GEE 数据处理——Sentinel-1（哨兵1号）正确的数据预处理（去噪、滤波、辐射归一化）_sentinel-1滤波作用

摘要

哨兵-1 号卫星提供时间密度高、空间分辨率高的合成孔径雷达（SAR）图像。哨兵-1 号的开放数据政策和全球覆盖范围使其成为基于合成孔径雷达的广泛应用的宝贵数据源。在这方面，谷歌地球引擎是进行大面积分析的关键平台，采集后几天内就可获得预处理的哨兵-1 反向散射图像。为了保留信息内容和用户自由度，一些预处理步骤（如斑点过滤）没有应用于摄入的圣天诺-1 图像，因为它们可能因应用而异。在本技术说明中，我们提出了一个在谷歌地球引擎中准备哨兵-1 SAR 后向散射分析-就绪数据的框架，该框架结合了现有的和新的谷歌地球引擎实现，用于额外的边界噪声校正、斑点过滤和辐射地形归一化。建议的框架可用于生成适合各种陆地和内陆水域应用的哨兵 1 号分析就绪数据。分析就绪数据准备框架是在谷歌地球引擎 JavaScript 和 Python 应用程序接口中实现的。

数据处理过程

GEE 中的哨兵-1 图像集包括哨兵-1 地面范围探测（GRD）场景，使用哨兵-1 工具箱进行处理，生成校准、正射校正产品。该集合包括在上升和下降轨道上获取的所有哨兵 1-A 和 1-B GRD 图像产品，并且每天更新。本框架中使用的 GRD 图像是以干涉宽纬（IW）模式获取的。哨兵 1 号 GRD 图像的像素间距为 10 米，保证了完整的信息细节，空间分辨率（即分 辨地面上相邻目标物体的能力）约为 20 × 22 米。哨兵-1 星座每 6 至 12 天采集一次全球图像，而在某些区域，由于采集重叠