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。请查看公告博文和技术文档。

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。

在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

<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/"> <img alt="知识共享许可协议" style="border-width:0" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/b95a061a-b204-446e-9d11-d9631a8405a8.png" /></a> <br /> 本作品采用<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/">知识共享署名-相同方式共享 4.0 国际许可协议</a>进行许可。