sentinel cloudprobablity 的去云算法

Sentinel CloudProbability 是一种云检测算法，其原理是使用多光谱遥感数据和机器学习技术来判断一幅遥感图像中的像素是否为云。其去云算法包括以下步骤：

1. 预处理：对输入的遥感图像进行预处理，如辐射定标、大气校正等。

2. 特征提取：从预处理后的图像中提取一些特征，如色彩、纹理、形状等。

3. 建立分类器：使用机器学习算法（如支持向量机、随机森林等）建立分类器，将提取出的特征与已标注好的云和非云像素进行训练。

4. 分类预测：使用训练好的分类器对未知遥感图像中的像素进行分类预测，判断其是否为云。

5. 后处理：对分类结果进行后处理，如去除孤立的云块、填补云缺失的部分等，得到最终的去云结果。

以上是 Sentinel CloudProbability 的典型去云算法流程，不同的算法可能会有所不同。

相关问题

GEE 的Sentinel CloudProbability 的去云算法 代码

以下是基于Google Earth Engine平台的Sentinel-2云去除代码，使用了Sentinel-2的B2、B3、B4、B8波段和cloud_mask，其中cloud_mask是通过Sentinel-2的QA60数据中的cloud_probability和cloud_shadow_probability计算得到的：

// Load Sentinel-2 TOA reflectance data.
var sentinel = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2')
                  .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31')
                  .filterBounds(geometry)
                  .map(function(image) {
                    var cloud_mask = ee.Image(0).where(
                        image.select('QA60').bitwiseAnd(1<<10), 1).rename('cloud_mask');
                    var cloud_probability = image.select('QA60').bitwiseAnd(1024).rightShift(10).rename('cloud_probability');
                    var cloud_shadow_probability = image.select('QA60').bitwiseAnd(2048).rightShift(11).rename('cloud_shadow_probability');
                    var cloud_mask_combined = cloud_mask.or(cloud_probability.gt(20)).or(cloud_shadow_probability.gt(20));
                    return image.addBands(cloud_mask_combined);
                  })
                  .map(function(image) {
                    return image.clip(geometry);
                  });

// Function to mask clouds using the Sentinel-2 cloud mask.
var maskClouds = function(image) {
  var cloudMask = image.select('cloud_mask').not();
  return image.updateMask(cloudMask);
};

// Function to calculate the NDVI.
var calculateNDVI = function(image) {
  var ndvi = image.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('ndvi');
  return image.addBands(ndvi);
};

// Function to calculate the EVI.
var calculateEVI = function(image) {
  var evi = image.expression(
      '2.5 * (nir - red) / (nir + 6 * red - 7.5 * blue + 1)',
      {
        'nir': image.select('B8'),
        'red': image.select('B4'),
        'blue': image.select('B2')
      }).rename('evi');
  return image.addBands(evi);
};

// Apply the cloud mask, calculate the NDVI and EVI, and combine the bands.
var sentinel_ndvi_evi = sentinel
                          .map(maskClouds)
                          .map(calculateNDVI)
                          .map(calculateEVI)
                          .select(['B2', 'B3', 'B4', 'B8', 'ndvi', 'evi']);

// Function to filter images based on the quality of the NDVI and EVI.
var filterQuality = function(image) {
  var ndvi_quality = image.select('ndvi').qualityMosaic('ndvi').gte(0.6);
  var evi_quality = image.select('evi').qualityMosaic('evi').gte(0.6);
  return image.updateMask(ndvi_quality.and(evi_quality));
};

// Filter the images based on the quality of the NDVI and EVI.
var sentinel_filtered = sentinel_ndvi_evi.filter(filterQuality);

// Create a median composite of the filtered images and display it.
var sentinel_median = sentinel_filtered.median();
Map.addLayer(sentinel_median, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 0.3}, 'Sentinel-2 Median Composite');

其中，cloud_mask_combined是通过cloud_mask、cloud_probability和cloud_shadow_probability三个变量进行计算得到的云掩膜，用来遮盖掉云和阴影。```calculateNDVI```和```calculateEVI```分别用来计算NDVI和EVI。```filterQuality```用来过滤掉质量较差的NDVI和EVI。最后，使用```sentinel_filtered.median()```来得到过滤后的影像的中值合成图。

Sentinel默认限流算法

Sentinel 默认的限流算法是基于令牌桶算法。令牌桶算法是一种常见的限流算法，它通过维护一个固定容量的令牌桶，每个令牌代表一个请求。系统以一定的速率往桶中放入令牌，同时每个请求需要从桶中获取一个令牌才能被处理。当桶中没有足够的令牌可供请求获取时，请求将被限流。

在 Sentinel 中，令牌桶算法被称为“直接”模式，它根据配置的 QPS（每秒请求数）来限流。当请求到达时，Sentinel 将检查当前桶中的令牌数量是否足够，如果足够则允许请求通过，并且减少对应数量的令牌。如果桶中的令牌不足，则请求将被限流。

除了令牌桶算法外，Sentinel 还支持漏桶算法，它与令牌桶算法相似但有一些差异。漏桶算法是在固定速率下处理请求，而令牌桶算法是根据请求的速率动态调整处理能力。

需要注意的是，Sentinel 还提供了更丰富的限流策略和配置选项，可以根据具体需求进行灵活配置。以上是 Sentinel 默认的限流算法简介，具体使用和配置可以参考 Sentinel 的官方文档。