东京工业大学——通过多源卫星数据融合加强地表水监测 | MDPI Remote Sensing

本文由东京工业大学的Alexis Declaro和Shinjiro Kanae教授研究，探讨了通过融合Landsat-8/9、Sentinel-2和Sentinel-1 SAR卫星数据来增强地表水监测的可行性。研究目的在于克服单一卫星数据在重访周期和云敏感性上的限制，通过数据融合提高监测频率和准确性。研究结果表明，光学卫星Landsat-8/9和Sentinel-2的融合效果显著，但在与Sentinel-1 SAR数据融合时，尤其是在植被环境中，效果较差。研究建议未来应探索更高级的阈值算法和深度学习方法以提高数据融合的效果。