sentinel_1.8.5.jar

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SENTINEL-1工具箱 SNAP的项目页面和哨兵工具箱可以在找到。 在这里，您将找到有关该应用程序用法的教程，一个论坛，您可以在其中提出问题以及许多其他有趣的事情。 从源代码构建S1TBX 下载并安装所需的构建工具 安装J2SE 1.8 JDK并相应地设置JAVA_HOME。 安装Maven并相应地设置MAVEN_HOME。 安装git 将$JAVA_HOME/bin和$MAVEN_HOME/bin到PATH。 将S1TBX源代码和相关存储库克隆到SNAP / git clone https://github.com/senbox-org/s1tbx.git git clone https://github.com/senbox-org/snap-desktop.git git clone https://github.com/senbox-org/snap-engine

昆明位于低纬度高海拔区域,海拔在2 000 m左右,为了分析利用INSAR技术提取昆明城区的DEM精度。文中利用升降轨模式下的sentinel-1A获取昆明区域DEM,然后通过相关系数值法和均值法分别对升降轨DEM进行数据融合,对两种融合方法得到的DEM进行对比,结果显示前者比后者得到DEM的精度高。再将相干系数法融合得到DEM与SRTM3 DEM在相同区域采用叠加分析的相减法得到高程异差图,最后由检查点法和剖面法分别对高程异差图进行精度分析。结果表明,融合DEM有效的消除雷达叠掩、透视收缩等引起的"空洞"现象,更好显示地面起伏和纹理特征。其高程异差值统计标准差为±29. 50 m,高程异差值的绝对值小于30 m的区域占84. 5%。

基于Snap和StaMPS对Sentinel-1 SLC数据进行PS-InSAR处理

SNAP处理Sentinel-1 IW SLC数据的详细指导，哨兵1号数据处理全英文版介绍详细，内容丰富希望能有所帮助

在EarthData下载Sentinel-1A卫星影像步骤，如标题的介绍，简单直接，对insar初学者有帮助

对于产量和质量而言，水都是农业生产中的重要组成部分。 尽管所有天气条件都是农业部门的驱动因素，但雨养农业中的降水是最局限的天气参数。 在作物的整个生长期或任何特定生长期中，水分亏缺可能持续发生。 光学遥感非常有用，但是在阴天时，它将变得毫无用处。 雷达穿透云层并通过反向散射数据收集信息。 从Landsat 8卫星数据中提取归一化植被指数（NDVI），并用于计算作物系数（Kc）。 FAO-Penman-Monteith方程用于计算参考蒸散量（ETo）。 NDVI和陆地表面温度（LST）是根据卫星数据计算得出的，并与气温测量值相结合，以估算作物水分胁迫指数（CWSI）。 然后，使用CWSI和潜在的作物蒸散量（ETc）来计算实际的蒸散量（ETa）。 使用SNAP软件校准了Sentinel-1雷达数据。 反向散射（dB）与CWSI之间的关系呈反比关系，R2高达0.82。

欧空局开发的哨兵一号工具箱，处理教程。 在2014年佛得角Fogo火山喷发中处理两个Sentinel-1 IW SLC产品

Sentinel-1.8.1.zip