内容概要：本文详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 进行Sentinel-2卫星数据处理与分类的全流程。首先，通过筛选特定区域（AOI）、时间范围和云覆盖度的数据，去除云层和阴影干扰，并计算云掩膜后的图像中值以提高质量。接着，对图像进行分割并选取关键波段和聚类信息，准备训练数据集，包括多种地表覆盖类型（如非正式定居点、植被、裸地、水体等）。然后，使用随机森林算法训练分类器，并对分割后的图像进行分类。此外，还进行了像素级别的分类作为对比。最后，将分类结果导出到Google Drive，并评估了模型的训练和验证精度。 适合人群：遥感数据分析人员、地理信息系统（GIS）从业者以及对地球观测数据处理感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①掌握Sentinel-2数据的预处理方法，如去云、降噪等；②学习基于GEE平台的地物分类流程，包括样本准备、模型训练、结果评估等；③理解不同级别（对象级与像素级）分类的区别及其应用场景。 其他说明：本教程侧重于实际操作步骤，提供了完整的Python代码示例，帮助读者快速上手GEE平台上的遥感影像处理任务。同时，通过比较对象级和像素级分类的效果，可以更好地选择合适的分类方法。

内容概要：本文旨在分析慕尼黑特蕾西恩维斯地区在2023年和2024年不同时间段（包括 Oktoberfest 期间）的地表温度（LST），以研究城市热岛效应。文中通过 Landsat 9 和 Sentinel-2 卫星影像数据，利用 Split-Window 算法计算 LST，并进行归一化处理和差异分析。此外，还计算了 NDVI、NDBI、NDWI 和 Albedo 等指数，并进行了土地覆盖分类。为了提高分辨率，采用了随机森林算法对 LST 数据进行降尺度处理。最后，通过统计分析和散点图验证了降尺度结果的有效性。 适合人群：具备一定遥感和地理信息系统（GIS）基础知识的研究人员和技术人员，尤其是对城市热岛效应和地表温度分析感兴趣的学者。 使用场景及目标：①分析特定区域（如 Oktoberfest 场地）在不同时间段的地表温度变化；②评估城市热岛效应的影响；③通过降尺度技术提高 LST 数据的空间分辨率；④验证降尺度方法的准确性。 阅读建议：此资源涉及多种遥感数据处理技术和算法，建议读者在阅读时结合实际案例进行实践操作，并重点关注代码实现和结果验证部分。同时，建议读者熟悉 Python 或 JavaScript 编程语言，以及 Google Earth Engine 平台的基本操作。

直接可使用

在新疆巴楚县进行棉花产量预测的研究是一项涉及利用时间序列的Sentinel-2遥感数据的先进方法。研究旨在通过分析棉花吐絮期独特的冠层特征，构建新的棉铃指数（CBI），利用这一指标可以更准确地监测和预测棉花产量。研究方法包括采用随机森林（Radom Forest, RF）等监督分类器对Sentinel-2A影像进行分类，并确定棉花区域提取的最优特征。影像分类技术的选择包括随机森林模型、支持向量机（SVM）、最大似然法等，旨在比较不同分类方法的效果，以选择对棉花区域识别效果最佳的技术。 研究过程中，选取对棉花检测有利的光谱指数如NDVI（归一化植被指数）、DVI（差值植被指数）、RVI（比率植被指数）等，并对Sentinel-2A影像的光谱波段进行光谱分析，特别关注9-11月吐絮期突出的光谱波段。使用这些波段构建棉铃指数，用于棉花区域的精准识别和监测。研究中还提到，通过比较吐絮期与其他生育期棉铃指数的精度，进一步验证了棉铃指数在吐絮期的应用效果最佳。同时，精度评价指标如kappa、总体精度、用户精度也被用于评估不同分类方法的性能。 为了实现棉花种植区域的精准识别，研究采用了图像阈值分割方法。结合棉铃指数，研究者对吐絮期9-11月的棉花进行每半个月的阈值提取，最后合成棉花区域图。此方法能够观察到棉花随时间变化的开花情况，从而提高产量预测的精度。研究还计划进行2017-2023年的相关性分析，绘制棉花分布图，与统计数据进行比较，以验证预测模型的准确性。 在棉花产量预测方面，研究方案提出构建基于偏最小二乘回归模型（PLSR）的棉花产量预测模型。此模型将基于不同生育时期的棉花产量数据构建，并用于确定棉花估产的最佳时期。研究方案还建议利用无人机遥感技术等其他遥感数据源，以提高产量预测的准确性。 整体而言，这项研究是应用遥感技术于农业领域，特别是针对棉花产量预测的一次深入探索。通过时间序列遥感数据分析，结合先进的图像处理和机器学习技术，研究者能够更有效地监测作物生长，预测产量，从而为农业生产提供科学的决策支持。

关于我的文章《组态王加密锁识别不到/授权失败/已过期》，用于更换的加密锁驱动7.6.8版本

之前以往用来下载哨兵数据的哥白尼开放中心要停运了，配套的API也用不了了。本代码能从新版哥白尼数据空间生态系统批量下载哨兵数据（Sentinel-2 MSI Sentinel-3 OLCI），卫星宫中号——“海研人” 后台回复“哨兵”直接领，别在CSDN上下。拉吉玩意。

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彩虹圣天诺狗(Sentinel) 加密狗工具 复制程序

1. 博客参考地址 https://blog.csdn.net/yang134679/article/details/128745753?spm=1001.2014.3001.5501 2. sentinel-dashboard 1.8.6 3. 以nacos为持久化数据源的配置方案

sentinel_1.8.5.jar