COPERNICUS/S5P/NRTI/L3_CO

时间: 2023-10-11 07:08:12 浏览: 82
COPERNICUS/S5P/NRTI/L3_CO是一个由欧洲空间局(ESA)和荷兰国家天文学研究所(SRON)共同组织的项目,旨在提供关于地球大气层中大气组分(如二氧化氮、臭氧等)的数据。该项目使用了一颗名为Sentinel-5P的卫星来收集这些数据。NRTI代表Near Real Time (NRT) and Non-Time Critical (NTC) products,意味着这些数据以近实时和非时间关键的方式发布。
相关问题

COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED是什么

COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED 是指 Sentinel-2 卫星的表面反射率(Surface Reflectance)数据集中的一个级别,该数据集由欧洲空间局(European Space Agency, ESA)的哥白尼计划(Copernicus Programme)提供。Sentinel-2 是哥白尼计划下的地球观测卫星系列之一,用于提供高分辨率的地球表面图像,以支持土地覆盖和变化监测、环境保护、林业和农业应用等领域。 表面反射率数据是经过大气校正的卫星影像数据,它去除了大气的影响,从而可以更准确地反映地表的实际反射特性。这对于环境监测、变化检测等应用非常重要。"Harmonized"这个词意味着这些数据已经被进一步处理,以确保时间序列的连续性,即不同时间拍摄的影像数据在光照、大气条件等因素下具有更好的一致性,这使得用户可以更容易地进行跨时序的比较和分析。 Sentinel-2 卫星提供的是多光谱数据,包括可见光、近红外和短波红外波段。S2_SR_HARMONIZED 数据集通常包含了以下特性: - 时间一致性:确保不同时间获取的数据具有可比性; - 空间一致性:确保不同地理位置获取的数据具有可比性; - 几何校正:影像数据已经过几何校正,与地面坐标系对齐; - 质量控制:数据经过质量检查,具有相应的质量标签。

COPERNICUS/S2_HARMONIZED

COPERNICUS/S2_HARMONIZED是指欧洲空间局(ESA)的Copernicus卫星计划中的Sentinel-2卫星的数据产品之一。Sentinel-2卫星携带光学传感器,可以提供高分辨率、多光谱的地球观测数据。S2_HARMONIZED是对Sentinel-2卫星数据进行预处理和校正,使其在空间和时间上具有一致性,以便更好地支持地球表面监测和环境研究等应用。
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var roi = ee.Geometry.Rectangle(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838); var imgCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .filterBounds(roi) .filterDate('2021-01-01', '2021-12-31') .select('B.*'); var lc = ee.Image('ESA/WorldCover/v100/2020'); var classValues = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 95, 100]; var remapValues = ee.List.sequence(0, 10); var label = 'lc'; lc = lc.remap(classValues, remapValues).rename(label).toByte(); var sample = imgCollection.map(function(img) { var sample = img.addBands(lc).stratifiedSample({ numPoints: 100, classBand: label, region: roi, scale: 10, geometries: true }); return sample; }).flatten(); // 向样本中添加一个随机值字段,并使用它将大约80%的特征划分为定型集,20%的特征划分为验证集。 sample = sample.randomColumn(); var trainingSample = sample.filter('random <= 0.8'); var validationSample = sample.filter('random > 0.8'); // 从训练样本中训练SVM分类器(C-SVM分类、投票决策过程、线性核)。 var trainedClassifier = ee.Classifier.libsvm().train({ features: trainingSample, classProperty: label, inputProperties: imgCollection.first().bandNames() }); // 获取有关已训练分类器的信息。 print('Results of trained classifier', trainedClassifier.explain()); // 获取训练样本的混淆矩阵和总体准确性。 var trainAccuracy = trainedClassifier.confusionMatrix(); print('Training error matrix', trainAccuracy); print('Training overall accuracy', trainAccuracy.accuracy()); // 获得验证样本的混淆矩阵和总体精度。 validationSample = validationSample.classify(trainedClassifier); var validationAccuracy = validationSample.errorMatrix(label, 'classification'); print('Validation error matrix', validationAccuracy); print('Validation accuracy', validationAccuracy.accuracy()); // 对来自训练好的分类器的反射图像进行分类。 var img = imgCollection.mosaic(); var imgClassified = img.classify(trainedClassifier); // 请帮我详细解释这段代码的变量和含义。

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