Cloud Score+ S2_HARMONIZED V1

GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED
데이터 세트 제공
2015-06-27T00:00:00Z–2026-06-15T11:36:01.159000Z
데이터 세트 출처
Earth Engine 스니펫
ee.ImageCollection("GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED")
태그
cloud google satellite-imagery sentinel2-derived

설명

Cloud Score+는 중간~고해상도 광학 위성 이미지의 품질 평가(QA) 프로세서입니다. Cloud Score+ S2_HARMONIZED 데이터 세트는 조화된 Sentinel-2 L1C 컬렉션에서 운영 방식에 따라 생성되며, Cloud Score+ 출력을 사용하여 상대적으로 선명한 픽셀을 식별하고 L1C(대기 상부) 또는 L2A(표면 반사율) 이미지에서 구름과 구름 그림자를 효과적으로 제거할 수 있습니다.

Cloud Score+ S2_HARMONIZED 데이터 세트에는 두 가지 QA 밴드(cscs_cdf)가 포함되어 있습니다. 두 밴드 모두 표면 가시성과 관련하여 개별 픽셀의 사용성을 0과 1 사이의 연속 척도로 평가합니다. 여기서 0은 '선명하지 않음'(가려짐)을 나타내고 1은 '선명함'(가려지지 않음)을 나타냅니다. cs 밴드는 관찰된 픽셀과 (이론적으로) 선명한 참조 관찰 간의 스펙트럼 거리를 기반으로 QA를 점수화하지만 cs_cdf 밴드는 시간 경과에 따른 특정 위치의 점수 누적 분포를 기반으로 관찰된 픽셀이 선명할 가능성을 나타냅니다. 즉, cs는 더 즉각적인 대기 유사성 점수(이 픽셀이 완전히 선명한 참조에서 예상되는 픽셀과 얼마나 유사한지)로 간주할 수 있고, cs_cdf는 시간 경과에 따른 예상 점수(시간 경과에 따른 이 픽셀의 모든 점수가 있다면 이 점수는 어떻게 순위가 매겨지는지)를 포착합니다.

Cloud Score+ S2_HARMONIZED 컬렉션의 이미지는 생성된 개별 Sentinel-2 L1C 애셋과 동일한 ID 및 system:index 속성을 가지므로 Cloud Score+ 밴드를 공유 system:index를 기반으로 소스 이미지에 연결할 수 있습니다.

전체 Sentinel-2 아카이브의 Cloud Score+ 백필이 현재 진행 중이며 Cloud Score+ 컬렉션에 새 결과가 추가됨에 따라 데이터 세트 제공 날짜가 주기적으로 업데이트됩니다.

Cloud Score+ 데이터 세트 및 모델링 접근 방식에 관한 자세한 내용은 이 Medium 게시물을 참고하세요.

대역

대역

픽셀 크기: 10m (모든 대역)

이름 단위 최소 고속 충전 픽셀 크기 설명
cs 차원 없음 0 1 10미터

(이론적으로) 선명한 참조와의 스펙트럼 거리를 기반으로 한 픽셀 품질 점수

cs_cdf 차원 없음 0 1 10미터

예상 cs 값에 대한 가능한 cs 값의 누적 분포 함수 값

이미지 속성

이미지 속성

이름 유형 설명
DATE_PRODUCT_GENERATED STRING

프로덕션 날짜

MGRS_TILE STRING

Sentinel-2 군사 그리드 참조 시스템 ID

MODEL_VERSION STRING

Cloud Score+ 모델 버전

NO_CONTEXT_FRACTION 실수

시간 컨텍스트 없이 처리된 하위 타일의 비율

PROCESSING_SOFTWARE_VERSION STRING

Cloud Score+ 처리 소프트웨어 버전

SOURCE_ASSET_ID STRING

소스 이미지의 Earth Engine 애셋 ID

SOURCE_PRODUCT_ID STRING

소스 이미지의 Sentinel-2 제품 ID

이용약관

이용약관

CC-BY-4.0

인용

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

Earth Engine으로 탐색

코드 편집기(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);
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