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

COPERNICUS/S1_GRD
डेटासेट की उपलब्धता
2014-10-03T00:00:00Z–2026-10-13T08:05:30Z
डेटासेट प्रोड्यूसर
Earth Engine का स्निपेट
ee.ImageCollection("COPERNICUS/S1_GRD")
अपडेट होने की अवधि
6 दिन
टैग
बैकस्कैटर कॉपरनिकस ईएसए ईयू पोलराइज़ेशन रडार एसएआर सैटलाइट से ली गई तस्वीरें सेंटिनल

ब्यौरा

सेंटिनल-1 मिशन, डुअल-पोलराइज़ेशन वाले सी-बैंड सिंथेटिक ऐपरचर रडार (एसएआर) इंस्ट्रुमेंट से डेटा उपलब्ध कराता है. यह डेटा 5.405GHz (सी बैंड) पर मिलता है. इस कलेक्शन में, S1 ग्राउंड रेंज डिटेक्टेड (जीआरडी) सीन शामिल हैं. इन्हें Sentinel-1 टूलबॉक्स का इस्तेमाल करके प्रोसेस किया गया है, ताकि कैलिब्रेट किया गया और ऑर्थो-करेक्टेड प्रॉडक्ट जनरेट किया जा सके. यह कलेक्शन हर दिन अपडेट होता है. नई ऐसेट उपलब्ध होने के दो दिनों के अंदर, उन्हें सिस्टम में शामिल कर लिया जाता है.

इस कलेक्शन में, GRD के सभी सीन शामिल हैं. हर सीन में तीन रिज़ॉल्यूशन (10, 25 या 40 मीटर), चार बैंड कॉम्बिनेशन (सीन पोलराइज़ेशन के हिसाब से), और तीन इंस्ट्रुमेंट मोड में से कोई एक होता है. मोज़ेक कॉन्टेक्स्ट में कलेक्शन का इस्तेमाल करने के लिए, बैंड और पैरामीटर के एक जैसे सेट को फ़िल्टर करने की ज़रूरत पड़ सकती है. कलेक्शन के इस्तेमाल और प्रीप्रोसेसिंग के बारे में जानने के लिए, यह लेख पढ़ें. हर सीन में, चार संभावित पोलराइज़ेशन बैंड में से एक या दो बैंड होते हैं. यह इस बात पर निर्भर करता है कि इंस्ट्रूमेंट की पोलराइज़ेशन सेटिंग क्या है. संभावित कॉम्बिनेशन ये हैं: सिंगल बैंड वीवी, सिंगल बैंड एचएच, ड्यूअल बैंड वीवी+वीएच, और ड्यूअल बैंड एचएच+एचवी:

  1. VV: सिंगल को-पोलराइज़ेशन, वर्टिकल ट्रांसमिट/वर्टिकल रिसीव
  2. HH: सिंगल को-पोलराइज़ेशन, हॉरिज़ॉन्टल ट्रांसमिट/हॉरिज़ॉन्टल रिसीव
  3. VV + VH: ड्यूअल-बैंड क्रॉस-पोलराइज़ेशन, वर्टिकल ट्रांसमिट/हॉरिज़ॉन्टल रिसीव
  4. HH + HV: ड्यूअल-बैंड क्रॉस-पोलराइज़ेशन, हॉरिज़ॉन्टल ट्रांसमिट/वर्टिकल रिसीव

हर सीन में एक अतिरिक्त 'ऐंगल' बैंड भी शामिल होता है. इसमें हर पॉइंट पर, एलिप्सॉइड से अनुमानित इंसिडेंस ऐंगल डिग्री में होता है. इस बैंड को, हर ऐसेट के साथ दिए गए 'geolocationGridPoint' ग्रिड वाले फ़ील्ड की 'incidenceAngle' प्रॉपर्टी को इंटरपोलेट करके जनरेट किया जाता है.

हर सीन को पहले से प्रोसेस किया गया था. इसके लिए, Sentinel-1 Toolbox का इस्तेमाल किया गया था. प्रोसेस करने के लिए, यह तरीका अपनाया गया था:

  1. थर्मल नॉइज़ को हटाना
  2. रेडियोमेट्रिक कैलिब्रेशन
  3. 60 डिग्री से ज़्यादा अक्षांश वाले इलाकों के लिए, SRTM 30 या ASTER DEM का इस्तेमाल करके इलाके की ऊंचाई में सुधार किया जाता है. इन इलाकों में SRTM उपलब्ध नहीं है. टेरेन-करेक्टेड वैल्यू को लॉग स्केलिंग (10*log10(x)) के ज़रिए डेसिबल में बदला जाता है.

प्री-प्रोसेसिंग के इन चरणों के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, कृपया Sentinel-1 की प्री-प्रोसेसिंग लेख पढ़ें. Sentinel-1 की इमेज के साथ काम करने के बारे में ज़्यादा सलाह पाने के लिए, एसएआर की बुनियादी बातों के बारे में Guido Lemoine का ट्यूटोरियल और एसएआर में बदलाव का पता लगाने के बारे में Mort Canty का ट्यूटोरियल देखें.

इस कलेक्शन को तुरंत कैलकुलेट किया जाता है. अगर आपको रॉ पावर वैल्यू वाले कलेक्शन का इस्तेमाल करना है, तो COPERNICUS/S1_GRD_FLOAT देखें. यह कलेक्शन तेज़ी से अपडेट होता है.

जो लोग खुद प्रोसेसिंग करना चाहते हैं उनके लिए, प्रोसेस नहीं किए गए S1 GRD सीन, gs://earth-engine-public-requester-pays/sentinel1/GRD में उपलब्ध हैं. इन्हें ईएसए से डाउनलोड किया गया है. साथ ही, इनसे जुड़ी ऑर्बिट फ़ाइलें (रीस्टीट्यूटेड और सटीक) gs://earth-engine-public-requester-pays/sentinel1/AUX में उपलब्ध हैं. बिना प्रोसेस किया गया डेटा, BigQuery टेबल earth-engine-public-data.geo_index.sentinel1_index में भी इंडेक्स किया जाता है. टेबल की हर लाइन में, S1 GRD प्रॉडक्ट के बारे में जानकारी होती है. इसमें प्रॉडक्ट आइडेंटिफ़ायर, डेटाटेक आइडेंटिफ़ायर, डेटा हासिल करने का समय, अक्षांश-देशांतर की सीमाएं, और gs://earth-engine-public-requester-pays/sentinel1/GRD में प्रॉडक्ट के डेटा का पाथ शामिल होता है.

बैंड

बैंड

पिक्सल का साइज़: अलग-अलग

नाम इकाई कम से कम ज़्यादा से ज़्यादा पिक्सल का साइज़ ब्यौरा
HH dB -50* 1* 10 मीटर

सिंगल को-पोलराइज़ेशन, हॉरिज़ॉन्टल ट्रांसमिट/हॉरिज़ॉन्टल रिसीव

HV dB -50* 1* 10 मीटर

ड्यूअल-बैंड क्रॉस-पोलराइज़ेशन, हॉरिज़ॉन्टल ट्रांसमिट/वर्टिकल रिसीव

VV dB -50* 1* 10 मीटर

सिंगल को-पोलराइज़ेशन, वर्टिकल ट्रांसमिट/वर्टिकल रिसीव

VH dB -50* 1* 10 मीटर

डुअल-बैंड क्रॉस-पोलराइज़ेशन, वर्टिकल ट्रांसमिट/हॉरिज़ॉन्टल रिसीव

angle डिग्री 0* 90* 20,000 मीटर

एलिप्सॉइड से अनुमानित इंसिडेंस ऐंगल

* अनुमानित न्यूनतम या अधिकतम वैल्यू

इमेज प्रॉपर्टी

इमेज प्रॉपर्टी

नाम टाइप ब्यौरा
GRD_Post_Processing_facility_country स्ट्रिंग

उस देश का नाम जहां फ़ैसिलिटी मौजूद है. इस एलिमेंट को आईपीएफ़ में कॉन्फ़िगर किया जा सकता है.

GRD_Post_Processing_facility_name स्ट्रिंग

उस फ़ैसिलिटी का नाम जहां प्रोसेसिंग का चरण पूरा किया गया. इस एलिमेंट को आईपीएफ़ में कॉन्फ़िगर किया जा सकता है.

GRD_Post_Processing_facility_organisation स्ट्रिंग

उस संगठन का नाम जो सुविधा के लिए ज़िम्मेदार है. इस एलिमेंट को आईपीएफ़ में कॉन्फ़िगर किया जा सकता है.

GRD_Post_Processing_facility_site स्ट्रिंग

सुविधा की भौगोलिक जगह. इस एलिमेंट को आईपीएफ़ में कॉन्फ़िगर किया जा सकता है.

GRD_Post_Processing_software_name स्ट्रिंग

सॉफ़्टवेयर का नाम.

GRD_Post_Processing_software_version स्ट्रिंग

सॉफ़्टवेयर के वर्शन की पहचान करना.

GRD_Post_Processing_start DOUBLE

प्रोसेस शुरू होने का समय.

GRD_Post_Processing_stop DOUBLE

प्रोसेसिंग बंद होने का समय.

SLC_Processing_facility_country स्ट्रिंग

उस देश का नाम जहां फ़ैसिलिटी मौजूद है. इस एलिमेंट को आईपीएफ़ में कॉन्फ़िगर किया जा सकता है.

SLC_Processing_facility_name स्ट्रिंग

उस फ़ैसिलिटी का नाम जहां प्रोसेसिंग का चरण पूरा किया गया था. इस एलिमेंट को आईपीएफ़ में कॉन्फ़िगर किया जा सकता है.

SLC_Processing_facility_organisation स्ट्रिंग

सुविधा देने वाले संगठन का नाम. इस एलिमेंट को आईपीएफ़ में कॉन्फ़िगर किया जा सकता है.

SLC_Processing_facility_site स्ट्रिंग

सुविधा की भौगोलिक जगह. इस एलिमेंट को आईपीएफ़ में कॉन्फ़िगर किया जा सकता है.

SLC_Processing_software_name स्ट्रिंग

सॉफ़्टवेयर का नाम.

SLC_Processing_software_version स्ट्रिंग

सॉफ़्टवेयर के वर्शन की पहचान करना.

SLC_Processing_start DOUBLE

प्रोसेस शुरू होने का समय.

SLC_Processing_stop DOUBLE

प्रोसेसिंग बंद होने का समय.

S1TBX_Calibration_Operator_version स्ट्रिंग

Sentinel-1 Toolbox के कैलिब्रेशन टूल का वर्शन.

S1TBX_SAR_Processing_version स्ट्रिंग

Sentinel-1 Toolbox SAR प्रोसेसिंग टूल का वर्शन.

SNAP_Graph_Processing_Framework_GPF_version स्ट्रिंग

Sentinel ऐप्लिकेशन प्लैटफ़ॉर्म (SNAP) का वर्शन.

startTimeANX DOUBLE

असेंडिंग नोड क्रॉसिंग के हिसाब से, इनपुट डेटा का पता लगाने का शुरू होने का समय. यह ऑर्बिट असेंडिंग नोड क्रॉसिंग [एमएस] के बाद से बीते समय की संख्या है.

stopTimeANX DOUBLE

असेंडिंग नोड क्रॉसिंग के हिसाब से, इनपुट डेटा के रुकने का समय. यह ऑर्बिट असेंडिंग नोड क्रॉसिंग [एमएस] के बाद से बीते समय की संख्या है.

nssdcIdentifier स्ट्रिंग

यह मिशन की यूनीक तरीके से पहचान करता है. यह पहचान, वर्ल्ड डेटा सेंटर फ़ॉर सैटलाइट इन्फ़ॉर्मेशन (डब्ल्यूडीसी-एसआई) के तय किए गए मानकों के हिसाब से की जाती है. ये मानक यहां उपलब्ध हैं.

familyName स्ट्रिंग

मिशन का पूरा नाम. उदाहरण के लिए, "SENTINEL-1"

platform_number स्ट्रिंग

मिशन में प्लैटफ़ॉर्म का अल्फ़ान्यूमेरिक आइडेंटिफ़ायर.

platformHeading DOUBLE

उत्तर दिशा के हिसाब से प्लैटफ़ॉर्म की हेडिंग, डिग्री में

इंस्ट्रुमेंट स्ट्रिंग

डेटा हासिल करने वाले प्लैटफ़ॉर्म पर मौजूद इंस्ट्रुमेंट से जुड़ी जानकारी.

instrumentMode स्ट्रिंग

आईडब्ल्यू (इंटरफ़ेरोमेट्रिक वाइड स्वॉथ), एसएम (स्ट्रिप मैप) या ईडब्ल्यू (एक्स्ट्रा वाइड स्वॉथ). प्रॉडक्ट के बारे में जानकारी देखें.

instrumentSwath स्ट्रिंग

किसी प्रॉडक्ट में मौजूद स्वैथ की सूची. ज़्यादातर प्रॉडक्ट में सिर्फ़ एक स्वाथ होगा. हालांकि, TOPS SLC प्रॉडक्ट में तीन या पांच स्वाथ शामिल होते हैं.

orbitNumber_start DOUBLE

इमेज डेटा में मौजूद सबसे पुरानी लाइन का ऐब्सलूट ऑर्बिट नंबर.

orbitNumber_stop DOUBLE

इमेज डेटा में मौजूद सबसे नई लाइन का ऐब्सलूट ऑर्बिट नंबर.

relativeOrbitNumber_start DOUBLE

इमेज डेटा में मौजूद सबसे पुरानी लाइन का रिलेटिव ऑर्बिट नंबर.

relativeOrbitNumber_stop DOUBLE

इमेज डेटा में सबसे हाल की लाइन का रिलेटिव ऑर्बिट नंबर.

cycleNumber DOUBLE

मिशन साइकल की ऐब्सलूट क्रम संख्या, जिस पर सबसे पुराना इमेज डेटा लागू होता है.

phaseIdentifier DOUBLE

मिशन के उस फ़ेज़ का आईडी जिस पर सबसे पुराना इमेज डेटा लागू होता है.

orbitProperties_pass स्ट्रिंग

प्रॉडक्ट में मौजूद सबसे पुराने इमेज डेटा (प्रॉडक्ट की शुरुआत) के लिए, ऑर्बिट की दिशा ('ASCENDING' या 'DESCENDING').

orbitProperties_ascendingNodeTime DOUBLE

ऑर्बिट के असेंडिंग नोड का यूटीसी समय. यह एलिमेंट, ASAR L1 इनपुट से जनरेट किए गए ASAR L2 OCN प्रॉडक्ट को छोड़कर, अन्य सभी प्रॉडक्ट के लिए मौजूद होता है.

रिज़ॉल्यूशन स्ट्रिंग

ज़्यादा के लिए H या मीडियम के लिए M.

resolution_meters DOUBLE

मीटर में रिज़ॉल्यूशन.

instrumentConfigurationID DOUBLE

इस डेटा के लिए, इंस्ट्रूमेंट कॉन्फ़िगरेशन आईडी (रडार डेटाबेस आईडी).

missionDataTakeID DOUBLE

मिशन में डेटाटेक का यूनीक आईडी.

transmitterReceiverPolarisation STRING_LIST

डेटा के लिए ट्रांसमिट/रिसीव पोलराइज़ेशन. हर Tx/Rx कॉम्बिनेशन के लिए एक एलिमेंट होता है: ['VV'], ['HH'], ['VV', 'VH'] या ['HH', 'HV'].

productClass स्ट्रिंग

आउटपुट प्रॉडक्ट क्लास, एनोटेशन के लिए "A" या स्टैंडर्ड के लिए "S".

productClassDescription स्ट्रिंग

आउटपुट प्रॉडक्ट क्लास की जानकारी देने वाला टेक्स्ट.

productComposition स्ट्रिंग

इस प्रॉडक्ट के कंपोज़िशन का टाइप: "Individual", "Slice" या "Assembled".

productType स्ट्रिंग

इस प्रॉडक्ट का प्रॉडक्ट टाइप (सुधार का लेवल).

productTimelinessCategory स्ट्रिंग

इससे पता चलता है कि प्रोसेसिंग के लिए कितना समय ज़रूरी है. इनमें से एक: NRT-10m, NRT-1h, NRT-3h, Fast-24h, Off-line या Reprocessing

sliceProductFlag स्ट्रिंग

अगर यह किसी बड़े प्रॉडक्ट का हिस्सा है, तो True. अगर यह पूरा प्रॉडक्ट है, तो False.

segmentStartTime DOUBLE

यह कुकी, उस सेगमेंट के शुरू होने का समय पता लगाती है जिससे यह स्लाइस जुड़ा है. यह फ़ील्ड सिर्फ़ तब मौजूद होता है, जब sliceProductFlag = true हो

sliceNumber DOUBLE

स्लाइस का ऐब्सलूट स्लाइस नंबर, जो 1 से शुरू होता है. यह फ़ील्ड सिर्फ़ तब मौजूद होता है, जब sliceProductFlag = true हो.

totalSlices DOUBLE

पूरे डेटा टेक में स्लाइस की कुल संख्या. यह फ़ील्ड सिर्फ़ तब मौजूद होता है, जब sliceProductFlag = true हो.

इस्तेमाल की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

Sentinel डेटा का इस्तेमाल, Copernicus Sentinel डेटा के इस्तेमाल से जुड़े नियम और शर्तों से नियंत्रित होता है.

Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें

कोड एडिटर (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 का सेटअप

Python API और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी पाने के लिए, Python एनवायरमेंट पेज देखें.

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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