问题标签 [sentinel2]

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google-earth - Google Earth Engine 中 Sentinel-2 图像的大气校正

我想在 Google 地球引擎 (GEE) 中对 Sentinel-2 图像应用大气校正。我看到了用 Python 编写的 Sammurphy 代码,不幸的是它对我不起作用。我使用下面的代码(Java)尝试了暗像素减法方法,但它导致我感兴趣的区域上的图像完全变暗。

我是 Earth Engine 和 JavaScript 的新手。有没有人尝试在 GEE 中对 Sentinel 2 图像使用暗像素减法或任何其他大气校正(最好是用 Java 编写的代码)?

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masking - Google Earth Engine Sentinel-2 Level2 设置为 NaN 云

我想将所有云设置为 NaN 或 Null 到 Sentinel-2 MSI 2 级的切割部分,仅在可能的情况下用于一个波段(不是所有 RGB)我使用了以下代码:

如图所示,使用的代码并没有完全消除云:

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当我为 Landsat 做同样的事情时,我发现云被代码很好地掩盖了:

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r - 如何在 R 中使用 s2_mask() 函数来掩盖 Sentinel 2 图像中的云?

我想使用工具箱 sen2r 在 R 中处理 Sentinel 2 L2A 数据。我已经手动下载了 .SAFE 格式的图像。

我使用 s2_translate() 将 .SAFE 格式转换为 geotif:

这个结果是一个有 11 层的光栅砖,据我所知,所有这些都对应于哨兵 2 的光学波段。

现在我想应用 s2_mask 函数(特别是波段 4 和 8,因为我想制作 NDVI)但是代码的文档说你需要 SCL 产品作为输入。SCL 产品是具有用于掩蔽的分类云像素的波段。如果我将 .SAFE 图像加载到 SNAP 中,例如我可以看到 SCL 产品。但是,我在我的 s2_translate() 输出或原始 .SAFE 中找不到 SCL。

根据文档,输入应如下所示:

sen2r.ranghetti.info/reference/s2_mask.html

所以问题是我在任何地方都找不到 SCL 产品。我已根据需要应用了 s2_translate。

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google-earth-engine - 光谱可分离性分析 Google Earth Engine

我需要使用 Sentinel 2 图像进行分类,为此,我需要执行光谱可分离性分析以选择要使用的最佳波段和植被指数。所以,我需要计算训练站点的平均值和标准差。我尝试使用此代码,但结果没有用

此代码计算类植被中划分的每个多边形的平均值和标准差,而不是类的全局值。所以在运行这段代码后,我得到了很多植被类的平均值和 SD。有谁知道如何获得 a 的平均值和标准差ee.FeatureCollection

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python - 为什么 SSE 在 python 中的特定簇数处增加?(K 均值聚类)

我在下面的代码中使用具有不同标签数组的相同数据集来计算 SSE:

一切都很好,随着 K 的上升(如预期的那样),SSE 正在下降,直到我尝试用 K = 8 来计算它,它相对于 K = 7 增加了近 50。我检查了很多次代码,看看是否有任何计算错误但找不到任何东西。有人可以帮助我吗?

代码的第一部分用于从转换为 .xls 的栅格创建数据集,我什至能够用它计算每个集群的轮廓索引,所以我认为那里一切都很好。第二部分是上证所。

K 均值聚类已经在 GEE 上完成,我只是在 python 上处理导出的数据。

我正在使用 Sentinel-2 图像中的聚类;通过 anaconda 使用 Spyder;蟒蛇版本 3.8.3。

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javascript - 为什么 Sentinel-2 地图在 Google 地球引擎上显示为黑色

我正在查看 Google 地球引擎上的FIRMS数据集,我希望看到与 FIRMS 上的森林火灾相对应的 Sentinel-2 图像,但由于某种原因,它要么非常暗,要么当我过滤日期时9月10-13日,全黑,如下图(蓝色方块为geometry多边形)。我已将 Sentinel-2 层上的波段更改为 B2、B3 和 B4(分别为蓝色、绿色和红色)。

我究竟做错了什么?当我使用 Landsat-8 遵循 GEE 教程时,地图看起来也很暗,但至少它是可见的。

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time-series - 谷歌地球引擎:从 S2 NDVI 图像集合中删除值(5 和 95 个百分位)

我正在计算 Sentinel2 上 NDVI 图像收集的统计数据。

我在定义的时间段和特定区域内获得了 S2_SR 的图像集,然后移除云。

然后,我计算了我的统计数据,最小值、最大值、平均值、中值、标准差。因此,从我的输出中,我得到了我在一段时间内每个像素的 NDVI 和 NDWI 指数的最小值、最大值、平均值、中值、标准差。

但是,我注意到由于云而存在一些剩余的异常值。在计算我的统计数据之前,我想删除低于第 5 个百分位数和高于第 95 个百分位数的 NDVI 和 NDWI 的值。确保我的统计数据不会受到异常值的影响。

谢谢

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join - GEE 加入的集合在函数中不起作用

我正在处理两个卫星数据集合。我想从“集合 1”中选择特定波段,将它们加入“集合 2”,然后运行一个函数。不幸的是,该函数不适用于连接的数据,尽管它适用于“集合 1”。

这是一个仅使用 Sentinel-2 的 B10 的示例

错误是:img.select(...).gt is not a function

我该如何进行这项工作?

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python - 错误('连接中止。',ConnectionResetError(10054,'现有连接被远程主机强行关闭',无,10054,无))

我正在将 Sentinel 2 卫星图像导入 jupyter notebook 以应用栅格分析,但在导入时我遇到了这个问题:

查询字符串太长,可能会导致 DHuS 响应错误。ConnectionError: ('Connection aborted.', ConnectionResetError(10054, '现有连接被远程主机强行关闭', None, 10054, None))

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php - Phar 无法提取文件

我正在尝试使用 Phar Classe 提取 tar 文件,但返回以下错误:

PHP:

当我下载这个文件时,我可以使用 Winrar 正常打开和解压。

该文件由 Sentinel Hub ( https://services.sentinel-hub.com/api/v1/process )的 API 生成

任何想法为什么会发生这种情况?

谢谢