
- 資料集可用性
- 2014-10-03T00:00:00Z–2025-10-04T11:34:21Z
- 資料集供應來源
- 歐盟/ESA/哥白尼計畫
- 重新造訪間隔
- 6 天
- 標記
說明
Sentinel-1 任務提供雙極化 C 波段合成孔徑雷達 (SAR) 儀器在 5.405GHz (C 波段) 的資料。這個集合包含使用 Sentinel-1 Toolbox 處理的 S1 Ground Range Detected (GRD) 場景,可產生經過校正的正射校正產品。系統每天都會更新收藏內容。新資產會在發布後的兩天內擷取完畢。
這個集合包含所有 GRD 場景。每個場景都有 3 種解析度 (10、25 或 40 公尺)、4 種波段組合 (對應場景偏振) 和 3 種儀器模式。在影像拼接環境中使用集合時,可能需要篩除同質性波段和參數集。如要瞭解收集用途和前處理的詳細資訊,請參閱這篇文章。每個場景都包含 4 個可能的偏振頻帶,具體數量取決於儀器的偏振設定。可能的組合包括單頻 VV、單頻 HH、雙頻 VV+VH 和雙頻 HH+HV:
- VV:單一同極化,垂直傳輸/垂直接收
- HH:單一同極化,水平傳輸/水平接收
- VV + VH:雙頻交叉極化、垂直傳輸/水平接收
- HH + HV:雙頻交叉極化,水平傳輸/垂直接收
每個場景也包含額外的「角度」頻帶,其中包含每個點的橢圓體近似入射角 (以度為單位)。這個波段是透過插補每個資產提供的「geolocationGridPoint」格狀欄位的「incidenceAngle」屬性產生。
每個場景都使用 Sentinel-1 Toolbox 預先處理,步驟如下:
- 消除熱雜訊
- 放射量校正
- 使用 SRTM 30 或 ASTER DEM 進行地形校正,適用於緯度大於 60 度的區域,SRTM 不適用於這些區域。最後,系統會透過對數比例 (10*log10(x)),將經過地形校正的值轉換為分貝。
如要進一步瞭解這些前處理步驟,請參閱「Sentinel-1 前處理」一文。如需使用 Sentinel-1 影像的進一步建議,請參閱 Guido Lemoine 的 SAR 基礎教學課程,以及 Mort Canty 的 SAR 變化偵測教學課程。
這項集合是即時計算,如要使用具有原始功率值的基礎集合 (更新速度較快),請參閱 COPERNICUS/S1_GRD_FLOAT。
頻帶
頻帶
名稱 | 單位 | 最小值 | 最大值 | 像素大小 | 說明 |
---|---|---|---|---|---|
HH |
dB | -50* | 1* | 10 公尺 | 單一共同極化、水平傳輸/水平接收 |
HV |
dB | -50* | 1* | 10 公尺 | 雙頻交叉極化,水平傳輸/垂直接收 |
VV |
dB | -50* | 1* | 10 公尺 | 單一共同極化、垂直傳輸/垂直接收 |
VH |
dB | -50* | 1* | 10 公尺 | 雙頻交叉極化、垂直傳輸/水平接收 |
angle |
deg | 0* | 90* | 20000 公尺 | 根據橢球體估算入射角 |
圖片屬性
圖片屬性
名稱 | 類型 | 說明 |
---|---|---|
GRD_Post_Processing_facility_country | STRING | 設施所在的國家/地區名稱。您可以在 IPF 中設定這個元素。 |
GRD_Post_Processing_facility_name | STRING | 執行處理步驟的機構名稱。您可以在 IPF 中設定這個元素。 |
GRD_Post_Processing_facility_organisation | STRING | 負責該設施的機構名稱。 您可以在 IPF 中設定這個元素。 |
GRD_Post_Processing_facility_site | STRING | 設施的地理位置。這個元素可在 IPF 中設定。 |
GRD_Post_Processing_software_name | STRING | 軟體名稱。 |
GRD_Post_Processing_software_version | STRING | 軟體版本識別。 |
GRD_Post_Processing_start | DOUBLE | 處理作業開始時間。 |
GRD_Post_Processing_stop | DOUBLE | 處理作業停止時間。 |
SLC_Processing_facility_country | STRING | 設施所在的國家/地區名稱。 您可以在 IPF 中設定這個元素。 |
SLC_Processing_facility_name | STRING | 執行處理步驟的機構名稱。您可以在 IPF 中設定這個元素。 |
SLC_Processing_facility_organisation | STRING | 負責該設施的機構名稱。 您可以在 IPF 中設定這個元素。 |
SLC_Processing_facility_site | STRING | 設施的地理位置。您可以在 IPF 中設定這個元素。 |
SLC_Processing_software_name | STRING | 軟體名稱。 |
SLC_Processing_software_version | STRING | 軟體版本識別。 |
SLC_Processing_start | DOUBLE | 處理作業開始時間。 |
SLC_Processing_stop | DOUBLE | 處理作業停止時間。 |
S1TBX_Calibration_Operator_version | STRING | Sentinel-1 Toolbox 校正工具版本。 |
S1TBX_SAR_Processing_version | STRING | Sentinel-1 Toolbox 合成孔徑雷達處理工具版本。 |
SNAP_Graph_Processing_Framework_GPF_version | STRING | Sentinel 應用程式平台 (SNAP) 版本。 |
startTimeANX | DOUBLE | 輸入資料的感應開始時間,以升交點為基準。這是指自軌道升交點穿越以來經過的時間 [毫秒]。 |
stopTimeANX | DOUBLE | 相對於升交點的輸入資料感應停止時間。這是指自軌道升交點穿越以來經過的時間 [毫秒]。 |
nssdcIdentifier | STRING | 根據世界衛星資訊資料中心 (WDC-SI) 定義的標準,唯一識別任務,詳情請參閱這個頁面。 |
familyName | STRING | 任務的完整名稱。例如「SENTINEL-1」 |
platform_number | STRING | 任務中平台的英數字元 ID。 |
platformHeading | DOUBLE | 相對於北方的平台航向 (以度為單位) |
樂器 | STRING | 平台上的儀器相關資訊,資料即是透過該儀器取得。 |
instrumentMode | STRING | |
instrumentSwath | STRING | 產品內含的條帶清單。除了 TOPS SLC 產品 (包含 3 或 5 個色帶) 以外,大多數產品只會包含一個色帶。 |
orbitNumber_start | DOUBLE | 圖像資料中最舊行的絕對軌道編號。 |
orbitNumber_stop | DOUBLE | 圖像資料中最新一行的絕對軌道編號。 |
relativeOrbitNumber_start | DOUBLE | 圖像資料中最舊行的相對軌道編號。 |
relativeOrbitNumber_stop | DOUBLE | 影像資料中最新一行的相對軌道編號。 |
cycleNumber | DOUBLE | 最舊圖像資料適用的任務週期絕對序號。 |
phaseIdentifier | DOUBLE | 最舊圖像資料適用的任務階段 ID。 |
orbitProperties_pass | STRING | 產品中最舊圖片資料的軌道方向 (「ASCENDING」或「DESCENDING」),即產品的開始時間。 |
orbitProperties_ascendingNodeTime | DOUBLE | 軌道升交點的世界標準時間。除了從 ASAR L1 輸入內容生成的 ASAR L2 OCN 產品外,所有產品都有這個元素。 |
解決方式 | STRING | 高 (H) 或中 (M)。 |
resolution_meters | DOUBLE | 解析度 (以公尺為單位)。 |
instrumentConfigurationID | DOUBLE | 這項資料的儀器設定 ID (Radar 資料庫 ID)。 |
missionDataTakeID | DOUBLE | 任務中資料擷取的專屬 ID。 |
transmitterReceiverPolarisation | STRING_LIST | 傳輸/接收資料的極化。每個 Tx/Rx 組合都有一個元素:['VV']、['HH']、['VV', 'VH'] 或 ['HH', 'HV']。 |
productClass | STRING | 輸出產品類別「A」(註解) 或「S」(標準)。 |
productClassDescription | STRING | 輸出產品類別的文字說明。 |
productComposition | STRING | 這項產品的組成類型:「個別」、「切片」或「組裝」。 |
productType | STRING | 這項產品的產品類型 (修正層級)。 |
productTimelinessCategory | STRING | 說明處理作業的時效性要求。 請選擇下列其中一個選項:NRT-10m、NRT-1h、NRT-3h、Fast-24h、Off-line 或 Reprocessing |
sliceProductFlag | STRING | 如果這是較大產品的切片,則為 True;如果是完整產品,則為 False。 |
segmentStartTime | DOUBLE | 這個切片所屬區隔的感應開始時間。只有在 sliceProductFlag = true 時,才會顯示這個欄位 |
sliceNumber | DOUBLE | 這個切片的絕對切片編號,從 1 開始。 只有在 sliceProductFlag = true 時,才會顯示這個欄位。 |
totalSlices | DOUBLE | 完整資料擷取中的切片總數。 只有在 sliceProductFlag = true 時,才會顯示這個欄位。 |
使用條款
使用條款
使用 Sentinel 資料時,須遵守《Copernicus Sentinel Data Terms and Conditions》。
使用 Earth Engine 探索
程式碼編輯器 (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);
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