遥感技术基于Google Earth Engine的Sentinel-1SAR数据多视与斑点滤波处理分析：以犹他州盐湖县为例

遥感图像的多视和斑点滤波，说实话，以前用传统工具做这些操作又慢又繁琐，参数还一堆。现在有了Google Earth Engine配合RadGEEToolbox，感觉顺手多了，尤其是在Sentinel-1 SAR数据的时候，效率真的提升不少。

这份文档讲得挺清楚的，从GEE 环境初始化开始，到图像筛选、单位转换、裁剪掩膜，再到后面的multilooking和speckle filtering，一步一步来，适合有点基础的你照着实操一遍。是在盐湖县这样区域范围较大的场景下，效果挺。

多视这块，说白了就是让图像“稳一点”，看着没那么毛躁。斑点滤波呢，就是专门搞定雷达图像里那种密密麻麻的噪声，用完之后图像干净不少，而且还能保持空间细节，不会糊成一团。

的时间合成图和地图可视化部分也还蛮实用的，适合做时间序列。你如果刚好在做 SAR 时序数据、地表动态监测这一类项目，照着这个流程走一遍，熟了之后你会发现多雷达数据的套路其实都差不多。

哦对了，建议你提前装好geemap这些 Python 库，这样在 GEE 交互过程中可视化部分才不会卡壳。还有几个相关资料我放在下面了，有源码有教程，感兴趣可以顺手收藏一波：

• Google Earth Engine 教程源码
• GEE 学习教程.pdf
• 用于减少 SAR 图像斑点的引导图像滤波
• SNAPSentinel-1 IW SLC 数据

如果你最近在做 SAR 影像的降噪或时序，是基于 GEE 的那种，建议你抽空看看这个文档，动手试一下，不难上手，关键是省心。