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国土资源遥感  2018, Vol. 30 Issue (3): 128-135    DOI: 10.6046/gtzyyg.2018.03.18
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Sentinel-2A卫星数据处理分析及在干旱河谷提取中的应用
杨斌, 李丹, 高桂胜, 陈财, 王磊
西南科技大学环境与资源学院,绵阳 621010
Processing analysis of Sentinel-2A data and application to arid valleys extraction
Bin YANG, Dan LI, Guisheng GAO, Cai CHEN, Lei WANG
College of Environment and Resource, Southwest University of Science and Technology, Mianyang 621010, China
全文: PDF(5952 KB)   HTML  
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摘要 

哨兵2A(Sentinel-2A)作为一颗新型光学遥感卫星,具有大宽幅、多光谱、高时空分辨率与免费共享等优点,已广为光学遥感应用领域关注。选取欧空局提供的Sentinel-2A遥感卫星数据,以四川省黑水河流域部分区域为研究区,通过对Sentinel-2A数据参数、组织形式、产品等级与格式分析,利用SNAP软件中sen2cor处理模块将L1C级别数据转换成L2A级别数据,分别获取研究区气溶胶厚度分布图、水汽分布图、场景分类图及植被生物量因子数据图层; 通过对生物物理量因子分析,利用研究区叶绿素含量生物量因子和数字高程模型,结合专家决策分类法提取出研究区内干旱河谷分布面积。研究结果表明,Sentinel-2A遥感卫星数据质量较好,丰富了遥感技术应用领域,其L2A级别数据将会对全球生态植被环境变化的监测与评价产生积极的应用价值。

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杨斌
李丹
高桂胜
陈财
王磊
关键词 哨兵2A植被生物量大气校正干旱河谷欧空局    
Abstract

As a new optical remote sensing satellite, Sentinel-2A has become a hot spot in optical remote sensing applications because it has wide bandwidth, multi-spectrum, high spatial-temporal resolution and free sharing. In this study, we chose Heishui River basin as the study area and selected Sentinel-2A satellite data from European Space Agency. The authors obtained aerosol optical data, water vapor data, scene classification data and biomass factor data through analysis of data arguments, organization form, product grade and data format by using the sen2cor processing module of SNAP. The distribution areas of arid valley in the study area were extracted by using the vegetation ecological index data and digital elevation model, combined with the expert decision classification method with the analyses of biophysical index data. The result shows that Sentinel-2A satellite data have good quality in that they enrich the application field of remote sensing technology greatly. L2A level data have more positive application value for the monitoring and evaluation of global ecological vegetation environment change.

Key wordsSentinel-2A    vegetation biophysical index    atmospheric correction    dry valleys    European Space Agency
收稿日期: 2016-11-19      出版日期: 2018-09-10
:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金项目“岷江上游干旱河谷区梯级水电开发对生态环境波动效应研究”(41201541);四川省教育厅青藏高原经济社会与文化发展研究中心项目“青藏高原东部多元民族文化空间格局演化特征研究——以岷江上游为例”(14sd0163);西南科技大学龙山学术人才科研支持计划青年学者研究项目(17LZX617)
作者简介: 杨 斌(1979-),男,博士,教授,硕士生导师,主要从事空间信息技术集成应用研究。Email: xjgis@126.com。
引用本文:   
杨斌, 李丹, 高桂胜, 陈财, 王磊. Sentinel-2A卫星数据处理分析及在干旱河谷提取中的应用[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(3): 128-135.
Bin YANG, Dan LI, Guisheng GAO, Cai CHEN, Lei WANG. Processing analysis of Sentinel-2A data and application to arid valleys extraction. Remote Sensing for Land & Resources, 2018, 30(3): 128-135.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2018.03.18      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2018/V30/I3/128
Landsat8(OLI传感器) Sentinel-2A (MSI传感器)
波段
波段
名称
波长范围/μm 空间分
辨率/m
辐射分
辨率/bit
时间分
辨率/d
幅宽/
km
波段
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名称
波长范围/μm 空间分
辨率/m
辐射分
辨率/bit
时间分
辨率/d
幅宽/
km
1 深蓝 0.433~0.453 30 1 深蓝 0.430~0.457 60
2 0.450~0.515 30 2 0.440~0.538 10
3 绿 0.525~0.600 30 3 绿 0.537~0.582 10
4 0.630~0.680 4 0.646~0.684 10
8 全色 0.500~0.680 15 5 红边1 0.694~0.713 20
5 近红外 0.845~0.885 30 6 红边2 0.731~0.749 20
9 卷云 1.360~1.390 30 12 16 185 7 红边3 0.769~0.797 20 12 10 290
6 短波红外 1.560~1.660 30 8 近红外 0.760~0.908 10
7 短波红外 2.100~2.300 30 8a 窄近红外 0.848~0.881 20
9 水汽波段 0.932~0.958 60
10 卷云 1.337~1.412 60
11 短波红外 1.539~1.682 20
12 短波红外 2.078~2.320 20
Tab.1  2种卫星数据主要参数对比
Fig.1  Sentinel-2A卫星数据波段分布
数据类型 说明
影像数据文件 利用JPEG2000影像压缩算法存储一系列瓦片数据,其中每个瓦片的单位面积为100 km2,瓦片数据经过了正射校正,瓦片数据中每个波段储存为单独的JPEG2000数据文件
影像数据辅助文件 影像数据的辐射特性、几何特性、影像内容特性及与影像内容有关的检测信息等(L1C级别基于L1B级别数据生成)
影像质量指标文件 主要包括正射校正参考指标和大气环境相关指标,其中正射校正参考指标包括地表影像处理参数(ground image processing parameter,GIPP)、数字高程模型(digital elevation model,DEM)和 地面参考信息(ground referenced information,GRI)数据,大气环境相关指标包括欧洲中期天气预报中心参数(臭氧层含量、水汽含量和地中海平面大气压力)
元数据信息 产品基础介绍及瓦片组合数据(数据获取时间、太阳高度角和方位角等,基于L1B级别数据生成)
Tab.2  L1C级别数据说明
Fig.2  研究区Sentinel-2A数据范围及其遥感影像
Fig.3  研究区L2A级别数据及相关信息分布
波段 最小值 最大值 平均值 标准差 第一主成分/%
B2 3 17 412 673.47 1 051.01 11.82
B3 5 16 179 817.98 964.32 10.84
B4 3 15 218 749.28 943.74 10.61
B5 0 15 388 1 084.49 897.18 10.09
B6 10 14 702 1 782.19 893.99 10.05
B7 38 14 141 1 952.12 895.17 10.06
B8 58 15 113 2 081.41 937.41 10.54
B8a 64 13 601 2 117.36 877.70 9.87
B11 65 8 674 1 771.34 761.93 8.57
B12 40 9 620 1 184.13 672.41 7.56
Tab.3  研究区影像L2A级别数据各波段基本特征统计值
Fig.4  典型地物光谱特征分析
Fig.5  研究区植被生物量因子数据分布
生物量 最小值 最大值 均值 标准差
LAI -0.521 1 15.231 0 1.051 8 0.457 6
FAPAR -1.615 3 0.910 7 0.321 2 0.190 1
CAB -75.971 8 328.030 1 43.433 4 22.758 7
CWC -0.360 8 0.447 2 0.022 9 0.032 7
FVC 0.000 0 0.951 1 0.303 4 0.155 1
NDVI -0.888 0 0.986 0 0.536 7 0.217 4
Tab.4  各植被生物量图像特征分析
Fig.6  决策树分类流程
Fig.7  干旱河谷提取分布
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