- 데이터 세트 제공
- 2007-01-01T00:00:00Z–2009-11-26T23:59:59Z
- 데이터 세트 출처
- Google/CNES
- 태그
설명
이 컬렉션은 브라질 전역의 SPOT 2, 4, 5 위성에서 2008년 전후에 촬영한 원시 다중 스펙트럼 이미지를 제공합니다. CNES에서 운영하는 이 미션은 지구 자원 관리를 위한 고해상도 광역 광학 이미지를 제공하도록 설계되었습니다. SPOT 2 및 4는 60km의 스와스에서 HRV 및 HRVIR '푸시브룸' 센서를 사용했습니다. SPOT 5는 개선된 10m 다중 스펙트럼 해상도를 제공하는 고해상도 기하학 (HRG) 기기를 도입했습니다. 이 원시 이미지 컬렉션은 브라질 산림법과 같은 맥락에서 과거 환경 분석에 사용할 수 있습니다. 2008년 브라질 산림 이미지 데이터 세트: 분석 기본 지도도 참고하세요.
MS_NC 컬렉션을 연결하여 이 컬렉션의 이미지에 클라우드 마스크를 추가할 수 있습니다. 아래 예를 참조하세요.
데이터 액세스
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대역
대역
픽셀 크기: 20m (모든 대역)
| 이름 | 단위 | 최소 | 최대 | 픽셀 크기 | 설명 |
|---|---|---|---|---|---|
G |
dn | 0* | 255* | 20미터 | 녹색 (0.50~0.59µm) |
R |
dn | 0* | 255* | 20미터 | 빨간색 (0.61~0.68µm) |
N |
dn | 0* | 255* | 20미터 | 근적외선 (NIR) (0.78~0.89µm) |
S |
dn | 0* | 255* | 20미터 | 단파 근적외선 SWIR (1.53~1.78µm). SPOT 4/5에서 사용 가능 |
이미지 속성
이미지 속성
| 이름 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
| cloud_cover | DOUBLE | 장면 전체 클라우드 커버리지 추정치 |
| grid_reference | STRING | K-J 그리드 참조는 명목 장면 중심을 식별합니다. 여기서 K는 SPOT 그리드 참조 시스템 (GRS)의 열이고 J는 행입니다. |
| high_quality | STRING | 모든 이미지에 대해 TRUE로 설정됩니다. |
| incidence_angle | DOUBLE | 입사각 |
| instrument | STRING | 이미징 기기 |
| job_id | STRING | 처리 작업의 고유 식별자를 나타내는 제공업체 설정 필드입니다. |
| nadir_lat | DOUBLE | 천저 위도 |
| nadir_lon | DOUBLE | 천저 경도 |
| pixel_size_meters | DOUBLE | 명목 척도 |
| processing_level | STRING | 적용된 방사 측정 및 기하학적 보정 수준을 나타냅니다. 가능한 값: 1A (방사 측정 전용) |
| product_id | STRING | 장면 식별자 |
| production_date | STRING | 처리 날짜 |
| satellite | STRING | 소스 위성: 'SPOT2', 'SPOT4' 또는 'SPOT5' |
| satellite_altitude | DOUBLE | 위성 궤도 고도 |
| sensor_gain_number | DOUBLE | 센서의 DN을 방사 휘도로 변환하는 보정 계수 |
| sensor_gain_value | DOUBLE | 센서의 DN을 방사 휘도로 변환하는 보정 계수 |
| software | 문자열 | 처리 소프트웨어 |
| source_id | STRING | Dataset_Sources/Source_Information/SOURCE_ID |
| sun_azimuth | DOUBLE | 태양 방위각 |
| sun_elevation | DOUBLE | 태양 고도 |
| viewing_angle | DOUBLE | 시야각 |
| G_bias | DOUBLE | 녹색 대역의 DN을 방사 휘도로 변환하는 보정 계수 |
| G_gain | DOUBLE | 녹색 대역의 DN을 방사 휘도로 변환하는 보정 계수 |
| G_irradiance | DOUBLE | 대역별 태양 복사 조도(녹색 대역의 TOA 반사율 계산에 필수) |
| N_bias | DOUBLE | 근적외선 대역의 DN을 방사 휘도로 변환하는 보정 계수 |
| N_gain | DOUBLE | 근적외선 대역의 DN을 방사 휘도로 변환하는 보정 계수 |
| N_irradiance | DOUBLE | 대역별 태양 복사 조도(근적외선 대역의 TOA 반사율 계산에 필수) |
| R_bias | DOUBLE | 빨간색 대역의 DN을 방사 휘도로 변환하는 보정 계수 |
| R_gain | DOUBLE | 빨간색 대역의 DN을 방사 휘도로 변환하는 보정 계수 |
| R_irradiance | DOUBLE | 대역별 태양 복사 조도(빨간색 대역의 TOA 반사율 계산에 필수) |
| S_bias | DOUBLE | 단파 적외선 대역의 DN을 방사 휘도로 변환하는 보정 계수 |
| S_gain | DOUBLE | 단파 적외선 대역의 DN을 방사 휘도로 변환하는 보정 계수 |
| S_irradiance | DOUBLE | 대역별 태양 복사 조도(단파 적외선 대역의 TOA 반사율 계산에 필수) |
이용약관
이용약관
이 데이터 세트의 사용에는 2008년 브라질 산림 이미지 데이터 세트 라이선스 계약이 적용되며 다음 저작자 표시가 필요합니다.
'Google LLC, Brazil Forest Imagery Dataset 2008 created from circa 2008 SPOT images acquired by CNES's Spot World Heritage Programme'
CNES SPOT World Heritage Programme (https://regards.cnes.fr/html/swh/Home-swh3.html)에서 제공하는 SPOT 위성의 수정된 이미지가 포함되어 있습니다.
Earth Engine으로 탐색
코드 편집기(JavaScript)
// To access this dataset, fill out the form: https://forms.gle/jQmCbWgarjENQBYz6 // SINGLE IMAGE VIEW // Load the multispectral collection. var msCol = ee.ImageCollection('AIRBUS/SPOT_2_4_5/BRAZIL/2007_2009/MS/V1'); // Filter for a specific satellite and region and get a sample image. var image = msCol.filter(ee.Filter.eq('satellite', 'SPOT5')) .filterBounds(ee.Geometry.Point([-51.5, -16.5])).first(); // Define visualization (false color: NIR, Red, Green). var visParams = { bands: ['N', 'R', 'G'], min: 20, max: 200 }; Map.centerObject(image, 11); Map.addLayer(image, visParams, 'SPOT 5 Original'); // APPLYING A CLOUD MASK // Load the companion MS_NC collection which includes a cloud mask band. var maskCol = ee.ImageCollection('AIRBUS/SPOT_2_4_5/BRAZIL/2007_2009/MS_NC/V1'); // Merge the mask band into the MS collection. var msWithMaskCol = msCol.linkCollection(maskCol, ['cloud_mask']); // Function to apply the mask and remove the mask band from the output var maskClouds = function(img) { var mask = img.select('cloud_mask'); // Identify bands to keep (everything except the cloud_mask itself). var bandsToKeep = img.bandNames().removeAll(['cloud_mask']); return img.updateMask(mask).select(bandsToKeep); }; // Map the function over the collection. var maskedCol = msWithMaskCol.map(maskClouds); // Get the same image but with the cloud mask applied. var maskedImage = maskedCol.filter( ee.Filter.eq('system:index', image.id())).first(); Map.addLayer(maskedImage, visParams, 'SPOT 5 Cloud Masked');