Cloud Score+ S2_HARMONIZED V1

GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED
Dostępność zbioru danych
2015-06-27T00:00:00Z–2026-04-16T14:03:15.179000Z
Producent zbioru danych
Fragment kodu Earth Engine
ee.ImageCollection("GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED")
Tagi
chmury google zdjęcia-satelitarne sentinel2

Opis

Cloud Score+ to procesor oceny jakości (QA) zdjęć satelitarnych o średniej i wysokiej rozdzielczości. Zbiór danych Cloud Score+ S2_HARMONIZED jest tworzony operacyjnie na podstawie zharmonizowanego zbioru Sentinel-2 L1C. Dane wyjściowe Cloud Score+ mogą być używane do identyfikowania stosunkowo czystych pikseli i skutecznego usuwania chmur i cieni chmur ze zdjęć L1C (górne warstwy atmosfery) lub L2A (odbicie od powierzchni).

Zbiór danych Cloud Score+ S2_HARMONIZED zawiera 2 pasma jakości: cs i cs_cdf. Oba oceniają przydatność poszczególnych pikseli pod względem widoczności powierzchni w skali ciągłej od 0 do 1, gdzie 0 oznacza „nieczyste” (zasłonięte), a 1 – „czyste” (niezasłonięte) obserwacje. Wartości w paśmie cs są określane na podstawie odległości spektralnej między obserwowanym pikselem a (teoretyczną) czystą obserwacją referencyjną, natomiast wartości w paśmie cs_cdf reprezentują prawdopodobieństwo, że obserwowany piksel jest czysty, na podstawie szacowanego rozkładu kumulatywnego wyników dla danej lokalizacji w czasie. Inaczej mówiąc, cs można traktować jako bardziej natychmiastowy wskaźnik podobieństwa atmosferycznego (czyli jak bardzo ten piksel jest podobny do tego, czego oczekujemy w idealnie czystym obrazie referencyjnym), a cs_cdf odzwierciedla oczekiwaną wartość szacowanego wyniku w czasie (czyli gdybyśmy mieli wszystkie wyniki dla tego piksela w czasie, jak by się on plasował?).

Obrazy w kolekcji Cloud Score+ S2_HARMONIZED mają ten sam identyfikator i właściwości system:index co poszczególne zasoby Sentinel-2 L1C, z których zostały utworzone, dzięki czemu pasma Cloud Score+ można powiązać z obrazami źródłowymi na podstawie ich wspólnego identyfikatora system:index.

Uzupełnianie danych historycznych Cloud Score+ dla całego archiwum Sentinel-2 jest w toku, a daty dostępności zbioru danych będą okresowo aktualizowane w miarę dodawania nowych wyników do kolekcji Cloud Score+.

Więcej informacji o zbiorze danych Cloud Score+ i metodzie modelowania znajdziesz w tym poście na Medium.

Pasma

Pasma

Rozmiar piksela: 10 metrów (wszystkie pasma)

Nazwa Jednostki Min. Maks. Rozmiar piksela Opis
cs Bezwymiarowe 0 1 10 metrów

Wynik jakości piksela na podstawie odległości spektralnej od (teoretycznej) czystej obserwacji referencyjnej
cs_cdf Bezwymiarowe 0 1 10 metrów

Wartość funkcji rozkładu kumulatywnego możliwych wartości cs dla szacowanej wartości cs

Właściwości obrazu

Właściwości obrazu

Nazwa Typ Opis
DATE_PRODUCT_GENERATED STRING

Data produkcji.
MGRS_TILE STRING

Identyfikator systemu MGRS (Military Grid Reference System) Sentinel-2.
MODEL_VERSION STRING

Wersja modelu Cloud Score+.
NO_CONTEXT_FRACTION LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI

Ułamek przetworzonych podkafelków bez kontekstu czasowego.
PROCESSING_SOFTWARE_VERSION STRING

Wersja oprogramowania do przetwarzania Cloud Score+.
SOURCE_ASSET_ID STRING

Identyfikator zasobu Earth Engine dla obrazu źródłowego.
SOURCE_PRODUCT_ID STRING

Identyfikator produktu Sentinel-2 dla obrazu źródłowego.

Warunki usługi

Warunki korzystania z usługi

CC-BY-4.0

Cytowanie

Cytowanie:

  • Pasquarella, V. J., Brown, C. F., Czerwinski, W., & Rucklidge, W. J. (2023) Comprehensive Quality Assessment of Optical Satellite Imagery Using Weakly Supervised Video Learning. W materiałach konferencji IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (str. 2125–2135). doi:10.1109/CVPRW59228.2023.00206 PDF

Odkrywaj za pomocą Earth Engine

Edytor kodu (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);
Otwórz w edytorze kodu
Cloud Score+ to procesor oceny jakości (QA) zdjęć satelitarnych o średniej i wysokiej rozdzielczości. Zbiór danych Cloud Score+ S2_HARMONIZED jest tworzony operacyjnie na podstawie zharmonizowanej kolekcji Sentinel-2 L1C, a dane wyjściowe Cloud Score+ mogą być używane do identyfikowania stosunkowo czystych pikseli i skutecznego usuwania chmur i cieni chmur z L1C…
GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED, chmury,google,zdjęcia-satelitarne,sentinel2
2015-06-27T00:00:00Z/2026-04-16T14:03:15.179000Z
–90 –180 90 180
Google Earth Engine