Sentinel-1 SAR GRD: C-band Synthetic Aperture Radar Ground Range Detected, log scaling

COPERNICUS/S1_GRD
数据集可用时间
2014-10-03T00:00:00Z–2026-10-27T11:06:59Z
数据集提供方
Earth Engine 代码段
ee.ImageCollection("COPERNICUS/S1_GRD")
重访周期
6 天
标记
backscatter copernicus esa eu polarization radar sar satellite-imagery sentinel

说明

哨兵 1 号任务提供来自双极化 C 波段合成孔径雷达 (SAR) 仪器的数据,频率为 5.405GHz(C 波段)。此集合包含 S1 地面范围检测 (GRD) 场景,这些场景使用 Sentinel-1 工具箱进行处理,以生成经过校准和正射校正的产品。该合集每天都会更新。新资产会在发布后的两天内提取。

此集合包含所有 GRD 场景。每个场景都有 3 种分辨率(10、25 或 40 米)、4 种波段组合(对应于场景极化)和 3 种仪器模式。在镶嵌上下文中使用该集合可能需要过滤到一组同质的波段和参数。如需详细了解集合的使用和预处理,请参阅这篇文章。每个场景包含 4 个可能的极化波段中的 1 个或 2 个,具体取决于仪器的极化设置。可能的组合包括单频段 VV、单频段 HH、双频段 VV+VH 和双频段 HH+HV:

  1. VV:单同极化,垂直发射/垂直接收
  2. HH:单同极化,水平发射/水平接收
  3. VV + VH:双频段交叉极化,垂直发射/水平接收
  4. HH + HV:双频段交叉极化,水平发射/垂直接收

每个场景还包含一个额外的“角度”波段,其中包含每个点上椭球体的近似入射角(以度为单位)。此波段是通过对每个资产提供的“geolocationGridPoint”网格化字段的“incidenceAngle”属性进行插值生成的。

每个场景都使用 Sentinel-1 Toolbox 通过以下步骤进行了预处理:

  1. 热噪声消除
  2. 辐射校准
  3. 使用 SRTM 30 或 ASTER DEM 对纬度大于 60 度的区域进行地形校正,这些区域无法使用 SRTM。 最终经过地形校正的值通过对数缩放 (10*log10(x)) 转换为分贝。

如需详细了解这些预处理步骤,请参阅 Sentinel-1 预处理文章。如需进一步了解如何使用 Sentinel-1 图像,请参阅 Guido Lemoine 的 SAR 基础知识教程和 Mort Canty 的 SAR 变化检测教程。

此集合是实时计算的。如果您想使用具有原始功率值的基础集合(更新速度更快),请参阅 COPERNICUS/S1_GRD_FLOAT。

对于有兴趣自行处理的用户,可以从 gs://earth-engine-public-requester-pays/sentinel1/GRD 下载从 ESA 获取的未经处理的 S1 GRD 场景,以及 gs://earth-engine-public-requester-pays/sentinel1/AUX 中相应的轨道文件(恢复和精确)。未处理的数据也会在 BigQuery 表 earth-engine-public-data.geo_index.sentinel1_index 中编入索引。表中的每一行都包含一个 S1 GRD 产品的相关信息,包括产品标识符、数据获取标识符、获取时间、经纬度边界以及产品数据在 gs://earth-engine-public-requester-pays/sentinel1/GRD 中的路径。

频段

波段

像素尺寸:因设备而异

名称 单位 最小值 最大值 像素大小 说明
HH 分贝 -50* 1* 10 米

单同极化,水平发射/水平接收

HV 分贝 -50* 1* 10 米

双频段交叉极化、水平发射/垂直接收

VV 分贝 -50* 1* 10 米

单同极化,垂直发射/垂直接收

VH 分贝 -50* 1* 10 米

双频段交叉极化,垂直发射/水平接收

angle deg 0* 90* 20000 米

椭球体的近似入射角

* 预估的最小值或最大值

图片属性

图像属性

名称 类型 说明
GRD_Post_Processing_facility_country STRING

设施所在国家/地区的名称。此元素可在 IPF 中进行配置。

GRD_Post_Processing_facility_name STRING

执行加工步骤的设施的名称。此元素可在 IPF 中进行配置。

GRD_Post_Processing_facility_organisation STRING

负责该设施的组织名称。 此元素可在 IPF 中进行配置。

GRD_Post_Processing_facility_site STRING

设施的地理位置。此元素可在 IPF 中进行配置。

GRD_Post_Processing_software_name STRING

软件名称。

GRD_Post_Processing_software_version STRING

软件版本标识。

GRD_Post_Processing_start 双精度

处理开始时间。

GRD_Post_Processing_stop 双精度

处理停止时间。

SLC_Processing_facility_country STRING

设施所在国家/地区的名称。 此元素可在 IPF 中进行配置。

SLC_Processing_facility_name STRING

执行加工步骤的设施的名称。此元素可在 IPF 中进行配置。

SLC_Processing_facility_organisation STRING

负责该设施的组织名称。 此元素可在 IPF 中进行配置。

SLC_Processing_facility_site STRING

设施的地理位置。此元素可在 IPF 中进行配置。

SLC_Processing_software_name STRING

软件名称。

SLC_Processing_software_version STRING

软件版本标识。

SLC_Processing_start 双精度

处理开始时间。

SLC_Processing_stop 双精度

处理停止时间。

S1TBX_Calibration_Operator_version STRING

Sentinel-1 Toolbox 校准工具版本。

S1TBX_SAR_Processing_version STRING

Sentinel-1 Toolbox SAR 处理工具版本。

SNAP_Graph_Processing_Framework_GPF_version STRING

Sentinel Application Platform (SNAP) 版本。

startTimeANX 双精度

输入数据的感测开始时间(相对于升交点穿越)。这是自轨道升交点穿越 [ms] 以来经过的时间计数。

stopTimeANX 双精度

输入数据相对于升交点穿越的感测停止时间。这是自轨道升交点穿越 [ms] 以来经过的时间计数。

nssdcIdentifier STRING

根据世界卫星信息数据中心 (WDC-SI) 定义的标准(可点击此处查看)唯一标识任务。

familyName STRING

任务的全名。例如“SENTINEL-1”

platform_number STRING

任务中平台的字母数字标识符。

platformHeading 双精度

平台相对于北方的航向(度)

插桩 STRING

与平台上采集数据的仪器相关的信息。

instrumentMode STRING

IW(干涉宽幅)、SM(条带图)或 EW(超宽幅)。 查看商品详情。

instrumentSwath STRING

产品中包含的条带列表。大多数产品仅包含一个条带,但 TOPS SLC 产品除外,它包含 3 个或 5 个条带。

orbitNumber_start 双精度

图片数据中最旧行的绝对轨道编号。

orbitNumber_stop 双精度

图片数据中最新行的绝对轨道编号。

relativeOrbitNumber_start 双精度

图片数据中最旧行的相对轨道编号。

relativeOrbitNumber_stop 双精度

图片数据中最新行的相对轨道编号。

cycleNumber 双精度

最旧图片数据适用的任务周期的绝对序列号。

phaseIdentifier 双精度

最早图片数据适用的任务阶段的 ID。

orbitProperties_pass STRING

产品中最早的图片数据(产品开始时)的轨道方向(“ASCENDING”或“DESCENDING”)。

orbitProperties_ascendingNodeTime 双精度

轨道升交点的世界协调时间 (UTC)。除通过 ASAR L1 输入生成的 ASAR L2 OCN 产品外,所有产品都包含此元素。

分辨率 STRING

H 表示高,M 表示中。

resolution_meters 双精度

分辨率(以米为单位)。

instrumentConfigurationID 双精度

此数据的仪器配置 ID(Radar 数据库 ID)。

missionDataTakeID 双精度

任务中数据采集的唯一 ID。

transmitterReceiverPolarisation STRING_LIST

数据的发射/接收极化。每个 Tx/Rx 组合都有一个元素:['VV']、['HH']、['VV', 'VH'] 或 ['HH', 'HV']。

productClass STRING

输出产品类别“A”(表示注释)或“S”(表示标准)。

productClassDescription STRING

输出产品类别的文本说明。

productComposition STRING

此商品的组合类型:“Individual”(单品)、“Slice”(切片)或“Assembled”(组装)。

productType STRING

此商品的商品类型(矫正级别)。

productTimelinessCategory STRING

描述处理所需的及时性。 以下各项之一:NRT-10m、NRT-1h、NRT-3h、Fast-24h、Off-line 或 Reprocessing

sliceProductFlag STRING

如果这是较大产品的一部分,则为 true;如果这是完整产品,则为 false。

segmentStartTime 双精度

此切片所属片段的感测开始时间。仅当 sliceProductFlag = true 时,此字段才会显示

sliceNumber 双精度

此切片的绝对切片编号,从 1 开始。 只有当 sliceProductFlag = true 时,此字段才会显示。

totalSlices 双精度

完整数据采集中的切片总数。 只有当 sliceProductFlag = true 时,此字段才会显示。

使用条款

使用条款

使用 Sentinel 数据须遵守哥白尼计划 Sentinel 数据条款及条件。

通过 Earth Engine 探索

代码编辑器 (JavaScript)

var imgVV = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD')
        .filter(ee.Filter.listContains('transmitterReceiverPolarisation', 'VV'))
        .filter(ee.Filter.eq('instrumentMode', 'IW'))
        .select('VV')
        .map(function(image) {
          var edge = image.lt(-30.0);
          var maskedImage = image.mask().and(edge.not());
          return image.updateMask(maskedImage);
        });

var desc = imgVV.filter(ee.Filter.eq('orbitProperties_pass', 'DESCENDING'));
var asc = imgVV.filter(ee.Filter.eq('orbitProperties_pass', 'ASCENDING'));

var spring = ee.Filter.date('2015-03-01', '2015-04-20');
var lateSpring = ee.Filter.date('2015-04-21', '2015-06-10');
var summer = ee.Filter.date('2015-06-11', '2015-08-31');

var descChange = ee.Image.cat(
        desc.filter(spring).mean(),
        desc.filter(lateSpring).mean(),
        desc.filter(summer).mean());

var ascChange = ee.Image.cat(
        asc.filter(spring).mean(),
        asc.filter(lateSpring).mean(),
        asc.filter(summer).mean());

Map.setCenter(5.2013, 47.3277, 12);
Map.addLayer(ascChange, {min: -25, max: 5}, 'Multi-T Mean ASC', true);
Map.addLayer(descChange, {min: -25, max: 5}, 'Multi-T Mean DESC', true);

Python 设置

如需了解 Python API 和如何使用 geemap 进行交互式开发,请访问 Python 环境页面。

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

def mask_edge(image):
  edge = image.lt(-30.0)
  masked_image = image.mask().And(edge.Not())
  return image.updateMask(masked_image)


img_vv = (
    ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD')
    .filter(ee.Filter.listContains('transmitterReceiverPolarisation', 'VV'))
    .filter(ee.Filter.eq('instrumentMode', 'IW'))
    .select('VV')
    .map(mask_edge)
)

desc = img_vv.filter(ee.Filter.eq('orbitProperties_pass', 'DESCENDING'))
asc = img_vv.filter(ee.Filter.eq('orbitProperties_pass', 'ASCENDING'))

spring = ee.Filter.date('2015-03-01', '2015-04-20')
late_spring = ee.Filter.date('2015-04-21', '2015-06-10')
summer = ee.Filter.date('2015-06-11', '2015-08-31')

desc_change = ee.Image.cat(
    desc.filter(spring).mean(),
    desc.filter(late_spring).mean(),
    desc.filter(summer).mean(),
)

asc_change = ee.Image.cat(
    asc.filter(spring).mean(),
    asc.filter(late_spring).mean(),
    asc.filter(summer).mean(),
)

m = geemap.Map()
m.set_center(5.2013, 47.3277, 12)
m.add_layer(asc_change, {'min': -25, 'max': 5}, 'Multi-T Mean ASC', True)
m.add_layer(desc_change, {'min': -25, 'max': 5}, 'Multi-T Mean DESC', True)
m
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