Prozessor: S2 L2A FORCE
Der On-Demand-Prozessor Sentinel-2: FORCE Atmospheric Correction/Cloud Mask Generation ist ein Prozessor für die Korrektur atmosphärischer Einflüsse auf Sentinel-2-Daten. FORCE steht für Framework for Operational Radiometric Correction for Environmental Monitoring und bietet eine Reihe von Modulen, um aus radiometrisch kalibrierten Sentinel-2- und Landsat-Daten Analyse-fertige Daten zu erzeugen. Im Data Explorer wird das Atmosphärenkorrekturmodul von FORCE für die On-Demand-Verarbeitung von Sentinel-2-Daten angeboten.
Sentinel-2: FORCE Atmospheric Correction/Cloud Mask ist eine Alternative zum Sentinel-2 L2A MAJA Prozessor und dem Standardprozessor Sen2Cor. Er kann auf alle Sentinel-2 L1C Daten angewendet werden.
Angaben zum Prozessor
- Version: FORCE 3.0
- Eingangsdaten: Sentinel-2 L1C
- Methodik: Detaillierte Informationen hierzu finden Sie über die nachstehenden Links.
Aufruf und Verwendung
Je nach Umgebung und Verwendungszweck gibt es folgende Möglichkeiten, die Prozessierung auszuführen:
- EO Browser: -
- Data Explorer:
- Datenkatalog: CODE-DE oder CREODIAS.
- Suche und Auswahl der erforderlichen Sentinel-1 L1 SLC Eingabedaten -> Add to Workspace.
- Workspace auswählen- > gewünschten Datensätze wählen und Zum Prozessierungsbereich hinzufügen -> Zum Prozessierungsbereich wechseln.
- Wählen des Prozessors: Sentinel-2: FORCE Atmospheric Correction/Cloud Mask Generation.
- Gewünschten Datensätze wählen und Prozessierungsauftrag erstellen.
- Der Fortschritt von Aufträgen kann in Prozessierungsstatus überwacht werden.
- Die verarbeiteten Daten werden dem CODE-DE-Datenkatalog in der Sentinel-2 L2A-FORCE Kollektion hinzugefügt.
Nutzungsvoraussetzungen
Es gibt bestimmte Voraussetzungen, die für die Nutzung erfüllt werden müssen. Einige Daten oder Dienste erfordern einen individuellen Antrag. Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an den CODE-DE Support.
| Erforderlich? | Bemerkung | |
| Registrierung auf CODE-DE | Ja | --- |
| Cloud-Ressourcen auf CODE-DE | Nein | --- |
| Individuelle Beantragung | Nein | --- |
Weiterführende Informationen
Weitere Informationen zu diesem Produkt sind auch auf den folgenden externen Seiten zu finden:
Referenzen
- Frantz, D.; Röder, A.; Stellmes, M.; Hill, J. An Operational Radiometric Landsat Preprocessing Framework for Large-Area Time Series Applications. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2016, 54, 3928–3943. (https://ieeexplore.ieee.org/document/7426833)
- Frantz, D. FORCE—Landsat + Sentinel-2 Analysis Ready Data and Beyond. Remote Sens. 2019, 11, 1124. (http://doi.org/10.3390/rs11091124)
- Frantz,D.; Haß, E.; Uhl, A.; Stoffels, J.; Hill, J. Improvement of the Fmask algorithm for Sentinel-2 images: Separating clouds from bright surfaces based on parallax effects. Volume 215, 15 September 2018, Pages 471-481. (http://doi.org/10.1016/j.rse.2018.04.046)
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