- Dataset-Verfügbarkeit
- 2015-06-27T00:00:00Z–2025-11-06T13:01:21.352000Z
- Dataset-Anbieter
- Google Earth Engine
- Tags
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Beschreibung
Cloud Score+ ist ein Prozessor zur Qualitätssicherung (QS) für optische Satellitenbilder mit mittlerer bis hoher Auflösung. Der Datensatz „Cloud Score+ S2_HARMONIZED“ wird operativ aus der harmonisierten Sentinel-2-L1C-Sammlung erstellt. Mit den Ausgaben von „Cloud Score+“ lassen sich relativ wolkenfreie Pixel identifizieren und Wolken und Wolkenschatten effektiv aus L1C-Bildern (Top-of-Atmosphere) oder L2A-Bildern (Surface Reflectance) entfernen.
Das Dataset „Cloud Score+ S2_HARMONIZED“ enthält zwei QA-Bänder, cs und cs_cdf, in denen die Nutzbarkeit einzelner Pixel in Bezug auf die Sichtbarkeit der Oberfläche auf einer kontinuierlichen Skala zwischen 0 und 1 bewertet wird. Dabei steht 0 für „nicht klar“ (verdeckt) und 1 für „klar“ (nicht verdeckt).
Die cs-Band bewertet die Qualität anhand des spektralen Abstands zwischen dem beobachteten Pixel und einer (theoretischen) klaren Referenzbeobachtung. Die cs_cdf-Band gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass ein beobachtetes Pixel klar ist, basierend auf einer geschätzten kumulativen Verteilung der Werte für einen bestimmten Ort im Zeitverlauf. cs kann also als ein sofortiger Ähnlichkeitswert für die Atmosphäre betrachtet werden (d.h. wie ähnlich ist dieser Pixel dem, was wir in einer vollkommen klaren Referenz erwarten würden), während cs_cdf eine Erwartung des geschätzten Werts im Zeitverlauf erfasst (d.h. wenn wir alle Werte für diesen Pixel im Zeitverlauf hätten, wie würde dieser Wert dann eingeordnet werden?).
Bilder in der Cloud Score+ S2_HARMONIZED-Sammlung haben dieselbe ID und dieselben system:index-Attribute wie die einzelnen Sentinel-2 L1C-Assets, aus denen sie erstellt wurden. Daher können Cloud Score+-Bänder anhand ihrer gemeinsamen system:index mit Quellbildern verknüpft werden.
Der Backfill von Cloud Score+ für das gesamte Sentinel-2-Archiv ist derzeit in Arbeit. Die Verfügbarkeitsdaten für Datasets werden regelmäßig aktualisiert, wenn der Cloud Score+-Sammlung neue Ergebnisse hinzugefügt werden.
Weitere Informationen zum Cloud Score+-Dataset und zum Modellierungsansatz finden Sie in diesem Medium-Beitrag.
Bänder
Pixelgröße
10 Meter
Bänder
| Name | Einheiten | Min. | Max. | Pixelgröße | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|---|
cs |
Dimensionslos | 0 | 1 | Meter | Pixel-Qualitätswert basierend auf dem spektralen Abstand zu einer (theoretischen) klaren Referenz |
cs_cdf |
Dimensionslos | 0 | 1 | Meter | Wert der kumulativen Verteilungsfunktion der möglichen |
Bildattribute
Bildattribute
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| DATE_PRODUCT_GENERATED | STRING | Produktionsdatum |
| MGRS_TILE | STRING | Sentinel-2-ID des Military Grid Reference System. |
| MODEL_VERSION | STRING | Cloud Score+-Modellversion. |
| NO_CONTEXT_FRACTION | DOUBLE | Anteil der Subkacheln, die ohne zeitlichen Kontext verarbeitet wurden. |
| PROCESSING_SOFTWARE_VERSION | STRING | Cloud Score+-Verarbeitungssoftwareversion. |
| SOURCE_ASSET_ID | STRING | Earth Engine-Asset-ID für das Quellbild. |
| SOURCE_PRODUCT_ID | STRING | Sentinel-2-Produkt-ID für das Quellbild. |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Zitationen
Pasquarella, V. J., Brown, C. F., Czerwinski, W., & Rucklidge, W. J. (2023) Comprehensive Quality Assessment of Optical Satellite Imagery Using Weakly Supervised Video Learning. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (S. 2125–2135). doi:10.1109/CVPRW59228.2023.00206 PDF
Die Earth Engine nutzen
Code-Editor (JavaScript)
// Harmonized Sentinel-2 Level 2A collection. var s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED'); // Cloud Score+ image collection. Note Cloud Score+ is produced from Sentinel-2 // Level 1C data and can be applied to either L1C or L2A collections. var csPlus = ee.ImageCollection('GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED'); // Region of interest. var ROI = ee.Geometry.Point(-119.9087, 37.4159); // Use 'cs' or 'cs_cdf', depending on your use case; see docs for guidance. var QA_BAND = 'cs_cdf'; // The threshold for masking; values between 0.50 and 0.65 generally work well. // Higher values will remove thin clouds, haze & cirrus shadows. var CLEAR_THRESHOLD = 0.60; // Make a clear median composite. var composite = s2 .filterBounds(ROI) .filterDate('2023-01-01', '2023-02-01') .linkCollection(csPlus, [QA_BAND]) .map(function(img) { return img.updateMask(img.select(QA_BAND).gte(CLEAR_THRESHOLD)); }) .median(); // Sentinel-2 visualization parameters. var s2Viz = {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 2500}; Map.addLayer(composite, s2Viz, 'median composite'); Map.centerObject(ROI, 11);