代码编织梦想

Harmonized Sentinel-2 MSI: MultiSpectral Instrument, Level-1C

Dataset Availability

2015-06-23T00:00:00 -

Dataset Provider

European Union/ESA/Copernicus

Collection Snippet

ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_HARMONIZED")

Harmonized Sentinel-2 MSI: MultiSpectral Instrument, Level-2A 

Dataset Availability

2017-03-28T00:00:00 -

Dataset Provider

European Union/ESA/Copernicus

Collection Snippet

ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED")

代码:

Map.centerObject(ee.Geometry.Point([34.24726, 1.07711]), 16);

var s2_img_1c = ee.Image('COPERNICUS/S2_HARMONIZED/20220126T075211_20220126T075213_T36NXG');

var s2_img_2a = ee.Image('COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED/20220126T075211_20220126T075213_T36NXG');

Map.addLayer(s2_img_1c, {bands:['B4', 'B3', 'B2'], min: 0 , max: 2000}, '1c');

Map.addLayer(s2_img_2a, {bands:['B4', 'B3', 'B2'], min: 0 , max: 2000}, '2a');

第一个是COPERNICUS/S2的数据IC数据

第一个是COPERNICUS/S2的数据2a数据 

 

 不难看出2A数据更清晰和色彩更明艳

 

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哨兵2号(sentinel-2)介绍、下载、预处理及批处理_geosuper的博客-爱代码爱编程_sentinel-2

目录 1、数据介绍: 2、数据下载: 2.1、欧空局哥白尼数据中心 2.2、美国USGS下的EarthExplorer数据下载网站 3、大气校正: 4、大气校正后处理: 4.1 下载安装SNAP: 4.2 下载安装Sen2Res(集裁剪,pan-sharpening,波段合成于大成者) 5、处理过程中常见的问题 欢迎关注个人公众号: G

gee学习笔记 七十七:gee学习方法简介_无形的风(知乎)的博客-爱代码爱编程_gee学习

    这是一篇关于学习方法的思考探索,当然我不会大篇文章介绍什么学习方法(因为我也不是这方面的专家?),这个只是总结一下我是如何学习GEE以及在学习中遇到问题时如何解决问题的。我写这篇文章的目的就是在和一些学习GEE的新同学接触的过程发现了很多问题,比如: 初学GEE的很多同学不知道为什么打不开GEE官方网址 很多学习GEE很久的人竟然不知道GEE

GEE学习笔记 九十二:Sentinel-2 最新去云方法总结-爱代码爱编程

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Google Earth Engine(GEE)对指定地点Sentinel-2 Level1C数据的读取及云量处理-爱代码爱编程

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GEE:哨兵数据下载(去云、按年度、中值合成)-爱代码爱编程

首先导入矢量,然后直接运行代码 源代码一:https://code.earthengine.google.com/1497137895d6842b34946e785cfd75a9?noload=true var district = table; var dsize = district.size(); var district_geometry

GEE 使用矢量裁剪影像-爱代码爱编程

补充一下对整个影像集ImageCollection进行裁剪的代码,可以补充在原回答的代码后面完整代码见链接https://code.earthengine.google.com/6af7d3748ff33db17d708b77eaaf6ba7 //先定义一个对单幅影像裁剪的function function clipImg(image){ retur

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//define ROI var ROI= ee.FeatureCollection(table); //image var startDate='2020-10-01', endDate='2021-05-10'; var rapeseed = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')

Landsat Collection文件命名规则(新版)-爱代码爱编程

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之前有粉丝在公众号问我,对于sentinel2是否需要进行去云的问题,这里就简单写一下关于这个数据的问题: 现在回答是因为所有光学影像都是需要去云的,因为遇到没有云的影像概率太小了,况且数据预处理阶段的去云是必不可少的一个关键环节,一般在GEE平台需要的处理就是去云处理,而很多modis数据和Landsat8数据,以及sentinel数据都是通过QA波段

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-爱代码爱编程

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