Google Earth Engine——Landsat 4/5/7/8/9 +Sentinel-1数据融合分析（逐年数据融合导出）

本文主要是介绍Google Earth Engine——Landsat 4/5/7/8/9 +Sentinel-1数据融合分析（逐年数据融合导出），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

简介

Landsat和Sentinel-1是两种不同的遥感数据源，分别提供了不同的信息。Landsat是一种光学传感器，提供高分辨率的可见光和红外波段图像，适用于地表覆盖分类、土地利用变化监测等应用。Sentinel-1是一种合成孔径雷达（SAR）传感器，可以提供全天候、全天时、高分辨率的雷达图像，适用于地表形变监测、水体变化检测等应用。

将Landsat和Sentinel-1的数据进行融合可以获得更全面、准确的地表信息。具体的融合方法可以包括以下几个步骤：

1. 数据预处理：对Landsat和Sentinel-1数据进行预处理，如大气校正、辐射校正、去噪等。

2. 数据配准：将Landsat和Sentinel-1的图像进行配准，确保两个数据源的空间对齐。

3. 数据融合：将配准后的Landsat和Sentinel-1图像进行融合。常用的融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等。

4. 数据分析：对融合后的数据进行分析和应用。可以利用融合后的数据进行地表覆盖分类、土地利用变化监测、地表形变监测、水体变化检测等应用。

需要注意的是，Landsat和Sentinel-1的数据融合并不是简单地将两种数据拼接在一起，而是通过适当的融合方法将它们的优势结合起来，从而提取出更多有用的地表信息。具体的融合方法需要根据具体的研究目标和数据特点进行选择。