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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
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作者 张智韬 贺玉洁 +3 位作者 殷皓原 项茹 陈俊英 杜瑞麒 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期175-185,共11页
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Sentine... 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。 展开更多
关键词 土壤含盐量 sentinel-1/2 纹理特征 水云模型 机器学习 改进极化指数
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基于Sentinel-1/2数据的洪水淹没范围提取模型
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作者 邓启睿 张英 +2 位作者 刘佳 乔庆华 翟亮 《人民长江》 北大核心 2024年第9期71-77,共7页
遥感是监测洪水淹没范围、掌握洪涝灾情演变的重要手段,而光学影像在洪水发生时往往有较多缺失,全天候的SAR影像在提取水体时精度略低。为快速、精准提取洪水淹没范围,构建了一种综合利用Sentinel-2光学影像和Sentinel-1雷达影像数据的... 遥感是监测洪水淹没范围、掌握洪涝灾情演变的重要手段,而光学影像在洪水发生时往往有较多缺失,全天候的SAR影像在提取水体时精度略低。为快速、精准提取洪水淹没范围,构建了一种综合利用Sentinel-2光学影像和Sentinel-1雷达影像数据的洪水淹没范围提取模型,采用一种自适应阈值分割算法即大津算法(OTSU)分别对两种数据以及该模型进行了水体范围提取试验,并以河北省保定市为例进行了应用分析。结果显示:云量较少的Sentinel-2影像水体提取效果最好,总体精度(OA)达到95.6%;所构建的模型在引入部分可用Sentinel-2数据后,OA达到95%,相比单独使用Sentinel-1数据OA和Kappa系数分别提升1.2%和2.4%。该模型搭载于Google Earth Engine平台,能实现快速、准确、低成本的地表水体空间范围连续输出,不受限于云雾且比单独使用Sentinel-1影像的提取精度更高,在云覆盖严重导致Sentinel-2数据缺少的情况下,该模型可作为洪水淹没范围提取方法的一种选择。 展开更多
关键词 洪水淹没范围 sentinel-1 sentinel-2 自适应阈值分割算法 Google Earth Engine 保定市
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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 被引量:1
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作者 姜晗兵 邓文彬 《中国防汛抗旱》 2024年第2期50-55,共6页
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... 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)。 展开更多
关键词 sentinel-1 sentinel-2 洪涝灾害 水体指数SDWI 灾情评估 河南郑州“7·20”特大暴雨
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基于GEE和Sentinel-1/2数据的夏玉米种植面积精细化识别方法
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作者 韩东枫 李峰 +5 位作者 秦泉 胡先锋 王晗 段金馈 冯冬含 崔颖 《海洋气象学报》 2024年第3期122-132,共11页
作物种植面积提取方式的选取,对农作物遥感监测有重要意义。为探究夏玉米遥感识别最佳时相、夏玉米遥感识别光学时序和夏玉米遥感识别光学与星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)融合时序3种方案在夏玉米种植区识别的差异,... 作物种植面积提取方式的选取,对农作物遥感监测有重要意义。为探究夏玉米遥感识别最佳时相、夏玉米遥感识别光学时序和夏玉米遥感识别光学与星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)融合时序3种方案在夏玉米种植区识别的差异,选取山东商河为研究区。基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台Sentinel-1/2数据,构建分类数据集,结合地面调查制作分类样本,采用随机森林法进行3种方案下研究区夏玉米种植区域提取,并分析各方案精度。结果表明:3种方案均能较高精度地实现夏玉米与其他作物的区分;相对于夏玉米遥感识别最佳时相方案,夏玉米遥感识别光学时序方案下夏玉米总体分类精度由83.01%提高到89.44%,Kappa系数由0.77提高到0.86;相对于夏玉米遥感识别最佳时相和夏玉米遥感识别光学时序方案,夏玉米遥感识别光学与SAR融合时序方案的总体分类精度最高,达92.51%,Kappa系数达0.89。研究表明,夏玉米遥感识别光学与SAR融合时序方案可以在较高精度下有效识别夏玉米种植区,为发育期内的农情调查管理提供参考。 展开更多
关键词 谷歌地球引擎(GEE) sentinel-1/2卫星 夏玉米 随机森林法
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基于Sentinel-1和Sentinel-2数据融合的森林林龄反演和动态监测
5
作者 陈馨 孙玉军 丁志丹 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期19-29,共11页
【目的】在Google Earth Engine(GEE)云平台上借助其强大的计算和数据存储能力,融合多源遥感数据对森林林龄进行遥感反演和动态监测。【方法】融合2017—2023年间Sentinel-1、Sentinel-2及高程数据,通过随机森林(Random forest,RF)分类... 【目的】在Google Earth Engine(GEE)云平台上借助其强大的计算和数据存储能力,融合多源遥感数据对森林林龄进行遥感反演和动态监测。【方法】融合2017—2023年间Sentinel-1、Sentinel-2及高程数据,通过随机森林(Random forest,RF)分类获取土地覆盖信息,并进一步提取森林的分布和面积,同时构建时间序列植被指数来准确提取森林变化区域。基于森林资源清查数据和融合的多源遥感数据,在GEE上构建RF回归、分类回归树(Cart)以及梯度提升回归树(Gradient tree boost,GTB)3种回归模型,用于杉木组、马尾松组、毛竹林、硬阔叶树组以及其他类树种组的2018年林龄遥感反演,并估算出2017年和2023年的林龄信息,以揭示林龄和龄组在2017—2023年的动态变化情况。【结果】1)2017—2023年,研究区森林面积的整体变化总计113.93 km^(2),此间森林的减少和更新并存,其空间分布特征呈现出明显的区域差异。具体而言,森林面积变化多发生于靠近城区和低海拔地区,且靠近城区的森林面积减少往往不再恢复至森林;2)在5种不同树种组构建的3种模型中,RF回归模型的林龄反演结果最佳,平均R^(2)为0.845,平均RMSE为5.32 a,其中毛竹林反演精度最高,R^(2)为0.863,RMSE为2.411 a;3)2017—2023年,研究区林龄在40 a以下的森林由54.59%减少至51.06%,其中龄组变化最显著为杉木组成熟林,面积增加了38.88%。【结论】在GEE上融合多源遥感数据进行林龄反演和动态监测具有重要的应用潜力,本研究结果可为使用云平台及哨兵系列卫星数据对森林资源长时间序列的林龄反演和动态监测的应用提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 数据融合 遥感反演 林龄 动态监测 sentinel-1 sentinel-2 Google Earth Engine
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联合Sentinel-1与Sentinel-2的高时空分辨率玉米叶面积指数反演
6
作者 于慧男 王昶景 +2 位作者 刘国祥 屈永华 尹高飞 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第1期73-82,共10页
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... 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。 展开更多
关键词 叶面积指数 sentinel-1 sentinel-2 协同 玉米
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集成Sentinel-1/2和环境变量的新疆农田土壤含盐量反演
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作者 巴亚岚 张智韬 +7 位作者 谢坪良 樊帅龙 杜瑞麒 郭菲 钱龙 白旭乾 贺玉洁 樊少帅 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第16期171-179,共9页
土壤盐渍化是危害农业生产和生态环境的重要因素,快速精准获取农田土壤盐分信息对农业可持续发展和土地资源管理具有指导作用。为了提高卫星遥感在植被覆盖条件下的土壤含盐量预测精度,该研究以新疆生产建设兵团农八师为研究区域,分别在... 土壤盐渍化是危害农业生产和生态环境的重要因素,快速精准获取农田土壤盐分信息对农业可持续发展和土地资源管理具有指导作用。为了提高卫星遥感在植被覆盖条件下的土壤含盐量预测精度,该研究以新疆生产建设兵团农八师为研究区域,分别在2023年7月和8月采集土壤表层(0~20 cm)样本,并获取同步卫星影像。通过Sentinel-1雷达信息、Sentinel-2多光谱信息与环境变量的不同组合构建数据集A(极化指数、光谱指数)、B(极化指数、环境变量)、C(光谱指数、环境变量)、D(极化指数、光谱指数、环境变量),采用自适应提升(adaptive boosting,AdaBoost)、梯度提升回归树(gradient boost regression tree,GBRT)和极端梯度提升树(extreme gradient boosting tree,XGBoost)3种集成学习算法,构建基于不同数据集的土壤含盐量反演模型。结果表明,1)基于数据集D构建的所有模型预测精度普遍高于数据集A、B、C构建的模型,环境变量与雷达数据、多光谱数据的协同使用可以有效提高模型精度;2)地形因子和地表温度可作为研究区土壤盐分预测的有效特征变量,其中海拔与表层土壤含盐量的相关性最高;3)在所有数据集中,XGBoost模型性能最优,GBRT次之,AdaBoost模型验证误差较大,其中D-XGBoost模型精度最高,其验证集决定系数为0.72,均方根误差为2.40 g/kg,平均绝对误差为1.29 g/kg;4)基于多种来源变量组合的集成学习算法具有强大的非线性拟合能力,XGBoost能够更好地模拟土壤含盐量与遥感信息和环境因子之间复杂的非线性关系,并获得理想的拟合结果。该研究结果可为新疆地区土壤含盐量实时动态监测和当地土地资源可持续利用提供有效的技术手段。 展开更多
关键词 土壤 含盐量 sentinel-1/2 环境变量 集成学习
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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
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作者 苏子昕 青玲萱 +4 位作者 王鑫 薛飞阳 王旭 秦翔宇 杨存建 《四川林业科技》 2024年第1期111-114,共4页
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。senti... 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。 展开更多
关键词 水体提取 水体指数 sentinel-2 Landsat8 sentinel-1
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基于Sentinel-1/2数据一种改进的决策树方法提取荔枝果园研究
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作者 王翔宇 韩留生 +4 位作者 王升帅 张至一 任琛 夏潭龙 路兴强 《绿色科技》 2024年第2期266-272,共7页
荔枝种植在热带、亚热带地区,受限于多云多雨天气和遥感技术,获取多时相并且能够表征荔枝物候特征的有效高光谱与高空间分辨率数据是比较困难的,这阻碍了荔枝果园的提取。采用Sentinel-1时间序列微波数据构建了荔枝关键生育期特征,并结... 荔枝种植在热带、亚热带地区,受限于多云多雨天气和遥感技术,获取多时相并且能够表征荔枝物候特征的有效高光谱与高空间分辨率数据是比较困难的,这阻碍了荔枝果园的提取。采用Sentinel-1时间序列微波数据构建了荔枝关键生育期特征,并结合Sentinel-2数据提出了一种改进的荔枝果园识别模型,并将该模型应用于茂名市荔枝果园的识别。结果表明:成熟期荔枝与其他植被或作物的VH极化特征差异显著;该方法在荔枝果园空间分布制图的总体精度为90.34%,Kappa系数为0.84。该方法能够有效刻画荔枝的关键生育期特征,且准确识别光谱与空间特征相似的荔枝果园。为热带和亚热带其他果园的识别提供了参考,对果园的生长监测、精确管理和产量估算具有重要意义。 展开更多
关键词 决策树 荔枝果园提取 生育期特征 sentinel-1 sentinel-2
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基于Sentinel-1和Sentinel-2的不同物候期农作物识别研究
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作者 常竹 李虎 +4 位作者 陈冬花 刘玉锋 邹陈 陈健 韩伟杰 《安徽师范大学学报(自然科学版)》 2024年第1期33-43,共11页
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... 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。 展开更多
关键词 物候期 农作物识别 sentinel-1 sentinel-2 Google Earth Engine 随机森林
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2019-2022年天津北大港湿地遥感分类数据集
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作者 张心悦 韩杏杏 +3 位作者 王铁军 李攀 黄辉 陈楚 《中国科学数据(中英文网络版)》 CSCD 2024年第3期126-139,共14页
湿地是地球上最重要的生态系统之一,具有净化水质、维持生物多样性等重要功能。由于湿地具有特殊的水文和植被特征,传统的监测方法难以对其进行测绘和管理。随着大数据和云计算的兴起,GEE(Google Earth Engine)为长时间序列的数据处理... 湿地是地球上最重要的生态系统之一,具有净化水质、维持生物多样性等重要功能。由于湿地具有特殊的水文和植被特征,传统的监测方法难以对其进行测绘和管理。随着大数据和云计算的兴起,GEE(Google Earth Engine)为长时间序列的数据处理提供了可能。本研究基于GEE平台,结合Sentinel-1雷达影像和Sentinel-2光学影像,利用随机森林分类算法对天津北大港湿地进行信息提取,探讨多源遥感数据和时间序列特征对天津北大港湿地分类的重要性,并最终得到2019–2022年天津北大港湿地遥感分类数据集。经实测数据验证,分类结果的总体精度为95.35%,符合精度要求。本数据集可为天津北大港湿地保护和管理提供科学依据。 展开更多
关键词 北大港湿地 GEE sentinel-1 sentinel-2 随机森林
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2015–2022年漓江流域12天时间分辨率地表水体面积数据集
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作者 梁怡邦 邱玉宝 +3 位作者 贾国强 赵宁 钟万洋 崔恒 《中国科学数据(中英文网络版)》 CSCD 2024年第2期17-33,共17页
喀斯特地貌在广西地区分布广泛,具有汛期降水强度大、水文过程迅速且时空异质性高等特点。水是重要的生态基础和自然资源,及时、准确地获取地表水体的时空变化特征,对于水资源的保护与管理、旱涝灾害的快速评估以及实现各个经济产业的... 喀斯特地貌在广西地区分布广泛,具有汛期降水强度大、水文过程迅速且时空异质性高等特点。水是重要的生态基础和自然资源,及时、准确地获取地表水体的时空变化特征,对于水资源的保护与管理、旱涝灾害的快速评估以及实现各个经济产业的可持续发展等具有现实意义。本数据集以广西桂林漓江流域为研究区域,针对当前地表水体监测频次低、水体提取方法受限于样本信息以及在复杂地形区域内提取精度较低等问题,结合Sentinel-1雷达和Sentinel-2光学等多源遥感数据,基于雷达和光学传感器成像原理的不同,提出了一种基于经验阈值进行矢量分类的方法,剔除了绝大部分地物阴影的干扰,构建了2015–2022年漓江流域时间分辨率为12天、空间分辨率为10米的地表水体面积数据集,共包括196期地表水体矢量数据。通过对数据集的空间分布和定量精度验证,结果表明:本数据集对河流、湖泊和水库的入、出水口以及复杂地形区域内小型水体等的提取精度较高,总体精度达到92.73%,Kappa系数为0.85。本数据集可用于支撑漓江流域水资源保护和生态环境的可持续管理,能够为应急管理、灾害防治、水利开发和经济发展等领域的决策提供可靠数据。 展开更多
关键词 地表水体面积 sentinel-1/2 矢量分类 漓江流域
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联合Sentinel-1与Sentinel-2数据的青藏高原东缘草地地上生物量反演
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作者 孙剑 杜忠 +1 位作者 林用智 王杰 《草业科学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1977-1987,共11页
为探究协同主被动遥感在估算草地地上生物量(AGB)方面的潜力,本研究以青藏高原东缘阿坝藏族羌族自治州红原县为研究区,Sentinel-1 SAR数据和Sentinel-2多光谱影像为数据源,采用多元线性回归、逐步回归、半经验物理模型方式进行建模,探究... 为探究协同主被动遥感在估算草地地上生物量(AGB)方面的潜力,本研究以青藏高原东缘阿坝藏族羌族自治州红原县为研究区,Sentinel-1 SAR数据和Sentinel-2多光谱影像为数据源,采用多元线性回归、逐步回归、半经验物理模型方式进行建模,探究Sentinel-1和Sentinel-2数据协同反演草地AGB的能力。结果表明,协同反演精度优于Sentinel-2单一数据源反演精度(多元线性回归模型的模型精度R2从0.74增加到了0.83)。另外,联合Sentinel-1和Sentinel-2数据,采用逐步回归方法建立AGB模型,模型精度R2达到了0.78;半经验物理模型的模型精度R2为0.77。总体上,Sentinel-1影响因子能在一定程度上提高了反演模型精度,多种建模方式最终反演的AGB结果与实测草地AGB相符,研究结果可为研究区乃至整个青藏高原东缘草地AGB精确估算提供科学依据。 展开更多
关键词 回归分析 半经验物理模型 协同反演 地上生物量 sentinel-1 sentinel-2 红原县
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基于Sentinel-1和Sentinel-2的河南省冬小麦种植面积提取 被引量:2
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作者 叶智燕 《测绘与空间地理信息》 2023年第6期49-52,共4页
冬小麦是我国主要粮食作物之一,及时准确地获取冬小麦种植面积,对保障粮食安全具有重大意义。本文以河南省为研究区,利用Sentinel-1的后向散射系数VV和Sentinel-2构建的植被指数EVI2,基于冬小麦拔节到成熟期的特征,设计WI指标,提取2020... 冬小麦是我国主要粮食作物之一,及时准确地获取冬小麦种植面积,对保障粮食安全具有重大意义。本文以河南省为研究区,利用Sentinel-1的后向散射系数VV和Sentinel-2构建的植被指数EVI2,基于冬小麦拔节到成熟期的特征,设计WI指标,提取2020年河南省冬小麦空间分布。结果表明:河南省冬小麦种植面积为56 130 km~2,总体分类精度为94.70%,Kappa系数为0.89;与单一光学影像数据相比,结合雷达影像数据的冬小麦提取方法,能同时结合作物在光学及微波方面的特征,在光学影像质量较差的区域提高了分类精度。 展开更多
关键词 sentinel-1 sentinel-2 冬小麦
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联合Sentinel-1和Sentinel-2数据的森林可燃物载量反演研究
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作者 董奎 谭本会 余斌 《贵州工程应用技术学院学报》 2023年第3期58-66,共9页
提高森林可燃物估测精度对有效防范森林火灾具有重要意义。以贵州威宁为研究区域,利用Sentinel-1A和Sentinel-2A遥感影像光谱信息、植被指数及影像纹理信息及森林可燃物样地调查数据,基于多元线性回归、随机森林算法、神经网络及装袋算... 提高森林可燃物估测精度对有效防范森林火灾具有重要意义。以贵州威宁为研究区域,利用Sentinel-1A和Sentinel-2A遥感影像光谱信息、植被指数及影像纹理信息及森林可燃物样地调查数据,基于多元线性回归、随机森林算法、神经网络及装袋算法等4种模型进行森林可燃物载量遥感反演。结果表明:随机森林算法拟合效果最好,R2高达0.873;反演效果呈现出主被动式遥感结合的反演>主动式遥感>被动式遥感,联合雷达遥感和多光谱遥感数据,能够提高森林可燃物载量反演精度。 展开更多
关键词 sentinel-1A sentinel-2A 森林可燃物 随机森林算法 多元线性回归
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Ocean Observation from Haiyang Satellites: 2012–2014 被引量:3
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作者 JIANG Xingwei LIN Mingsen 《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期710-720,共11页
During 2012 and 2014, China has two Haiyang(which means ocean in Chinese, referred to as HY) satellites operating normally in space which are HY-1B and HY-2A. HY-1B is an ocean color environment satellite which was la... During 2012 and 2014, China has two Haiyang(which means ocean in Chinese, referred to as HY) satellites operating normally in space which are HY-1B and HY-2A. HY-1B is an ocean color environment satellite which was launched in April 2007 to observe global ocean color and sea surface temperature, and HY-2A is an ocean dynamic environment satellite which was launched in August 2011 to obtain global marine dynamic environment parameters including sea surface height,significant wave height, ocean wind vectors, etc. Ocean observation data provided by HY-1B and HY-2A have been widely used by both domestic and international users in extensive areas such as ocean environment protection, ocean disaster prevention and reduction, marine environment forecast,ocean resource development and management, ocean investigations and scientific researches, etc. 展开更多
关键词 HY-1B HY-2A OCEAN OBSERVATION satelliteS OCEAN REMOTE SENSING satellite OCEAN applications
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Flood Mapping in Mozambique Using Copernicus Sentinel-2 Satellite Data
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作者 Yaw A. Twumasi Edmund C. Merem +19 位作者 John B. Namwamba Abena B. Asare-Ansah Jacob B. Annan Zhu H. Ning Rechael N. D. Armah Caroline Y. Apraku Harriet B. Yeboah Julia Atayi Matilda Anokye Diana B. Frimpong Ronald Okwemba Olipa S. Mwakimi Judith Oppong Brilliant M. Petja Janeth Mjema Priscilla M. Loh Lucinda A. Kangwana Valentine Jeruto Leah Wangari Njeri Joyce McClendon-Peralta 《Advances in Remote Sensing》 2022年第3期80-105,共26页
Over the last two decades, Mozambique has experienced tremendous tropical cyclonic activities causing many flooding activities accompanied by disastrous human casualties. Studies that integrate remote sensing, elevati... Over the last two decades, Mozambique has experienced tremendous tropical cyclonic activities causing many flooding activities accompanied by disastrous human casualties. Studies that integrate remote sensing, elevation data and coupled with demographic analysis in Mozambique are very limited. This study seeks to fill the void by employing satellite data to map inundation caused by Tropical Cyclones in Mozambique. In pursuit of this objective, Sentinel-2 satellite data was obtained from the United States Geological Survey (USGS)’s Earth Explorer free Online Data Services imagery website covering the months of March 20, 2019, March 25, 2019, and April 16, 2019 for two cities, Maputo and Beira in Mozambique. The images were geometrically corrected to remove, haze, scan lines and speckles, and then referenced to Mozambique ground-based Geographic: Lat/Lon coordinate system and WGS 84 Datum. Data from twelve spectral bands of Sentinel-2 satellite, covering the visible and near infrared sections of the electromagnetic spectrum, were further used in the analysis. In addition, Normalized Difference Water Index (NDWI) within the study area was computed using the green and near infrared bands to highlight water bodies of Sentinel-2 detectors. To project and model the population of Mozambique and see the impact of cyclones on the country, demographic data covering 1980 to 2017 was obtained from the World Bank website. The Exponential Smoothing (ETS) method was adopted to forecast the population of Mozambique. Results from NDWI analysis showed that the NDWI is higher for flood areas and lower for non-flooded ones. The ETS algorithm results indicate that the population of Mozambique would nearly double by 2047. Human population along the coastal zone in the country is also on the rise exponentially. The paper concludes by outlining policy recommendations in the form of uniform distribution of economic activities across the country and prohibition of inland migration to the coastal areas where tropical cyclonic activities are very high. 展开更多
关键词 Tropical Cyclones Floods Remote Sensing NDWI Exponential Smoothing (ETS) Digital Elevation Model (DEM) sentinel-2 satellite Mozambique
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基于Sentinel-1/2的土壤盐分含量反演研究 被引量:2
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作者 马驰 刘晓波 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2022年第5期252-259,共8页
本试验利用Gram-Schmidt(GS)变换将Sentinel-1A雷达影像与Sentinel-2A多光谱影像进行融合,并分析雷达影像、多光谱影像及融合影像各波段与吉林省白城市表层土壤含盐量的相关性,建立研究区土壤含盐量的反演模型,对研究区土壤含盐量进行... 本试验利用Gram-Schmidt(GS)变换将Sentinel-1A雷达影像与Sentinel-2A多光谱影像进行融合,并分析雷达影像、多光谱影像及融合影像各波段与吉林省白城市表层土壤含盐量的相关性,建立研究区土壤含盐量的反演模型,对研究区土壤含盐量进行制图。研究结果表明:Sentinel-1A的VH、VV波段后向散射系数与研究区土壤含盐量均呈显著正相关,可用作土壤盐碱化监测的遥感数据源;合适的数学变换可以提升Sentinel-1A、Sentinel-2A及融合影像与土壤含盐量的相关性,其中,Sentinel-1A的VV波段与Sentinel-2A第5波段融合后,其二次方变换与土壤含盐量的相关系数达到0.820;引入合适的盐分指数可以有效改善Sentinel-2A及融合影像与土壤含盐量的相关性,其中,融合影像的盐分指数(D_(2)D_(4))/D与土壤含盐量相关系数达到0.889;利用融合影像及盐分指数(D_(2)D_(4))/D建立的研究区土壤含盐量反演模型Y=86.260X-66.206X^(2)-5.312,模型决定系数达到0.791,均方根误差为1.884 g·kg^(-1),表明将Sentinel-1A雷达影像与Sentinel-2A多光谱影像进行融合来提升土壤含盐量反演精度的方法切实可行。 展开更多
关键词 土壤含盐量 反演 sentinel-1A sentinel-2A Gram-Schmidt变换
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LM-2D Delivered Chuangxin 1-03 and Shiyan Satellite 4 into Preset Orbit
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《Aerospace China》 2011年第4期24-,共1页
Two experimental satellites, Chuangxin 1-03 and Shiyan Satellite 4, were put into orbit on a LM-2D launch vehicle from the Jiuquan Satellite Launch Center (JSLC) in northwest China's Gansu Province on November 20.
关键词 LM-2D Delivered Chuangxin 1-03 and Shiyan satellite 4 into Preset Orbit
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HJ-1A HSI与Sentinel-2A遥感数据土壤全氮含量反演精度的对比研究 被引量:3
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作者 马驰 《无线电工程》 北大核心 2021年第12期1540-1548,共9页
HJ-1A高光谱影像具有较多的光谱波段和较高的光谱分辨率,在土壤成分探测方面潜力巨大。然而,由于高光谱影像各波段间的信息冗余度高,使得对HJ-1A高光谱影像进行数据处理难度较大。为了探究Sentinel-2A遥感数据在土壤全氮含量方面的反演... HJ-1A高光谱影像具有较多的光谱波段和较高的光谱分辨率,在土壤成分探测方面潜力巨大。然而,由于高光谱影像各波段间的信息冗余度高,使得对HJ-1A高光谱影像进行数据处理难度较大。为了探究Sentinel-2A遥感数据在土壤全氮含量方面的反演能力,以HJ-1A HSI和Sentinel-2A遥感影像为数据源,以吉林省农安县为研究对象,结合研究区土壤采样的实验室全氮含量化验值,分析两种遥感影像各波段反射率及其数学变换与研究区土壤全氮含量的相关性,提取土壤全氮含量的敏感波段并建立全氮含量的反演模型。通过比较两种遥感影像在土壤全氮含量方面的反演能力与反演精度,探究Sentinel-2A多光谱遥感影像反演土壤全氮含量的可行性。研究结果表明,HJ-1A HSI影像在可见光波段的反射率与农安县土壤全氮含量具有较强的负相关性,并在第28波段达到峰值;将遥感影像反射率进行适当的数学变换及一阶微分变换后可以有效提升与土壤全氮含量的相关性;利用Sentinel-2A遥感影像建立的研究区土壤全氮含量最优反演模型的模型精度与HJ-1A HSI影像的最优反演模型的模型精度相近,表明利用多光谱遥感影像Sentinel-2A反演土壤全氮含量的方法可行。 展开更多
关键词 HJ-1A HSI sentinel-2A 全氮含量 定量反演
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