Sentinel-1 SAR数据预处理框架——GEE平台上的ARD准备

Sentinel-1 SAR数据预处理框架——GEE平台上的ARD准备

gee_s1_ard Creates an analysis ready sentinel-1 SAR image collection in Google Earth Engine by applying additional border noise correction, speckle filtering and radiometric terrain normalization. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/gee_s1_ard

1. 项目基础介绍及主要编程语言

本项目名为gee_s1_ard，是一个在Google Earth Engine (GEE)平台上运行的开源项目。它旨在通过额外的边界噪声修正、斑点滤波和辐射地形归一化等预处理步骤，生成适用于各种土地和内陆水体映射/监测应用的哨兵-1合成孔径雷达(SAR)后向散射分析就绪数据(ARD)。该项目支持使用GEE的JavaScript API和Python API进行开发，使得研究人员和非微波遥感专家能够轻松处理和分析大量数据。

主要编程语言包括：

• Python
• JavaScript

2. 项目的核心功能

该框架的核心功能包括：

• 边界噪声修正：对Sentinel-1 SAR图像的边界区域进行额外的噪声修正，提高数据质量。
• 斑点滤波：通过多时相Gamma MAP斑点滤波器减少图像的斑点噪声。
• 辐射地形归一化：使用体积散射模型对数据进行辐射地形归一化处理，以减少地形对雷达信号的影响。

此外，框架支持单极化（VV或VH）或双极化（VV和VH）数据的处理，并能够同时处理升轨和降轨的数据。处理结果可以以线性或分贝（dB）尺度显示和导出。

3. 项目最近更新的功能

项目最近更新的功能包括：

• 对预处理函数的优化，提高了处理速度和效率。
• 增强了边界噪声修正算法，进一步提升了图像质量。
• 更新了文档和示例代码，使得用户更容易理解和使用框架。

这些更新使得框架更加稳定和易用，进一步降低了用户在处理Sentinel-1 SAR数据时的门槛。

gee_s1_ard Creates an analysis ready sentinel-1 SAR image collection in Google Earth Engine by applying additional border noise correction, speckle filtering and radiometric terrain normalization. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/gee_s1_ard