GEE sentinel1预处理

Sentinel-1是一项由欧盟资助并由欧洲航天局 (ESA) 在哥白尼计划内执行的太空任务，收集各种偏振和分辨率的C波段合成孔径雷达(SAR)图像。由于雷达数据需要几种专门的算法来获得校准、正射校正的图像，因此在地球引擎(GEE)中进行Sentinel-1数据的预处理。预处理包括以下步骤：

#Python代码
# 1. 导入Sentinel-1数据
sentinel1 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD')

# 2. 过滤数据
aoi = ee.Geometry.Point([-122.4439, 37.7538])
sentinel1 = sentinel1.filterBounds(aoi).filterDate('2019-01-01', '2019-12-31').filter(ee.Filter.listContains('transmitterReceiverPolarisation', 'VV'))

# 3. 校准和正射校正
def calibrate(img):
    return img.calibrate()
sentinel1 = sentinel1.map(calibrate)

def speckle_filter(img):
    return img.select('VV').focal_median()

sentinel1 = sentinel1.map(speckle_filter)

# 4. 裁剪图像
sentinel1 = sentinel1.map(lambda img: img.clip(aoi))

# 5. 导出图像
task = ee.batch.Export.image.toDrive(image=sentinel1, description='sentinel1', scale=10, region=aoi.getInfo()['coordinates'], maxPixels=1e13)
task.start()