮食作物提取———以西辽河流域为例［Ｊ］．江苏农业科学，２０２３，５１（２１）：２００－２０８．ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０２３．２１．０３１基于ＧＥＥ平台和多维特征优选的粮食作物提取———以西辽河流域为例王振兴，刘 东，王 敏（中国科学院大学资源与环境学院，北京１０００４９） 摘要：快速准确地掌握作物种植类型和布局，对农业生产和管理具有重要意义。
选取西辽河流域为研究区，基于ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈＥｎｇｉｎｅ（ＧＥＥ）云平台，以Ｌａｎｄｓａｔ和ＭＯＤＩＳ影像作为数据源，构建时序ＮＤＶＩ、物候参数、光谱指数、反射率及地形因子等多维特征。
分别采用随机森林、支持向量机、分类回归树等方法，对比不同特征和分类器组合，选择优选特征和随机森林分类器，完成西辽河流域玉米、大豆和水稻的提取。
应用Sentinel-2A卫星光谱与纹理信息的森林蓄积量估算
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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。