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sentinel2-cloud-detector

Sentinel-2卫星图像云检测Python包

sentinel2-cloud-detector是一个针对Sentinel-2卫星图像的云检测Python包。它采用单场景像素级云检测器和机器学习算法,生成云识别结果和概率图。该工具通过国际合作验证,提供多种安装方式和使用示例,适用于遥感图像处理。

包版本 Conda版本 支持的Python版本 构建状态 总下载量 上月下载量 代码覆盖率

Sentinel Hub的Sentinel-2影像云检测器

注意:s2cloudless遮罩现已作为预计算图层在Sentinel Hub中提供。请查看公告博文技术文档

s2cloudless Python包提供了Sentinel-2影像的自动云检测功能。该分类基于Sentinel Hub研究团队开发的单场景像素级云检测器,详细描述请参阅此博客

s2cloudless算法是一项国际合作努力的一部分,旨在比较云检测算法。s2cloudless算法与其他9种算法一起在4个不同的测试数据集上进行了验证,在所有情况下都被发现处于帕累托前沿。详见论文

安装

该包需要Python版本 >= 3.8。可通过PyPI包管理器安装,命令如下:

$ pip install s2cloudless

要手动安装该包,请克隆仓库并执行:

$ pip install .

s2cloudless的依赖项之一是lightgbm包。如果在安装过程中遇到问题,请查看LightGBM安装指南

Windows上安装s2cloudless之前,建议从非官方Windows轮子仓库安装shapely包。

输入:Sentinel-2场景

云检测器的输入是Sentinel-2影像。具体而言,云检测器需要以下10个Sentinel-2波段的反射率:B01、B02、B04、B05、B08、B8A、B09、B10、B11、B12,这些反射率是通过以下方式从原始反射率值获得的:B_i/10000。从产品基线04.00开始,需要根据ESA的说明对数据应用额外的协调因子。

如果您使用的是从Sentinel Hub Process API获得的Sentinel-2数据,则无需担心这些问题。根据文档,默认情况下数据已经协调一致。该API在Python中通过sentinelhub-py包得到支持,并在s2cloudless.CloudMaskRequest类中使用。

示例

关于如何使用云检测器生成云掩膜或云概率图的Jupyter笔记本可在示例文件夹中找到。

许可

知识共享许可协议
本作品采用知识共享署名-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。
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