- 資料集開放期間
- 2023-04-04T04:37:01Z–2026-02-22T23:22:09Z
- 資料集產生者
- NASA JPL
- 標記
說明
這個資料集包含第 3 級動態 OPERA 地表水域範圍產品第 1 版。這些資料是從 2023 年 4 月開始驗證的地表水面積觀測結果。產品文件會說明已知問題和使用注意事項。生成各項產品的輸入資料集是 Harmonized Landsat-8 和 Sentinel-2A/B/C (HLS) 產品 2.0 版。HLS 產品提供地表反射率 (SR) 資料，這些資料來自 Landsat 8 衛星上的 Operational Land Imager (OLI)，以及 Sentinel-2A/B/C 衛星上的 MultiSpectral Instrument (MSI)。
說明文件：
頻帶
像素大小
30 公尺
波段
| 名稱 | 像素大小 | 說明 |
|---|---|---|
WTR_Water_classification |
公尺 | 水分類 - 這代表像素分類為三種水類別之一 (非水、開放水域和部分地表水)、積雪/結冰、雲/雲影和雲/雲影附近、海洋遮罩，或因透過所有中間步驟/圖層處理診斷 (DIAG) 圖層而沒有資料類別 |
BWTR_Binary_water |
公尺 | 二進位水地圖是從 WTR 圖層衍生而來，將水類別 (開放水域和部分地表水) 聯集為二進位地圖，指出有水和無水的區域。這個圖層可讓使用者快速查看有水/無水狀態。系統也會提供無效的資料類別 (雪/冰、雲/雲影以及雲/雲影附近、海洋遮蓋和填滿值)，指出二進位分類未提供水/非水分類的區域。 |
CONF_Confidence |
公尺 | 根據 DIAG 結果和輸入 HLS 資料提供的品質保證資訊，代表與 WTR 分類相關聯的信賴度。舉例來說，WTR 圖層的「開放水域」類別會分成「高信賴度」和「中信賴度」兩個類別，而 WTR 的「部分地表水」類別像素則會標示為「部分地表水保守」或「部分地表水積極」，後者確定性較低。與 WTR 和 BWTR 層相同，由於積雪/結冰、雲/陰影或填滿值，導致難以或無法擷取水量的像素，也會在 CONF 層中註明。 |
DIAG_diagnostic |
公尺 | 這個圖層經過編碼，可指出五項初始 DSWx-HLS 測試中，哪些測試在每個像素上都偵測到水。值介於 0 (即 00000) 到 11111 之間，前者表示五項 DSWx-HLS 測試皆未傳回正向結果，後者則表示所有測試都傳回正向結果。如需測試說明，請參閱 DSWX-HLS ATBD 和 Jones, John W. 2019，用來推導上述信賴層。特定類別的正面測試組合會決定其信賴度值。填滿值 (無資料) 以數字 65535 表示。 |
WTR1_Interpretation_of_diagnostic_layer_into_water_classes |
公尺 | DIAG 層的分類結果為開放水域、部分地表水和無水。這個圖層會透過套用遮罩進一步精修，產生圖層 6 (WTR-2) 和 1 (WTR)。 |
WTR2_Refined_WTR1_given_HLS_FMASK |
公尺 | WTR-2 層是根據 WTR-1 (第 5 層) 結果，套用以土地覆蓋和地形陰影資訊為依據的額外測試，以及氣膠過度修正緩解措施而得，詳情請參閱 DSWX-HLS ATBD 和 Jones, John W. 2019，以遮蓋 (消除) 誤判的漏水偵測結果。 |
LAND_land_cover_classification |
公尺 | 用於判斷在何處執行額外測試，以遮蓋 WTR-1 層的水體偵測結果，進而產生中繼 WTR-2 層的土地覆蓋主題層。 |
SHAD_terrain_shadow |
公尺 | 遮罩：根據從數位高程模型資料為輸入 HLS 影像擷取日期/時間產生的陰影區域分類，用來消除地形造成的陰影可能出現的位置。這項資訊用於建立中繼層 WTR-2。 |
HLS_CLOUD_SNOW_FMASK_classification |
公尺 | 來自 HLS 輸入內容的雲朵、雲影和積雪/結冰分類層。 |
WTR_Water_classification 類別表
| 值 | 顏色 | 說明 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 非水體 - 具有有效反射率資料的區域，但不是水體、雪/冰、雲/雲影或海洋遮罩，可套用土地覆蓋遮罩。 |
| 1 | #0000ff | 開放水域：完全是水且感應器不受阻礙的區域，包括植被、地形和建築物造成的阻礙。 |
| 2 | #0088ff | 部分地表水 - 淹水面積至少 20%，但開放水域不到 100%。如果指的是像素區域，則可能稱為「子像素淹沒」。例如濕地、有挺水植物的水體，以及被海岸線一分為二的像素。 |
| 252 | #f2f2f2 | 積雪/結冰 - 根據輸入的 HLS Fmask 品質保證 (QA) 資料，判斷為積雪/結冰的區域。 |
| 253 | #dfdfdf | 雲朵/雲影 - 根據輸入的 HLS Fmask 品質保證 (QA) 資料，識別為雲朵、雲影或與這些特徵相鄰的區域。 |
| 254 | #da00ff | 海洋遮罩 - 使用海岸線資料庫 (並加上邊界) 識別為海洋的區域。 |
BWTR_Binary_water 類別表
| 值 | 顏色 | 說明 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 非水體 - 具有有效反射率資料的區域，但不是水體 (類別 1)，也不是積雪/結冰 (類別 252)、雲/雲影 (類別 253) 或海洋遮罩 (類別 254)。 |
| 1 | #0000ff | 水：分類為「開放水域」或「部分地表水」的區域 (請參閱 WTR 圖層)。 |
| 252 | #f2f2f2 | 積雪/結冰 - 根據輸入的 HLS Fmask 品質保證 (QA) 資料，判斷為積雪/結冰的區域。 |
| 253 | #dfdfdf | 雲朵/雲影 - 根據輸入的 HLS Fmask 品質保證 (QA) 資料，判斷為雲朵/雲影或鄰近雲朵/雲影的區域。 |
| 254 | #da00ff | 海洋遮罩 - 使用海岸線資料庫和額外邊界識別為海洋的區域 |
CONF_Confidence Class Table
| 值 | 顏色 | 說明 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 非水體 - 具有有效反射率資料的區域，並非水體或海洋遮罩 (類別 254)，且未識別為雪/冰、雲/雲影、雲/雲影附近，或輸入 HLS Fmask 品質保證 (QA) 資料中的雪/冰。「非水域」(類別 0) 也適用於地形陰影和/或土地覆蓋遮罩。 |
| 1 | #0000ff | 高信賴度開放水域 - 完全是水域，且高信賴度，未經海洋遮罩 (類別 254)，且未在輸入的 HLS Fmask 品質保證 (QA) 資料中識別為雪/冰、雲/雲影、雲/雲影鄰近區域或雪/冰。 |
| 2 | #0088ff | 中等信賴度開放水域 - 完全是水域，且信賴度中等，未經海洋遮罩處理 (類別 254)，且未識別為雪/冰或雲/雲影，與輸入 HLS Fmask 品質保證 (QA) 資料中的雲/雲影或雪/冰相鄰。 |
| 3 | #66a3ff | 部分地表水保守 - 淹水面積至少約 50%，且不到 100% 的開放水域，具有保守分類，且未經海洋遮罩處理 (類別 254)，也未識別為積雪/結冰、雲/雲影 |
| 4 | #b3d9ff | 部分地表水侵蝕 - 淹水區域至少約有 20% 的開放水域，但不到 100%，且侵蝕分類未經海洋遮罩處理 (類別 254)，也未識別為積雪/結冰、雲/雲影 |
| 10 | #cccccc | 非水體 - 具有有效反射率資料的區域，並非水體或海洋遮蔽 (類別 254)，但根據輸入的 HLS Fmask，可能受到雲朵/雲影遮蔽 |
| 11 | #0000ff | 高信賴度開放水域：完全是水域的區域，且高信賴度未遭海洋遮蓋 (類別 254)，但可能因輸入的 HLS Fmask 而遭雲朵/雲影遮蓋。 |
| 12 | #00aaff | 中等信賴度開放水域 - 完全是水域的區域，信賴度中等，且未遮蓋海洋 (類別 254)，但可能根據輸入的 HLS Fmask 遭到雲/雲陰影遮蓋。 |
| 13 | #2244ff | 部分地表水保守 - 淹水面積至少約 50%，且少於 100% 的開放水域，具有保守分類，且未經海洋遮罩處理 (類別 254)，但可能因雲/雲影而受到遮蔽 (根據輸入的 HLS Fmask)。 |
| 14 | #6644ff | 部分地表水侵蝕 - 淹水面積至少 20%，且開放水域面積小於約 50%，開放水域面積小於 100% (分類較寬鬆)，且未經海洋遮罩處理 (類別 254)，但根據輸入的 HLS Fmask，可能受到雲/雲影遮蔽。 |
| 20 | #ffffff | 非水體 - 具有有效反射率資料的區域，並非水體，根據輸入的 HLS Fmask 標示為雪/冰，但根據輸入的 HLS Fmask 並未受到雲/雲影遮蔽，且未遮蔽海洋 (類別 254)。「not water」(類別 0) 也適用於套用地形陰影和/或土地覆蓋遮罩的情況。 |
| 21 | #0000ff | 高信賴度開放水域：完全是水域，且根據輸入的 HLS Fmask 標示為雪/冰，但根據輸入的 HLS Fmask 未遭雲/雲影遮蔽，且未遮蔽海洋 (類別 254) |
| 22 | #5555ff | 中等信賴度開放水域 - 完全是水且信賴度中等的區域，根據輸入的 HLS Fmask 標示為雪/冰，但根據輸入的 HLS Fmask，未遭雲/雲影遮蔽，且未遮蔽海洋 (類別 254)。 |
| 23 | #7777ff | 部分地表水保守 - 淹水面積至少 50% 且小於 100%，具有保守分類，並根據輸入的 HLS Fmask 標示為積雪/結冰，但未根據輸入的 HLS Fmask 遭到雲/雲陰影遮蔽，且未遮蔽海洋 (類別 254)。 |
| 24 | #2222cc | 部分地表水侵蝕 - 淹水面積至少 20%，但少於約 50% 的開放水域，這是較寬鬆的分類，根據輸入的 HLS Fmask 標示為積雪/結冰，但根據輸入的 HLS Fmask 並未受到雲/雲陰影遮蔽，且未遮蔽海洋 (類別 254)。 |
| 254 | #da00ff | 海洋遮罩 - 使用海岸線資料庫加上額外邊界，識別為海洋的區域。 |
WTR1_Interpretation_of_diagnostic_layer_into_water_classes 類別表
| 值 | 顏色 | 說明 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 非水體：具有有效反射率資料的區域，但不是開放水體 (第 1 類) 或部分地表水 (第 2 類)。 |
| 1 | #0000ff | 開放水域：完全是水且感應器不受阻礙的區域，包括植被、地形和建築物造成的阻礙。 |
| 2 | #0088ff | 部分地表水 - 淹水面積至少 20%，但開放水域不到 100%。如果指的是像素區域，這可能稱為「子像素淹沒」。例如濕地、有挺水植物的水體，以及被海岸線一分為二的像素。 |
| 254 | #da00ff | 海洋遮罩：使用海岸線資料庫加上額外邊界所識別的海洋區域 (不適用於標準 DSWx-HLS 產品第 1.0 版)。 |
WTR2_Refined_WTR1_given_HLS_FMASK 類別表
| 值 | 顏色 | 說明 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 非水體 - 具有有效反射率資料的區域，但不是開放水體 (第 1 類) 或部分地表水 (第 2 類) |
| 1 | #0000ff | 開放水域：完全是水且感應器不受阻礙的區域，包括植被、地形和建築物造成的阻礙。 |
| 2 | #0088ff | 部分地表水 - 淹水面積至少 20%，但開放水域不到 100%。如果指的是像素區域，則可能稱為「子像素淹沒」。例如濕地、有挺水植物的水域，以及被海岸線一分為二的像素。 |
| 254 | #da00ff | 海洋遮罩 - 根據海岸線資料庫加上邊界，識別為海洋的區域。 |
LAND_land_cover_classification 類別表
| 值 | 顏色 | 說明 |
|---|---|---|
| 0 | #e6e6e6 | 低強度開發。值介於 0 到 99 之間 (數字 = ESA WorldCover 資料集年份的最後兩位數) |
| 100 | #cccccc | 高強度。值介於 100 到 199 之間。 (數字 = 100 + ESA WorldCover 資料集年份的末兩碼) |
| 200 | #0000ff | 水、濕地、紅樹林 |
| 201 | #00ff00 | 多種森林類別 |
SHAD_terrain_shadow 類別表
| 值 | 顏色 | 說明 |
|---|---|---|
| 0 | #808080 | 陰影 |
| 1 | #ffffff | 非陰影 |
HLS_CLOUD_SNOW_FMASK_classification 類別表
| 值 | 顏色 | 說明 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 未遮蓋 |
| 1 | #a9a9a9 | 雲影、雲/雲影相鄰，或兩者皆是 |
| 2 | #f2f2f2 | 積雪/結冰 |
| 3 | #d3d3d3 | 雪/冰和第 1 類 (雲影或雲/雲影附近) |
| 4 | #dfdfdf | Cloud |
| 5 | #c0c0c0 | 雲朵和第 1 類 (雲影或鄰近雲朵/雲影) |
| 6 | #b0b0b0 | 雲和雪/冰 |
| 7 | #a0a0a0 | 雲、積雪/結冰，以及第 1 類 (雲影或雲/雲影附近) |
| 8 | #0000ff | Fmask 識別出水 |
| 9 | #87cefa | Fmask 識別出水、雲影或雲/雲影附近區域 |
| 10 | #add8e6 | Fmask 識別出水、雪/冰 |
| 11 | #b0e0e6 | Fmask 識別出水、積雪/結冰和第 1 類 (雲影或鄰近雲/雲影) |
| 12 | #6495ed | Fmask 識別出水和雲 |
| 13 | #4682b4 | Fmask 識別出水、雲和第 1 類 (雲影或鄰近雲/雲影) |
| 14 | #4169e1 | Fmask 識別出水、雲和積雪/結冰 |
| 15 | #1e90ff | Fmask 識別出水、雲、積雪/結冰，以及第 1 類 (雲影或鄰近雲/雲影) |
圖片屬性
影像屬性
| 名稱 | 類型 | 說明 |
|---|---|---|
| AEROSOL_CLASS_REMAPPING_ENABLED | STRING | 指出是否啟用氣膠類別重新對應 (TRUE) 或停用 (FALSE)。 |
| CLOUD_COVERAGE | DOUBLE | HLS QA 遮罩標示為雲朵、雲影或雲朵鄰近區域的像素百分比 (相對於填滿值和海洋遮罩)。 |
| INPUT_HLS_PRODUCT_CLOUD_COVERAGE | DOUBLE | 輸入 HLS 產品中，含有觀測資料的圖塊區域百分比 (而非填入值)。 |
| NBAR_SOLAR_ZENITH | DOUBLE | 用於天底雙向反射分布函式調整後反射率 (NBAR) 推導的太陽天頂角。 |
| PROCESSING_DATETIME | STRING | DSWx-HLS 產品處理日期。格式：YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ。 |
| PRODUCT_VERSION | STRING | DSWx-HLS 產品版本 (與產品檔案名稱相同)。 產品結構和/或中繼資料變更時，版本號碼就會遞增。 |
| SENSOR | STRING | 感應器儀器名稱 (例如「OLI」或「MSI」) |
| SPACECRAFT_NAME | STRING | 感應器平台名稱 (例如「Landsat-8」、「Sentinel-2A」或「Sentinel-2B」) |
| SPATIAL_COVERAGE_EXCLUDING_MASKED_OCEAN | DOUBLE | 含有觀測資料的圖塊區域百分比 (相對於填入值和海洋遮罩)，不含遮罩海洋。 |
使用條款
使用條款
這個資料集會根據 EOSDIS 資料使用和引用指南公開分享，且沒有任何限制。
參考資料
OPERA。2023 年。OPERA Dynamic Surface Water Extent from Harmonized Landsat Sentinel-2 (第 1 版)。1.0 版。PO.DAAC, CA, USA. Dataset accessed [YYYY-MM-DD] at https://doi.org/10.5067/OPDSW-PL3V1
DOI
使用 Earth Engine 探索
程式碼編輯器 (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)');