- 데이터 세트 제공
- 2014-10-03T00:00:00Z–2026-10-22T01:50:43Z
- 데이터 세트 출처
- 유럽 연합/ESA/Copernicus
- 재관측 간격
- 6일
- 태그
설명
Sentinel-1 미션은 5.405GHz (C 대역)에서 이중 편파 C 대역 합성 개구 레이더 (SAR) 장비의 데이터를 제공합니다. 이 컬렉션에는 Sentinel-1 도구 상자를 사용하여 보정 및 정사 보정된 제품을 생성하도록 처리된 S1 GRD (Ground Range Detected) 장면이 포함되어 있습니다. 컬렉션은 매일 업데이트됩니다. 새 애셋은 사용 가능해진 후 2일 이내에 수집됩니다.
이 컬렉션에는 모든 GRD 장면이 포함됩니다. 각 장면에는 3가지 해상도(10, 25 또는 40미터), 4가지 대역 조합 (장면 편광에 해당), 3가지 기기 모드 중 하나가 있습니다. 모자이크 컨텍스트에서 컬렉션을 사용하려면 동종의 밴드 및 매개변수 집합으로 필터링해야 할 수 있습니다. 컬렉션 사용 및 사전 처리에 대한 자세한 내용은 이 도움말을 참조하세요. 각 장면에는 기기의 편광 설정에 따라 가능한 4개의 편광 대역 중 1개 또는 2개가 포함됩니다. 가능한 조합은 단일 대역 VV, 단일 대역 HH, 듀얼 대역 VV+VH, 듀얼 대역 HH+HV입니다.
- VV: 단일 공동 편광, 수직 전송/수직 수신
- HH: 단일 공동 편광, 수평 전송/수평 수신
- VV + VH: 듀얼 밴드 교차 편광, 수직 전송/수평 수신
- HH + HV: 듀얼 밴드 교차 편파, 수평 전송/수직 수신
각 장면에는 모든 지점에서 타원체로부터의 대략적인 입사각(도)을 포함하는 추가 '각도' 대역도 포함됩니다. 이 밴드는 각 애셋과 함께 제공되는 'geolocationGridPoint' 그리드 필드의 'incidenceAngle' 속성을 보간하여 생성됩니다.
각 장면은 다음 단계를 사용하여 Sentinel-1 Toolbox로 사전 처리되었습니다.
- 열 노이즈 제거
- 방사 보정
- SRTM을 사용할 수 없는 위도 60도 이상의 지역에 SRTM 30 또는 ASTER DEM을 사용한 지형 보정 최종 지형 보정 값은 로그 배율 조정(10*log10(x))을 통해 데시벨로 변환됩니다.
이러한 사전 처리 단계에 대한 자세한 내용은 Sentinel-1 사전 처리 도움말을 참조하세요. Sentinel-1 이미지 작업에 관한 자세한 내용은 SAR 기본사항에 관한 Guido Lemoine의 튜토리얼 및 SAR 변경 감지에 관한 Mort Canty의 튜토리얼을 참고하세요.
이 컬렉션은 즉시 계산됩니다. 원시 전력 값이 있는 기본 컬렉션 (더 빠르게 업데이트됨)을 사용하려면 COPERNICUS/S1_GRD_FLOAT를 참고하세요.
자체 처리에 관심이 있는 사용자는 ESA에서 다운로드한 처리되지 않은 S1 GRD 장면을 gs://earth-engine-public-requester-pays/sentinel1/GRD에서 사용할 수 있으며, 해당 궤도 파일 (복원 및 정밀)은 gs://earth-engine-public-requester-pays/sentinel1/AUX에서 사용할 수 있습니다.
처리되지 않은 데이터는 BigQuery 테이블 earth-engine-public-data.geo_index.sentinel1_index에도 색인이 생성됩니다. 테이블의 각 행에는 제품 식별자, 데이터 가져오기 식별자, 획득 시간, 위도-경도 경계, gs://earth-engine-public-requester-pays/sentinel1/GRD의 제품 데이터 경로를 포함하여 하나의 S1 GRD 제품에 대한 정보가 포함됩니다.
대역
대역
픽셀 크기: 다양함
| 이름 | 단위 | 민 | 최대 | 픽셀 크기 | 설명 |
|---|---|---|---|---|---|
HH |
dB | -50* | 1* | 10미터 | 단일 공동 편광, 수평 전송/수평 수신 |
HV |
dB | -50* | 1* | 10미터 | 듀얼 밴드 교차 편파, 수평 전송/수직 수신 |
VV |
dB | -50* | 1* | 10미터 | 단일 공동 편광, 수직 전송/수직 수신 |
VH |
dB | -50* | 1* | 10미터 | 듀얼 밴드 교차 편파, 수직 전송/수평 수신 |
angle |
deg | 0* | 90* | 20,000미터 | 타원체의 대략적인 입사각 |
이미지 속성
이미지 속성
| 이름 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
| GRD_Post_Processing_facility_country | 문자열 | 시설이 위치한 국가의 이름입니다. 이 요소는 IPF 내에서 구성할 수 있습니다. |
| GRD_Post_Processing_facility_name | 문자열 | 처리 단계가 수행된 시설의 이름입니다. 이 요소는 IPF 내에서 구성할 수 있습니다. |
| GRD_Post_Processing_facility_organisation | 문자열 | 시설을 담당하는 조직의 이름입니다. 이 요소는 IPF 내에서 구성할 수 있습니다. |
| GRD_Post_Processing_facility_site | 문자열 | 시설의 지리적 위치입니다. 이 요소는 IPF 내에서 구성할 수 있습니다. |
| GRD_Post_Processing_software_name | 문자열 | 소프트웨어 이름입니다. |
| GRD_Post_Processing_software_version | 문자열 | 소프트웨어 버전 식별 |
| GRD_Post_Processing_start | DOUBLE | 처리 시작 시간입니다. |
| GRD_Post_Processing_stop | DOUBLE | 처리 중지 시간입니다. |
| SLC_Processing_facility_country | 문자열 | 시설이 위치한 국가의 이름입니다. 이 요소는 IPF 내에서 구성할 수 있습니다. |
| SLC_Processing_facility_name | 문자열 | 처리 단계가 수행된 시설의 이름입니다. 이 요소는 IPF 내에서 구성할 수 있습니다. |
| SLC_Processing_facility_organisation | 문자열 | 시설을 담당하는 조직의 이름입니다. 이 요소는 IPF 내에서 구성할 수 있습니다. |
| SLC_Processing_facility_site | 문자열 | 시설의 지리적 위치입니다. 이 요소는 IPF 내에서 구성할 수 있습니다. |
| SLC_Processing_software_name | 문자열 | 소프트웨어 이름입니다. |
| SLC_Processing_software_version | 문자열 | 소프트웨어 버전 식별 |
| SLC_Processing_start | DOUBLE | 처리 시작 시간입니다. |
| SLC_Processing_stop | DOUBLE | 처리 중지 시간입니다. |
| S1TBX_Calibration_Operator_version | 문자열 | Sentinel-1 Toolbox 보정 도구 버전입니다. |
| S1TBX_SAR_Processing_version | 문자열 | Sentinel-1 도구 상자 SAR 처리 도구 버전입니다. |
| SNAP_Graph_Processing_Framework_GPF_version | 문자열 | Sentinel Application Platform (SNAP) 버전입니다. |
| startTimeANX | DOUBLE | 승교점 교차를 기준으로 하는 입력 데이터의 감지 시작 시간입니다. 궤도 승교점 교차 이후 경과된 시간의 수입니다(밀리초). |
| stopTimeANX | DOUBLE | 승교점 교차를 기준으로 한 입력 데이터의 감지 중지 시간입니다. 궤도 승교점 교차 이후 경과된 시간의 수입니다(밀리초). |
| nssdcIdentifier | 문자열 | 여기에서 확인할 수 있는 세계 위성 정보 데이터 센터 (WDC-SI)에서 정의한 표준에 따라 임무를 고유하게 식별합니다. |
| familyName | 문자열 | 전체 미션 이름입니다. 예: 'SENTINEL-1' |
| platform_number | 문자열 | 미션 내 플랫폼의 영숫자 식별자입니다. |
| platformHeading | DOUBLE | 북쪽을 기준으로 한 플랫폼 방향(도) |
| 계측하다 | 문자열 | 데이터를 획득한 플랫폼의 기기와 관련된 정보입니다. |
| instrumentMode | 문자열 | IW (Interferometric Wide Swath), SM (Strip Map) 또는 EW (Extra Wide Swath)입니다. 제품 세부정보를 확인하세요. |
| instrumentSwath | 문자열 | 제품에 포함된 스와스 목록입니다. 대부분의 제품에는 3개 또는 5개의 스와스가 포함된 TOPS SLC 제품을 제외하고 하나의 스와스만 포함됩니다. |
| orbitNumber_start | DOUBLE | 이미지 데이터 내에서 가장 오래된 선의 절대 궤도 번호입니다. |
| orbitNumber_stop | DOUBLE | 이미지 데이터 내에서 가장 최근 라인의 절대 궤도 번호입니다. |
| relativeOrbitNumber_start | DOUBLE | 이미지 데이터 내에서 가장 오래된 선의 상대 궤도 번호입니다. |
| relativeOrbitNumber_stop | DOUBLE | 이미지 데이터 내에서 가장 최근 선의 상대 궤도 번호입니다. |
| cycleNumber | DOUBLE | 가장 오래된 이미지 데이터가 적용되는 미션 주기의 절대 시퀀스 번호입니다. |
| phaseIdentifier | DOUBLE | 가장 오래된 이미지 데이터가 적용되는 미션 단계의 ID입니다. |
| orbitProperties_pass | 문자열 | 제품에서 가장 오래된 이미지 데이터의 궤도 방향 ('ASCENDING' 또는 'DESCENDING')(제품의 시작)입니다. |
| orbitProperties_ascendingNodeTime | DOUBLE | 궤도의 승교점 UTC 시간입니다. 이 요소는 ASAR L1 입력에서 생성되는 ASAR L2 OCN 제품을 제외한 모든 제품에 있습니다. |
| resolution | 문자열 | H(높음) 또는 M(중간) |
| resolution_meters | DOUBLE | 해상도(단위: 미터)입니다. |
| instrumentConfigurationID | DOUBLE | 이 데이터의 기기 구성 ID (레이더 데이터베이스 ID)입니다. |
| missionDataTakeID | DOUBLE | 미션 내 데이터 수집의 고유 ID입니다. |
| transmitterReceiverPolarisation | STRING_LIST | 데이터의 전송/수신 편파입니다. 각 Tx/Rx 조합에는 ['VV'], ['HH'], ['VV', 'VH'] 또는 ['HH', 'HV']라는 하나의 요소가 있습니다. |
| productClass | 문자열 | 주석의 경우 제품 클래스 'A'를, 표준의 경우 'S'를 출력합니다. |
| productClassDescription | 문자열 | 출력 제품 클래스의 텍스트 설명입니다. |
| productComposition | 문자열 | 이 제품의 구성 유형: 'Individual', 'Slice' 또는 'Assembled' |
| productType | 문자열 | 이 제품의 제품 유형 (보정 수준)입니다. |
| productTimelinessCategory | 문자열 | 처리에 필요한 적시성을 설명합니다. NRT-10m, NRT-1h, NRT-3h, Fast-24h, Off-line, Reprocessing 중 하나입니다. |
| sliceProductFlag | 문자열 | 더 큰 제품의 일부인 경우 true이고 완전한 제품인 경우 false입니다. |
| segmentStartTime | DOUBLE | 이 슬라이스가 속한 세그먼트의 감지 시작 시간입니다. 이 필드는 sliceProductFlag = true인 경우에만 표시됩니다. |
| sliceNumber | DOUBLE | 이 슬라이스의 절대 슬라이스 번호입니다(1부터 시작). 이 필드는 sliceProductFlag = true인 경우에만 표시됩니다. |
| totalSlices | DOUBLE | 전체 데이터 테이크의 총 슬라이스 수입니다. 이 필드는 sliceProductFlag = true인 경우에만 표시됩니다. |
이용약관
이용약관
Sentinel 데이터 사용에는 Copernicus Sentinel 데이터 이용약관이 적용됩니다.
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코드 편집기(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);
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