'RGB');//设置显示样式:color代表边界颜色;fillcolor代表填充颜色varstyling={color:'red',fillColor:'00000000'}//FH就是矢量边界,这里可以不用管Map.addLayer(district.style(styling),{},"FH");varIMAGE= dataset.mosaic();//下载数据Export.image.toDrive({image:IMAGE,description:'Sentinel2',scale:30,...
本文所使用的数据集为Sentinel-2 L2A产品,该产品已经由欧空局预先进行了辐射定标、大气校正等预处理,因此数据反映的是地表的反射率信息,下载后无须进行后续处理即可使用,该数据在遥感图像分类领域应用十分广泛。另外在Sentinel-2系列的多光谱产品中,还有一种未进行预处理的数据,即Sentinel-2 L1C数据。该数据主要反映...
数据集(Data Sets)选择中可根据自己需求确定相应数据集 这里选择的是Landsat系列。你可以看到我确定的是Landsat Collection 2 Level-2数据集,只是示例。但如果你做的话建议不要下载此数据集下面的数据,因为后续操作很麻烦 所以建议下载Landsat Collection 2 Level-1或者其它Landsat系列数据集下面的数据 附加条件(Additiona...
随后,在弹出的窗口中,按照我们的需求,调整所需下载数据的成像时间、卫星类型、数据级别、云量等信息。其中,因为我们需要下载Sentinel-2的2级产品,因此就选中“Mission: Sentinel-2”这一卫星,且在“Product Type”中选中S2MSI2A;这个选项就表示我们将要下载L2A级的Sentinel-2数据产品。此外,需要在右侧的地图中,通过鼠...
Sentinel-2: Cloud Probability 数据集的每个像素都有一个云概率值,范围为 0 到 1。值为 0 表示该像素是云,值为 1 表示该像素是非云。 Sentinel-2: Cloud Probability 数据集可用于以下应用: 去除云遮挡,以便更好地观察地表特征。 估计云覆盖率。
从ESA 的 Sentinel-2 数据集。 以下是 Sentinel-2: Cloud Probability 数据集的一些技术细节: 数据集提供 13 个波段的云概率值。 数据集的空间分辨率为 10 米。 数据集的时间分辨率为 5 天。 Sentinel-2: Cloud Probability 数据集是一项重要的资源,可用于处理 Sentinel-2 图像。该数据集可用于提高 Sentinel-...
数据简介: 哨兵2号(Sentinel-2)卫星是高分辨率多光谱成像卫星,携带一枚多光谱成像仪(MSI),分为2A和2B两颗卫星,其中一颗卫星的重访周期为10天,两颗互补,重访周期为5天,主要用于包括陆地植被、土壤以及水资源、内河水道和沿海区在内的全球陆地观测。Sentinel-2_MSI_L2A数据集中的数据为L2A级产品数据,是经过大气校正...
哨兵2号卫星(Sentinel-2_MSI_L1C)数据集 【摘要】 数据名称:Sentinel-2_MSI_L1C数据来源:Copernicus时空范围:2022年10月-2023年1月空间范围:全国数据简介:哨兵2号(Sentinel-2)卫星是高分辨率多光谱成像卫星,携带一枚多光谱成像仪(MSI),分为2A和2B两颗卫星,其中一颗卫星的重访周期为10天,两颗互补,重访周期为5...
Sentinel-2_MSI_L2A数据集是由欧洲空间局(European Space Agency, ESA)开发和维护的一个遥感数据集。该数据集由Sentinel-2卫星获取,提供了一系列高分辨率的多光谱图像,可用于地表覆盖分类、土地利用和土地覆盖监测、环境变化监测等应用。 Sentinel-2_MSI_L2A数据集的核心是由Sentinel-2卫星获取的多光谱图像。Sentinel...
Cloud Score+ S2_HARMONIZED数据集是由协调后的Sentinel-2 L1C收集产生的。 Cloud Score+输出可用于识别相对清晰的像素,并有效地从L1C(TOA)或L2A(SR)图像中去除云和云阴影。 Cloud Score+ S2_HARMONIZED数据集包括两个QA波段,cs和cs_cdf,它们都在0到1之间的连续尺度上对单个像素相对于表面可见性的可用性进行分级...