GEE 训练教程——ALOS PALSAR 和 Sentinel-2 数据，主要用于计算和可视化不同时间段内的合成孔径雷达 (SAR) 图像和光学图像

最新推荐文章于 2025-02-23 06:45:00 发布
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分类专栏： GEE教程训练 文章标签： sentinel gee JavaScript sar 可视化 alos palsar
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简介

JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/SAR数据

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median()

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简介

GEE 训练教程——ALOS PALSAR 和 Sentinel-2 数据，主要用于计算和可视化不同时间段内的合成孔径雷达 (SAR) 图像和光学图像

JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/SAR数据

JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/SAR数据是指由日本宇航局（JAXA）的ALOS卫星通过PALSAR雷达传感器获取的每年的SAR（合成孔径雷达）数据。

SAR数据是利用雷达技术获取地表信息的一种遥感数据。它利用雷达波束向地表发送脉冲，并接收回波信号，通过分析回波信号的相位和振幅，可以获得地表的形貌、反射率、纹理等信息。

ALOS卫星搭载的PALSAR雷达是一种具有合成孔径雷达技术的主动遥感传感器。它具有高分辨率、全天候、全天时的观测能力，可以获取地表的微小变化和细节信息。

JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/SAR数据是每年获取的SAR数据，在时间上覆盖了多年的观测。这些数据可以用于地表变化监测、土地利用分类、森林覆盖估计、水文监测等应用领域。

使用这些数据可以对地表进行定量分析和监测，为自然资源管理、环境保护、城市规划等决策提供可靠的数据支持。

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### 使用 Sentinel-1 和 Sentinel-2 数据进行土地覆盖变化监测 #### 方法概述 土地覆盖变化监测可以通过综合使用 Sentinel-1 的雷达数据和 Sentinel-2 的光学数据来实现。这种方法的优势在于，Sentinel-1 提供全天候、全天气的数据采集能力，而 Sentinel-2 则提供了高分辨率的多光谱图像，能够捕捉详细的地表特征。 以下是具体方法： #### 数据准备 为了进行土地覆盖变化分析，需要获取 Sentinel-1 和 Sentinel-2 的原始数据。这些数据可以从 Google Earth Engine (GEE) 或 Copernicus Open Access Hub 下载[^1]。对于时间序列分析，建议选择多个时间段内的数据以观察长期趋势。 #### 预处理步骤 预处理阶段包括校正大气效应、辐射定标以及几何配准等操作。针对 Sentinel-1 数据，通常还需要去噪和地形校正；而对于 Sentinel-2，则需执行云检测并去除云层影响的部分像素[^2]。 #### 特征提取 基于 Sentinel-2 可计算多种植被指数如 NDVI（归一化差分植被指数）、NDWI（归一化差分水体指数），用于区分不同类型的表面覆盖物。另一方面，由于微波信号穿透能力强的特点，Sentinel-1 VH/VV 后向散射系数可以反映土壤湿度状况或者建筑结构密度的变化情况[^3]。 #### 时间序列分析 构建长时间跨度的时间序列模型可以帮助识别季节性波动之外的土地用途转变现象。例如，在森林砍伐区域可能会发现先是从较高的NDVI值下降到接近零甚至负数区间再逐渐回升的过程；而在城市扩张过程中则可能看到建筑物增加引起后向散射强度增大的迹象。 #### 结果验证与解释 最后一步是对分类结果进行精度评估并与实地调查资料对比确认其准确性。这一步骤非常重要因为它直接影响最终决策制定的质量。 ```python import ee # 初始化 GEE ee.Initialize() # 加载 Sentinel-1 和 Sentinel-2 图像集合 s1 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD') s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2') # 定义研究区范围 roi = ee.Geometry.Rectangle([longitude_min, latitude_min, longitude_max, latitude_max]) # 过滤时间和地理条件下的 S1 和 S2 数据 filtered_s1 = s1.filterBounds(roi).filterDate('start_date', 'end_date') filtered_s2 = s2.filterBounds(roi).filterDate('start_date', 'end_date').filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', cloud_threshold)) # 计算 NDVI 和其他指标... ndvi = filtered_s2.map(lambda image: image.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('NDVI')) # 显示或导出结果 Map.addLayer(ndvi.mean(), {'min': -1, 'max': 1}, 'Average NDVI') ```
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