- 데이터 세트 제공
- 2023-04-04T04:37:01Z–2026-05-29T23:59:31Z
- 데이터 세트 출처
- NASA JPL
- 태그
설명
이 데이터 세트에는 버전 1의 레벨 3 동적 OPERA 지표수 범위 제품이 포함되어 있습니다. 데이터는 2023년 4월부터 검증된 지표수 범위 관측치입니다. 사용에 관한 알려진 문제와 주의사항은 제품 문서에 설명되어 있습니다. 각 제품을 생성하는 입력 데이터 세트는 Harmonized Landsat-8 및 Sentinel-2A/B/C (HLS) 제품 버전 2.0입니다. HLS 제품은 Landsat 8 위성에 탑재된 Operational Land Imager (OLI)와 Sentinel-2A/B/C 위성에 탑재된 MultiSpectral Instrument (MSI)의 표면 반사율 (SR) 데이터를 제공합니다.
문서:
대역
대역
픽셀 크기: 30m (모든 밴드)
| 이름 | 픽셀 크기 | 설명 |
|---|---|---|
WTR_Water_classification |
30m | 물 분류 - 모든 중간 단계/레이어를 통해 진단 (DIAG) 레이어를 처리한 결과로 3가지 물 클래스(물 아님, 개방된 물, 부분적인 지표수), 눈/얼음, 구름/구름 그림자, 구름/구름 그림자 인접, 해양 마스크, 데이터 없음 클래스 중 하나로 픽셀별 분류를 나타냅니다. |
BWTR_Binary_water |
30m | 이진 물 지도는 물 클래스 (개방된 물과 부분적인 지표수)를 물이 있는 영역과 물이 없는 영역을 나타내는 이진 지도에 통합하여 WTR 레이어에서 파생됩니다. 이 레이어는 사용자에게 물/물 없음에 대한 빠른 보기를 제공하기 위한 것입니다. 이진 분류가 물/물 없음 분류를 제공하지 않는 영역을 나타내기 위해 무효 데이터 클래스 (눈/얼음, 구름/구름 그림자 및 구름/구름 그림자 인접, 바다 마스크, 채우기 값)도 제공됩니다. |
CONF_Confidence |
30m | 입력 HLS 데이터와 함께 제공된 진단 결과와 품질 보증 정보를 조합한 결과를 기반으로 하는 WTR 분류와 관련된 신뢰도를 나타냅니다. 예를 들어 WTR 레이어의 개방 수역 클래스는 신뢰도 높음과 신뢰도 보통의 두 클래스로 분할되는 반면 WTR의 WTR 부분 지표수 클래스 픽셀은 부분 지표수 보수적 또는 부분 지표수 적극적으로 표시되며 후자는 확실성이 낮습니다. WTR 및 BWTR 레이어에서와 마찬가지로 눈/얼음, 구름/그림자 또는 채우기 값으로 인해 물 검색이 어렵거나 불가능한 픽셀도 CONF 레이어에 표시됩니다. |
DIAG_diagnostic |
30m | 5가지 초기 DSWx-HLS 테스트 중 어떤 테스트에서 픽셀별로 물이 감지되었는지 나타내도록 코딩된 레이어입니다. 값은 5개의 DSWx-HLS 테스트 중 양성 결과가 반환되지 않았음을 나타내는 0 (예: 00000)부터 모든 테스트에서 양성 결과가 나왔음을 나타내는 11111까지입니다. 테스트는 DSWX-HLS ATBD 및 Jones, John W. 2019를 사용하여 위의 신뢰도 레이어를 도출합니다. 특정 클래스에 대한 긍정 테스트의 조합이 신뢰도 값을 결정합니다. 채우기 값 (데이터 없음)은 숫자 65535로 표시됩니다. |
WTR1_Interpretation_of_diagnostic_layer_into_water_classes |
30m | 진단 레이어를 분류하면 개방된 물, 부분적인 지표수, 물 없음이 표시됩니다. 이 레이어는 마스크를 적용하여 레이어 6 (WTR-2)과 1 (WTR)로 추가로 세분화됩니다. |
WTR2_Refined_WTR1_given_HLS_FMASK |
30m | WTR-2 레이어는 DSWX-HLS ATBD 및 Jones, John W.에 설명된 대로 지표면 정보 및 지형 그림자 정보, 에어로졸 과잉 보정 완화 조치를 기반으로 추가 테스트를 적용하여 WTR-1 (레이어 5) 결과에서 파생됩니다. 2019에 도입된 기능으로, 거짓양성 물 감지를 마스크 처리 (제거)합니다. |
LAND_land_cover_classification |
30m | WTR-1 레이어 물 감지를 마스크하여 중간 WTR-2 레이어를 생성하기 위해 추가 테스트가 수행되는 위치를 결정하는 데 사용되는 토지 피복 주제 레이어입니다. |
SHAD_terrain_shadow |
30m | 디지털 고도 모델 데이터에서 입력 HLS 이미지의 캡처 날짜/시간에 대해 생성된 그림자 영역의 분류를 기반으로 지형으로 인한 그림자의 가능성이 높은 위치를 제거하는 데 사용되는 마스크입니다. 이는 중간 레이어 WTR-2를 만드는 데 사용됩니다. |
HLS_CLOUD_SNOW_FMASK_classification |
30m | HLS 입력의 구름, 구름 그림자, 눈/얼음 분류 레이어입니다. |
WTR_Water_classification 클래스 표
| 값 | 색상 | 설명 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 물 아님 - 물, 눈/얼음, 구름/구름 그림자 또는 해양 마스크가 아닌 유효한 반사율 데이터가 있는 영역입니다. 토지 피복 마스크가 적용될 수 있습니다. |
| 1 | #0000ff | 개방된 물 - 식물, 지형, 건물로 인한 장애물을 포함하여 센서에 완전히 물로 둘러싸여 있고 장애물이 없는 영역입니다. |
| 2 | #0088ff | 부분적인 지표수: 침수된 지역이 전체의 20% 이상이고 100% 미만인 지역입니다. 픽셀의 영역을 언급할 때는 '서브픽셀 침수'라고 할 수 있습니다. 예로는 습지, 수생 식물이 있는 수역, 해안선으로 양분된 픽셀이 있습니다. |
| 252 | #f2f2f2 | 눈/얼음 - 입력 HLS Fmask 품질 보증 (QA) 데이터에 따라 눈/얼음으로 식별된 영역입니다. |
| 253 | #dfdfdf | 구름/구름 그림자 - 입력 HLS Fmask 품질 보증 (QA) 데이터에 따라 구름, 구름 그림자 또는 이러한 기능에 인접한 영역으로 식별된 영역입니다. |
| 254 | #da00ff | 바다 마스크 처리됨: 여백이 추가된 해안선 데이터베이스를 사용하여 바다로 식별된 영역입니다. |
BWTR_Binary_water 클래스 표
| 값 | 색상 | 설명 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 물 아님 - 물 (클래스 1)이 아니고 눈/얼음 (클래스 252), 구름/구름 그림자 (클래스 253), 해양 마스크 (클래스 254)가 아닌 유효한 반사율 데이터가 있는 영역입니다. |
| 1 | #0000ff | 물 - '개방된 물' 또는 '부분적인 표면수'로 분류된 지역입니다(WTR 레이어 참고). |
| 252 | #f2f2f2 | 눈/얼음 - 입력 HLS Fmask 품질 보증 (QA) 데이터에 따라 눈/얼음으로 식별된 영역입니다. |
| 253 | #dfdfdf | 구름/구름 그림자 - 입력 HLS Fmask 품질 보증 (QA) 데이터에 따라 구름 또는 구름 그림자로 식별되거나 구름/구름 그림자에 인접한 영역입니다. |
| 254 | #da00ff | 바다 마스크 처리됨 - 여백이 추가된 해안선 데이터베이스를 사용하여 바다로 식별된 영역 |
CONF_신뢰도 클래스 표
| 값 | 색상 | 설명 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 물 아님 - 물 또는 해양 마스크 (클래스 254)가 적용되지 않고 입력 HLS Fmask 품질 보증 (QA) 데이터에서 눈/얼음, 구름/구름 그림자, 구름/구름 그림자 인접, 눈/얼음으로 식별되지 않은 유효한 반사율 데이터가 있는 영역입니다. 지형 그림자 또는 토지 피복 마스크가 적용된 곳에는 '물 아님' (클래스 0)도 있습니다. |
| 1 | #0000ff | 신뢰도 높은 개방 수역: 바다 마스크가 적용되지 않았고(클래스 254) 입력 HLS Fmask 품질 보증 (QA) 데이터에서 눈/얼음, 구름/구름 그림자, 구름/구름 그림자 인접 지역 또는 눈/얼음으로 식별되지 않은 신뢰도 높은 완전한 수역입니다. |
| 2 | #0088ff | 개방된 물 중간 신뢰도 - 바다 마스크가 적용되지 않았고(클래스 254) 눈/얼음 또는 구름/구름 그림자로 식별되지 않으며 입력 HLS Fmask 품질 보증 (QA) 데이터에서 구름/구름 그림자 또는 눈/얼음에 인접한 중간 신뢰도의 완전히 물로 이루어진 영역입니다. |
| 3 | #66a3ff | 부분 표면수 보수적 - 침수된 지역이 약 50% 이상이고 100% 미만인 개방된 물로, 해양 마스크(클래스 254)가 적용되지 않고 눈/얼음, 구름/구름 그림자로 식별되지 않는 보수적 분류입니다. |
| 4 | #b3d9ff | 부분적인 지표수 적극적 - 침수된 지역이 약 20% 이상이고 100% 미만인 개방 수역으로, 적극적인 분류가 있으며 해양 마스크(클래스 254)가 적용되지 않았고 눈/얼음, 구름/구름 그림자로 식별되지 않습니다. |
| 10 | #cccccc | 물 아님 - 물이 아니거나 마스크 처리된 바다 (클래스 254)가 아니지만 입력 HLS Fmask에 따라 구름/구름 그림자에 의해 가려질 수 있는 유효한 반사율 데이터가 있는 영역 |
| 11 | #0000ff | 개방된 물 높은 신뢰도 - 바다 마스크(클래스 254)가 적용되지 않았지만 입력 HLS Fmask에 따라 구름/구름 그림자로 인해 가려질 수 있는 높은 신뢰도의 완전히 물로 이루어진 영역입니다. |
| 12 | #00aaff | 개방된 물 중간 신뢰도: 바다 마스크가 적용되지 않았지만 (클래스 254) 입력 HLS Fmask에 따라 클라우드/클라우드 그림자로 인해 가려질 수 있는 중간 신뢰도의 물로만 구성된 영역입니다. |
| 13 | #2244ff | 부분적인 지표수 보수적 - 침수된 영역이 약 50% 이상이고 100% 미만인 개방 수역이며, 보수적 분류가 있고 해양 마스크 (클래스 254)가 적용되지 않았지만 입력 HLS Fmask에 따라 구름/구름 그림자에 의해 가려질 수 있습니다. |
| 14 | #6644ff | 부분적 지표수 공격적 - 침수된 지역이 20% 이상이고 약 50% 미만의 개방 수역이며, 100% 미만의 개방 수역으로 덜 엄격하게 분류되고 해양 마스크 (클래스 254)도 적용되지 않았지만 입력 HLS Fmask에 따라 구름/구름 그림자에 의해 가려질 수 있습니다. |
| 20 | #ffffff | 물이 아닌 영역으로, 유효한 반사율 데이터가 있고 입력 HLS Fmask에 따라 눈/얼음으로 표시되지만 입력 HLS Fmask에 따라 구름/구름 그림자로 가려지지 않고 해양 마스크가 적용되지 않습니다 (클래스 254). 지형 그림자 또는 토지 피복 마스크가 적용된 '물이 아님' (클래스 0)도 있습니다. |
| 21 | #0000ff | 개방된 물 높은 신뢰도: 신뢰도가 높고 입력 HLS Fmask에 따라 눈/얼음으로 표시되지만 입력 HLS Fmask에 따라 구름/구름 그림자로 가려지지 않고 해양 마스크(클래스 254)가 적용되지 않은 완전히 물로 이루어진 영역입니다. |
| 22 | #5555ff | 개방된 물 보통 신뢰도 - 보통 신뢰도를 가지며 완전히 물로 이루어진 영역으로, 입력 HLS Fmask에 따라 눈/얼음으로 표시되지만 입력 HLS Fmask에 따라 구름/구름 그림자에 의해 가려지지 않고 해양 마스크가 적용되지 않습니다 (클래스 254). |
| 23 | #7777ff | 부분적인 지표수 보수적 - 침수된 지역으로, 보수적 분류가 적용되고 입력 HLS Fmask에 따라 눈/얼음으로 표시되지만 입력 HLS Fmask에 따라 구름/구름 그림자에 의해 가려지지 않고 해양 마스크가 적용되지 않은 (클래스 254) 50% 이상 100% 미만의 개방 수역입니다. |
| 24 | #2222cc | 부분 지표수 공격적: 침수된 지역으로, 개방된 물이 20% 이상이고 약 50% 미만이며, 덜 엄격한 분류이고, 입력 HLS Fmask에 따라 눈/얼음으로 표시되지만 입력 HLS Fmask에 따라 구름/구름 그림자에 의해 가려지지 않고 해양 마스크 (클래스 254)가 적용되지 않습니다. |
| 254 | #da00ff | 바다 마스크 처리됨 - 해안선 데이터베이스를 사용하여 바다로 식별된 영역에 여백이 추가되었습니다. |
WTR1_Interpretation_of_diagnostic_layer_into_water_classes 클래스 표
| 값 | 색상 | 설명 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 물이 아님 - 유효한 반사율 데이터가 있으며 개방된 물 (클래스 1) 또는 부분적인 지표수 (클래스 2)가 아닌 영역입니다. |
| 1 | #0000ff | 개방된 수역 - 식물, 지형, 건물로 인한 장애물을 포함하여 센서에 완전히 물로 덮여 있고 장애물이 없는 지역입니다. |
| 2 | #0088ff | 부분적인 지표수 - 침수된 지역으로, 개방된 물이 20% 이상 100% 미만입니다. 픽셀의 영역을 언급할 때는 이를 '서브픽셀 침수'라고 할 수 있습니다. 예로는 습지, 수생 식물이 있는 수역, 해안선으로 이등분된 픽셀이 있습니다. |
| 254 | #da00ff | 해양 마스크 처리됨 - 해안선 데이터베이스를 사용하여 해양으로 식별된 영역에 여백이 추가되었습니다 (표준 DSWx-HLS 제품 v1.0에는 적용되지 않음). |
WTR2_Refined_WTR1_given_HLS_FMASK 클래스 표
| 값 | 색상 | 설명 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 물이 아님 - 개방된 물 (클래스 1) 또는 부분적인 지표수 (클래스 2)가 아닌 유효한 반사율 데이터가 있는 영역 |
| 1 | #0000ff | 개방된 수역 - 식물, 지형, 건물로 인한 장애물을 포함하여 센서에 완전히 물로 덮여 있고 장애물이 없는 지역입니다. |
| 2 | #0088ff | 부분적인 지표수: 침수된 지역이 20% 이상이고 100% 미만인 개방된 물입니다. 픽셀의 영역을 언급할 때는 이를 '서브픽셀 침수'라고 할 수 있습니다. 예로는 습지, 수면 위로 솟아난 식물이 있는 수역, 해안선으로 이등분된 픽셀이 있습니다. |
| 254 | #da00ff | 바다 마스크 처리됨 - 해안선 데이터베이스를 사용하여 바다로 식별된 영역에 여백이 추가되었습니다. |
LAND_land_cover_classification 클래스 표
| 값 | 색상 | 설명 |
|---|---|---|
| 0 | #e6e6e6 | 개발된 낮은 강도입니다. 값은 0~99입니다(숫자 = ESA WorldCover 데이터 세트 연도의 마지막 두 자리). |
| 100 | #cccccc | 고강도 개발 값의 범위는 100~199입니다. (number = 100 + ESA WorldCover 데이터 세트 연도의 마지막 두 자리 숫자) |
| 200 | #0000ff | 물, 습지, 맹그로브 숲 |
| 201 | #00ff00 | 다양한 산림 클래스 |
SHAD_terrain_shadow 클래스 표
| 값 | 색상 | 설명 |
|---|---|---|
| 0 | #808080 | 그림자 |
| 1 | #ffffff | 섀도우 아님 |
HLS_CLOUD_SNOW_FMASK_classification 클래스 표
| 값 | 색상 | 설명 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 마스크 처리되지 않음 |
| 1 | #a9a9a9 | 구름 그림자, 구름/구름 그림자에 인접, 또는 둘 다 |
| 2 | #f2f2f2 | 눈/얼음 |
| 3 | #d3d3d3 | 눈/얼음 및 클래스 1 (구름 그림자 또는 구름/구름 그림자에 인접) |
| 4 | #dfdfdf | Cloud |
| 5 | #c0c0c0 | 클라우드 및 클래스 1 (클라우드 그림자 또는 클라우드/클라우드 그림자에 인접) |
| 6 | #b0b0b0 | 구름 및 눈/얼음 |
| 7 | #a0a0a0 | 구름, 눈/얼음, 클래스 1 (구름 그림자 또는 구름/구름 그림자 인접) |
| 8 | #0000ff | Fmask에서 물을 식별함 |
| 9 | #87cefa | Fmask에서 물, 구름 그림자 또는 구름/구름 그림자 인접으로 식별' |
| 10 | #add8e6 | Fmask에서 물, 눈/얼음을 식별함 |
| 11 | #b0e0e6 | Fmask에서 물, 눈/얼음, 클래스 1(구름 그림자 또는 구름/구름 그림자에 인접)을 식별했습니다. |
| 12 | #6495ed | Fmask에서 물, 구름을 식별함 |
| 13 | #4682b4 | Fmask에서 물, 구름, 클래스 1 (구름 그림자 또는 구름/구름 그림자에 인접)을 식별했습니다. |
| 14 | #4169e1 | Fmask에서 물, 구름, 눈/얼음을 식별함 |
| 15 | #1e90ff | Fmask에서 물, 구름, 눈/얼음, 클래스 1 (구름 그림자 또는 구름/구름 그림자에 인접)을 식별함 |
이미지 속성
이미지 속성
| 이름 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
| AEROSOL_CLASS_REMAPPING_ENABLED | 문자열 | 에어로졸 클래스 리매핑이 사용 설정 (TRUE)되었는지 사용 중지 (FALSE)되었는지를 나타냅니다. |
| CLOUD_COVERAGE | DOUBLE | HLS QA 마스크가 구름, 구름 그림자 또는 구름에 인접한 것으로 표시하는 관측 데이터가 있는 픽셀의 비율입니다 (채우기 값 및 해양 마스크와 반대). |
| INPUT_HLS_PRODUCT_CLOUD_COVERAGE | DOUBLE | 입력 HLS 제품에서 관측 데이터(채우기 값과 반대)가 있는 타일 영역의 비율입니다. |
| NBAR_SOLAR_ZENITH | DOUBLE | 천저 양방향 반사율 분포 함수 조정된 반사율(NBAR) 파생에 사용된 태양 천정각입니다. |
| PROCESSING_DATETIME | 문자열 | DSWx-HLS 제품 처리 날짜입니다. 형식: YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ |
| PRODUCT_VERSION | 문자열 | DSWx-HLS 제품 버전입니다 (제품 파일 이름과 동일). 제품에 포함된 구조 또는 메타데이터가 변경되면 증가합니다. |
| 센서 | 문자열 | 센서 기기의 이름입니다 (예: 'OLI' 또는 'MSI'). |
| SPACECRAFT_NAME | 문자열 | 센서 플랫폼의 이름입니다 (예: 'Landsat-8', 'Sentinel-2A', 'Sentinel-2B'). |
| SPATIAL_COVERAGE_EXCLUDING_MASKED_OCEAN | DOUBLE | 마스크 처리된 해양을 제외하고 관측 데이터가 있는 타일 영역의 비율입니다 (채우기 값 및 해양 마스크와 반대). |
이용약관
이용약관
이 데이터 세트는 EOSDIS 데이터 사용 및 인용 안내에 따라 제한 없이 공개적으로 공유됩니다.
인용
오페라 2023. Harmonized Landsat Sentinel-2의 OPERA 동적 표면수 범위 (버전 1) 버전 1.0. PO.DAAC, CA, USA. 데이터 세트 액세스 [YYYY-MM-DD] at https://doi.org/10.5067/OPDSW-PL3V1
DOI
Earth Engine으로 탐색
코드 편집기(JavaScript)
Map.setCenter(-93, 30, 12); var dswx_hls_collection = ee.ImageCollection('OPERA/DSWX/L3_V1/HLS') .filterDate('2025-07-01', '2025-10-01'); // Mask out values >= 252 before calculating the mode we don't // want to have clouds or snow/ice be included. var masked_collection = dswx_hls_collection.map(function(image) { var wtr = image.select('WTR_Water_classification'); return wtr.updateMask(wtr.lt(252)); }); var dswx_hls = masked_collection .reduce(ee.Reducer.mode()) .rename('WTR_Water_classification'); var wtr_class_values = [ 0, // Not water 1, // Open water 2, //Partial surface water 252, // Snow/ice 253, // Cloud/cloud shadow 254 // Ocean masked ]; var wtr_palette = [ 'ffffff', // Not water '0000ff', // Open water '0088ff', // Partial surface water 'f2f2f2', // Snow/ice 'dfdfdf', // Cloud/cloud shadow 'da00ff', // Ocean masked ]; // Select the water classification band and remap to make have palette vis. var wtr_band = dswx_hls.select('WTR_Water_classification'); var to = [0, 1, 2, 3, 4, 5]; var wtr_remapped = wtr_band.remap(wtr_class_values, to); Map.addLayer( wtr_remapped, {min: 0, max: 5, palette: wtr_palette}, 'Water Classification (Remapped)');