Harmonized Sentinel-2 MSI: MultiSpectral Instrument, Level-2A (SR)

কোপারনিকাস/S2_SR_HARMONIZED
ডেটাসেট উপলব্ধতা
2017-03-28T00:00:00Z–2025-09-01T14:32:11.937000Z
ডেটাসেট প্রদানকারী
আর্থ ইঞ্জিন স্নিপেট
ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED")
ইন্টারভাল রিভিজিট করুন
5 দিন
ট্যাগ
কোপারনিকাস ইএসএ ইইউ এমএসআই প্রতিফলন স্যাটেলাইট-চিত্র সেন্টিনেল এসআর

বর্ণনা

2022-01-25-এর পরে, PROCESSING_BASELINE '04.00' বা তার উপরে সেন্টিনেল-2 দৃশ্যগুলির ডিএন (মান) পরিসর 1000 দ্বারা স্থানান্তরিত হয়েছে৷ HARMONIZED সংগ্রহটি পুরানো দৃশ্যগুলির মতো একই পরিসরে নতুন দৃশ্যগুলিতে ডেটা স্থানান্তরিত করে৷

সেন্টিনেল-২ হল একটি প্রশস্ত, উচ্চ-রেজোলিউশন, মাল্টি-স্পেকট্রাল ইমেজিং মিশন যা কোপার্নিকাস ল্যান্ড মনিটরিং অধ্যয়নকে সমর্থন করে, যার মধ্যে রয়েছে গাছপালা, মাটি এবং জলের আবরণ পর্যবেক্ষণ, সেইসাথে অভ্যন্তরীণ জলপথ এবং উপকূলীয় এলাকা পর্যবেক্ষণ।

Sentinel-2 L2 ডেটা CDSE থেকে ডাউনলোড করা হয়। sen2cor চালিয়ে সেগুলি গণনা করা হয়েছিল। সতর্কতা: EE সংগ্রহে 2017-2018 L2 কভারেজ এখনও বিশ্বব্যাপী নয়।

সম্পদগুলিতে 12 UINT16 বর্ণালী ব্যান্ড রয়েছে যা 10000 দ্বারা স্কেল করা SR প্রতিনিধিত্ব করে (L1 ডেটার বিপরীতে, কোন B10 নেই)। এছাড়াও আরও বেশ কয়েকটি L2-নির্দিষ্ট ব্যান্ড রয়েছে (বিশদ বিবরণের জন্য ব্যান্ড তালিকা দেখুন)। বিস্তারিত জানার জন্য সেন্টিনেল-2 ব্যবহারকারীর হ্যান্ডবুক দেখুন।

QA60 হল একটি বিটমাস্ক ব্যান্ড যাতে 2022-01-25 পর্যন্ত রাস্টারাইজড ক্লাউড মাস্ক বহুভুজ ছিল, যখন এই বহুভুজগুলি উত্পাদিত হওয়া বন্ধ করে দেয়। 2024-02-28 থেকে, MSK_CLASSI ক্লাউড ক্লাসিফিকেশন ব্যান্ডগুলি থেকে উত্তরাধিকার-সামঞ্জস্যপূর্ণ QA60 ব্যান্ডগুলি তৈরি করা হয়েছে৷ আরও বিশদ বিবরণের জন্য, ক্লাউড মাস্কগুলি কীভাবে গণনা করা হয় তার সম্পূর্ণ ব্যাখ্যা দেখুন।

Sentinel-2 L2 সম্পদের জন্য EE সম্পদ আইডির নিম্নলিখিত বিন্যাস রয়েছে: COPERNICUS/S2_SR/20151128T002653_20151128T102149_T56MNN। এখানে প্রথম সাংখ্যিক অংশটি সেন্সিং তারিখ এবং সময়কে প্রতিনিধিত্ব করে, দ্বিতীয় সাংখ্যিক অংশটি পণ্য তৈরির তারিখ এবং সময়কে প্রতিনিধিত্ব করে এবং চূড়ান্ত 6-অক্ষরের স্ট্রিংটি একটি অনন্য গ্রানুল শনাক্তকারী যা এর UTM গ্রিড রেফারেন্স নির্দেশ করে ( এমজিআরএস দেখুন)।

ক্লাউড এবং/অথবা মেঘের ছায়া সনাক্তকরণে সহায়তা করার জন্য ডেটাসেটগুলির জন্য, COPERNICUS/S2_CLOUD_PROBABILITY এবং GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED দেখুন।

সেন্টিনেল -2 রেডিওমেট্রিক রেজোলিউশন সম্পর্কে আরও বিস্তারিত জানার জন্য, এই পৃষ্ঠাটি দেখুন

ব্যান্ড

ব্যান্ড

নাম ইউনিট মিন সর্বোচ্চ স্কেল পিক্সেল সাইজ তরঙ্গদৈর্ঘ্য বর্ণনা
B1 0.0001 60 মিটার 443.9nm (S2A) / 442.3nm (S2B)

অ্যারোসল

B2 0.0001 10 মিটার 496.6nm (S2A) / 492.1nm (S2B)

নীল

B3 0.0001 10 মিটার 560nm (S2A) / 559nm (S2B)

সবুজ

B4 0.0001 10 মিটার 664.5nm (S2A) / 665nm (S2B)

লাল

B5 0.0001 20 মিটার 703.9nm (S2A) / 703.8nm (S2B)

লাল প্রান্ত ঘ

B6 0.0001 20 মিটার 740.2nm (S2A) / 739.1nm (S2B)

লাল প্রান্ত 2

B7 0.0001 20 মিটার 782.5nm (S2A) / 779.7nm (S2B)

লাল প্রান্ত 3

B8 0.0001 10 মিটার 835.1nm (S2A) / 833nm (S2B)

NIR

B8A 0.0001 20 মিটার 864.8nm (S2A) / 864nm (S2B)

লাল প্রান্ত 4

B9 0.0001 60 মিটার 945nm (S2A) / 943.2nm (S2B)

জলীয় বাষ্প

B11 0.0001 20 মিটার 1613.7nm (S2A) / 1610.4nm (S2B)

SWIR 1

B12 0.0001 20 মিটার 2202.4nm (S2A) / 2185.7nm (S2B)

SWIR 2

AOT 0.001 10 মিটার কোনোটিই নয়

এরোসল অপটিক্যাল পুরুত্ব

WVP সেমি 0.001 10 মিটার কোনোটিই নয়

জলীয় বাষ্পের চাপ। বাষ্প তরলে ঘনীভূত হলে এবং কলাম জুড়ে সমানভাবে ছড়িয়ে পড়লে জল যে উচ্চতা দখল করবে।

SCL 1 11 20 মিটার কোনোটিই নয়

দৃশ্যের শ্রেণিবিন্যাস মানচিত্র (0 এর "কোন ডেটা নেই" মানটি মুখোশ করা হয়েছে)

TCI_R 10 মিটার কোনোটিই নয়

ট্রু কালার ইমেজ, লাল চ্যানেল

TCI_G 10 মিটার কোনোটিই নয়

ট্রু কালার ইমেজ, সবুজ চ্যানেল

TCI_B 10 মিটার কোনোটিই নয়

ট্রু কালার ইমেজ, ব্লু চ্যানেল

MSK_CLDPRB 0 100 20 মিটার কোনোটিই নয়

ক্লাউড সম্ভাব্যতা মানচিত্র (কিছু পণ্য অনুপস্থিত)

MSK_SNWPRB 0 100 10 মিটার কোনোটিই নয়

তুষার সম্ভাবনা মানচিত্র (কিছু পণ্য অনুপস্থিত)

QA10 10 মিটার কোনোটিই নয়

সবসময় খালি

QA20 20 মিটার কোনোটিই নয়

সবসময় খালি

QA60 60 মিটার কোনোটিই নয়

মেঘের মুখোশ। 2022-01-25 থেকে 2024-02-28 এর মধ্যে মাস্ক আউট করা হয়েছে।

MSK_CLASSI_OPAQUE 60 মিটার কোনোটিই নয়

অস্বচ্ছ মেঘের শ্রেণিবিন্যাস ব্যান্ড (0=কোন মেঘ নেই, 1=মেঘ)। ফেব্রুয়ারী 2024 এর আগে মাস্ক আউট।

MSK_CLASSI_CIRRUS 60 মিটার কোনোটিই নয়

সিরাস ক্লাউড ক্লাসিফিকেশন ব্যান্ড (0=কোন মেঘ নেই, 1=মেঘ)। ফেব্রুয়ারী 2024 এর আগে মাস্ক আউট।

MSK_CLASSI_SNOW_ICE 60 মিটার কোনোটিই নয়

তুষার/বরফের শ্রেণিবিন্যাস ব্যান্ড (0=তুষার/বরফ নেই, 1=তুষার/বরফ)। ফেব্রুয়ারী 2024 এর আগে মাস্ক আউট।

SCL ক্লাস টেবিল

মান রঙ বর্ণনা
1 #ff0004

স্যাচুরেটেড বা ত্রুটিপূর্ণ

2 #868686

ডার্ক এরিয়া পিক্সেল

3 #774b0a

মেঘের ছায়া

4 #10d22c

গাছপালা

5 #ffff52

খালি মাটি

6 #0000ff

জল

7 #818181

মেঘ কম সম্ভাবনা / অশ্রেণীবদ্ধ

8 #c0c0c0

মেঘ মাঝারি সম্ভাবনা

9 #f1f1f1

মেঘের উচ্চ সম্ভাবনা

10 #bac5eb

সাইরাস

11 #52ff9

তুষার/বরফ

ইমেজ বৈশিষ্ট্য

ইমেজ বৈশিষ্ট্য

নাম টাইপ বর্ণনা
AOT_RETRIEVAL_ACCURACY দ্বিগুণ

এরোসল অপটিক্যাল বেধ মডেলের যথার্থতা

CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE দ্বিগুণ

গ্রানুল-নির্দিষ্ট মেঘলা পিক্সেল শতাংশ মূল মেটাডেটা থেকে নেওয়া

CLOUD_COVERAGE_ASSESSMENT দ্বিগুণ

এই গ্রানুলটি ধারণ করা সমগ্র আর্কাইভের জন্য মেঘলা পিক্সেল শতাংশ। মূল মেটাডেটা থেকে নেওয়া

CLOUDY_SHADOW_PERCENTAGE দ্বিগুণ

মেঘের ছায়া হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ পিক্সেলের শতাংশ

DARK_FEATURES_PERCENTAGE দ্বিগুণ

অন্ধকার বৈশিষ্ট্য বা ছায়া হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ পিক্সেলের শতাংশ

DATASTRIP_ID STRING

ডেটাস্ট্রিপ প্রোডাক্ট ডেটা আইটেম (PDI) এর অনন্য শনাক্তকারী

DATATAKE_IDENTIFIER STRING

একটি প্রদত্ত ডেটাটেককে অনন্যভাবে সনাক্ত করে। আইডিতে সেন্টিনেল-২ স্যাটেলাইট, শুরুর তারিখ এবং সময়, পরম কক্ষপথ নম্বর এবং প্রসেসিং বেসলাইন রয়েছে।

DATATAKE_TYPE STRING

MSI অপারেশন মোড

DEGRADED_MSI_DATA_PERCENTAGE দ্বিগুণ

অবনমিত MSI এবং আনুষঙ্গিক ডেটার শতাংশ

FORMAT_CORRECTNESS STRING

অন-লাইন কোয়ালিটি কন্ট্রোল (OLQC) চেকের সংশ্লেষণ গ্রানুল (প্রোডাক্ট_সিনট্যাক্স) এবং ডেটাস্ট্রিপ (পণ্য সিনট্যাক্স এবং DS_সংগতি) স্তরে সম্পাদিত

GENERAL_QUALITY STRING

ডেটাস্ট্রিপ স্তরে সম্পাদিত OLQC চেকের সংশ্লেষণ (Relative_Orbit_Number)

GENERATION_TIME দ্বিগুণ

পণ্য উৎপাদন সময়

GEOMETRIC_QUALITY STRING

ডেটাস্ট্রিপ স্তরে সম্পাদিত OLQC চেকগুলির সংশ্লেষণ (Attitude_Quality_Indicator)

GRANULE_ID STRING

গ্রানুল PDI (PDI_ID) এর অনন্য শনাক্তকারী

HIGH_PROBA_CLOUDS_PERCENTAGE দ্বিগুণ

উচ্চ সম্ভাবনার মেঘ হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ পিক্সেলের শতাংশ

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B1 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B1 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা অজিমুথ কোণ গড় ধারণকারী গড় মান

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B2 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B2 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা অজিমুথ কোণ গড় ধারণকারী গড় মান

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B3 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B3 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা অজিমুথ কোণ গড় ধারণকারী গড় মান

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B4 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B4 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা অজিমুথ কোণ গড় ধারণকারী গড় মান

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B5 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B5 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা অজিমুথ কোণ গড় ধারণকারী গড় মান

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B6 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B6 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা অজিমুথ কোণ গড় ধারণকারী গড় মান

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B7 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B7 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা অজিমুথ কোণ গড় ধারণকারী গড় মান

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B8 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B8 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা অজিমুথ কোণ গড় ধারণকারী গড় মান

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B8A দ্বিগুণ

ব্যান্ড B8a এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা অজিমুথ কোণ গড় ধারণকারী গড় মান

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B9 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B9 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা অজিমুথ কোণ গড় ধারণকারী গড় মান

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B10 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B10 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা অজিমুথ কোণের গড় সমন্বিত গড় মান

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B11 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B11 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা অজিমুথ কোণের গড় সমন্বিত গড় মান

MEAN_INCIDENCE_AZIMUTH_ANGLE_B12 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B12 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা অজিমুথ কোণ গড় ধারণকারী গড় মান

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B1 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B1 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা জেনিথ কোণের গড় সমন্বিত গড় মান

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B2 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B2 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা জেনিথ কোণের গড় সমন্বিত গড় মান

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B3 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B3 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা জেনিথ কোণের গড় সমন্বিত গড় মান

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B4 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B4 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা জেনিথ অ্যাঙ্গেল গড় ধারণকারী গড় মান

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B5 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B5 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা জেনিথ অ্যাঙ্গেল গড় সমন্বিত গড় মান

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B6 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B6 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা জেনিথ অ্যাঙ্গেল গড় সমন্বিত গড় মান

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B7 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B7 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা জেনিথ কোণ গড় সমন্বিত গড় মান

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B8 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B8 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা জেনিথ অ্যাঙ্গেল গড় সমন্বিত গড় মান

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B8A দ্বিগুণ

ব্যান্ড B8a এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা জেনিথ কোণের গড় সমন্বিত গড় মান

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B9 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B9 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা জেনিথ অ্যাঙ্গেল গড় ধারণকারী গড় মান

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B10 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B10 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা জেনিথ অ্যাঙ্গেল গড় ধারণকারী গড় মান

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B11 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B11 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা জেনিথ কোণ গড় সমন্বিত গড় মান

MEAN_INCIDENCE_ZENITH_ANGLE_B12 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B12 এবং সমস্ত ডিটেক্টরের জন্য দেখার ঘটনা জেনিথ অ্যাঙ্গেল গড় ধারণকারী গড় মান

MEAN_SOLAR_AZIMUTH_ANGLE দ্বিগুণ

সমস্ত ব্যান্ড এবং ডিটেক্টরের জন্য সূর্যের আজিমুথ কোণের গড় সমন্বিত গড় মান

MEAN_SOLAR_ZENITH_ANGLE দ্বিগুণ

সমস্ত ব্যান্ড এবং ডিটেক্টরের জন্য সূর্যের জেনিথ কোণ গড় সমন্বিত মান

MEDIUM_PROBA_CLOUDS_PERCENTAGE দ্বিগুণ

মাঝারি সম্ভাবনার মেঘ হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ পিক্সেলের শতাংশ

MGRS_TILE STRING

US-মিলিটারি গ্রিড রেফারেন্স সিস্টেম (MGRS) টাইল

NODATA_PIXEL_PERCENTAGE দ্বিগুণ

কোন ডেটা পিক্সেলের শতাংশ

NOT_VEGETATED_PERCENTAGE দ্বিগুণ

অ-উদ্ভিদ হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ পিক্সেলের শতাংশ৷

PROCESSING_BASELINE STRING

প্রসেসর সফ্টওয়্যার সংস্করণ এবং প্রধান গ্রাউন্ড ইমেজ প্রসেসিং প্যারামিটার (GIPP) সংস্করণের ক্ষেত্রে পণ্য তৈরির সময় ব্যবহৃত কনফিগারেশন বেসলাইন

PRODUCT_ID STRING

আসল সেন্টিনেল-২ পণ্যের সম্পূর্ণ আইডি

RADIATIVE_TRANSFER_ACURACY দ্বিগুণ

বিকিরণকারী স্থানান্তর মডেলের যথার্থতা

RADIOMETRIC_QUALITY STRING

RADIOMETRIC_QUALITY চেকলিস্ট নামের ডেটাস্ট্রিপস/QI_DATA-তে থাকা OLQC রিপোর্টের উপর ভিত্তি করে

REFLECTANCE_CONVERSION_CORRECTION দ্বিগুণ

পৃথিবী-সূর্য দূরত্ব সংশোধন ফ্যাক্টর

SATURATED_DEFECTIVE_PIXEL_PERCENTAGE দ্বিগুণ

স্যাচুরেটেড বা ত্রুটিপূর্ণ পিক্সেলের শতাংশ

SENSING_ORBIT_DIRECTION STRING

ইমেজিং কক্ষপথের দিক

SENSING_ORBIT_NUMBER দ্বিগুণ

ইমেজিং কক্ষপথ সংখ্যা

SENSOR_QUALITY STRING

গ্রানুল (Missing_Lines, Corrupted_ISP, এবং Sensing_Time) এবং ডেটাস্ট্রিপ (Degraded_SAD এবং Datation_Model) স্তরে সম্পাদিত OLQC চেকের সংশ্লেষণ

SOLAR_IRRADIANCE_B1 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B1-এর জন্য গড় সৌর এক্সোঅ্যাটমস্ফিয়ারিক বিকিরণ

SOLAR_IRRADIANCE_B2 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B2 এর জন্য সৌর এক্সোঅ্যাটমস্ফিয়ারিক বিকিরণ

SOLAR_IRRADIANCE_B3 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B3 এর জন্য সৌর এক্সোআটমস্ফিয়ারিক বিকিরণ

SOLAR_IRRADIANCE_B4 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B4 এর জন্য সৌর এক্সোঅ্যাটমস্ফিয়ারিক বিকিরণ

SOLAR_IRRADIANCE_B5 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B5 এর জন্য সৌর এক্সোআটমস্ফিয়ারিক বিকিরণ

SOLAR_IRRADIANCE_B6 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B6 এর জন্য সৌর এক্সোঅ্যাটমস্ফিয়ারিক বিকিরণ

SOLAR_IRRADIANCE_B7 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B7 এর জন্য সৌর এক্সোঅ্যাটমস্ফিয়ারিক বিকিরণ

SOLAR_IRRADIANCE_B8 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B8 এর জন্য সৌর এক্সোঅ্যাটমস্ফিয়ারিক বিকিরণ

SOLAR_IRRADIANCE_B8A দ্বিগুণ

ব্যান্ড B8a এর জন্য সৌর এক্সোআটমস্ফিয়ারিক বিকিরণ

SOLAR_IRRADIANCE_B9 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B9 এর জন্য সৌর এক্সোঅ্যাটমস্ফিয়ারিক বিকিরণ

SOLAR_IRRADIANCE_B10 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B10 এর জন্য সৌর এক্সোঅ্যাটমস্ফিয়ারিক বিকিরণ

SOLAR_IRRADIANCE_B11 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B11 এর জন্য সৌর এক্সোঅ্যাটমস্ফিয়ারিক বিকিরণ

SOLAR_IRRADIANCE_B12 দ্বিগুণ

ব্যান্ড B12 এর জন্য সৌর এক্সোঅ্যাটমস্ফিয়ারিক বিকিরণ

SNOW_ICE_PERCENTAGE দ্বিগুণ

তুষার বা বরফ হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ পিক্সেলের শতাংশ৷

SPACECRAFT_NAME STRING

সেন্টিনেল-২ মহাকাশযানের নাম: সেন্টিনেল-২এ, সেন্টিনেল-২বি

THIN_CIRRUS_PERCENTAGE দ্বিগুণ

পাতলা সাইরাস মেঘ হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ পিক্সেলের শতাংশ

UNCLASSIFIED_PERCENTAGE দ্বিগুণ

অশ্রেণীবদ্ধ পিক্সেলের শতাংশ

VEGETATION_PERCENTAGE দ্বিগুণ

গাছপালা হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ পিক্সেলের শতাংশ

WATER_PERCENTAGE দ্বিগুণ

জল হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ পিক্সেলের শতাংশ

WATER_VAPOUR_RETRIEVAL_ACCURACY দ্বিগুণ

জলীয় বাষ্প মডেলের নির্ভুলতা ঘোষণা করা হয়েছে

ব্যবহারের শর্তাবলী

ব্যবহারের শর্তাবলী

সেন্টিনেল ডেটা ব্যবহার কোপার্নিকাস সেন্টিনেল ডেটা শর্তাবলী দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হয়।

আর্থ ইঞ্জিন দিয়ে অন্বেষণ করুন

কোড এডিটর (জাভাস্ক্রিপ্ট)

/**
 * Function to mask clouds using the Sentinel-2 QA band
 * @param {ee.Image} image Sentinel-2 image
 * @return {ee.Image} cloud masked Sentinel-2 image
 */
function maskS2clouds(image) {
  var qa = image.select('QA60');

  // Bits 10 and 11 are clouds and cirrus, respectively.
  var cloudBitMask = 1 << 10;
  var cirrusBitMask = 1 << 11;

  // Both flags should be set to zero, indicating clear conditions.
  var mask = qa.bitwiseAnd(cloudBitMask).eq(0)
      .and(qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0));

  return image.updateMask(mask).divide(10000);
}

var dataset = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED')
                  .filterDate('2020-01-01', '2020-01-30')
                  // Pre-filter to get less cloudy granules.
                  .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE',20))
                  .map(maskS2clouds);

var visualization = {
  min: 0.0,
  max: 0.3,
  bands: ['B4', 'B3', 'B2'],
};

Map.setCenter(83.277, 17.7009, 12);

Map.addLayer(dataset.mean(), visualization, 'RGB');

পাইথন সেটআপ

পাইথন এপিআই এবং ইন্টারেক্টিভ ডেভেলপমেন্টের জন্য geemap ব্যবহার করার জন্য পাইথন এনভায়রনমেন্ট পৃষ্ঠাটি দেখুন।

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (পাইথন)

def mask_s2_clouds(image):
  """Masks clouds in a Sentinel-2 image using the QA band.

  Args:
      image (ee.Image): A Sentinel-2 image.

  Returns:
      ee.Image: A cloud-masked Sentinel-2 image.
  """
  qa = image.select('QA60')

  # Bits 10 and 11 are clouds and cirrus, respectively.
  cloud_bit_mask = 1 << 10
  cirrus_bit_mask = 1 << 11

  # Both flags should be set to zero, indicating clear conditions.
  mask = (
      qa.bitwiseAnd(cloud_bit_mask)
      .eq(0)
      .And(qa.bitwiseAnd(cirrus_bit_mask).eq(0))
  )

  return image.updateMask(mask).divide(10000)


dataset = (
    ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED')
    .filterDate('2020-01-01', '2020-01-30')
    # Pre-filter to get less cloudy granules.
    .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 20))
    .map(mask_s2_clouds)
)

visualization = {
    'min': 0.0,
    'max': 0.3,
    'bands': ['B4', 'B3', 'B2'],
}

m = geemap.Map()
m.set_center(83.277, 17.7009, 12)
m.add_layer(dataset.mean(), visualization, 'RGB')
m
কোড এডিটরে খুলুন