論文の概要: Facilitating Advanced Sentinel-2 Analysis Through a Simplified Computation of Nadir BRDF Adjusted Reflectance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15812v1
- Date: Wed, 24 Apr 2024 11:26:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 19:20:39.626104
- Title: Facilitating Advanced Sentinel-2 Analysis Through a Simplified Computation of Nadir BRDF Adjusted Reflectance
- Title（参考訳）: Nadir BRDF調整反射率の簡易計算による高度なセンチネル2解析
- Authors: David Montero, Miguel D. Mahecha, César Aybar, Clemens Mosig, Sebastian Wieneke,
- Abstract要約: sen2nbar は Sentinel-2 (S2) Surface Reflectance (SR) データを Nadir BRDF Adjusted Reflectance (NBAR) に変換するために作られた Python パッケージである。
Sen2nbarは、多様なデータフォーマット要求を処理する柔軟なツールとして開発されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8971132850029493
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Sentinel-2 (S2) mission from the European Space Agency's Copernicus program provides essential data for Earth surface analysis. Its Level-2A products deliver high-to-medium resolution (10-60 m) surface reflectance (SR) data through the MultiSpectral Instrument (MSI). To enhance the accuracy and comparability of SR data, adjustments simulating a nadir viewing perspective are essential. These corrections address the anisotropic nature of SR and the variability in sun and observation angles, ensuring consistent image comparisons over time and under different conditions. The $c$-factor method, a simple yet effective algorithm, adjusts observed S2 SR by using the MODIS BRDF model to achieve Nadir BRDF Adjusted Reflectance (NBAR). Despite the straightforward application of the $c$-factor to individual images, a cohesive Python framework for its application across multiple S2 images and Earth System Data Cubes (ESDCs) from cloud-stored data has been lacking. Here we introduce sen2nbar, a Python package crafted to convert S2 SR data to NBAR, supporting both individual images and ESDCs derived from cloud-stored data. This package simplifies the conversion of S2 SR data to NBAR via a single function, organized into modules for efficient process management. By facilitating NBAR conversion for both SAFE files and ESDCs from SpatioTemporal Asset Catalogs (STAC), sen2nbar is developed as a flexible tool that can handle diverse data format requirements. We anticipate that sen2nbar will considerably contribute to the standardization and harmonization of S2 data, offering a robust solution for a diverse range of users across various applications. sen2nbar is an open-source tool available at https://github.com/ESDS-Leipzig/sen2nbar.
- Abstract（参考訳）: 欧州宇宙機関のコペルニクス計画によるセンチネル2号(S2)ミッションは、地球表面分析に不可欠なデータを提供する。
Level-2Aは、MultiSpectral Instrument (MSI)を通して、高分解能(10-60 m)表面反射率(SR)データを提供する。
SRデータの精度と可視性を向上するためには、ナディアの視界をシミュレートする調整が不可欠である。
これらの補正は、SRの異方性の性質と太陽や観測角度の変動に対処し、時間と異なる条件下で一貫した画像の比較を確実にする。
単純なアルゴリズムである$c$-factor法は、観測されたS2 SRをMODIS BRDFモデルを用いて調整し、Nadir BRDF Adjusted Reflectance(NBAR)を実現する。
個々のイメージへの$c$-factorの直接的な適用にもかかわらず、複数のS2イメージとクラウドストアドデータからのアースシステムデータキューブ(ESDC)をまたいだアプリケーションのための凝集型Pythonフレームワークが不足している。
本稿では,S2 SRデータをNBARに変換するPythonパッケージであるsen2nbarを紹介する。
本パッケージは、S2 SRデータのNBARへの変換を単一の関数で単純化し、効率的なプロセス管理のためにモジュールに編成する。
SAFEファイルとSPatioTemporal Asset Catalogs (STAC)のESDCのNBAR変換を容易にすることで、sen2nbarは多様なデータフォーマット要求を処理する柔軟なツールとして開発されている。
Sen2nbarがS2データの標準化と調和に大きく貢献することを期待しており、様々なアプリケーションにまたがる多様なユーザに対して堅牢なソリューションを提供する。
sen2nbarはhttps://github.com/ESDS-Leipzig/sen2nbar.comで入手できるオープンソースツールである。
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