Cloud Score+ S2_HARMONIZED V1

GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED
डेटासेट की उपलब्धता
2015-06-27T00:00:00Z–2026-04-18T00:27:54.148000Z
डेटासेट प्रोड्यूसर
Earth Engine का स्निपेट
ee.ImageCollection("GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED")
टैग
cloud google satellite-imagery sentinel2-derived

ब्यौरा

Cloud Score+, ऑप्टिकल सैटेलाइट से ली गई मीडियम से लेकर हाई रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज की क्वालिटी का आकलन (QA) करने वाला प्रोसेसर है. Cloud Score+ S2_HARMONIZED डेटासेट, harmonized Sentinel-2 L1C कलेक्शन से तैयार किया जा रहा है. Cloud Score+ के आउटपुट का इस्तेमाल, साफ़ पिक्सल की पहचान करने के लिए किया जा सकता है. साथ ही, L1C (टॉप-ऑफ़-ऐटमस्फ़ियर) या L2A (सर्फ़ेस रिफ़्लेक्टेंस) इमेज से बादलों और बादलों की परछाइयों को असरदार तरीके से हटाया जा सकता है.

Cloud Score+ S2_HARMONIZED डेटासेट में दो QA बैंड, cs और cs_cdf शामिल हैं. ये दोनों बैंड, 0 से 1 के बीच के लगातार स्केल पर, हर पिक्सल की इस्तेमाल करने की क्षमता को ग्रेड करते हैं. इसमें 0 का मतलब "साफ़ नहीं" (ढका हुआ) है, जबकि 1 का मतलब "साफ़" (खुला हुआ) है. cs बैंड, ऑब्ज़र्व किए गए पिक्सल और (सैद्धांतिक) साफ़ रेफ़रंस ऑब्ज़र्वेशन के बीच स्पेक्ट्रल दूरी के आधार पर, QA स्कोर देता है. वहीं, cs_cdf बैंड से यह पता चलता है कि ऑब्ज़र्व किया गया पिक्सल साफ़ है या नहीं. यह इस बात पर निर्भर करता है कि समय के साथ किसी जगह के लिए, अनुमानित संचयी डिस्ट्रिब्यूशन ऑफ़ स्कोर क्या है. दूसरे शब्दों में कहें, तो cs को वायुमंडल की स्थिति के हिसाब से मिलने वाले स्कोर के तौर पर देखा जा सकता है.यह स्कोर तुरंत मिलता है. इसका मतलब है कि यह पिक्सल, साफ़ तौर पर दिखने वाले रेफ़रंस पिक्सल से कितना मिलता-जुलता है.वहीं, cs_cdf से समय के साथ अनुमानित स्कोर के बारे में पता चलता है. इसका मतलब है कि अगर हमें समय के साथ इस पिक्सल के सभी स्कोर मिल जाएं, तो यह स्कोर किस रैंक पर होगा.

Cloud Score+ S2_HARMONIZED कलेक्शन में मौजूद इमेज का आईडी और system:index प्रॉपर्टी, उन Sentinel-2 L1C ऐसेट के जैसी होती हैं जिनसे उन्हें बनाया गया था. इससे Cloud Score+ बैंड को उनकी शेयर की गई system:index के आधार पर, सोर्स इमेज से लिंक किया जा सकता है.

फ़िलहाल, पूरे Sentinel-2 संग्रह के लिए Cloud Score+ बैकफ़िल की प्रोसेस चल रही है. साथ ही, Cloud Score+ कलेक्शन में नए नतीजे जोड़े जाने पर, डेटासेट की उपलब्धता की तारीखें समय-समय पर अपडेट की जाएंगी.

Cloud Score+ डेटासेट और मॉडलिंग के तरीके के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, यह Medium पोस्ट पढ़ें.

बैंड

बैंड

पिक्सल का साइज़: 10 मीटर (सभी बैंड)

नाम इकाई कम से कम ज़्यादा से ज़्यादा पिक्सल का साइज़ ब्यौरा
cs कोई डाइमेंशन नहीं 0 1 10 मीटर

पिक्सल का क्वालिटी स्कोर, जो स्पेक्ट्रल दूरी के आधार पर तय होता है. यह दूरी, (सैद्धांतिक) साफ़ रेफ़रंस से मापी जाती है
cs_cdf कोई डाइमेंशन नहीं 0 1 10 मीटर

अनुमानित cs वैल्यू के लिए, संभावित cs वैल्यू के संचयी बंटन फ़ंक्शन की वैल्यू

इमेज प्रॉपर्टी

इमेज प्रॉपर्टी

नाम टाइप ब्यौरा
DATE_PRODUCT_GENERATED स्ट्रिंग

प्रोडक्शन की तारीख.
MGRS_TILE स्ट्रिंग

Sentinel-2 का मिलिट्री ग्रिड रेफ़रंस सिस्टम आईडी.
MODEL_VERSION स्ट्रिंग

Cloud Score+ मॉडल का वर्शन.
NO_CONTEXT_FRACTION DOUBLE

बिना समय के कॉन्टेक्स्ट के प्रोसेस की गई सबटाइलों का फ़्रैक्शन.
PROCESSING_SOFTWARE_VERSION स्ट्रिंग

Cloud Score+ प्रोसेसिंग सॉफ़्टवेयर का वर्शन.
SOURCE_ASSET_ID स्ट्रिंग

सोर्स इमेज के लिए Earth Engine ऐसेट का आईडी.
SOURCE_PRODUCT_ID स्ट्रिंग

सोर्स इमेज के लिए Sentinel-2 प्रॉडक्ट आईडी.

इस्तेमाल की शर्तें

इस्तेमाल की शर्तें

CC-BY-4.0

उद्धरण

उद्धरण:

  • पास्क्वेरेला, वी॰ जे॰, ब्राउन, सी॰ F., Czerwinski, W., और डब्ल्यू॰ रकलज जे॰ (2023) Comprehensive Quality Assessment of Optical Satellite Imagery Using Weakly Supervised Video Learning. आईईईई/सीवीएफ़ कॉन्फ़्रेंस ऑन कंप्यूटर विज़न ऐंड पैटर्न रिकॉग्निशन की कार्रवाइयां (पेज 2125-2135) में. doi:10.1109/CVPRW59228.2023.00206 PDF

Earth Engine की मदद से एक्सप्लोर करें

कोड एडिटर (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);
कोड एडिटर में खोलें
Cloud Score+, ऑप्टिकल सैटलाइट से ली गई मीडियम से लेकर हाई रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज की क्वालिटी का आकलन (QA) करने वाला प्रोसेसर है. Cloud Score+ S2_HARMONIZED डेटासेट, Sentinel-2 L1C के एक जैसे कलेक्शन से बनाया जा रहा है. Cloud Score+ के आउटपुट का इस्तेमाल, साफ़ पिक्सल की पहचान करने के लिए किया जा सकता है. साथ ही, L1C से बादलों और बादलों की परछाइयों को हटाने के लिए भी इसका इस्तेमाल किया जा सकता है …
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