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Sentinel-1A和陆探一号监测景洪市中部地区地表形变
1
作者 王磊 张毅 +3 位作者 徐文久 张刚宪 二四 李排 《测绘工程》 2026年第2期73-81,共9页
针对高原山区在复杂地形环境和复杂大气条件下难以准确反演地表形变的问题,文中联合LuTan-1和升降轨Sentinel-1A SAR影像,利用GACOS提供的高分辨率对流层延迟图进行大气相位改正,采用D-InSAR和SBAS-InSAR对景洪市内的研究区进行地表形... 针对高原山区在复杂地形环境和复杂大气条件下难以准确反演地表形变的问题,文中联合LuTan-1和升降轨Sentinel-1A SAR影像,利用GACOS提供的高分辨率对流层延迟图进行大气相位改正,采用D-InSAR和SBAS-InSAR对景洪市内的研究区进行地表形变反演。结果表明,LuTan-1可监测到的形变更大,穿透力和抗失相干能力更强;升降轨Sentinel-1A SAR影像反演的形变时间序列趋势基本一致,均表现为重点形变区突出、在空间上有连成一片的趋势;研究区存在12个重点形变区,最大形变-69 mm·a^(-1)位于曼迈村和花卉园社区,流沙河或其支流可能对形变有一定的影响。研究表明,LuTan-1适用于高植被覆盖、地形复杂区域的形变监测,结合Sentinel-1A可提升形变时空特征分析的可靠性,为高原山区地质灾害防治提供科学依据。 展开更多
关键词 INSAR 地表形变 陆探一号 sentinel-1A 升降轨
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基于Sentinel-2影像与参数优化的随机森林水稻种植分类提取方法
2
作者 孙新锋 王晶 +2 位作者 王晶晶 李楠 任妮 《江苏农业学报》 北大核心 2026年第2期325-336,共12页
及时准确地获取大田水稻的种植面积有利于掌握水稻的种植规模、分布,为水稻生长动态监测、预测产量提供基础数据。有效挖掘水稻与其他地物的光谱波段特征是卫星遥感提取水稻种植面积的重要依据。本研究以江苏省镇江市为研究区,选用Senti... 及时准确地获取大田水稻的种植面积有利于掌握水稻的种植规模、分布,为水稻生长动态监测、预测产量提供基础数据。有效挖掘水稻与其他地物的光谱波段特征是卫星遥感提取水稻种植面积的重要依据。本研究以江苏省镇江市为研究区,选用Sentinel-2卫星遥感影像,将递归特征消除和贝叶斯优化方法结合,分别构建了基于随机森林的水稻单时相(分蘖期)影像和两时相(分蘖期和扬花期)影像的种植面积提取模型,并进行了精度检验。结果表明,水稻单时相影像和两时相影像的种植面积提取模型的总体精度分别为97.39%和98.33%,Kappa系数分别为0.96和0.97。模型提取的水稻面积与实际水稻面积的对比结果表明,本模型可实现扬花期水稻面积高精度提取,同时使用两时相遥感影像构建的模型能够进一步提高分类以及水稻面积提取的精度。 展开更多
关键词 多光谱遥感 水稻面积 随机森林 sentinel-2
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基于Sentinel-2影像的巢湖叶绿素a浓度遥感动态监测
3
作者 陈鑫雨 黄诗峰 马荣华 《水电能源科学》 北大核心 2026年第1期62-66,共5页
叶绿素a是衡量湖泊水质状况的重要指标,但传统点位水质监测存在局限性,遥感技术能够提供大范围、动态的水质监测。为此,利用多光谱遥感技术,针对Sentine1-2卫星谱段设置的特点,依托地面实测数据,构建三波段与四波段叶绿素a浓度反演模型... 叶绿素a是衡量湖泊水质状况的重要指标,但传统点位水质监测存在局限性,遥感技术能够提供大范围、动态的水质监测。为此,利用多光谱遥感技术,针对Sentine1-2卫星谱段设置的特点,依托地面实测数据,构建三波段与四波段叶绿素a浓度反演模型,并采用留一交叉验证法对模型精度进行验证。基于最优模型开展2019~2023年巢湖叶绿素a浓度监测应用研究,结合GIS空间分析与统计方法系统解析巢湖叶绿素a浓度时空变化特征。结果表明,基于b4/b5/b7的三波段模型反演精度最优,基于Sentinel-2A/2B三波段模型的决定系数(R^(2))分别为0.763、0.766,平均相对误差(M_(MRE))分别为16.87%、16.66%,均方根误差(RRMSE)分别为4.26、4.22μg/L。时空分析表明,近5年巢湖叶绿素a浓度呈现西高东低的显著空间异质性和夏秋高、春冬低的季节性波动,年际呈递减趋势,反演结果与巢湖水质监测情况相一致。所建立改进的叶绿素a浓度反演模型精度良好、适用性强,所提研究方法可行有效,可为巢湖等内陆Ⅱ类水体的水质遥感监测评价管理提供有力的技术支撑。 展开更多
关键词 巢湖 sentinel-2 叶绿素A 遥感反演 时空变化
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基于空间通道双流注意力的Sentinel-2遥感影像超分辨率重建
4
作者 高璞 王钧泽 +1 位作者 李林辉 景维鹏 《南京林业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期261-270,共10页
【目的】通过深度学习和图像融合技术提高Sentinel-2遥感影像的空间分辨率,增强地表信息的精确性与可靠性,为后续森林资源的精确调查和监测、农业产量预测等方面提供数据支持。【方法】提出了一种基于空间通道双流注意力的Sentinel-2遥... 【目的】通过深度学习和图像融合技术提高Sentinel-2遥感影像的空间分辨率,增强地表信息的精确性与可靠性,为后续森林资源的精确调查和监测、农业产量预测等方面提供数据支持。【方法】提出了一种基于空间通道双流注意力的Sentinel-2遥感影像超分辨率方法,针对遥感影像多光谱与多分辨率特性设计了一种双分支模型,分别对高分辨率波段和低分辨率波段的信息进行差异化处理。其中对高分辨率波段通过引入空间注意力机制,精准捕获影像中的空间特征细节;对低分辨率波段则通过通道注意力机制动态调整光谱特征的权重分布,强化了光谱特征表达能力。在特征融合阶段,模型采用特征深度提取策略,将空间特征与光谱特征高效整合,生成包含多维度信息的复合特征表示。同时通过组合损失(即L 1损失和边缘损失)实现有效地反馈学习,最终完成超分辨率重建。【结果】分别在3个地区的降级采样图像和真实图像2种数据规模下进行超分辨率重建试验,结果表明所提出的算法的客观评价指标和主观视觉效果均优于对比算法。对于降级采样图像数据,所提出的算法的均方根误差(RMSE)较Bicubic插值算法至少下降了50.33,较DSen2算法至少下降了1.64。对于真实图像数据,所提出的算法视觉效果更清晰自然。【结论】提出的基于空间通道双流注意力的遥感影像超分辨率模型能有效提高Sentinel-2遥感影像光谱的空间分辨率,为作物健康监测、土地利用分析等提供了数据支持,并扩展了Sentinel-2卫星在各个领域的应用范围。 展开更多
关键词 遥感技术 深度学习 超分辨率 sentinel-2 注意力机制
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联合星-空激光雷达和Sentinel-2数据的森林地上生物量估测方法
5
作者 周晟 蒋馥根 +4 位作者 陈帅 龙依 王彬彬 宋子戈 孙华 《林业科学》 北大核心 2026年第3期74-87,共14页
【目的】探索新一代冰、云和陆地高程卫星(ICESat-2)与机载激光雷达及Sentinel-2多源数据联合反演区域森林地上生物量(AGB)的适配性,为大范围森林资源管理和动态监测提供科学依据。【方法】以内蒙古赤峰市旺业甸林场为研究区,基于机载... 【目的】探索新一代冰、云和陆地高程卫星(ICESat-2)与机载激光雷达及Sentinel-2多源数据联合反演区域森林地上生物量(AGB)的适配性,为大范围森林资源管理和动态监测提供科学依据。【方法】以内蒙古赤峰市旺业甸林场为研究区,基于机载激光雷达数据和样地实测数据建立高精度AGB估测模型,将样地AGB由离散的“点”状数据扩展到连续的“面”状数据,以克服样地点与星载点之间难以匹配的问题;在此基础上,联合ICESat-2与Sentinel-2遥感数据进行AGB反演,并基于最佳特征变量组合与最优反演模型,绘制研究区森林地上生物量空间分布图。【结果】1)基于机载激光雷达提取的三维结构信息与森林AGB高度相关,随机森林模型反演结果精度最高,相关系数为0.91,均方根误差(RMSE)为17.00 t·hm^(-2),估测精度(EA)为88.90%。2)在Sentinel-2基础上引入ICESat-2变量后,可进一步提升模型反演精度(R^(2)=0.74,RMSE=27.44 t·hm^(-2),EA=69.32%),R^(2)和EA分别提高30.26%和14.18%。3)研究区森林AGB空间分布结果显示,东南部森林AGB分布较低(平均为97.13t·hm^(-2)),中东部和东北部森林AGB分布较高(平均为117.03 t·hm^(-2)),与实际分布一致。【结论】基于机载激光雷达数据反演的森林AGB精度较高,可作为连接样地实测数据和星载数据的中间参数。结合机载激光雷达、Sentinel-2及ICESat-2数据,不仅可提升森林AGB估测精度,也可为区域范围的森林资源管理和动态监测提供新的方法参考。 展开更多
关键词 森林地上生物量 机器学习 ICESat-2 UAV-LiDAR sentinel-2
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融合气象因子和多时相Sentinel-1数据的森林蓄积量遥感估测
6
作者 李洵微 孙华 +5 位作者 龙江平 林辉 张廷琛 郑欢娜 刘伟奇 朱立新 《生态学报》 北大核心 2026年第5期2266-2282,共17页
为了提升森林蓄积量估测模型的可靠性以及森林蓄积量产品的时空一致性,针对气象因子对极化信息时间尺度稳定性的扰动问题,提出一种定量评价气象因子对Synthetic Aperture Radar(SAR)数据干扰程度的气象扰动指数(MDI),并融合MDI指标和分... 为了提升森林蓄积量估测模型的可靠性以及森林蓄积量产品的时空一致性,针对气象因子对极化信息时间尺度稳定性的扰动问题,提出一种定量评价气象因子对Synthetic Aperture Radar(SAR)数据干扰程度的气象扰动指数(MDI),并融合MDI指标和分层策略建立了多时相遥感特征的重构方法,提升多时相SAR数据的森林蓄积量的遥感反演精度及其产品的可靠性。以2022年的30景Sentinel-1双极化SAR影像和中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS-V2.0)实时产品数据集为主要数据源,通过分析气象因子与多时相遥感特征及其对森林蓄积量敏感度的响应关系,提出了MDI并定量评估气象因子对多时相遥感特征时间稳定性的干扰作用。结合森林蓄积量分层策略,深入探讨了气象因子对不同林分结构的极化特征及其森林蓄积量的扰动程度,并融合MDI与分层策略构建了多时相遥感特征的重构方法。在此基础上,利用前向特征筛选方法和四种回归模型构建了森林蓄积量估测模型,进一步分析气象因子对森林蓄积量估测模型及其结果的影响程度。研究表明,气象因子是导致SAR数据提取的极化特征时间不平稳性的重要因素,提出的MDI指数具备定量评价气象因子对极化特征的扰动程度,通过融合MDI与分层策略进行特征重组,能够明显增强遥感特征与森林蓄积量的敏感性。相比于多时相平均和特征级联合方法,本文提出的重构方法获得的备选特征集估测森林蓄积量的模型精度和可靠性均得到了明显提升,其中R^(2)分布在0.39—0.54之间,相对均方根误差(rRMSE)分布在23.82%—27.61%之间,森林蓄积量估测精度提升了4%—6%。MDI结合蓄积量分层的特征重构方法可以有效改善SAR影像估测森林蓄积量的时间不平稳性,重组特征有效提升了森林蓄积量的估测精度,对森林资源监测和管理具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 sentinel-1 气象因子 气象扰动指数 森林蓄积量 杉木人工林
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Sentinel-1C SAR海面风速产品精度初步评估与改进
7
作者 陈怡宏 王贺 +1 位作者 朱建华 黄骁麒 《海洋气象学报》 2026年第1期86-94,共9页
针对Sentinel-1C卫星搭载的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)IW模式下的海面风速产品,开展精度评估与改进研究。以美国国家数据浮标中心(National Data Buoy Center,NDBC)浮标观测数据为真值基准,评估2025年4—6月Sentinel-1... 针对Sentinel-1C卫星搭载的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)IW模式下的海面风速产品,开展精度评估与改进研究。以美国国家数据浮标中心(National Data Buoy Center,NDBC)浮标观测数据为真值基准,评估2025年4—6月Sentinel-1C SAR Level-2 OCN官方风速产品的精度特征,发现其均方根误差(root mean square error,RMSE)为1.31 m·s^(-1),虽满足常规应用需求,但仍有优化空间。为提升产品精度,设计3种改进方案,探究背景风场、地球物理模型函数及归一化雷达散射截面(normalized radar cross section,NRCS)偏差修正的影响。结果表明:(1)替换欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)背景风场为更高分辨率的哥白尼海洋环境监测服务(Copernicus Marine Environment Monitoring Service,CMEMS)数据可降低RMSE至1.28 m·s^(-1);CMOD5.n模型反演效果优于C-SARMOD2;基于CMEMS与CMOD5.n构建的NRCS重定标模型,可有效修正NRCS的入射角相关残差。(2)最佳优化方案可使产品精度显著提升,平均偏差降至-0.35 m·s^(-1),均方根误差降至1.21 m·s^(-1),相关系数升至0.88。研究结果可为Sentinel-1C SAR海面风速产品的业务化优化提供技术支撑,并为同类C波段SAR风速产品的精度提升提供参考。 展开更多
关键词 sentinel-1C卫星 海面风 反演
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基于Sentinel-1/2和随机森林的哈尔滨市塑料大棚分布提取及格局研究
8
作者 付研竹 冯凯东 +2 位作者 高凤杰 毛德华 王宗明 《安徽农业科学》 2026年第5期194-202,共9页
提出了一个基于多源遥感数据和随机森林算法的塑料大棚空间分布特征提取方法,并以黑龙江省哈尔滨市中心城区为研究区,进行方法的应用验证。基于Google Earth Engine平台上的Sentinel-1/2影像和SRTM数字高程模型,结合简单非迭代聚类(SNIC... 提出了一个基于多源遥感数据和随机森林算法的塑料大棚空间分布特征提取方法,并以黑龙江省哈尔滨市中心城区为研究区,进行方法的应用验证。基于Google Earth Engine平台上的Sentinel-1/2影像和SRTM数字高程模型,结合简单非迭代聚类(SNIC)算法来识别空间集群,构建随机森林分类器,对哈尔滨市9个城区2024年的塑料大棚进行了遥感提取和空间格局分析,探讨光谱指数可分性以及不同特征组合对塑料大棚提取精度的影响。结果表明:通过多特征融合的方法,选取6种光谱特征参数可以实现塑料大棚与其他土地覆盖类型的精确区分。其中:光谱、极化、地形、纹理特征组合的塑料大棚提取效果最优,生产者精度和用户精度分别为96.4%、87.1%。基于此特征,随机森林分类总体精度为95.3%,Kappa系数为93.6%,满足实际工作需求。2024年哈尔滨市9区塑料大棚面积为175.03 km^(2),占研究区总面积的1.7%,双城区和呼兰区的塑料大棚面积显著高于其他区域,2区合计占比达研究区塑料大棚总面积的70%以上。核密度分析、最邻近分析发现研究区塑料大棚呈现显著集聚分布(最邻近指数R=0.294<1)。塑料大棚在空间上形成“多核”聚集格局,具体表现为以双城区西部、研究区中部(松北区东南部、呼兰区南部)为中心的高密度核心区,呈现“核心—边缘”的空间结构,并针对塑料大棚的空间分布特征对其管理措施提出建议。 展开更多
关键词 塑料大棚 随机森林 sentinel-1/2 空间格局 SNIC
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结合Sentinel-2和机载激光雷达数据的南亚热带山地森林树种多样性估测
9
作者 刘晴 李世明 +3 位作者 张浩芫 齐志勇 张译 张虎 《生态学报》 北大核心 2026年第3期1289-1300,共12页
估测大面积树种多样性的空间分布对于生物多样性评估、森林资源的可持续管理和保护至关重要。当前结合植被结构信息和气候特征以量化亚热带森林树种多样性的相关研究较少。以云南省普洱市的南亚热带山地森林为研究对象,利用Sentinel-2... 估测大面积树种多样性的空间分布对于生物多样性评估、森林资源的可持续管理和保护至关重要。当前结合植被结构信息和气候特征以量化亚热带森林树种多样性的相关研究较少。以云南省普洱市的南亚热带山地森林为研究对象,利用Sentinel-2影像和机载激光雷达(ALS)数据,根据光谱异质性和高度异质性假说,通过XGBoost算法对树种多样性进行建模预测。结果表明:(1)干湿季组合提升了树种多样性制图精度,Shannon-Wiener多样性指数在湿季预测效果更好(R^(2)=0.606,RMSE=0.565),Simpson多样性指数则在干季表现更佳(R^(2)=0.578,RMSE=0.238);(2)光谱特征对物种丰富度预测有价值(R^(2)=0.738,RMSE=2.448),LiDAR特征在预测Shannon-Wiener多样性指数上更具优势(R^(2)=0.718,RMSE=0.199),二者结合提高了Simpson多样性指数的预测能力(R^(2)=0.801,RMSE=0.189);(3)红边波段、Rao′s Q、变异系数、纹理特征和冠层特征(CCm)在制图中具有较高的应用价值;(4)研究区内树种多样性及其空间分布是生态位分化、气候、地形与森林管理等因素的综合结果。研究为估测南亚热带山地森林的树种多样性提供了一个方法流程,有助于当地的森林经营管理和生物多样性保护。 展开更多
关键词 树种多样性 sentinel-2 机载激光雷达 光谱异质性 高度异质性 XGBoost
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基于Sentinel-2影像的草滩带潮沟提取方法研究
10
作者 严玉岚 张永战 《海洋与湖沼》 北大核心 2026年第1期56-71,共16页
潮沟作为潮滩上物质交换的重要通道,它的形态与海岸状态休戚相关,在潮间带上部发育有盐沼植被的草滩带,潮沟更为复杂曲折,形状规模各异。以江苏通州湾一处发育大规模草滩带的潮滩为例,基于Sentinel-2影像,提出一种基于K-means和改进的... 潮沟作为潮滩上物质交换的重要通道,它的形态与海岸状态休戚相关,在潮间带上部发育有盐沼植被的草滩带,潮沟更为复杂曲折,形状规模各异。以江苏通州湾一处发育大规模草滩带的潮滩为例,基于Sentinel-2影像,提出一种基于K-means和改进的最优熵解(optimal entropy-enhanced leader particle swarm optimization,OE-ELPSO)优化后的Frangi滤波增强方法,提取了区域内的潮沟系统。基于卫星影像进行目视解译,验证提取精度,整体准确率(overall accuracy,OA)、Kappa系数和F_(1)分数分别为0.99、0.98、0.99。为验证微小潮沟提取准确性,基于无人机影像选择子区域验证,OA、Kappa系数和F_(1)分数分别为0.92、072、0.92。此外,在全球另选取了8个代表性潮滩海岸,有效提取了其草滩带潮沟,验证了方法的适用性。这一方法实现了草滩带潮沟的快速自动化提取,为进一步有效监测潮沟形态变化提供了新的技术支持。 展开更多
关键词 sentinel-2影像 潮沟 盐沼 草滩带
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基于Sentinel-2遥感数据的高分辨率竹林分布提取及地上生物量估算
11
作者 姚晓婧 王大成 +6 位作者 陈奕达 陈伟 焦越 纪占华 刘亚岚 易玲 项凤华 《生态学杂志》 北大核心 2026年第1期266-275,共10页
竹林作为重要的碳汇资源,其地上生物量的精准估算对碳循环评估、生态系统碳储量核算及区域碳中和目标落地具有重要意义。针对传统实地调查成本高、单一遥感模型精度低的问题,本文提出了基于Sentinel-2时序遥感数据的竹林地上生物量估算... 竹林作为重要的碳汇资源,其地上生物量的精准估算对碳循环评估、生态系统碳储量核算及区域碳中和目标落地具有重要意义。针对传统实地调查成本高、单一遥感模型精度低的问题,本文提出了基于Sentinel-2时序遥感数据的竹林地上生物量估算方法体系。首先,通过分析竹林在红外、近红外等波段的时序光谱特征,筛选最佳特征变量,用于构建由随机森林(RF)、XGBoost等多种机器学习模型级联的逐层遥感分类方法,实现竹林与其他地物的高精度分离,为生物量估算奠定空间范围基础。然后,在竹林分布像元内,融合随机森林模型和异速生长方程,构建包含遥感指数、地形因子的地上生物量估算模型。该方法对福建省南平市延平区的竹林进行生物量估算,结果显示:竹林提取总体精度优于0.95,生物量估算精度(R^(2))达到0.82,显著优于单一遥感模型(精度平均提升28%),最终地上生物量估算总数为6.44×10^(4)t,高值区主要集中在延平区西南部、西北部和东部。该方法有效提供了竹林地上生物量估算的低成本、高时效和可复制的技术方案,为区域碳汇清单编制、森林碳汇交易项目设计和竹林生态系统的精准化管理提供关键数据支撑。 展开更多
关键词 生物量估算 sentinel-2遥感 机器学习 逐层分类 竹林
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基于Sentinel-5P的中国湖泊与邻近陆地云量差异的时空格局及影响因素分析——以夏秋两季为例
12
作者 王博 王伟 +5 位作者 吕恒 温志文 祝子涵 金秋湘 陈冬梅 李一腾 《遥感学报》 北大核心 2026年第1期103-117,共15页
明晰湖泊与邻近陆地之间云量差异的时空格局、影响因素及其物理过程是揭示湖陆辐射差异以及论证使用陆地观测数据驱动湖泊模型适用性的基础。本文基于2019年—2023年Sentinel-5P云量数据,结合ERA5和ERA5-Land再分析数据,分析了中国334... 明晰湖泊与邻近陆地之间云量差异的时空格局、影响因素及其物理过程是揭示湖陆辐射差异以及论证使用陆地观测数据驱动湖泊模型适用性的基础。本文基于2019年—2023年Sentinel-5P云量数据,结合ERA5和ERA5-Land再分析数据,分析了中国334个湖泊及其邻近陆地的云量差异(ΔCF)在夏秋两季的时空格局、影响因素及物理过程。结果表明:(1)5个湖区在夏秋两季均呈现湖泊云量小于邻近陆地的特征(ΔCF<0),以青藏高原湖区和蒙新湖区最明显。(2)ΔCF与湖泊面积呈显著的负相关关系,以东北平原—山地湖区最显著(R=-0.95,P<0.01)。除青藏高原湖区外,其他湖区ΔCF与湖泊平均深度的负相关关系不显著。(3)湖风发生时湖面下沉气流抑制云的形成,进而放大了湖陆云量差异,以色林错最为明显,且在湖面辐散、邻近陆地辐合的流场配置下湖泊较邻近陆地云量更低。以上结果表明,忽略湖陆之间的云量差异,仅使用陆地辐射观测数据驱动湖泊模型将会低估湖面温度和蒸发速率,这一偏差在青藏高原湖区湖风期更为明显。 展开更多
关键词 sentinel-5P 湖陆云量差异 形态因子 湖风 流场配置
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基于Sentinel时间序列的玉麦轮作区识别方法
13
作者 高丙龙 董超 王冉 《农业资源与环境学报》 北大核心 2026年第2期514-527,共14页
为探究利用遥感技术识别不同作物轮作区,准确获取大规模冬小麦-夏玉米轮作区的面积与种植区域的分布情况,通过分析Sentinel-2数据上作物反射率的时空差异,构建了轮作植被指数(CRVI),以刻画近似物候作物在时间尺度上的异质性,结合Sentine... 为探究利用遥感技术识别不同作物轮作区,准确获取大规模冬小麦-夏玉米轮作区的面积与种植区域的分布情况,通过分析Sentinel-2数据上作物反射率的时空差异,构建了轮作植被指数(CRVI),以刻画近似物候作物在时间尺度上的异质性,结合Sentinel-1数据构建时间序列并进行优化,设置四种分类特征方案,采用随机森林算法提取冬小麦-夏玉米轮作区,并对分类结果进行精度评估。结果表明:冬小麦-夏玉米种植区主要分布在菏泽、济宁两地的黄河冲积平原地区,枣庄、临沂种植区分布较少且零散。不同方案分类结果在大范围种植区域分类结果相似,在地块破碎地区重要性较高特征(方案四)更加准确,但其错分概率较大,总体来说时间序列分类结果符合实际。方案一分类结果总体精度为97.68%,Kappa系数为0.9776,其中,冬小麦-夏玉米遥感提取总体面积与统计年鉴数据相比,准确度为93.50%。研究表明,通过引入CRVI,并结合Sentinel-1与Sentinel-2时间序列数据,实现了高精度的大规模冬小麦-夏玉米轮作区识别。该方法不仅提高了分类精度,还为农业生产提供了可靠的数据支持,展示了在复杂种植结构下作物分类的新思路和技术手段。 展开更多
关键词 时间序列 Google Earth Engine 随机森林 轮作区 哨兵数据 冬小麦 夏玉米
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基于Sentinel-5P卫星数据的京津冀及周边地区NO_(2)柱浓度时空特征与影响因素分析
14
作者 杜江燕 殷楠 +2 位作者 章鹏飞 赵含旭 王磊 《环境监测管理与技术》 北大核心 2026年第1期34-41,68,共9页
基于Sentinel-5P卫星反演的大气对流层NO_(2)柱浓度数据,利用Sen+MK趋势分析、地理探测器等方法,分析京津冀及周边地区大气NO_(2)柱浓度的时空特征与影响因素。结果表明:Sentinel-5P NO_(2)柱浓度数据与地面NO_(2)质量浓度数据有较强的... 基于Sentinel-5P卫星反演的大气对流层NO_(2)柱浓度数据,利用Sen+MK趋势分析、地理探测器等方法,分析京津冀及周边地区大气NO_(2)柱浓度的时空特征与影响因素。结果表明:Sentinel-5P NO_(2)柱浓度数据与地面NO_(2)质量浓度数据有较强的线性相关性,可以反映地面NO_(2)污染状况;空间上,整体以华北平原为中心向四周呈辐射状递减;时间上,2019—2023年对流层NO_(2)柱浓度呈现周期性波动,并具有“冬高夏低”的特点;对流层NO_(2)柱浓度变化趋势不显著面积占比为74.2%,显著变化面积占比最少,仅有1.8%,研究区北部地区呈增加趋势,南部地区呈减少趋势;单因素探测显示,第二产业产值对NO_(2)柱浓度的影响力逐年下降,风向和常住人口的影响力较为稳定,风速和气压的影响力波动上升,降水量的影响力最不稳定且波动较大,降水量和气温的影响力具有“夏强冬弱”的季节性特征;与单因素相比,交互探测的影响力水平显著提升,NO_(2)浓度受多要素耦合驱动。 展开更多
关键词 NO_(2)柱浓度 时空变化 影响因素 sentinel-5P卫星反演 地理探测器 京津冀及周边地区
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融合Sentinel光学和SAR时间序列特征识别桉树病虫害
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作者 欧成军 郭萍 +2 位作者 韦昌文 吴跃海 李军集 《桉树科技》 2026年第1期40-50,共11页
为及时精准监测与预警桉树病虫害,以广西北部湾桉树人工林为研究对象,基于Sentinel-1 SAR数据和Sentinel-2多光谱数据,结合连续变化检测与分类(Continuous Change Detection and Classification,CCDC)算法及3 a时间窗口法,实现了桉树病... 为及时精准监测与预警桉树病虫害,以广西北部湾桉树人工林为研究对象,基于Sentinel-1 SAR数据和Sentinel-2多光谱数据,结合连续变化检测与分类(Continuous Change Detection and Classification,CCDC)算法及3 a时间窗口法,实现了桉树病虫害发生状况的有效识别与时空动态追踪。混淆矩阵精度验证结果表明,该监测模型的总体精度达72.93%,生产者精度和用户精度均超过70%。时空分析结果显示:桉树病虫害高发于春夏季节(4—8月),2024年爆发频率与规模达3 a峰值;空间分布呈南高北低格局,病虫害群落呈明显的团簇状聚集,并表现出由边缘向内部呈向心性扩散。 展开更多
关键词 sentinel-1/2 CCDC算法 桉树 病虫害
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Sentinel-2影像协同环境变量的土壤盐分估测研究
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作者 彭少聪 林楠 +1 位作者 麻玮玮 张中帅 《农业工程》 2026年第3期124-129,共6页
土壤盐渍化严重阻碍干旱地区的农业发展,威胁土地资源持续利用,有效开展土壤盐分变化监测对于实现农业可持续发展和维护生态环境稳定具有重要意义。以吉林省西部盐渍区土壤为研究对象,以2024年111个土壤实测数据和Sentinel-2遥感影像为... 土壤盐渍化严重阻碍干旱地区的农业发展,威胁土地资源持续利用,有效开展土壤盐分变化监测对于实现农业可持续发展和维护生态环境稳定具有重要意义。以吉林省西部盐渍区土壤为研究对象,以2024年111个土壤实测数据和Sentinel-2遥感影像为数据源,选取与土壤盐渍化密切相关的植被、地形、气候和地下水等因素作为环境变量。利用极端梯度提升决策树(XGBoost)评估光谱波段和环境变量的重要性并剔除冗余变量,采用高斯过程回归(GPR)、弹性网络回归(EN)和随机森林回归(RF)和XGBoost构建土壤盐分估测模型。结果表明,利用筛选后的光谱波段和环境变量(策略Ⅱ)构建的估测模型表现优异,决定系数(R^(2))0.80,均方根误差(RMSE)5.83 dS/m,相对分析误差(RPD)2.11。该研究结合环境变量与光谱信息,探讨其在土壤盐分累积过程中的作用,为土壤盐分预测提供依据。 展开更多
关键词 土壤盐渍化 环境变量 盐渍化制图 XGBoost sentinel-2
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基于多时相Sentinel-1 SAR影像的夏玉米洪涝灾害监测方法:以河南浚县为例
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作者 吴文韬 薛昌颖 《中国农业气象》 2026年第4期581-591,共11页
利用多时相哨兵一号(Sentinel−1)地球观测卫星的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)遥感影像数据、气象、灾害、作物等多源数据,建立基于Sentinel−1双极化水体指数(Sentinel−1 Dual−polarized Water Index,SDWI)的夏玉米洪涝... 利用多时相哨兵一号(Sentinel−1)地球观测卫星的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)遥感影像数据、气象、灾害、作物等多源数据,建立基于Sentinel−1双极化水体指数(Sentinel−1 Dual−polarized Water Index,SDWI)的夏玉米洪涝灾害区域监测方法,以县级行政单元为研究对象,提取夏玉米洪涝灾害淹没信息,确定县级单元中各乡镇夏玉米淹没区面积,开展2021年河南省浚县夏玉米拔节−成熟期洪涝灾害过程的动态监测及灾情评估。结果表明:(1)基于SDWI指数的夏玉米洪涝灾害区域监测方法,可以较好地监测河南省浚县夏玉米洪涝灾害的发生发展过程。监测结果显示,2021年夏玉米拔节−成熟期洪涝灾害主要发生在浚县中西部和南部,洪涝灾害对白寺镇和小河镇夏玉米的影响较大。(2)洪涝灾害对夏玉米的影响较大,整个研究区夏玉米受灾较为严重,受灾面积最大达4043.60×10^(4)m^(2)。与平水期7月15日相比,洪水期7月27日全县夏玉米洪水淹没面积占种植面积的百分比上升到12.10%,8月8日则达到19.28%。(3)在县级行政单元中,各地夏玉米受灾情况差异很大。白寺镇受灾最为严重,其次为小河镇。与洪水期7月27日相比,8月8日各镇夏玉米新增淹没面积与全县新增淹没面积的百分比、各镇夏玉米新增淹没面积与各镇淹没面积的百分比、各镇淹没面积与全县种植面积的百分比,白寺镇均表现较高,分别为54.01%、52.74%和7.37%;其次为小河镇,分别为20.45%、24.01%和6.13%。 展开更多
关键词 sentinel−1 SAR影像 夏玉米 洪涝灾害 监测
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基于Sentinel-1时序谐波残差分析的八角林病虫害遥感识别研究
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作者 刘源澄 陆月凤 +2 位作者 陈继勇 易家勇 李军集 《热带农业科技》 2026年第2期22-29,共8页
光学卫星遥感常因云层和气候的干扰而难以实现对八角林病虫害的有效监测,该研究旨在探索一种基于雷达遥感数据的高效、自动化病虫害识别方法,为八角病虫害的监测与防控提供新的技术路径。以广西六万林场森林公园作为研究区,首先利用2023... 光学卫星遥感常因云层和气候的干扰而难以实现对八角林病虫害的有效监测,该研究旨在探索一种基于雷达遥感数据的高效、自动化病虫害识别方法,为八角病虫害的监测与防控提供新的技术路径。以广西六万林场森林公园作为研究区,首先利用2023—2024年的Sentinel-1数据,提取可反映八角病虫害的VV、VH及VV/VH极化特征;然后采用时间序列谐波分析(HANTS),识别不同程度的病虫害区域以及其时空动态。研究结果显示,VV/VH极化比值的识别效果优于单一极化通道,识别精度更高,有效提升了病虫害信息的提取准确性。该方法能够较为准确区分不同程度的病虫害区域,表现出稳定的识别能力,可为其他多云雨地区经济林病虫害的遥感识别与防控提供技术思路和方法支持。 展开更多
关键词 八角 病虫害 遥感识别 sentinel-1数据 时间序列谐波分析法 极化方式
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基于Sentinel-1和Sentinel-2的像素偏移跟踪技术在强震形变监测中的比较分析
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作者 王璐雯 倪四道 +1 位作者 凌峰 谷旺旺 《地震学报》 北大核心 2026年第2期305-323,共19页
基于像素偏移跟踪技术的影像大地测量是获取同震地表形变的有效技术之一,该方法通过影像匹配获取亚像素级的大地震二维形变场,实际应用中主要包括基于SAR的像素偏移量跟踪技术(POT)和基于光学影像的互相关技术(OIC)。当前两种方法已广... 基于像素偏移跟踪技术的影像大地测量是获取同震地表形变的有效技术之一,该方法通过影像匹配获取亚像素级的大地震二维形变场,实际应用中主要包括基于SAR的像素偏移量跟踪技术(POT)和基于光学影像的互相关技术(OIC)。当前两种方法已广泛应用于强震形变监测领域,但针对两者技术特征、精度差异及适用场景的系统比较研究仍较匮乏。为系统分析对比两种方法的应用效能,以2022年1月8日门源M_(W)6.7地震和2019年7月美国Ridgecrest M_(W)6.4和M_(W)7.0地震为例,基于Sentinel-1和Sentinel-2影像,分别采用两种方法获取其同震形变场,并与相应的InSAR结果进行对比,计算相对差异。结果表明:(1)POT可以获取距离向和方位向的二维形变场,根据其形变结果可以计算得到东西、南北和垂直向的形变分量,受影像分辨率的影响,其东西向的形变精度高于OIC,需获取垂直向形变或对东西向形变精度要求较高时,优先选用POT方法;(2)基于Sentinel-2的OIC南北向形变精度高于基于Sentinel-1的POT,若需获取较高精度的南北向形变,建议选择OIC方法;(3)受云、雾、光照等气候条件的影响,OIC的形变结果可能产生较多的高异常值,在成像气候条件较差时选择POT的适用性更强。 展开更多
关键词 像素偏移跟踪 sentinel-1 sentinel-2 2022年门源M_(W)6.7地震 2019年Ridgecrest M_(W)6.4和M_(W)7.0地震
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基于GF-2影像与Sentinel-2影像的农作物类型识别
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作者 刘珊珊 刀剑 郑舒元 《南方农业学报》 北大核心 2026年第2期313-328,共16页
【目的】基于GF-2 PAN影像与Sentinel-2 MSI影像的融合影像,提出逐级分层提取策略的农作物类型识别方法,为复杂种植区域的农作物分类研究提供技术支撑。【方法】以云南省曲靖市麒麟区沿江街道的主要种植区域为研究区,分别获取GF-2 MSI... 【目的】基于GF-2 PAN影像与Sentinel-2 MSI影像的融合影像,提出逐级分层提取策略的农作物类型识别方法,为复杂种植区域的农作物分类研究提供技术支撑。【方法】以云南省曲靖市麒麟区沿江街道的主要种植区域为研究区,分别获取GF-2 MSI数据、GF-2 PAN数据与Sentinel-2 MSI数据,通过不同融合方法对原始数据进行融合,基于决策树提取农作物种植区域,然后经分类波段选取、植被指数选取、基于ReliefF的纹理特征优选及基于ESP2的最优分割尺度判别筛选,确定出最优分类配置,再利用支持向量机(SVM)、随机森林分类(RF)、最邻近算法分别对提取得到的种植区域进行面向对象分类。【结果】综合融合影像评价,可选用PCA融合法及db3小波法、Sym3小波法和Coif5小波法获得的融合影像进行农作物分类操作。在最优分类特征配置(DVI+Red-3+B-信息熵+NIR-协同性+G-协同性+B-协同性+SWIR2-协同性+R-协同性+SWIR1-协同性+G-信息熵+SWIR2-信息熵)下,基于eCognition 9.0软件,选用SVM、RF及最邻近算法对种植区域不同农作物进行分类,结果发现以Coif5小波法结合RF分类的总体分类精度最高(90.42%),Kappa系数为0.8739;不同农作物中以葡萄及其他地物的分类精度相对较高,蔬菜的分类精度次之,小麦和豆类的分类精度相对较低。【结论】经Coif5小波法融合得到的影像效果最佳,将其结合BSI、EIBI、WI2015与KT变换湿度分量构建决策树,再与ReliefF+DVI+Red-3结合RF分类器的不同农作物面向对象分类模型拥有较好的分类性能,即基于融合影像计算获得的纹理特征、光谱特征、波段特征能对复杂种植区域不同农作物进行有效识别,通过对大面积无关地物进行掩膜能减少误分现象,而红边波段及DVI的引入使得融合影像在不同农作物识别中更具优势。 展开更多
关键词 农作物 GF-2影像 sentinel-2影像 影像融合 类型识别 决策树
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