
- Disponibilidad del conjunto de datos
- 2015-06-27T00:00:00Z–2025-10-04T00:06:09Z
- Proveedor del conjunto de datos
- Unión Europea/ESA/Copernicus/SentinelHub
- Intervalo de revisión
- 5 días
- Etiquetas
Descripción
La probabilidad de nubes de S2 se crea con la biblioteca sentinel2-cloud-detector (con LightGBM).
Todas las bandas se aumentan de resolución con interpolación bilineal a una resolución de 10 m antes de aplicar el algoritmo base de potenciación del gradiente. La probabilidad de punto flotante 0..1
resultante se ajusta a 0..100
y se almacena como un UINT8. Las áreas a las que les falta alguna o todas las bandas se enmascaran.
Los valores más altos tienen más probabilidades de ser nubes o superficies muy reflectantes (p.ej., techos o nieve).
Sentinel-2 es una misión de imágenes multiespectrales de alta resolución y ancho de franja que respalda los estudios de monitoreo terrestre de Copernicus, incluido el monitoreo de la vegetación, la cobertura del suelo y el agua, así como la observación de las áreas costeras y los cursos de agua interiores.
Los datos de nivel 2 se pueden encontrar en la colección COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED. Los datos de nivel 1B se pueden encontrar en la colección COPERNICUS/S2_HARMONIZED. Hay metadatos adicionales disponibles en los recursos de esas colecciones.
Consulta este instructivo en el que se explica cómo aplicar la máscara de nubes.
Bandas
Bandas
Nombre | Mín. | Máx. | Tamaño de los píxeles | Descripción |
---|---|---|---|---|
probability |
0 | 100 | 10 metros | Es la probabilidad de que el píxel esté nublado. |
Condiciones de Uso
Condiciones de Uso
El uso de los datos de Sentinel se rige por los Términos y Condiciones de los datos de Sentinel de Copernicus.
Explora con Earth Engine
Editor de código (JavaScript)
var s2Sr = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED'); var s2Clouds = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_CLOUD_PROBABILITY'); var START_DATE = ee.Date('2019-01-01'); var END_DATE = ee.Date('2019-03-01'); var MAX_CLOUD_PROBABILITY = 65; var region = ee.Geometry.Rectangle({coords: [-76.5, 2.0, -74, 4.0], geodesic: false}); Map.setCenter(-75, 3, 12); function maskClouds(img) { var clouds = ee.Image(img.get('cloud_mask')).select('probability'); var isNotCloud = clouds.lt(MAX_CLOUD_PROBABILITY); return img.updateMask(isNotCloud); } // The masks for the 10m bands sometimes do not exclude bad data at // scene edges, so we apply masks from the 20m and 60m bands as well. // Example asset that needs this operation: // COPERNICUS/S2_CLOUD_PROBABILITY/20190301T000239_20190301T000238_T55GDP function maskEdges(s2_img) { return s2_img.updateMask( s2_img.select('B8A').mask().updateMask(s2_img.select('B9').mask())); } // Filter input collections by desired data range and region. var criteria = ee.Filter.and( ee.Filter.bounds(region), ee.Filter.date(START_DATE, END_DATE)); s2Sr = s2Sr.filter(criteria).map(maskEdges); s2Clouds = s2Clouds.filter(criteria); // Join S2 SR with cloud probability dataset to add cloud mask. var s2SrWithCloudMask = ee.Join.saveFirst('cloud_mask').apply({ primary: s2Sr, secondary: s2Clouds, condition: ee.Filter.equals({leftField: 'system:index', rightField: 'system:index'}) }); var s2CloudMasked = ee.ImageCollection(s2SrWithCloudMask).map(maskClouds).median(); var rgbVis = {min: 0, max: 3000, bands: ['B4', 'B3', 'B2']}; Map.addLayer( s2CloudMasked, rgbVis, 'S2 SR masked at ' + MAX_CLOUD_PROBABILITY + '%', true);