Xây dựng bản đồ ngập lụt độ phân giải cao sử dụng ảnh Sentinel-2
Sentinel – 2 là vệ tinh không gian giám sát trái đất do ESA phát triển để hỗ trợ các dịch vụ như: theo dõi rừng, sự thay đổi lớp phủ, và quản lý thiên tai. Hệ thống này bao gồm 2 vệ tinh (2A và 2B), toàn bộ dữ liệu thu nhận được của vệ tinh này được lưu trữ trên hệ thống của Google Earth Engine.
Step 1:Gõ từ “Sentinel-2” vào mục search và open mở cửa sổ Sentinel-2 xuất hiện như ảnh dưới đây:.
Questions 1: Độ phân giải lớn nhất và nhỏ nhất của dữ liệu Sentinel-2 là bao nhiêu?
Question 2: Khoảng thời gian có bộ dữ liệu Sentinel-2 bao phủ?
Question 3: So sánh các band (kênh ảnh) của Sentinel-2 với các band của Landsat-8. Giống và khác nhau như thế nào?
Step 2: Nhấn nút Import để nhập dữ liệu là tập hợp ảnh và đặt tên là S2.
Step 3: Copy bản mẫu (template) vào 1 script mới và điền các thông tin chi tiết về tác giả, thời gian và địa chỉ liên lạc.
Step 4: I Import fusion table (file vector) của lưu vực sông Cả hoặc fusion table của bạn vào lệnh dưới đây: here.
// import the sub basins as a fusion table var Ca = ee.FeatureCollection('ft:11uQewh4u7NFXneH99YPs6P9F1Au6wxBq959BZWt_','geometry');
Step 5. Định nghĩa khoảng thời gian bằng câu lệnh dưới đây:
// filter data and location var images = s2.filterDate('2016-02-01', '2016-03-31') .filterBounds(Ca);
Question 4:Hãy in tập hợp ảnh mà bạn mới tạo ra. Và cho biết độ phân giải thời gian (Temporal resolution) của vệ tinh Sentinel-2 đối với khu vực này ?
Step 6: Hãy áp dụng hàm dưới đây để loại bỏ mây
// cloudMask function cloudMask(im) { // Opaque and cirrus cloud masks cause bits 10 and 11 in QA60 to be set, // so values less than 1024 are cloud-free var mask = ee.Image(0).where(im.select('QA60').gte(1024), 1).not(); return im.updateMask(mask); } // remove clouds for all images images = images.???(cloudMask);
Step 7: Hiển thị ảnh với tổ hợp màu thực.
// Add to map Map.centerObject(NgheAn, 8); Map.addLayer(images.min().clip(NgheAn), {bands: ['??', '??', '??'], max: 2048}, 's2 image Feb-Mar 2016');
Step 8: Tính chỉ số khác biệt về nước (NDWI – Normalised Difference Water Index) từ ảnh Sentinel .
// calculate ndwi from sentinel function s2ndwi(img){ var ndwi = img.normalizedDifference(['??', '??']).rename('NDWI'); return img.addBands(ndwi); } // run ndwi on all images images = images.map(??);
Step 9: Chọn giá trị cao nhất trong tập hợp
// select maximum NDWI var s2ndwi = images.select("NDWI").??;
Step 10: Chọn tất cả các pixel có giá trị lớn hơn 0.1
// set the threshold var THRESHOLD = 0.1; // select pixels greater than threshold s2ndwi = s2ndwi.gt(THRESHOLD);
Step 11: Hiển thị ảnh theo bảng màu (Pallette ) quy định
// set visualization var ndwi_viz = {bands:"NDWI", min:??, max:??, palette:"000000,0000FF"}; // add the map as a layer Map.addLayer(s2ndwi.updateMask(s2ndwi).clip(NgheAn), ndwi_viz , 'ndwi');
Question 6: Chạy lại script của mình cho các thời kỳ khác nhau. Bạn nhận thấy có những khác biệt gì?
what software used in this paper?
LikeLike
Google Earth Engine
LikeLike
Dear thisearthsite
I am Tuyen, and I am very interested in Google Earth Engine. Currently, I am preprocessing Sentinel-1 data, and I am not sure if Sentinel-1 data in GEE are orbitally, calibratrically, terrain corrected? Also, how can I get the Amplitude value like in SNAP?
Thank you,
LikeLike
the s1 preprocessing is desribed here: https://developers.google.com/earth-engine/sentinel1
LikeLike
please help me fill “??” in your code, I try but not work, I’m a beginner, 😦
LikeLike