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–2025-08-27T12:39:03Z
数据集提供方
Earth Engine 片段
ee.ImageCollection("COPERNICUS/S1_GRD")
再次访问间隔
6 天
标签
哥白尼 欧洲航天局 eu 雷达 合成孔径雷达 卫星图像 哨兵
反向散射
极化

说明

Sentinel-1 任务通过双极化 C 频段合成孔径雷达 (SAR) 仪器（频率为 5.405GHz，即 C 频段）提供数据。此集合包含使用 Sentinel-1 Toolbox 处理的 S1 地面探测范围 (GRD) 场景，可生成经过校准的正射校正产品。此合集每天更新一次。新资产会在发布后的两天内被提取。

此集合包含所有 GRD 场景。每个场景都有 3 种分辨率（10 米、25 米或 40 米）、4 种波段组合（对应于场景偏振）和 3 种仪器模式。在镶嵌上下文中，使用集合可能需要过滤到一组同质的波段和参数。如需详细了解集合使用和预处理，请参阅这篇文章。每个场景包含 4 个可能的偏振频段中的 1 个或 2 个，具体取决于仪器的偏振设置。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：单极化，垂直发射/垂直接收
  2. HH：单极化，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，其中包含每个点的近似椭球入射角度（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 进行了预处理，具体步骤如下：

  1. 热噪声消除
  2. 辐射定标
  3. 使用 SRTM 30 或 ASTER DEM 对纬度高于 60 度且 SRTM 不可用的区域进行地形校正。 最终的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。如需有关使用 Sentinel-1 影像的更多建议，请参阅 Guido Lemoine 关于 SAR 基础知识的教程和 Mort Canty 关于 SAR 变化检测的教程。

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

频段

波段

名称 单位 最小值 最大值 像素尺寸 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* 20,000 米

根据椭圆体计算的近似入射角
* 估算的最小值或最大值

图像属性

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 中配置。
GRD_Post_Processing_facility_name STRING

执行处理步骤的设施的名称。此元素可在 IPF 中配置。
GRD_Post_Processing_facility_organisation STRING

负责相应设施的组织的名称。 此元素可在 IPF 中配置。
GRD_Post_Processing_facility_site STRING

设施的地理位置。此元素可在 IPF 中配置。
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

设施所在的国家/地区的名称。 此元素可在 IPF 中配置。
SLC_Processing_facility_name STRING

执行处理步骤的设施的名称。此元素可在 IPF 中配置。
SLC_Processing_facility_organisation STRING

负责相应设施的组织的名称。 此元素可在 IPF 中配置。
SLC_Processing_facility_site STRING

设施的地理位置。此元素可在 IPF 中配置。
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 应用平台 (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以来经过的时间 [毫秒]。
stopTimeANX 双精度

相对于升交点穿越的输入数据感测停止时间。这是自轨道升交点穿越以来经过的时间 [毫秒]。
nssdcIdentifier STRING

根据世界卫星信息数据中心 (WDC-SI) 定义的标准（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

平台相对于正北方向的航向，以度为单位
插桩 STRING

与获取数据的平台上的仪器相关的信息。
instrumentMode STRING

IW（干涉宽幅扫描）、EW（超宽幅扫描）或 SM（条带地图）
instrumentSwath STRING

商品中包含的条带的列表。大多数产品只包含一个条带，但 TOPS SLC 产品包含 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号。
orbitNumber_stop 双精度

图片数据中最新一行的绝对轨道号。
relativeOrbitNumber_start 双精度

图像数据中最旧行的相对轨道号。
relativeOrbitNumber_stop 双精度

图像数据中最新行的相对轨道号。
cycleNumber 双精度

最旧的图片数据所适用的任务周期的绝对序列号。
phaseIdentifier 双精度

最早的图片数据所适用的任务阶段的 ID。
orbitProperties_pass STRING

产品中最旧的影像数据（产品开始时）的轨道方向（“ASCENDING”或“DESCENDING”）。
orbitProperties_ascendingNodeTime 双精度

轨道升交点的时间（世界协调时间）。此元素适用于所有产品，但从 ASAR L1 输入生成的 ASAR L2 OCN 产品除外。
resolution 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

相应数据的器械配置 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。每个发射/接收组合对应一个元素：['VV']、['HH']、['VV', 'VH'] 或 ['HH', 'HV']。
productClass STRING

输出商品类别：“A”表示注释，“S”表示标准。
productClassDescription STRING

输出商品类的文本说明。
productComposition STRING

相应商品的组成类型：“Individual”“Slice”或“Assembled”。
productType STRING

相应商品的商品类型（校正级别）。
productTimelinessCategory STRING

描述处理的所需及时性。 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切片，则为 True；如果这是完整的产品，则为 False。
segmentStartTime 双精度

相应切片所属细分的感应开始时间。只有当 sliceProductFlag = true 时，此字段才会显示
sliceNumber 双精度

相应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

完整数据拍摄中的切片总数。 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，请参阅 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
在代码编辑器中打开
Sentinel-1 任务通过双极化 C 频段合成孔径雷达 (SAR) 仪器（频率为 5.405GHz，即 C 频段）提供数据。此合集包含使用 Sentinel-1 Toolbox 处理的 S1 地面探测范围 (GRD) 场景，可生成经过校准的正射校正产品。此合集每天更新一次。新媒体资源会在两…
COPERNICUS/S1_GRD, copernicus,esa,eu,radar,sar,satellite-imagery,sentinel
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