RSEI 哨兵 GEE
时间: 2025-01-29 16:26:49 浏览: 95
### RSEI 遥感生态指数与哨兵卫星数据处理
#### 使用Google Earth Engine进行RSEI计算和哨兵卫星数据分析
在研究环境变化及其影响方面,遥感技术提供了强大的工具。特别是通过使用Google Earth Engine (GEE),可以高效地处理大规模的遥感数据集。对于特定的应用场景如生态环境评估,遥感生态指数(Remote Sensing Ecological Index, RSEI)是一个重要的指标。
RSEI综合考虑植被覆盖度、土壤湿度等多个因素来量化生态系统健康状况。为了构建这一指数,在GEE平台内通常会涉及到多源遥感影像的选择与预处理工作。其中,来自欧洲航天局(ESA)的哨兵系列卫星(Sentinel-1 和 Sentinel-2)因其高时间和空间分辨率而成为理想的数据源之一[^1]。
针对哨兵一号(Sentinel-1) SAR图像中存在的黑边现象,已有专门的技术手段予以解决。这些方法能够有效消除由不同波束交叠造成的视觉干扰,从而提高最终产品的质量[^3]。
下面给出一段Python代码示例,展示如何利用GEE API加载并初步处理Sentinel-2 MSI Level-2A产品:
```python
import ee
ee.Initialize()
def maskClouds(image):
qa = image.select('QA60')
cloudBitMask = 1 << 10;
cirrusBitMask = 1 << 11;
maskedImage = image.updateMask(qa.bitwiseAnd(cloudBitMask).eq(0)).updateMask(qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0))
return maskedImage.divide(10000)
collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR').filterDate('2020-01-01', '2020-12-31')\
.map(maskClouds)\
.median()
visualizationParameters = {'bands': ['B8','B4','B3'], 'min': 0,'max': 0.3}
Map.addLayer(collection.clip(geometry), visualizationParameters, "Median Composite")
```
此脚本实现了对云层遮挡像素点的有效屏蔽,并生成了一张基于中位数合成法得到的时间序列复合图。这对于后续开展更深入的研究非常有帮助。
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