GEE哨兵1号数据下载冠层高度反演
时间: 2025-06-12 13:59:04 浏览: 27
### 使用 Google Earth Engine (GEE) 下载哨兵1号(Sentinel-1) SAR 数据并实现冠层高度反演
#### 1. 哨兵1号数据概述
哨兵1号卫星提供多种模式和分辨率的合成孔径雷达(SAR)数据,这些数据可以通过 GEE 获得。GEE 提供的预处理流程包括辐射校正、几何校正以及多视处理等操作[^4]。
#### 2. 数据筛选与准备
为了确保数据分析的一致性和准确性,在使用 GEE 处理 Sentinel-1 数据前需完成以下步骤:
- **选择合适的模式**:通常情况下,条带扫描模式(IW – Interferometric Wide Swath mode)适用于大面积覆盖的应用场景。
- **产品类型的选择**:对于冠层高度反演任务,建议选用 GRD(Ground Range Detected)产品而非 SLC(Single Look Complex),因为前者已经过地理编码和重采样处理,便于后续分析[^3]。
#### 3. 利用 GEE 编程接口加载数据
以下是基于 Python 的代码示例来展示如何从 GEE 加载 Sentinel-1 数据:
```python
import ee
ee.Initialize()
# 定义感兴趣区域(AOI)
aoi = ee.Geometry.Rectangle([lon_min, lat_min, lon_max, lat_max])
# 创建时间范围对象
start_date = 'YYYY-MM-DD'
end_date = 'YYYY-MM-DD'
# 导入Sentinel-1影像集合
collection = (
ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD')
.filterDate(start_date, end_date) # 时间过滤器
.filterBounds(aoi) # 地理边界过滤器
.filter(ee.Filter.listContains('transmitterReceiverPolarisation', 'VV')) # 极化方式(VV,VH...)
.filter(ee.Filter.eq('instrumentMode', 'IW')) # 条带扫描模式(IW)
)
print(collection.size().getInfo()) # 输出符合条件的影像数量
```
此脚本定义了一个矩形 AOI 和日期区间,并应用了一系列条件以缩小搜索结果至所需的具体配置下[^1]。
#### 4. 预处理阶段
在实际执行冠层高度建模之前还需要做一系列准备工作,比如去除阴影效应、地形矫正和平滑滤波等。这里给出一个简单的去噪方法——leeSigma Speckle Filter 实现方案:
```javascript
// JavaScript Code Example within GEE Interface
var filteredImage = image.focalLee({
radius: 3,
units: 'pixels',
});
Map.addLayer(filteredImage, {min:-25,max:0}, 'Filtered Image');
```
以上片段展示了如何运用内置函数 `focalLee` 对单张图片实施 Lee Sigma 滤镜降噪效果[^2]。
#### 5. 冠层高度模型构建
最后一步涉及建立回归方程式或者机器学习算法预测植被的高度信息。这可能依赖于回波强度特征与其他辅助变量之间的关系研究得出结论。
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