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基于Sentinel-2影像的鄱阳湖大气校正方法适用性评价 被引量:6
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作者 李海翠 况润元 宋子豪 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2021年第4期108-119,共12页
随着水色遥感技术逐步应用于内陆浑浊水体,大气校正成为水色遥感中最关键的一步。文章以“哨兵二号”卫星(Sentinel-2)数据为基础,采用Sen2cor、6S、FLAASH、ACOLITE和QUAC五种大气校正方法对鄱阳湖水体进行大气校正研究,结合实测水体... 随着水色遥感技术逐步应用于内陆浑浊水体,大气校正成为水色遥感中最关键的一步。文章以“哨兵二号”卫星(Sentinel-2)数据为基础,采用Sen2cor、6S、FLAASH、ACOLITE和QUAC五种大气校正方法对鄱阳湖水体进行大气校正研究,结合实测水体反射率对不同校正结果进行精度验证分析。从整体对比结果来看,经过校正后的反射率曲线与实测光谱曲线的变化趋势基本一致,具有较高的拟合度,其中Sen2cor方法整体精度最高,依次是FLAASH、6S、ACOLITE和QUAC。对比单波段校正精度,Sen2cor在490nm和560nm波段表现最好,在665nm和705nm波段,6S、ACOLITE和Sen2cor效果较好,平均相对误差均在13%以内,而在842nm和865nm波段,除FLAASH算法表现相对较好以外,其他四种方法表现均较差,其中QUAC算法在所有波段的校正效果表现最差。结果表明,这五种大气校正方法均使水体影像品质得到了提高,增加了可用性,该结果可为其他类似Ⅱ类水体大气校正研究提供参考。 展开更多
关键词 遥感反射率 大气校正 辐射传输模型 鄱阳湖 哨兵二号卫星 遥感应用
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基于Sentinel-2影像的四川木里森林火灾监测 被引量:4
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作者 李天驰 杨福芹 卢燕 《南方林业科学》 2020年第6期49-53,共5页
快速、准确地获取森林火场信息,对林业管理、火场施救等具有重要意义。本文获取了四川省木里藏族自治县2020年3月30日森林火灾当日、2019年12月1日及2020年4月14日森林火灾发生前后的Sentinel-2卫星影像图,对影像进行波段合成,并计算燃... 快速、准确地获取森林火场信息,对林业管理、火场施救等具有重要意义。本文获取了四川省木里藏族自治县2020年3月30日森林火灾当日、2019年12月1日及2020年4月14日森林火灾发生前后的Sentinel-2卫星影像图,对影像进行波段合成,并计算燃烧指数和大气修正植被指数,最后利用遥感动态监测法对火灾发生后森林受损情况进行简要分析。结果表明,Sentinel-2卫星的近红外、短波红外波段可用于检测火点,燃烧指数BAI、NBR等能较为直观地显示火灾区域,大气修正植被指数ARVI能显示森林受损情况。火灾发生后轻度受损区域面积最大,中度受损区域面积最小,受损分析影像能为后续林业植被恢复及森林火灾预防提供有效的技术方法。 展开更多
关键词 遥感 哨兵二号卫星 大气修正植被指数 燃烧指数 森林火灾
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欧空局哨兵卫星Sentinel-2A/B数据特征及应用前景分析 被引量:58
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作者 田颖 陈卓奇 +2 位作者 惠凤鸣 程晓 欧阳伦曦 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期57-65,共9页
Sentinel-2A/B卫星是欧空局哥白尼计划中发射的第2组卫星,其搭载的MSI载荷延续并扩展了Landsat系列卫星和SPOT系列卫星的对地观测任务.介绍了Sentinel-2A/B卫星,并对Sentinel-2A/B、Landsat-8、SPOT-6、环境-1B、资源三号及高分二号卫... Sentinel-2A/B卫星是欧空局哥白尼计划中发射的第2组卫星,其搭载的MSI载荷延续并扩展了Landsat系列卫星和SPOT系列卫星的对地观测任务.介绍了Sentinel-2A/B卫星,并对Sentinel-2A/B、Landsat-8、SPOT-6、环境-1B、资源三号及高分二号卫星进行性能对比分析.描述了不同级别数据产品的特点及配套软件SNAP,分析了Sentinel-2A/B卫星在陆地监测、灾害支援、气候环境监测以及海洋与极地监测等方面的实际应用前景. 展开更多
关键词 哨兵二号卫星 性能对比 数据产品 SNAP软件
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全球地表覆盖数据辅助多源影像融合提取城市不透水面
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作者 霍嘉婷 赵展 朱秀丽 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第2期19-25,共7页
本文提出了一种利用GlobeLand30数据辅助多源数据融合进行城市不透水面自动提取的方法。首先基于波段映射和小波变换的影像融合方法,融合哨兵二号和高分二号影像,获得同时具有较高空间分辨率和光谱分辨率的融合影像,其具有丰富的光谱特... 本文提出了一种利用GlobeLand30数据辅助多源数据融合进行城市不透水面自动提取的方法。首先基于波段映射和小波变换的影像融合方法,融合哨兵二号和高分二号影像,获得同时具有较高空间分辨率和光谱分辨率的融合影像,其具有丰富的光谱特征和空间特征,有利于提升复杂城市区域的不透水面和非不透水面区分能力。然后利用GlobeLand30数据的类别信息自动获取初始分类样本,基于融合影像的丰富光谱信息构建多种植被指数、水体指数和建成区指数,对初始分类样本进行优化。最后利用优化后的训练样本,使用光谱、地物指数等特征训练分类器,实现城市不透水面的自动准确提取。本文以济南市2019年的高分二号和哨兵二号影像为试验数据,在时相、分辨率与影像均不同的GlobeLand30全球地表覆盖数据辅助下获得了总体精度优于92%的不透水面提取结果,验证了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 GlobeLand30地表覆盖数据 高分二号卫星 哨兵二号卫星 影像融合 不透水面提取
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