程式碼來源:https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/COPERNICUS_S2_SR_HARMONIZED#description
講解一下GEE示例
/**
* Function to mask clouds using the Sentinel-2 QA band
* @param {ee.Image} image Sentinel-2 image
* @return {ee.Image} cloud masked Sentinel-2 image
*/
function maskS2clouds(image) {
var qa = image.select('QA60');
// Bits 10 and 11 are clouds and cirrus, respectively.
var cloudBitMask = 1 << 10;
var cirrusBitMask = 1 << 11;
// Both flags should be set to zero, indicating clear conditions.
var mask = qa.bitwiseAnd(cloudBitMask).eq(0)
.and(qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0));
return image.updateMask(mask).divide(10000);
}
var dataset = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED')
.filterDate('2020-01-01', '2020-01-30')
// Pre-filter to get less cloudy granules.
.filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE',10))
.map(maskS2clouds);
var visualization = {
min: 0.0,
max: 0.3,
bands: ['B4', 'B3', 'B2'],
};
Map.setCenter(83.277, 17.7009, 12);
Map.addLayer(dataset.mean(), visualization, 'RGB');
QA60是Sentinel-2影像中的一種質量控制波段,用於記錄每個畫素點的質量資訊。具體來說,QA60波段記錄了每個畫素的60個質量控制位,每個位代表了一個特定的質量標誌,如雲、陰影、雪等。其中,第10位是雲,第11位是捲雲。
因此這段程式碼前半部分構造了一個 maskS2clouds() 的函式,根據對應位的數值構造掩膜。
var mask = qa.bitwiseAnd(cloudBitMask).eq(0)
.and(qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0));
這段程式碼表示,如果這個畫素沒受 雲 影響,也沒受 捲雲 影響,那麼就為這個畫素構造掩膜
return image.updateMask(mask).divide(10000);
image.updateMask() 這個函式將image中所有mask值為1的畫素保留,然後又將每個畫素的DN值歸一化 (Sentinel-2 的DN值範圍:0-10000)
後續程式碼就是將對應時間內,雲量少於20%的影像進行掩膜處理,並平均的覆蓋地圖上的每一個位置。
如果想看不進行掩膜去雲處理的影像進行對比,可以執行以下程式碼:
/**
* Function to mask clouds using the Sentinel-2 QA band
* @param {ee.Image} image Sentinel-2 image
* @return {ee.Image} cloud masked Sentinel-2 image
*/
function maskS2clouds(image) {
var qa = image.select('QA60');
// Bits 10 and 11 are clouds and cirrus, respectively.
var cloudBitMask = 1 << 10;
var cirrusBitMask = 1 << 11;
// Both flags should be set to zero, indicating clear conditions.
var mask = qa.bitwiseAnd(cloudBitMask).eq(0)
.and(qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0));
return image.updateMask(mask).divide(10000);
}
var dataset = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED')
.filterDate('2020-01-01', '2020-01-30')
// Pre-filter to get less cloudy granules.
.filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE',10)) //可以把“10”改大一點,更明顯
// .map(maskS2clouds);
var visualization = {
min: 0,
max: 10000,
bands: ['B4', 'B3', 'B2'],
};
Map.setCenter(83.277, 17.7009, 12);
Map.addLayer(dataset.mean(), visualization, 'RGB');