COPERNICUS/S2_HARMONIZED

时间: 2023-08-11 11:07:19 浏览: 72
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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COPERNICUS/S2_SR波段下载

对于COPERNICUS/S2_SR波段的下载,你可以通过访问Sentinel-2数据的官方网站或使用科学数据集市场(如Google Earth Engine)来获取。在这些平台上,你可以根据你的需求选择特定的波段进行下载。请注意,Sentinel-2产品(压缩档案)可能包含多个颗粒,每个颗粒都有一个唯一的标识符,表示其UTM网格参考。你可以使用这些标识符来选择你所需的特定颗粒。\[1\]\[2\]另外,需要注意的是,ESA并没有为所有的L1资产生成L2数据,并且早期的L2覆盖范围也不是全球性的。\[3\]因此,在下载COPERNICUS/S2_SR波段之前,你可能需要确认所需数据是否可用。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Google Earth Engine(GEE)——COPERNICUS/S2数据(Sentinel-2 MSI)计算归一化植被指数NDVI和影像下载](https://blog.csdn.net/qq_31988139/article/details/122240988)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Google Earth Engine(GEE)——COPERNICUS/S2高清影像去云处理和10米分辨率数据下载(海南岛为例)](https://blog.csdn.net/qq_31988139/article/details/122339918)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Google Earth Engine ——数据全解析专辑(COPERNICUS/S2_SR)20154至今哨兵-2号(SR) 数据集](https://blog.csdn.net/qq_31988139/article/details/120141616)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

var img = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .select('B.*');var roi = ee.Geometry.Rectangle(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838); var sample = img.addBands(lc).stratifiedSample({ numPoints: 1000, classBand: label, region: table, scale: 10, geometries: true });报错Line 16: img.addBands is not a function

该错误是因为 `img` 是一个 `ImageCollection` 对象,而 `addBands()` 方法是 `ee.Image` 对象的方法,不能直接用于 `ImageCollection` 对象上。你需要先选择一张图像来进行 `addBands()` 操作。以下是修改后的代码: ``` var img = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .select('B.*').first(); // 选择第一张图像 var roi = ee.Geometry.Rectangle(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838); var sample = img.addBands(lc).stratifiedSample({ numPoints: 1000, classBand: label, region: table, scale: 10, geometries: true }); ``` 需要注意的是,`first()` 方法用于选择图像集合中的第一张图像,如果你需要选择其他图像,可以使用 `filter()` 方法来筛选。

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var s2Sr = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2'); var s2Clouds = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_CLOUD_PROBABILITY'); var START_DATE = ee.Date('2018-01-01'); var END_DATE = ee.Date('2018-12-31'); var MAX_CLOUD_PROBABILITY = 65; function maskClouds(img) { var clouds = ee.Image(img.get('cloud_mask')).select('probability'); var isNotCloud = clouds.lt(MAX_CLOUD_PROBABILITY); return img.updateMask(isNotCloud); } // The masks for the 10m bands sometimes do not exclude bad data at // scene edges, so we apply masks from the 20m and 60m bands as well. // Example asset that needs this operation: // COPERNICUS/S2_CLOUD_PROBABILITY/20190301T000239_20190301T000238_T55GDP function maskEdges(s2_img) { return s2_img.updateMask( s2_img.select('B8A').mask().updateMask(s2_img.select('B9').mask())); } // Filter input collections by desired data range and region. var criteria = ee.Filter.and( ee.Filter.bounds(table), ee.Filter.date(START_DATE, END_DATE)); s2Sr = s2Sr.filter(criteria).map(maskEdges); s2Clouds = s2Clouds.filter(criteria); // Join S2 SR with cloud probability dataset to add cloud mask. var s2SrWithCloudMask = ee.Join.saveFirst('cloud_mask').apply({ primary: s2Sr, secondary: s2Clouds, condition: ee.Filter.equals({leftField: 'system:index', rightField: 'system:index'}) }); var s2CloudMasked = ee.ImageCollection(s2SrWithCloudMask).map(maskClouds).median(); var rgbVis = {min: 0, max: 3000, bands: ['B4', 'B3', 'B2']}; var rgbVis = {min: 0, max: 3000, bands: ['B4', 'B3', 'B2']}; Map.addLayer( s2CloudMasked, rgbVis, 'S2 SR masked at ' + MAX_CLOUD_PROBABILITY + '%', true);将合成图像的全波段下载

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 imgClassified = imgCollection.map(function(img){ return img.classify(trainedClassifier); }); // 将图层添加到地图。 var classVis = { min: 0, max: 10, palette: ['006400' ,'ffbb22', 'ffff4c', 'f096ff', 'fa0000', 'b4b4b4', 'f0f0f0', '0064c8', '0096a0', '00cf75', 'fae6a0'] }; Map.addLayer(imgClassified, classVis, 'Classification result');将最后的结果导出下载

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