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基于Sentinel多源遥感数据的农田地表土壤水分反演 被引量：2
1
作者 李万涛 杨明龙 +3 位作者 唐秀娟 夏永华 杨赈 严正飞 《南方农业学报》 北大核心 2025年第1期87-96,共10页
【目的】通过多源遥感数据协同作用分析滇中地区姚安灌区的农田地表土壤含水率,为后续对滇中高原地区的地表土壤水分研究提供参考。【方法】选择Landsat 8、Sentinel遥感数据为数据源,构建土壤水分与特征参数关系式,比较线性回归模型、B... 【目的】通过多源遥感数据协同作用分析滇中地区姚安灌区的农田地表土壤含水率,为后续对滇中高原地区的地表土壤水分研究提供参考。【方法】选择Landsat 8、Sentinel遥感数据为数据源,构建土壤水分与特征参数关系式,比较线性回归模型、BP神经网络模型、粒子群优化(PSO)的BP(PSO-BP)神经网络模型、随机森林(RF)算法预测土壤含水率的精度,选择最佳方法反演姚安灌区农田地表土壤含水率。【结果】协同Sentinel-1微波数据和Sentinel-2光学数据,水云模型作用下VV后向散射系数减少0.1~0.4 dB、VH后向散射系数减少0~0.05 dB;加入特征参数,对比线性回归模型,BP神经网络模型的决定系数(R^(2))提高0.4589、PSO-BP神经网络模型的R^(2)提高0.3811、RF算法的R^(2)提高0.4544,其中,BP神经网络模型的R^(2)和均方根误差(RMSE)较优。依据BP神经网络模型反演的土壤含水率与监督分类的土地利用分类进行叠加分析,可知姚安灌区土壤含水率集中在20%~30%,位置主要集中在姚安灌区中部,土壤含水率10%~20%区域主要集中在姚安灌区北部,而土壤含水率30%~40%区域覆盖面积少且分散。姚安灌区的土壤类型根据土壤墒情的划分标准主要属于褐墒(合墒)和黑墒(饱墒)。【建议】优化模型及算法,增加土壤含水率实测数据量,提高反演精度;针对水资源分布不均的问题,融合无人机遥感数据,对土壤含水分进行实时监测,动态分配水资源,形成土壤水分评价机制与监测机制,实现水资源的合理分配。 展开更多
关键词 水云模型 sentinel数据 线性回归模型 BP神经网络模型 土壤水分反演
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Sentinel-1数据结合SBAS-InSAR的矿山地表形变监测技术
2
作者 樊鑫 郭江波 +1 位作者 苏威 潘自滔 《非金属矿》 2025年第3期92-96,共5页
矿区复杂的地表环境导致地表形变监测结果精度较差,无法有效实现地表形变预警。为提高矿区地表形变监测精度,保障矿区开采安全,以Sentinel-1卫星数据结合短基线集合成孔径雷达干涉测量技术,对矿区地表形变情况进行监测。结果表明,单幅... 矿区复杂的地表环境导致地表形变监测结果精度较差,无法有效实现地表形变预警。为提高矿区地表形变监测精度,保障矿区开采安全,以Sentinel-1卫星数据结合短基线集合成孔径雷达干涉测量技术,对矿区地表形变情况进行监测。结果表明,单幅影像链接数的最大值为23,最小值为12,均值为21.43。主影像与副影像的最大空间基线为187.34 m,最小空间基线为1.73 m,平均空间基线为59.82 m。相较传统PS-InSAR技术,本文方法在复杂地表环境下监测精度提升约30%,且能有效处理大范围动态形变。短基线集合成孔径雷达干涉测量技术的监测结果中,目标区域抬升形变量的波动范围在2.0mm左右,沉降形变量的波动范围在2.2mm左右。研究设计的方法可有效提高矿区地表形变监测精度。 展开更多
关键词 金属矿山 形变检测 合成孔径雷达干涉测量 sentinel-1数据
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GOSAT-2和Sentinel-5p卫星XCH_(4)数据的多维度评价与不确定性分析
3
作者 陈明修 张丽丽 +3 位作者 余涛 张文豪 王春梅 郭凡 《航天返回与遥感》 北大核心 2025年第1期94-108,共15页
卫星遥感对大气甲烷浓度监测是目前为止成本较低且有效的方法,为了解XCH_(4)数据在不同观测系统中的细微差异,文章对GOSAT-2和Sentinel-5p卫星XCH_(4)数据进行多维度评价,将卫星数据与地面站数据进行时空匹配开展不确定性分析,并对两颗... 卫星遥感对大气甲烷浓度监测是目前为止成本较低且有效的方法,为了解XCH_(4)数据在不同观测系统中的细微差异,文章对GOSAT-2和Sentinel-5p卫星XCH_(4)数据进行多维度评价,将卫星数据与地面站数据进行时空匹配开展不确定性分析,并对两颗卫星XCH_(4)数据在不同纬度带的分布及典型研究区的有效覆盖进行了定量分析。研究结果表明:1)Sentinel-5p卫星数据相较于GOSAT-2卫星数据,与TCCON数据之间具有更高的相关性(Sentinel-5p:R^(2)=0.8494;GOSAT-2:R^(2)=0.7707);2)两颗卫星数据在中低纬度带(50°S~50°N)数据分布比例高达70%;3)典型研究区Sentinel-5p卫星数据在典型研究区15 d累积覆盖效果优于GOSAT-2卫星(GOSAT-2:0.81%;Sentinel-5p:36.85%)。文章对两颗碳卫星XCH_(4)观测数据进行的多维度评价分析可为多源碳卫星时空融合及相关研究等提供参考。 展开更多
关键词 大气甲烷柱浓度(XCH_(4)) 温室气体观测卫星-2 哨兵-5P 不确定性分析 空间分布 覆盖度分析
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Sentinel-1/2与多源数据协同的成都市耕地“非农化”识别
4
作者 崔茜 曹玉刚 +2 位作者 张建勇 李昊然 杜姿影 《测绘科学》 北大核心 2025年第8期69-79,共11页
针对超大城市土地利用/覆盖变化频繁及耕地“非农化”突出的问题,该文以成都市为研究对象,构建了长时序遥感产品的分类样本自动生成方法,协同Sentinel-1/2与多源数据进行土地利用/覆盖随机森林分类,进而识别成都市非农化耕地图斑,分析... 针对超大城市土地利用/覆盖变化频繁及耕地“非农化”突出的问题,该文以成都市为研究对象,构建了长时序遥感产品的分类样本自动生成方法,协同Sentinel-1/2与多源数据进行土地利用/覆盖随机森林分类,进而识别成都市非农化耕地图斑,分析耕地“非农化”空间格局及与城市环线道路的空间关系。结果表明,分类结果的总体精度可达86.71%、Kappa系数为0.81,在局部细节优于样本来源GLC_FCS30产品;识别出成都市非农化耕地图斑面积1097.94 km^(2),其中61.81%转为建设用地,主要分布于绕城高速至都市圈环线高速之间;区县尺度下,耕地“非农化”面积由中心城区向郊区逐渐增大,耕地“非农化”变化速率由中心城区向郊区逐渐降低。研究结果为超大城市“非农化”高效识别与监测治理提供参考。 展开更多
关键词 耕地“非农化” sentinel-1/2与多源数据 随机森林分类 土地利用/覆盖 空间格局 成都市
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双极化Sentinel-1数据在城市沉降监测中的对比研究 被引量：1
5
作者 孟冉 蒋亚楠 +3 位作者 廖露 许强 李为乐 罗袆沅 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期77-86,共10页
目的 针对地面沉降监测仅考虑VV极化Sentinel-1数据而忽略VH极化数据的问题,方法采用PS-InSAR和SBAS-InSAR技术处理延安新区2018年8月—2021年5月的84景双极化Sentinel-1数据,获取地面沉降信息,对比两种极化的沉降监测结果,探讨VH极化... 目的 针对地面沉降监测仅考虑VV极化Sentinel-1数据而忽略VH极化数据的问题,方法采用PS-InSAR和SBAS-InSAR技术处理延安新区2018年8月—2021年5月的84景双极化Sentinel-1数据,获取地面沉降信息,对比两种极化的沉降监测结果,探讨VH极化在不同实验方法中的意义,并提出一种双极化时序InSAR融合监测新方法。结果 结果表明,新区大部分区域为较稳定区域,形变速率为-8~8 mm/a,此外,还探测到3个较大的沉降区,分别位于桥儿沟流域、高家沟流域和新区东北部填方区域;Sentinel-1不同极化数据的监测结果相关性较高,形变趋势一致;VV极化数据整体优于VH极化,但部分区域VH极化数据得到的地表形变信息更详细;VV-VH极化PS-InSAR形变监测中,VH极化数据能够有效补充VV极化数据监测结果的不足,使结果更加密集,因此,与单一极化监测结果相比,VV-VH极化PS-InSAR形变监测更加详细地反演了地表变形情况;VV-VH极化SBAS-InSAR形变速率结果比单一极化数据相干性和稳定性更高。结论 基于双极化Sentinel-1数据的时序InSAR融合监测技术可以获得比单一极化数据更好的城市地表形变监测结果。 展开更多
关键词 地面沉降 双极化sentinel-1数据 时间序列InSAR 融合监测
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基于Sentinel-1/2数据特征优选的冬小麦种植区识别方法研究 被引量：22
6
作者 解毅 王佳楠 刘钰 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期231-241,共11页
为了提高冬小麦种植区识别精度,本文基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台和随机森林算法,对比雷达和光学遥感数据对冬小麦提取效果的差异,并对多类特征变量进行重要性分析,研究特征优选对冬小麦识别精度的影响。选取2019年3... 为了提高冬小麦种植区识别精度,本文基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台和随机森林算法,对比雷达和光学遥感数据对冬小麦提取效果的差异,并对多类特征变量进行重要性分析,研究特征优选对冬小麦识别精度的影响。选取2019年3—5月冬小麦关键生育期的Sentinel-1和Sentinel-2影像为数据源,构建Sentinel-1的极化特征和纹理特征以及Sentinel-2的光谱特征、植被指数特征、植被指数变化率特征共5类特征变量;设置不同数据源和不同特征组合的冬小麦种植区提取方案;对方案中特征变量进行优选,得出最优特征组合,利用最优特征组合对河南省驻马店市冬小麦种植区进行提取。结果表明,无论是否进行特征优选,基于多源遥感数据的冬小麦识别精度均优于仅采用光学或雷达数据的精度;经过特征优选后,各方案的分类精度均有不同程度的提升,说明多源数据特征变量组合和特征优选均能够提高分类精度。不同月份和类型的特征变量对分类精度的贡献率不同,贡献率由大到小为4月、3月和5月;贡献率由大到小的特征类型为极化特征、植被指数变化率特征、植被指数特征、光谱特征和纹理特征。基于多源数据特征优选提取的2019年驻马店冬小麦空间分布最优,总体精度为95.60%,Kappa系数为0.93,冬小麦提取面积与统计年鉴数据相比,相对误差为2.23%。本文可为基于多源光学和雷达遥感影像进行农作物种植区提取的研究提供理论参考。 展开更多
关键词 冬小麦 种植区识别 特征优选 哨兵数据 GEE 随机森林算法
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基于Sentinel数据的沅陵县针叶林可燃物载量估测研究 被引量：3
7
作者 郑龙兵 郑欢娜 林辉 《绿色科技》 2024年第14期240-246,共7页
森林可燃物是引发森林火灾的重要因素之一,准确估测森林可燃物载量对于制定火灾防控策略、提高火灾预警能力以及保护生态环境具有重要意义。以湖南省沅陵县Senitnel-1A和Sentinel-2A影像为数据源,通过提取多源数据的不同类型遥感因子,... 森林可燃物是引发森林火灾的重要因素之一,准确估测森林可燃物载量对于制定火灾防控策略、提高火灾预警能力以及保护生态环境具有重要意义。以湖南省沅陵县Senitnel-1A和Sentinel-2A影像为数据源,通过提取多源数据的不同类型遥感因子,结合地面调查获取的样地可燃物载量信息,采用前向特征筛选法和4种机器学习模型[多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、k最近邻(k-nearest neighbor,kNN)、支持向量机回归(support vector regression,SVR)、随机森林(random forest,RF)]构建了针叶林可燃物载量反演模型,并对研究区内针叶林可燃物载量进行反演。结果表明:①基于Sentinel-1A数据提取的VH极化后向散射系数与针叶林可燃物载量有较高的相关性;②相比于单一数据源,联合Sentinel-1A和Sentinel-2A数据可显著提高针叶林可燃物载量估测精度,最优模型R^(2)分别提高了0.19、0.29,rRMSE分别降低4.66、6.94个百分点,RMSE分别降低了6.13、9.13 t/hm^(2),平均rRMSE分别降低了5.17、5.75个百分点,最优模型为SVR模型,其R^(2)=0.5,rRMSE=27.71,RMSE=36.47 t/hm^(2)。Sentinel-1A数据的加入有利于针叶林可燃物载量估测精度的提升。 展开更多
关键词 林业遥感 森林可燃物 sentinel数据 遥感特征 机器学习
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升降轨Sentinel-1A数据在高山峡谷区地质灾害监测中的适用性研究
8
作者 陈跨越 王保云 王婷 《昆明学院学报》 2024年第6期120-128,共9页
针对利用InSAR技术对高山峡谷区进行地质灾害监测时难以恰当选用升降轨Sentinel-1A数据问题,采用SBAS-InSAR技术,并结合坡度和坡向数据解算出研究区垂直坡面向和沿坡向的形变值,研究不同坡向的坡体在地质灾害形变监测中升降轨Sentinel-1... 针对利用InSAR技术对高山峡谷区进行地质灾害监测时难以恰当选用升降轨Sentinel-1A数据问题,采用SBAS-InSAR技术,并结合坡度和坡向数据解算出研究区垂直坡面向和沿坡向的形变值,研究不同坡向的坡体在地质灾害形变监测中升降轨Sentinel-1A数据源的适用性情况.结果表明:1)Sentinel-1A升轨数据更适用于监测北坡和东坡的形变信息,降轨数据更适用于监测南坡和西坡的形变信息;2)北坡的沿坡向形变速率要大于垂直坡面向形变速率,南坡的沿坡向形变速率与垂直坡面向形变速率相差不大,东坡的垂直坡面向形变速率比沿坡向形变速率大,西坡的垂直坡面向和沿坡向均有较大形变.因此,结合升降轨数据,可以解决单一轨道对某些区域或特定角度下监测结果不够准确的问题,可以获得更全面、更准确的形变信息. 展开更多
关键词 小基线集合成孔径雷达干涉测量 sentinel-1A数据源 二维形变分解 形变监测 地质灾害
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融合双极化Sentinel-1数据监测大型桥梁形变
9
作者 陆展雄 蒋亚楠 +1 位作者 廖露 罗沅 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期64-74,共11页
针对合成孔径雷达在面对结构较为复杂的桥梁时,会出现部分区域点状目标密度低、精度低的问题,提出了一种融合双极化Sentinel-1数据监测大型桥梁的方法:(1)采用PS-InSAR和SBAS-InSAR技术获取桥梁VV和VH极化的时序形变结果;(2)根据不同极... 针对合成孔径雷达在面对结构较为复杂的桥梁时,会出现部分区域点状目标密度低、精度低的问题,提出了一种融合双极化Sentinel-1数据监测大型桥梁的方法:(1)采用PS-InSAR和SBAS-InSAR技术获取桥梁VV和VH极化的时序形变结果;(2)根据不同极化数据对相同区域响应能力的差异,利用双策略对双极化结果进行优化与融合,以提升桥面点目标密度和精度;(3)对比分析双极化与单一极化结果的差异性。结果显示,桥面上的低相干性区域,VV和VH极化数据能够互补,融合结果较单一极化结果的点目标数提升了15%~20%。结果表明:本文提出的双极化融合方法,提高了对雷达影像信息的利用与挖掘,对悬索桥与斜拉桥的形变监测结果有较大提升。 展开更多
关键词 INSAR 桥梁形变分析 双极化sentinel-1数据 干涉图极化优化 信息分析
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基于Sentinel-2影像的果树提取方法及其空间分析研究——以甘肃省平凉市为例
10
作者 柳涛 盖艾鸿 +3 位作者 赵鹏伟 刘桦 鲁聪聪 李莺莺 《江苏林业科技》 2024年第3期22-29,共8页
利用遥感技术对果园进行快速监测,准确掌握苹果园地面积与空间种植分布状况,有助于促进当地经济的发展。目前针对丘陵区果园提取的研究较少,相关方法的有效性和可靠性仍然存在问题。以甘肃省平凉市为研究区域,采用NDVI,RVI,EVI,SIPI,LSW... 利用遥感技术对果园进行快速监测,准确掌握苹果园地面积与空间种植分布状况,有助于促进当地经济的发展。目前针对丘陵区果园提取的研究较少,相关方法的有效性和可靠性仍然存在问题。以甘肃省平凉市为研究区域,采用NDVI,RVI,EVI,SIPI,LSWI,NDWI等指标对输入数据进行增强,通过基于数据增强的梯度提升树算法提取研究区苹果种植面积。为验证该方法的有效性,引入最小距离法、CART决策树法、支持向量机法和随机森林4种机器学习算法进行对比分析,结果表明,梯度提升树算法分类精度最高,总体分类精度(Overall Accuracy,OA)达到89.3%,Kappa系数为0.77,分类效果及一致性均最佳。此外,采用基于数据增强的梯度提升树法分别对2019—2023年的苹果园进行提取,获得平凉市苹果园种植变化情况,各区县苹果园种植面积除泾川县外整体呈现上升趋势,泾川县和静宁县种植面积最大,其次为庄浪县、灵台县和崆峒区,最小的为崇信县和华亭市。 展开更多
关键词 遥感 梯度提升树 数据增强 sentinel-2影像 Kappa系数 平凉市
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基于深度学习的Sentinel-1双极化SAR台风海况下海面风速反演方法 被引量：2
11
作者 李潇寒 闫秋双 +1 位作者 范陈清 张杰 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1095-1101,共7页
实现台风海况下海面风场的高精度观测,对防灾减灾等具有重要意义。传统方法使用地球物理模型函数反演风速,需要外部风向信息的输入,风向的精度将直接影响风速反演的精度。深度神经网络方法将传统方法与数据挖掘相融合,使用此方法反演海... 实现台风海况下海面风场的高精度观测,对防灾减灾等具有重要意义。传统方法使用地球物理模型函数反演风速,需要外部风向信息的输入,风向的精度将直接影响风速反演的精度。深度神经网络方法将传统方法与数据挖掘相融合,使用此方法反演海面风速,不需要外部风向信息的输入,简化了反演过程,开拓了合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)海面风速反演的新发展方向,但其拟合能力有限。为实现高精度且无需外部风向信息输入的海面风速反演,本文提出了一种基于DenseNet深度学习模型的Sentinel-1双极化SAR台风海况下海面风速反演方法。实验结果表明,本文方法反演风速的均方根误差为1.741 8 m/s,相关度可达0.9以上,优于传统方法和深度神经网络方法的反演结果。本文提出的方法进一步证明了深度学习技术在SAR海面风场反演领域的有效性,可为海面风场反演提供新思路,开辟新方向。 展开更多
关键词 哨兵一号合成孔径雷达(sentinel-1 SAR) 海面风速反演 深度学习 数据挖掘 台风
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基于Sentinel-1的门源Ms 6.9三维同震形变提取与分析
12
作者 蒲颂文 闻鑫 +3 位作者 周志伟 汪汉胜 江利明 李晨程 《地理空间信息》 2024年第6期109-112,117,共5页
基于Sentinel-1升、降轨合成孔径雷达(SAR)数据,利用SAR差分干涉测量(D-InSAR)、像素偏移量追踪(POT)技术,获取了2022-01-08青海门源Ms 6.9地震多角度地表形变,并采用三维形变估算模型提取了三维同震形变场。结果表明:(1)升、降轨D-InSA... 基于Sentinel-1升、降轨合成孔径雷达(SAR)数据,利用SAR差分干涉测量(D-InSAR)、像素偏移量追踪(POT)技术,获取了2022-01-08青海门源Ms 6.9地震多角度地表形变,并采用三维形变估算模型提取了三维同震形变场。结果表明:(1)升、降轨D-InSAR最大形变分别为0.56 m和0.6 m,POT最大形变分别为0.65 m和0.72 m;(2)地震导致的地表破裂带长度超过20 km,整体呈NWW方向分布,同震形变场呈蝴蝶状,形变按幅度大小相近,方向相反的规律沿对称轴分布;(3)此次地震以东西向位移为主,水平最大位移超过1.1 m,垂直最大位移幅度约为0.5 m,符合走滑地震的特征。本文结果与实地踏勘结果较为吻合,丰富了该地震同震形变观测结果,并补充查明了地表破碎带的特征。 展开更多
关键词 门源地震 sentinel-1数据 三维同震形变场 实地踏勘
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融合Sentinel-1/2数据和机器学习算法的冬小麦产量估算方法研究
13
作者 张永彬 李想 +5 位作者 满卫东 刘明月 樊继好 胡皓然 宋利杰 刘玮佳 《浙江农业学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期2812-2822,共11页
针对光学影像容易受到云雨天气影响,导致农作物产量估算精度低的问题,本研究融合冬小麦孕穗期Sentinel-2光谱信息和Sentinel-1后向散射系数,并采用极端梯度提升、随机森林和支持向量机3种机器学习回归方法建立唐山市冬小麦产量估算模型... 针对光学影像容易受到云雨天气影响,导致农作物产量估算精度低的问题,本研究融合冬小麦孕穗期Sentinel-2光谱信息和Sentinel-1后向散射系数,并采用极端梯度提升、随机森林和支持向量机3种机器学习回归方法建立唐山市冬小麦产量估算模型,选用最佳模型实现唐山市冬小麦产量反演。结果表明:基于植被指数和后向散射系数的极端梯度提升模型的估产效果最好,决定系数(R2)为0.654,均方根误差(RMSE)为0.499 t·hm^(-2),归一化均方根误差(nRMSE)为10.02%。24个遥感特征变量中,NDMI、NDVIre3和NDVIre2的重要性远高于后向散射系数。基于最佳估产模型反演唐山市冬小麦产量空间分布,冬小麦产量范围主要集中在7.00~8.00 t·hm^(-2),所占比例达到40.75%,冬小麦产量分布总体上与地面真实情况相近。本研究提出Sentinel-1/2数据和机器学习算法相融合的冬小麦产量估算方法,有效提高了机器学习方法反演冬小麦产量的准确性,并加强了模型的解释性,该方法具有一定可行性。 展开更多
关键词 遥感 产量 冬小麦 sentinel-1/2数据 机器学习算法
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联合无人机数据与Sentinel-2影像的流域制图研究
14
作者 吴瑞娟 龚雪 李林坤 《测绘与空间地理信息》 2024年第1期1-4,共4页
沱江流域是长江上游重点生态屏障建设区,是四川省境内生态资源最丰富的区域,其在地理位置、水文特征、区域气候等方面具有重要生态意义。由于流域范围大、地理情况复杂,使得利用卫星遥感进行流域制图过程中,采集训练样本费时费力,而训... 沱江流域是长江上游重点生态屏障建设区,是四川省境内生态资源最丰富的区域,其在地理位置、水文特征、区域气候等方面具有重要生态意义。由于流域范围大、地理情况复杂,使得利用卫星遥感进行流域制图过程中,采集训练样本费时费力,而训练样本的采集在遥感制图监督分类过程中至关重要。基于此,研究一种联合无人机数据与Sentinel-2影像的流域制图方法,将无人机数据作为卫星影像流域制图的训练样本区和验证样本区数据源,以解决实地调查采集样本费时费力的问题。首先将无人机采集的样本区数据,通过影像镶嵌、面向对象的分类、坐标转换和降采样处理流程,得到用于卫星影像制图的训练样本和验证样本;其次将无人机样本的降采样结果作为Sentinel-2卫星影像的训练样本;最后采用面向对象分类得到流域制图结果,研究发现将无人机获得的小区域训练样本用于卫星影像分类,总体精度达92.68%,Kappa系数为0.8668,能够满足大范围流域制图精度要求。 展开更多
关键词 无人机数据 sentinel-2影像 面向对象分类 支持向量机 流域制图
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基于Sentinel-2遥感影像的自然资源分类提取研究
15
作者 刘知 刘小松 +2 位作者 杨波 王鑫 张航 《城市地质》 2024年第4期490-499,共10页
全国自然资源更新调查的主要手段之一就是通过遥感影像提取地表覆盖物,进而掌握各种地物类型的空间分布情况,而卫星数据源是否具备高重访周期是开展该项工作数据源选择的重要考量因素之一。文章以宜兴市张渚镇为研究区,利用Sentinel-2... 全国自然资源更新调查的主要手段之一就是通过遥感影像提取地表覆盖物,进而掌握各种地物类型的空间分布情况,而卫星数据源是否具备高重访周期是开展该项工作数据源选择的重要考量因素之一。文章以宜兴市张渚镇为研究区,利用Sentinel-2卫星的高重访优势,通过计算不同地物类型的时序NDVI值以及在Sentinel-2影像上不同波段的光谱差异特性构建决策树分类模型。该模型包含7个节点层,根据分类对象之间的光谱特性差异确定不同决策节点所选取的阈值,最终成功分类提取了乔木林、灌木林、草地、耕地等9种地物,总体分类精度达到了88.26%。通过与只依靠地物光谱特性方法的提取结果对比可知,引入时序数据构建决策树的方法准确性显著提高,证明这种基于Sentinel-2时序数据和决策树思想的地物信息提取分类方法具有很大的实用性,可以为以后的自然资源变更调查工作提供参考。 展开更多
关键词 哨兵2号 时序数据 光谱特性 地物分类 决策树
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基于地表微波散射模型和SAR遥感数据的农田洪涝淹没区动态监测
16
作者 王芳 丁建闯 《华北科技学院学报》 2025年第1期85-94,共10页
农田洪涝淹没区的微波散射依赖于所使用雷达遥感图像的波长、入射角和极化等信息,洪区复杂地表散射特征可以通过地表微波散射模型来进行定量描述。本文利用多时相Sentinel-1遥感影像,解译2021年豫北地区洪灾过程中淹没农田、半淹没农田... 农田洪涝淹没区的微波散射依赖于所使用雷达遥感图像的波长、入射角和极化等信息,洪区复杂地表散射特征可以通过地表微波散射模型来进行定量描述。本文利用多时相Sentinel-1遥感影像,解译2021年豫北地区洪灾过程中淹没农田、半淹没农田、居民点建筑和开放水域的地表后向散射特征的动态变化。随后,章综述了农田洪涝淹没区和非淹没区微波散射模型的研究和应用现状,并基于改进的农作物一阶相干散射模型,模拟分析了水稻后向散射系数与植被高度、植被生物量的相关性,为农田洪涝淹没区微波散射模型的构建提供参考。 展开更多
关键词 洪水灾害 农田淹没区 植被微波散射模型 sentinel-1 二面角散射
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基于多源Sentinel数据的县域冬小麦种植面积提取 被引量：31
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作者 李长春 陈伟男 +3 位作者 王宇 马春艳 王艺琳 李亚聪 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期207-215,共9页
冬小麦是我国主要的粮食作物之一,及时准确地获取冬小麦种植面积对农业政策的制定具有重要意义。以河南省扶沟县为研究区域,以多生育期Sentinel-1A和Sentinel-2A/B遥感影像为数据源,构建光谱特征、植被特征和极化特征的多生育期数据集,... 冬小麦是我国主要的粮食作物之一,及时准确地获取冬小麦种植面积对农业政策的制定具有重要意义。以河南省扶沟县为研究区域,以多生育期Sentinel-1A和Sentinel-2A/B遥感影像为数据源,构建光谱特征、植被特征和极化特征的多生育期数据集,分析各类地物的特征曲线,采用随机森林算法对单生育期单传感器、单生育期多传感器、多生育期单传感器和多生育期多传感器的遥感影像进行精细分类,实现县域冬小麦制图。结果显示:单生育期的雷达影像无法满足制图要求,拔节期的总体精度最高,仅为62.9%,多生育期雷达影像分类精度达到81.9%,基本满足制图要求;单生育期的光学影像和融合影像在成熟期的精度最高,总体精度分别为93.4%和95.1%,Kappa系数分别为92.4%和94.8%,可以绘制较为精准的冬小麦分布图;多生育期融合影像绘制的扶沟县2019年冬小麦空间分布图,总体精度为96.8%,结果最优。研究结果表明融合的多生育期遥感影像可以为县域冬小麦种植面积的提取提供技术依据。 展开更多
关键词 冬小麦 种植面积 sentinel数据 生育期 融合影像 随机森林
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利用Sentinel-1 SAR数据及SBAS技术的大区域地表形变监测 被引量：15
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作者 张金盈 崔靓 +3 位作者 刘增珉 王新田 林琳 徐凤玲 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2020年第7期125-129,共5页
雷达干涉测量技术为地面沉降高精度快速准确监测提供了新的手段。对于数万平方千米的大范围地面沉降,要求测量手段不仅具备高精度,还要具备大范围同步测量的能力。为解决这一问题,本文提出了利用Sentinel-1数据结合SBAS技术的监测方法,... 雷达干涉测量技术为地面沉降高精度快速准确监测提供了新的手段。对于数万平方千米的大范围地面沉降,要求测量手段不仅具备高精度,还要具备大范围同步测量的能力。为解决这一问题,本文提出了利用Sentinel-1数据结合SBAS技术的监测方法,首先对黄河三角洲区域进行形变监测,然后利用CORS数据进行验证,最后对地面沉降的时空分布情况进行分析。该研究证明了采用该方法对大区域形变监测的适用性,为该区域沉降预防和治理提供了重要依据。 展开更多
关键词 短基线子集干涉技术 大区域 地表沉降 sentinel-1数据 精度分析
原文传递
基于Sentinel多源数据的农田地表土壤水分反演模型构建与验证 被引量：33
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作者 郭交 刘健 +1 位作者 宁纪锋 韩文霆 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第14期71-78,共8页
土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该文基于Sentinel-1和Sentinel-2多源遥感数据,利用Oh模型、支持... 土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该文基于Sentinel-1和Sentinel-2多源遥感数据,利用Oh模型、支持向量回归(support vector regression,SVR)和广义神经网络(generalized regression neural Network,GRNN)模型对土壤水分进行定量反演,以减小植被影响,提高反演精度。结果表明:通过水云模型去除植被影响后的Oh模型反演精度有所提高。加入不同植被指数的SVR和GRNN模型的反演效果总体优于Oh模型,基于SVR模型的多特征参数组合(双极化雷达后向散射系数、海拔高度、局部入射角、修改型土壤调整植被指数)反演效果最优,其测试集相关系数和均方根误差分别达到了0.903和0.015cm^3/cm^3,为利用多源遥感数据反演农田地表土壤水分提供了参考。 展开更多
关键词 土壤水分 模型 遥感 反演 多源数据 sentinel
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基于GEE云平台的小江流域泥石流迹地空间分布制图
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作者 宗慧琳 袁希平 +3 位作者 甘淑 杨明龙 吕杰 张晓伦 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第4期1045-1060,共16页
快速、准确、详尽调研泥石流孕灾区域的分布信息能够帮助了解、深刻认识泥石流分布范围、分布规律及成因,并进一步根据具体情况找到科学的监测、预测、预防和治理的技术手段,从而减少泥石流灾害带来的问题与损失。为寻求高效、高精度的... 快速、准确、详尽调研泥石流孕灾区域的分布信息能够帮助了解、深刻认识泥石流分布范围、分布规律及成因,并进一步根据具体情况找到科学的监测、预测、预防和治理的技术手段,从而减少泥石流灾害带来的问题与损失。为寻求高效、高精度的泥石流空间分布提取方法,以云南省小江流域作为研究区,利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台和随机森林算法,有效地提取了泥石流迹地的空间分布。首先利用2022年Sentinel-2影像及地形数据构建4类特征变量(光谱特征、指数特征、地形特征、纹理特征)作为特征集合,接着将随机森林特征变量重要性评分和J-M距离结合进行特征优选研究与分析,探讨了各个特征变量对泥石流迹地提取的重要性;最后设置不同特征组合形成6种不同的提取方案,对比分析6种试验方案提取泥石流迹地的精度,确定最优方案以提高识别精度。研究表明:(1)无论是否进行特征优选,加入地形特征变量的泥石流迹地提取精度均优于仅使用光学影像数据的精度,可见地形数据有利于泥石流迹地信息提取;(2)不同类型的特征变量对分类精度的影响不同,特征重要性评分由高到低的特征类型为地形特征、指数特征、纹理特征、光谱特征;(3)基于Sentinel-2光学影像和地形数据的多源数据构建多维特征变量并进行特征优选的试验方案6,提取到的2022年云南省小江流域泥石流迹地空间分布图最优,总体精度为94.95%,Kappa系数为0.94,泥石流迹地的制图精度为91.01%,用户精度为95.29%,该方案不仅提高了分类精度还有效降低了数据冗余。利用Google Earth Engine平台,光学遥感影像和地形数据相结合的多源数据以及随机森林算法,能够快速、准确、高效地制作较大范围地物覆盖复杂地区的泥石流迹地空间分布图,具有较大的应用潜力。 展开更多
关键词 泥石流区提取 特征优选 J-M距离 Google Earth Engine sentinel-2数据 随机森林 特征变量重要性
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