企业官网建设流程全解析

湿地地物具有显著的时间变化特征，因此开展湿地分类研究需要充分挖掘其时间序列信息。为此，我系统梳理了相关时序分析方法，并将核心处理流程封装为可调用的API接口。

时间序列合成与时序线性插值

哨兵影像虽然通过星座组网和倾斜观测技术可实现5天重访周期，但GEE平台提供的数据仍难以满足基于旬、周尺度的物候监测需求，因此需要进行多时间间隔的影像序列合成。

这里用的是时序线性插值来填补缺失数据：

其中与分别表示待插值影像前后最近的影像，、和分别对应前后影像和待插值影像的时间戳。

封装的函数为S1SeriesComposite和S2SeriesComposite，对应哨兵1与哨兵2影像。

此外，还添加了常用遥感指数/波段组合方式：

S2：

• 哨兵2原有波段B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7、B8、B8A、B9、B10、B11、B12

• NDVI：归一化差分植被指数

• NDWI：归一化差分水体指数

• MNDWI：改进归一化差异水体指数

• LSWI：陆表水体指数

S1_GRD：

• VV：VV极化
• VH：VH极化
• angle：入射角
• VV_over_VH：VV与VH的比值
• VV_minus_VH：VV与VH的差值

S1SeriesComposite

参数

• roi：ee.FeatureCo