联合Sentinel-1与Sentinel-2的高时空分辨率玉米叶面积指数反演

叶面积指数(leaf area index,LAI)是单位地表面积上总叶面积的一半,是影响光合作用、蒸腾作用和能量平衡等地表过程的关键生物物理变量。鉴于光学遥感数据易受天气的影响,雷达遥感数据易受土壤等的影响,二者在叶面积指数反演方面各有利弊,提出了一种考虑不同数据反演结果不确定性的融合方法。研究测试了多种机器学习模型在中国张掖地区的玉米农田上估算LAI的性能。结果表明,光学和雷达两种数据分别作为模型输入进行LAI反演时,高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)的表现均为最优。随后,基于Sentinel-1雷达数据和Sentinel-2光学数据,使用GPR模型生成了研究区2019年的两种LAI及不确定性时空分布图。考虑不同数据反演结果的差异,使用加权滤波方法将两种LAI融合,实现了高时空分辨率玉米LAI制图。通过定性和定量分析,融合后的LAI时间序列分布图变化连贯,空间分布均匀,精度相较于融合之前有了明显改善。

基于时序Sentinel-2影像的引黄灌区作物结构提取和供需水分析

在黄河流域用水指标严格控制的背景下,以山东省东营市垦利区引黄灌区为例,利用2022年时序Sentinel-2遥感影像构建作物生育期的NDVI时间序列,采用决策树分类方法提取灌区作物种植结构,基于垦利站气象资料和Penman-Monteith公式,分析了1973—2022年各作物的需水特性,利用遥感影像解译的各作物种植面积,计算了2022年灌区作物在不同降水保证率(5%、25%、50%、75%、95%)条件下的灌溉总需水量,结合2023年分配给灌区作物的灌溉水指标探究了灌溉水资源供需之间的平衡。结果表明:基于NDVI时间序列构建决策树分类方法可有效提取作物的种植结构,总体分类精度为85.07%,Kappa系数为0.819,能够满足作物灌溉需水量的研究。作物净灌溉需水量年际波动较大,水稻和冬小麦补充灌溉水量在所有作物中位列前两位,均值分别为913 mm和410 mm;处于雨季生长的夏玉米、夏大豆补充灌溉水量较小且灌溉需求均值较小。研究区2023年分配的灌溉水指标在降水保证率为50%时研究区灌溉水亏缺量为235.5万m^(3),在降水保证率为75%和95%时灌溉水亏缺量分别为1 754.5万m^(3)和2 261.5万m^(3)。

基于Sentinel-2多光谱遥感影像的小浪底水质反演

多光谱遥感技术可根据遥感波段信息反演水质参数,降低监测成本,提高监测速度和质量,为大范围水环境监测提供了一种新的方法。通过分析小浪底水库的Sentinel-2多光谱影像以及采样点实测水质数据,建立了最佳光谱波段的水质参数反演模型,对小浪底水库的化学需氧量(COD)、总磷(TP)、总氮(TN)和氨氮(NH_3-N)进行了遥感反演,验证了反演模型的精确度和稳定性,并反演了各水质参数的空间分布规律。结果表明:在4种水质参数反演模型中,COD模型精确度和稳定性最高,其次是TP、TN,最低的是NH_3-N,水库出水口和部分边缘COD质量浓度较高,水库中心TN、TP和NH_3-N质量浓度高于边缘处。

基于Sentinel-2影像的巴尔托洛冰川冰面湖研究

冰面湖是冰川的重要组成部分,是冰川消融的指示器,不仅对全球气候变化响应迅速,而且对了解和掌握区域水资源信息意义重大。本文基于Sentinel-2遥感数据,利用随机森林算法,对巴尔托洛冰川冰面湖进行识别提取,并基于提取结果分析研究区冰面湖的空间分布特征,以及冰面湖面积、数量与冰川高程的关系。本文冰面湖提取的准确率达96.07%,完整率达92.18%,错误率为11.59%;识别出巴尔托洛冰川冰面湖567个,面积为249.46~37134 m^(2);冰面湖多分布在距冰川末端3~26 km处,其中海拔3800~4300 m之间冰面湖数量最多,面积普遍较大,平均面积为1922 m^(2);随着高程的升高,冰面湖的数量和面积逐渐减少,在高程5300 m以上冰面湖数量仅为15个,平均面积为356 m^(2);高程升高导致冰面温度降低,是冰面湖数量和面积骤减的主要原因。

基于Sentinel-1/2改进极化指数和纹理特征的土壤含盐量反演模型

目前Sentinel-1/2协同反演植被土壤含盐量的研究大多是基于Sentinel-2光谱信息和Sentinel-1后向散射系数,没有考虑Sentinel-2光谱信息容易受土壤亮度等信息影响,Sentinel-1后向散射系数容易受土壤粗糙度和水分影响。为进一步提高Sentinel-1/2协同反演植被土壤含盐量的精度,用水云模型对雷达卫星后向散射系数进行校正,消除植被影响;然后协同Sentinel-2纹理特征,基于VIP、OOB、PCA 3种变量筛选和RF、ELM、Cubist 3种机器学习回归模型构建植被土壤含盐量反演模型。研究结果表明:经过水云模型去除植被影响后的雷达后向散射系数及其极化组合指数与土壤含盐量的相关性有一定程度的提高。不同变量选择方法与不同机器学习方法耦合模型在反演土壤含盐量中,OOB变量筛选方法与RF、ELM和Cubist 3种机器学习方法的耦合模型精度最佳,建模集和验证集的R2都在0.750以上,且验证集的RMSE和MAE均最小;其中OOB-Cubist耦合模型精度最高,且R_(v)^(2)/R_(c)^(2)为0.955,具有良好的鲁棒性。研究可为机器学习协同物理模型、光学卫星协同雷达卫星在土壤含盐量反演中的进一步应用提供思路。

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

基于sentinel-1数据结合sentinel-2数据和Landsat8数据,提取2017年—2021年鲁班水库五年间的水体年间变化,对所提取的水体面积进行分析,比较两种影像对鲁班水库水体提取的差异,经过水体指数的计算以及分析得到鲁班水库的水体面积。sentinel-2影像数据对水体提取的效果较好于Landsat8数据,sentinel-2影像总体分类精度达0.993,kappa系数为0.991,而Landsat8的总体精度为0.989,kappa系数为0.986。通过对鲁班水库这种大中型水体的水体提取选择使用sentinel-2数据较好。

基于Sentinel-1和Sentinel-2影像的河南扶沟县洪涝灾害遥感监测评估研究

洪涝灾害是我国最主要的自然灾害类型之一,发生频率高、影响范围广,对社会经济发展和人民生命财产安全构成严重威胁。选取河南郑州“7·20”特大暴雨事件中受灾较为严重的河南扶沟县为研究区,基于洪涝灾害发生前后的Sentinel-1和Sen-tinel-2影像,利用支持向量机对灾前的Sentinel-2影像进行土地利用分类,基于Sentinel-1影像利用水体指数SDWI对灾中、灾后的水体范围进行提取,并结合GIS对研究区的灾情进行评估。结果表明:①基于支持向量机提取的土地利用分类图,总体精度达95.85%;②利用SDWI水体指数法提取的水体范围结果显示灾中、灾后的水体面积分别为36.468 km^(2)、18.770 km^(2),总体精度分别为97.6%和95.4%;③由灾情评估结果可得,曹里乡的受灾情况最为严重,最大水体变化面积达到12.63 km^(2)。

基于Sentinel-2的青铜峡灌区水稻和玉米种植分布早期识别

及时准确地掌握灌区内作物种植分布对于灌溉水资源高效配置、农田精准管理具有重要指导意义。以宁夏青铜峡灌区为研究对象,利用多时相Sentinel-2卫星数据,通过水稻和玉米早期特征分析,提取关键的“水淹”信号和“植被”信号,构建时序归一化差异水体指数(MNDWI)和归一化植被指数(NDVI)特征值数据集,并通过样本分析关键特征阈值,构建水稻和玉米早期种植分布决策树模型,提取2022年宁夏青铜峡灌区水稻和玉米种植的空间分布。结果表明(:1)玉米和水稻苗期的后半段5月15—31日,水淹信号和植被信号是区分二者关键时期。(2)基于早期作物物候特征的方法,在5月16—31日获取的水稻和玉米图像制图精度高于90%,用户精度超过91%,总体精度超过90%,Kappa系数高于0.88,明显高于同时期随机森林方法的分类精度。(3)本研究提出的方法在早期水稻和玉米种植分布提取方面具有较强的适用性,并且能够在时空尺度上以较少的实地样本进行延展,同时在时间上也更有优势。因此,该方法为青铜峡灌区水稻和玉米种植分布早期调查提供了重要的方法支撑。

基于Sentinel-1和Sentinel-2的不同物候期农作物识别研究

为减少农作物提取过程中受光学数据成像质量的影响,基于Google Earth Engine平台,采用Sentinel-1和Sentinel-2数据,分别对小麦越冬期、返青期、孕穗期、成熟期四个物候期进行小麦和油菜的识别。使用随机森林方法对构建的光谱特征、植被指数特征、红边指数特征、纹理特征和极化特征共34个特征进行优选,构建特征集;并对比最小距离、决策树、支持向量机、随机森林四种分类器在四个物候期的识别结果,确定最优的分类器;同时还验证了极化特征在四个物候期对识别结果的影响。研究结果表明,在四个物候期中最优的分类器均为随机森林,其中识别精度从高到低的物候期分别为小麦的孕穗期、成熟期、返青期、越冬期,总体精度(OA)分别为92.91%、91.93%、90.24%、87.69%,Kappa系数分别为91.00%、89.92%、87.61%、84.53%。在四个物候期中加入极化特征均能提高识别的精度,其中在小麦的返青期和成熟期更为明显。

基于Sentinel-2与时序Sentinel-1 SAR特征的赣南柑橘种植区识别方法

为准确获取柑橘果园空间分布信息,实现柑橘种植结构调整、产量估算和资源管理,以赣南3个柑橘种植主产区(信丰县、安远县及寻乌县)为研究区域,针对南方地区多云多雨导致传统光学影像较为缺乏的问题,使用Sentinel系列数据和PIE-Engine平台,构建和优选了光谱特征、植被水体指数特征、红边波段特征和纹理特征,并引入时间序列Sentinel-1合成孔径雷达(SAR)数据的后向散射系数,共同探讨不同特征组合对柑橘种植园的识别提取效果,基于随机森林算法并融合Sentinel-2与时序Sentinel-1 SAR特征识别提取了赣南柑橘种植区。结果表明:5、9、11月柑橘种植园与其他地物的平均后向散射系数分离性最佳,是识别提取柑橘的关键时期;指数特征及纹理特征参与分类改善了分类效果且提高了分类精度;相较于单一SAR特征及指数、纹理特征,加入时序SAR特征的分类结果中总体精度达90.084%,Kappa系数达0.863,错分、漏分误差较小,符合实际地物分布情况,说明了时序SAR特征的可用性和实用性。本研究可为多云多雨的南方柑橘果园的识别提取提供参考。

基于Sentinel-2影像东北秋季典型湖泊大气校正方法适用性评价

本文利用6S(Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum)、Acolite DSF(Dark spectrum fitting)、C2RCC(Case 2 Regional Coast Color)、SeaDas(SeaWiFS Data Analysis System)、Sen2Cor(Sentinel 2 Correction)、Polymer(Polynomial based algorithm applied to MERIS)和iCOR(Image correction for atmospheric effects)7种大气校正算法,结合松花湖、月亮泡、小兴凯湖实测遥感反射率数据对“哨兵-2号”(Sentinel-2)数据进行大气校正研究,验证算法性能。整体校正结果显示,相较于实测遥感反射率,上述7种大气校正算法均在可见光波段(400~800 nm)呈现不同程度的低估。除C2RCC算法外,其余6种算法校正后的遥感反射率与实测光谱曲线变化趋势基本吻合,其中Sen2Cor算法与iCOR算法性能最佳,Polymer算法性能最差;在单波段校正精度对比中,Sen2Cor和iCOR算法几乎所有波段的均方根误差和平均绝对百分比误差都低于其余5种算法。Sen2Cor算法在560 nm、665 nm和705 nm处校正精度优于其余6种算法,iCOR算法在443 nm和740 nm处有良好的表现,在490 nm处6S算法校正精度最高,拥有最低的均方根误差(0.0059 sr^(−1))和平均绝对百分比误差(21.40%)。结果表明,这7种大气校正算法均可以在一定程度上去除大气影响,增加影像的可用性,Sen2Cor算法和iCOR算法更适用于本文所研究水体或相似水体。

基于Sentinel-2影像的黄河南岸典型改良示范区土壤含盐量反演模型

土壤盐渍化严重制约农田土壤环境的循环发展,高效准确地监测土壤盐分动态变化对盐碱地改良利用具有重要意义。为及时、有效地监测盐渍化土壤含盐量,以内蒙古黄河南岸灌区的4个典型盐碱化耕地改良示范区为例,利用Sentinel-2多光谱遥感影像,同步采集示范区内表层土壤的含盐量数据,通过相关性分析筛选敏感光谱指标,基于偏最小二乘回归(PLSR)、逐步回归(SR)、岭回归(RR)3种简单机器学习模型和深度学习Transformer模型建模,最后进行精度评价并优选出最佳含盐量反演模型。结果表明:示范区土壤反射率的可见光、红边、近红外波段反射率均与土壤含盐量呈正相关,短波红外波段反射率与土壤含盐量呈负相关,引入光谱指数能够有效提升Sentinel-2遥感影像与示范区表层土壤含盐量的相关性(相关系数绝对值不小于0.32);对比不同模型发现深度学习Transformer模型优于简单机器学习模型,验证集决定系数R~2和均方根误差(RMSE)分别为0.546和2.687 g/kg;含盐量反演结果与实地结果相吻合,为更精准反演内蒙古黄河南岸灌区盐渍化程度提供了参考。

基于Sentinel-2影像的东寨港国家级自然保护区景观格局变化及其驱动力研究

文章以东寨港国家级自然保护区及1 km外围地带为研究区域,选取2017—2021年的Sentinel-2遥感影像数据,采用人机交互方式解译景观类型,计算景观格局指数,进而对比分析5年期间保护区内外的景观格局变化情况及其主要驱动力。结果表明:(1)在保护区内,红树林湿地面积呈现上升趋势,林地面积有所减少,养殖水面面积显著减少;保护区景观连通性较好、碎度较低,其中红树林为优势景观。(2)在外围地带,红树林湿地面积有所增加,林地面积有所减少,养殖水面和建筑面积均减少,但耕地面积有所增加;与保护区相比,景观破碎化程度较高、连接度与整体性较差。(3)红树林生态保护修复活动是保护区景观格局发生显著变化的主要驱动力,而养殖、建筑等人类活动是改变外围地带景观格局的主要因素。研究结果对于优化保护区的保护管理和加强外围地带的人类活动管控具有参考价值。

基于Sentinel-2卫星影像的海南西岛珊瑚礁识别和变化分析

珊瑚礁是海洋中最重要的生态系统之一,近年来在全球气候变化和人为干扰加剧的影响下,我国南海珊瑚礁总体处于快速退化状态。以海南西岛珊瑚礁为例,基于Sentinel-2系列卫星10 m空间分辨率影像,利用面向对象分类法(object-based image analysis,OBIA)对2017年12月~2018年3月和2021年12月两个时期的海南西岛珊瑚礁底质进行了识别分类,并进行珊瑚礁面积变化分析。将2021年12月的分类结果与现场调查数据进行对比验证,总分类精度和Kappa系数分别为83.3%和0.71。对比两个时期珊瑚礁底质分类结果表明,西岛西侧珊瑚礁覆盖面积未出现明显变化,东侧珊瑚礁显示恢复趋势。本文研究表明,10 m地面分辨率卫星系列影像和面向对象的阈值分类方法可以对海南西岛珊瑚礁进行较为准确的识别和变化分析,监测结果可为海南岛沿岸西岛等小型岛礁珊瑚保护及修复提供参考。

基于Sentinel-2时序数据的广东省英德市茶园分类研究

茶叶是一种高附加值的经济作物,是我国南方山区乡村振兴的主要抓手。由于毁林种茶等破坏行为,导致森林资源破坏并引发水土流失等生态环境问题。快速准确获取茶园的空间分布对于政府监管和茶叶产业的规划发展至关重要。由于研究区天气多阴雨,茶园分布较为分散,与森林等植被光谱较为接近等原因,导致基于卫星影像提取茶园挑战性较大。为了摸清英德市的茶园空间分布,系统分析了中高分辨率的多光谱Sentinel-2影像数据,结合多时序多特征信息在茶园提取中的应用潜力。以英德市全境为研究区,选用2019年—2021年的9期Sentinel-2影像数据,详细分析了茶树生长的物候特征,进一步探究了茶园和其他地类在多时序中的特征变化,采用Relief算法对所有特征进行重要性排序。根据特征排序结果,选取特征权重值加权90%的特征因子,即7个植被指数特征和2个纹理特征,通过不同的组合排序构建了9种茶园分类场景,采用RF算法对所有分类场景进行精度评价,选取最佳分类场景,进一步探讨了RF分类算法和SVM分类算法对茶园提取的可行性。结果表明:(1)在进行英德市茶园提取时,2月和10月是采用多时相构造茶园多特征的最佳组合,可能因2月茶树处于萌芽期长出部分嫩绿的新叶易于和森林植被区分且在10月前后由于茶园进行了修剪其特征也较明显,因此两时相特征融合易于区分茶园。(2)RF分类方法与SVM分类方法相比,后者的精度较高,其总体精度达到91.56%,Kappa系数为0.89,生产者精度和用户精度分别为80.22%和84.56%。该研究为快速高效获取英德市茶园空间分布信息提供了一种高效的方法,同时为政府在进行茶叶产业规划、管理提供了数据支持。

联合多时相GF-6 WFV和Sentinel-2的森林类型识别

【目的】我国南方地区多云雨,地型较破碎,森林类型精细识别较为困难,探讨联合多源、多时相的遥感数据对森林类型识别具有重要意义。【方法】以江西省信丰县为研究区,基于2019年森林资源二类调查数据,将森林划分为松林、杉木林、阔叶林、针叶混交林、针阔混交林、竹林、灌木林和其他林地等8种类型,利用随机森林算法比较GF-6 WFV和Sentinel-2最佳时相相同波段(紫/深蓝、蓝、绿、红、近红外、红边)和不同波段(黄边、短波红外)的森林类型识别能力,构建联合光谱特征集。联合多时相GF-6 WFV和Sentinel-2,构建多时相植被指数特征集,结合联合光谱特征集、纹理特征和地形特征,通过随机森林和递归消除法构建特征变量优选数据集进行森林类型识别,利用混淆矩阵和森林类型的实际分布对识别结果进行精度验证。【结果】(1)GF-6 WFV蓝、绿和红波段组合的总体精度为58.31%,分别加入紫、近红外、红边、黄边和Sentinel-2短波红外波段后,其总体精度分别提高1.99%、8.90%、10.71%、1.50%和14.10%;Sentinel-2蓝、绿和红波段组合的总体精度为54.68%,分别加入深蓝、近红外、红边、短波红外和GF-6 WFV黄边波段后,其总体精度分别提高3.30%、10.82%、12.92%、17.31%和3.97%。(2)特征变量优选数据集的总体精度和Kappa系数为80.80%和75.56%,贡献程度大小依次为GF-6 WFV多时相植被指数、Sentinel-2多时相植被指数、GF-6 WFV光谱特征、Sentinel-2光谱特征、地形特征和纹理特征,贡献率分别为40.44%、23.23%、18.12%、10.21%、4.61%和3.39%。(3)松林、杉木林、阔叶林、针叶混交林、针阔混交林、竹林、灌木林和其他林地的制图精度分别为86.97%、85.60%、88.61%、9.43%、19.01%、53.60%、86.90%和82.56%,用户精度分别为81.42%、79.79%、77.57%、71.43%、81.82%、67.00%、87.74%和82.88%,识别结果与研究区实际森林类型分布较吻合。【结论】联合多时相GF-6 WFV和Sentinel-2可以综合多时相、多源影像的优点,能够有效提高森林类型的识别精度。

基于多时相Sentinel-2卫星影像的冬小麦面积提取

及时准确地提取冬小麦种植信息,对开展冬小麦农情遥感监测具有重要的意义.以杭州市余杭区冬小麦越冬期(2021-12-04)、扬花期(2022-04-08)和乳熟期(2022-05-03)Sentinel-2遥感影像为数据源,分别采用最大似然法、支持向量机、归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)相加和相减合成运算提取冬小麦种植面积.结合冬小麦地面调查数据与实测种植面积,对不同方法的提取结果进行精度评价.结果显示,利用越冬期影像NDVI阈值将常绿植被区(茶园、林地)掩膜处理,对非常绿植被区(建筑、水体、冬小麦)扬花期与乳熟期影像NDVI值进行和值运算,是提取余杭区冬小麦种植面积的最佳方法,面积精度为91.96%,说明基于多时相遥感影像结合植被物候特征与典型地物类型,能够实现冬小麦种植面积的高精度提取.

多特征多层次Sentinel-2影像辽宁省湖库水体提取

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。

基于Sentinel-2影像的新疆冰湖制图及空间分布特征

在全球气候变暖的背景下,新疆的冰川迅速融化,形成了大量规模较小的冰湖。部分冰湖在短时间内迅速扩大,并可能引发溃决洪水,提高对这些小型冰湖的制图精度对深入了解冰川冰湖灾害机理至关重要。本文基于Sentinel-2影像和DUNet语义分割模型生成2022年新疆冰湖数据集,并结合历史冰湖数据分析了冰湖的空间分布特征。结果表明,大(>10 hm^(2))、中(>1~10 hm^(2))、小(≤1 hm^(2))型冰湖的制图平均误差分别为2.29%、10.02%、27.71%,平均误差均小于已有的三种冰湖产品,其中面积>0.81 hm^(2)的冰湖相对误差为18.36%。2022年新疆>0.06 hm^(2)的冰湖数量为6854个,总面积为200.36 km^(2)。其中,≤1 hm^(2)的冰湖占总数量的70.32%,>1 hm^(2)的冰湖占总面积的92.49%。阿尔泰山区、天山西部、天山南部是新疆冰湖分布最集中的区域,也是近30年来冰湖数量增加最多的区域;在各区域中,面积≤10 hm^(2)的冰湖数量增加最为显著。本研究可为新疆冰湖灾害预警、冰湖灾害评价提供数据支持和有效依据。

基于Sentinel-2数据的苏州消夏湾生态安全缓冲区植被生长状况遥感监测评估

利用2021—2022年Sentinel-2卫星搭载的多光谱成像仪(MSI)遥感数据,通过SNAP遥感软件提供的植被生物物理参数处理模块(Biophysical Processor),反演了苏州消夏湾生态安全缓冲区的5种植被生物物理参数,包括植被吸收光合有效辐射比例(FAPAR)、植被覆盖度(FVC)、叶面积指数(LAI)、冠层叶绿素含量(CCC)和冠层含水量(CWC),开展植被生态环境监测评估研究。结果表明,该生态安全缓冲区2021年建成并投入运行后,植被覆盖度和生物量有所增加,区域植被冠层结构有所改善,植被生物物理参数从一定的角度反映了消夏湾生态安全缓冲区发挥了生态涵养成效。该研究方法能在大尺度上快捷、高效地反演植被生物物理参数,可为通过植被遥感动态监测评估生态安全缓冲区的生态功能提供有益的借鉴。