基于Sentinel-1和Sentinel-2进行的POPCorn可扩展人口地图 简介 Popcorn(人口普查数据)是一种人口测绘方法,旨在解决绘制精确人口地图的难题,尤其是在数据稀缺的地区。 Popcorn 仅使用全球免费提供的哨兵 1 号和哨兵 2 号卫星图像以及少量的人口普查总计数,其准确性超过了许多依赖高分辨率建筑物足迹的传统人口测绘方法。 ...
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…
简而言之,GEE中,sentinel-2主要三个数据集的不同版本的差别: L2A 2022年1月25日前后已经处理为一致:COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED,RGB图像如下图:2023年10月 L2A,2022年1月25号之后DN值移动了1000:COPERNICUS/S2_SR,RGB图像如下图:2023年10月 L1C 未经过大气校正,为大气表观反射率: COPERNICUS/S2,RGB图像如...
【GEE】获取Sentinel-2 1C与2A级影像,在GEE中,Sentinel-2影像集包含1C级和2A级数据。1C级数据是经过正射校正和几何精校正的大气表观反射率产品,没有进行大气校正。
有些同学发现在2022年的1C级影像中获取NDVI时,DN值基本上大了1000左右。原因是在 2022-01-25 之后,PROCESSING_BASELINE ‘04.00’ 或更高版本的 Sentinel-2 场景的 DN(值)范围移动了 1000。HARMONIZED 集合将新场景中的数据移动到与旧场景中相同的范...
1、数据集介绍 Cloud Score+是一款用于中高分辨率光学卫星图像的质量评估(QA)处理器。 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
Sentinel-2 User Handbook https://sentinel.esa.int/documents/247904/685211/Sentinel-2_User_Handbook 哨兵-2是一项宽幅、高分辨率、多光谱成像任务,支持哥白尼土地监测研究,包括监测植被、土壤和水覆盖,以及观测内陆水道和沿海地区。 哨兵-2的数据包含13个UINT16光谱带,代表TOA反射率,以10000米为尺度。详见Sentinel...
CloudSEN12数据集可用于多种应用，包括但不限于云层分类、云影识别、云覆盖度分析等。通过使用深度学习方法，如U-Net模型，可以从这些高分辨率的Sentinel-2图像中准确地识别和分类云层。数据集中的丰富信息为云和云影的语义理解提供了坚实的基础。获取CloudSEN12数据集的链接如下：短链：shorturl.at/cgjtz...
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...
在Sentinel-2数据集的命名规则中,除了时间标识,还包括产品级别的信息。这个级别信息是指数据经过多少个处理步骤得到的,根据处理的先后顺序,产品级别分为5级,其中L1C是最初的原始数据,L2A则是经过多项处理得到的最终产品。常常使用的级别是L1C和L2A。 1. L1C级别 L1C级别是原始数据级别,即未经处理的、未经矫正的数据...