GEE笔记006-pythonAPI中Sentinel2云去除

最新推荐文章于 2024-12-27 02:00:00 发布
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分类专栏： GEE 文章标签： python 图像处理
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版权

  • 导入包

    import geemap,os,ee

  • 显示GEE窗口

    m = geemap.Map(center=[40, 100], zoom=4)
m.add_basemap('SATELLITE')
m

  • 筛选影像并显示

    #载入矢量数据集
Albers_667 = ee.FeatureCollection("users/你的id/你的矢量数据集")
#依据字段筛选矢量数据
alt = Albers_667.filterMetadata("CPAC","equals","a654301")
#载入Sentinel2
S2 = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_SR")
#根据矢量边界与日期筛选影像
S2_ALT_2020 = S2.filterBounds(
最低0.47元/天 解锁文章
Google Earth Engine（GEE）——python s2cloudless 进行 Sentinel-2 云掩膜
此星光明博客
08-28 1640
本教程介绍了使用地球引擎在 Sentinel-2 (S2) 表面反射 (SR) 数据中屏蔽云和云阴影。云是从 S2 云概率数据集 (s2cloudless) 中识别的，阴影是由云投影与低反射近红外 (NIR) 像素的交集定义的。 组装云MASK组件 本节构建了一个 S2 SR 集合，并定义了为集合中的每个图像添加云和云阴影组件层的函数。 定义集合过滤器和云MASK参数 定义用于过滤 S2 图像集合并确定云和云阴影识别的参数。 范围 类型 说明 AOI ee.Geometry
地球引擎中级教程——Sentinel-2 影像去云操作（含练习）
此星光明博客
09-24 1225
去云 屏蔽图像中的像素会使这些像素透明，并将它们排除在分析和可视化之外。要屏蔽图像，我们可以使用该updateMask()函数并向其传递具有 0 和 1 值的图像。遮罩图像为 0 的所有像素都将被遮罩。 大多数遥感数据集都带有 QA 或 Cloud Mask 波段，其中包含有关像素是否多云的信息。您的代码编辑器包含用于在Scripts Tab → Examples → Cloud Masking下为流行数据集屏蔽云的预定义函数。 下面的脚本采用 Sentinel-2 屏蔽功能并展示如何将其应用于图像。
sentinel2-cloud-detector:适用于Python的Sentinel-2图像的Sentinel Hub Cloud Detector
05-07
Sentinel Hub的Sentinel-2影像云探测器 注意：s2cloudless掩码现在可以作为Sentinel Hub中的预计算层使用。 查看 和。 s2cloudless Python软件包在Sentinel-2影像中提供了自动的云检测功能。 该分类基于Sentinel Hub的研究团队开发的基于单场景像素的云探测器，并中进行了更详细的描述。 安装 该软件包需要Python版本> = 3.6。 该软件包可在PyPI软件包管理器上找到，并可以通过以下方式安装 $ pip install s2cloudless 要手动安装软件包，请克隆存储库并 $ pip install . s2cloudless依赖项之一是lightgbm软件包。 如果在安装过程中遇到问题，请查阅。 在Windows上安装s2cloudless之前，建议从 s2cloudlessshapely地安装软件包。
Google Earth Engine(GEE)实例代码学习三十六——利用哨兵Sentinel-2(QA60)去云(sentinel 2)
little00bee的博客
04-26 7423
主要操作是按位与运算bitwiseAnd（）筛选像元 其不同位数表示含义如下 Bit 10: Opaque clouds 0: No opaque clouds 透明云层 1: Opaque clouds present 不透明云层 Bit 11: Cirrus clouds 0: No cirrus clouds 没有卷云 1: Cirru...
GEE python教程——如何对Sentinel-2地表反射率数据进行去云处理（各参数的具体介绍和使用方法）
此星光明博客
02-27 1472
默认情况下，阴影和云彩都会被屏蔽，但如果需要，可以将 maskShadows 参数设置为 "假"。这里我们一般情况下不需要进行设定为false，因为这里我们如果不这么处理我们去云的结果效果就不好。默认情况下不使用 CDI，但如果需要，可以通过修改 cdi 参数来更改 CDI 值。默认情况下，卷云被遮蔽，但如果需要，可将 maskCirrus 参数设置为 "假"。默认情况下，云彩和阴影会在未缩放的图像集合中屏蔽，但如果图像集合已缩放，则必须将 scaledImage 设为 True。云概率的阈值可以更改。
Google Earth Engine（GEE）—geemap无云影像合成案例分析Cloud free composite
此星光明博客
08-31 1479
import ee import geemap Map = geemap.Map() Map states = ee.FeatureCollection('TIGER/2018/States') TN = states.filter(ee.Filter.eq("NAME", "Tennessee")) Map.addLayer(TN, {}, "Tennessee") years = ee.List.sequence(2013, 2020) years.getInfo() def yearly_im.
GEE Python：利用Python API实现Sentinel-1、2和Landsat-8、9的可用影像数量
此星光明博客
10-21 372
生成以下卫星图像集合的可用性图表： 1. 哨兵-1 2. 哨兵-2 3. Landsat-8 4. Landsat-9。
GEE案例-利用GEE中的Sentinel-1哨兵 1 号卫星数据绘制洪水（水体）淹没图.pdf
08-21
步骤 2 图像预处理：接下来，我们需要对合成孔径雷达图像进行预处理，应用斑点过滤并将其转换为合适的比例。 步骤 3 洪水映射：现在，我们可以通过比较前后图像并应用阈值来执行洪水映射。 步骤 4 可视化和分析：...
从0开始学GEE python——Google Earth Engine (GEE) 和 geemap 库来获取 Sentinel-2 卫星影像，并将其可视化
最新发布
此星光明博客
12-27 868
这段代码的目的是从 Sentinel-2 卫星影像中获取特定地点的影像，并将其可视化在地图上。通过设置合适的波段和可视化参数，用户可以清晰地查看该地区的卫星影像。
python 利用sen2cor对sentinel-2 影像大气校正批处理
11-13
批量处理sentinel-2影像数据，利用cen2cor插件，内包含sen2cor插件及python脚本
Python中使用sentinelsat包自动下载Sentinel系列数据
晚秋的专栏
01-15 844
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/lidahuilidahui/article/details/90486402 Python中使用sentinelsat包自动下载Sentinel系列数据 前言 普通下载 使用工具批量下载Sentinel 数据 使用SNAP批量下载 第三方软件或网站批量下载 Sentinel-1卫星数据 Sentinel-2 卫星数据 sentinelsat包简介 sentinelsat包安装 基本条件 安装
GEE学习笔记 九十二：Sentinel-2 最新去云方法总结
热门推荐
无形的风专栏
05-12 1万+
关于影像去云实际上是非常复杂的算法来实现的，但是我们不是专业研究如何识别云的，所以我们采用被人已经研究好的成果来实现我们的需求就可以。在GEE如何上实现Sentinel-2去云，之前也专门提到过，这篇文章就是对目前最新的去云方法做一个总结介绍。 下面使用例子的原始影像截图如下： 第一种方法：使用QA波段去云 这是我们最常用的方法，具体原理就是利用QA60波段标记实现去云，具体代码如下： var s2 = ee.ImageCollection("COPERNIC...
Sentinel数据处理工具包SNAP Python开发环境搭建
给永远比拿愉快
04-12 2776
文章目录Sentinel数据处理工具包SNAP Python开发环境搭建安装问题缺包问题JDK版本问题环境变量问题 版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明原文出处！ 写作时间：2020年12月4日周末 Sentinel数据处理工具包SNAP Python开发环境搭建 这篇博文主要探索安装SNAP工具包并且使用Python接口进行开发过程中搭建开发环境所踩的坑。不得不说欧空局SANP官方提供的...
GEE Sentinel2-SR影像下载示例
qq_45723511的博客
08-30 726
/** * 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
[CR]厚云填补_大型卫星影像去云数据集
iazzz的博客
10-15 1617
卫星图像中的云对下游应用构成了重大挑战。当前云移除研究的一个主要挑战是缺乏一个全面的基准和一个足够大和多样化的训练数据集。为了解决这个问题，我们引入了最大的公共数据集——AllClear，用于云清除，其中包含23,742个全球分布的兴趣区域（roi），具有不同的土地利用模式，总共包含400万张图像。来自Sentinel-2和Landsat 8/9的多光谱光学图像来自Sentinel-1的合成孔径雷达（SAR）图像辅助遥感产品，如云掩模和土地覆盖图。
基于python包sentinelsat的Sentinel-2数据下载
mmjjhh1234的专栏
03-16 1762
关于Sentinel-2数据下载和预处理的介绍，网上已经有很多很好的资源，可以参考超级禾欠水 的系列文章。 sentinelsat包虽然提供了下载数据的功能，但是有时候受网速的影响，下载可能会中断，这时候重新运行写好的代码，下载会重新开始，我还没有找到断点续传的功能。因此，这里介绍一种先利用sentinelsat包查询Sentinel-2图像，基于查询信息生成 wget 命令，然后利用 wget ...
02-Sentinel-2 L1C级数据bat和Python脚本批量大气校正
lidahuilidahui的博客
08-21 1万+
前言 大气校正方法 校正前后对比结果 参考文献
【数据处理进阶之路】---- 利用Python实现Sentinel-2 L1C级影像批量大气校正并另存为Geotiff格式
fefkem的博客
08-18 3026
Sentinel-2数据的免费获取无疑为广大遥感、地信等领域的科技工作者提供了强大的数据支撑，然而往往一些项目/工程需要对某一地区进行长时序变化分析，自然也就需要更多景遥感影像支持。为了数据处理的方便，本篇博客主要介绍了利用Python来实现Sentinel-2 L1C级影像批量大气校正并另存为Geotiff格式，以便为后续操作提供便利。.........
SNAP处理sentinel2去云，mask之后如何处理？
splash3011的博客
05-09 504
提问
生成代码：GEE中sentinel-2与sentinel-1融合
05-11
以下是使用Google Earth Engine (GEE)将Sentinel-2和Sentinel-1数据融合的示例代码： ``` // 导入Sentinel-2和Sentinel-1数据集 var s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2'); var s1 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD'); // 定义时间范围和空间范围 var startDate = '2020-01-01'; var endDate = '2020-12-31'; var roi = ee.Geometry.Point([116.38, 39.90]).buffer(10000); // 选择Sentinel-2和Sentinel-1数据集中的波段 var s2bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B8']; var s1bands = ['VV', 'VH']; // 过滤Sentinel-2和Sentinel-1数据集 var filteredS2 = s2.filterDate(startDate, endDate) .filterBounds(roi) .select(s2bands); var filteredS1 = s1.filterDate(startDate, endDate) .filterBounds(roi) .select(s1bands); // 将Sentinel-2和Sentinel-1数据集合并 var sentinel2 = ee.Image(filteredS2.first()); var sentinel1 = ee.Image(filteredS1.first()); var sentinel = sentinel2.addBands(sentinel1); // 显示合成图像 Map.centerObject(roi, 10); Map.addLayer(sentinel, {}, 'Sentinel-2 and Sentinel-1 Composite'); ``` 在这段代码中，我们首先导入了Sentinel-2和Sentinel-1数据集，然后定义了时间范围和空间范围。接着，我们选择了Sentinel-2和Sentinel-1数据集中的波段，过滤了数据集，并将它们合并为一个图像。最后，我们在地图上显示了合成图像。
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