该统计数据杨锦泉柏林大学大地测绘学和自然测绘系遥感技术扎普寺ESA（ESA）的两个专门项目中生成。mentioned二号亚洲地区背对反射数学模型（S1GBM）透过10米取样的VV-和VH-磁化的平均值C频段声纳横截面来叙述2016-17年前夕的火星，对表面结构和模式给出了高产品质量的印象。mentioned二号亚洲地区背反射数学模型（S1GBM）透过10米取样的VV和VH磁化的平均值C频段声纳横截面来叙述2016-17年前夕的火星。TU Wein中心处理了50亿个Sentinel-1情景，共计1.1PB，液体和粉体混合方法并展开了全自动产品质量整理和与近地点几何效应有关的逆向反射协调。
整体镶嵌画产品质量强于（少数）现有的统计数据集，近地点不连续造成的烙印最小，并且在世界大部分地区成功进行了角度常量。支持即将到来的声纳感应器的设计和校正，获得的S1GBM统计数据也可能用于土地覆盖分类和确定植被和土壤状态，和地下水图形。你可以在这里阅读开放源码的论文概要。作者进一步介绍了使用Equi7Grid来重新分配统计数据集，小型混凝土地泵机这是两个高清晰度的优化亚洲地区分层来重新分配统计数据。
统计数据集记录
VV和VH镶嵌画以10米的画素宽度取样，与Equi7Grid展开自然地理参考，并分为五个内地区（非洲、亚洲、欧洲、美洲、螺带式混合机中中美洲、中美洲），那些内地区又被划分为100公里范围的长方形砖（"T1 "砖）。在这种设置下，S1GBM由五个大洋的16071块砖组成，分别为VV和VH，总的填充统计信息量为2.67TB。那些文档以汇整的填充文档形式递送，一共有12个剪贴板。墙纸的文档格式是LZW填充的GeoTIFF，持有16位的有理数值，带有代码和自然地理参考的条码元统计数据。与常见的自然测绘系统如QGIS或ArcGIS和自然地理统计资料库如GDAL相容。
GEE后处理¶
摄取的是主文档而不是自动更新文档，文档名被用来为每一大块影像创建完整的元统计计算机程序。虽然所有的试著都是为了保证墙纸的准确性，但每一剪贴板的容量非常大，导致多次试著失利和腹满问题。然而，在下载和摄取GEE的阶段，我们试图重新试著失利。例如，两个影像image事例：
M20160104_20171230_TMENSIG38_S1-IWGRDH1VH-_——_B0104_NA010M_E064N036T1.tif
它定义了附注。
"M "代表实际的主统计数据，或 "Q "代表快速浏览文档（关于自动更新，见下文）。
输入该镶嵌画墙纸的统计数据的开始和结束时间，格式为YYYYMMDD
汇整的统计参数；对于1.0版本，它总是 "TMENSIG38"，即常量为38°的背对反射的平均值值。
与输入统计数据有关的卫星和感应器模式标识符 "S1-IWGRDH1"，缩写为Sentinel-1干涉测量宽幅模式，即高清晰度地面范围探测模式。
背对反射磁化；所以 "VV "或 "VH"。
维恩大学内部处理引擎的版本，即 "B0104"。
Equi7Grid内地分层的标识符，画素取样单位为米，例如，"NA010M "表示北美，像素大小为10米。
Equi7Grid内地分层的标识符，由左下角坐标和分层范围定义；例如，"E064N036 "表示东经6400公里和北纬3600公里，"T1 "表示东部和北部的100公里分层范围。
Earth Engine Snippet: Equi7Grid¶
var AF_T1 = ee.FeatureCollection("projects/sat-io/open-datasets/equi7grid/EQUI7_V14_AF_GEOG_TILE_T1"); var AN_T1 = ee.FeatureCollection("projects/sat-io/open-datasets/equi7grid/EQUI7_V14_AN_GEOG_TILE_T1"); var AS_T1 = ee.FeatureCollection("projects/sat-io/open-datasets/equi7grid/EQUI7_V14_AS_GEOG_TILE_T1"); var EU_T1 = ee.FeatureCollection("projects/sat-io/open-datasets/equi7grid/EQUI7_V14_EU_GEOG_TILE_T1"); var NA_T1 = ee.FeatureCollection("projects/sat-io/open-datasets/equi7grid/EQUI7_V14_NA_GEOG_TILE_T1"); var OC_T1 = ee.FeatureCollection("projects/sat-io/open-datasets/equi7grid/EQUI7_V14_OC_GEOG_TILE_T1"); var SA_T1 = ee.FeatureCollection("projects/sat-io/open-datasets/equi7grid/EQUI7_V14_SA_GEOG_TILE_T1"); Map.addLayer(AF_T1,{ },AF Tile 1,false) Map.addLayer(AN_T1,{ },Tile 1,false) Map.addLayer(AS_T1,{ },Tile 3,false) Map.addLayer(EU_T1,{ },Tile 6,false) Map.addLayer(NA_T1,{ },Tile 6,false) Map.addLayer(OC_T1,{ },Tile 6,false) Map.addLayer(SA_T1,{ },Tile 6,false) Map.addLayer( AF_T1.style({ fillColor: 00000000, color: #d53e4f, }) ); Map.addLayer( AN_T1.style({ fillColor: 00000000, color: #fc8d59, }) ); Map.addLayer( AS_T1.style({ fillColor: 00000000, color: #fee08b, }) ); Map.addLayer( EU_T1.style({ fillColor: 00000000, color: #ffffbf, }) ); Map.addLayer( NA_T1.style({ fillColor: 00000000, color: #e6f598, }) ); Map.addLayer( OC_T1.style({ fillColor: 00000000, color: #99d594, }) ); Map.addLayer( SA_T1.style({ fillColor: 00000000, color: #3288bd, }) );样例代码 Equi7Grid: https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=users/sat-io/awesome-gee-catalog-examples:geophysical-biological-biogeochemical/EQUI7-GRID
var VH = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/S1GBM/normalized_s1_backscatter_VH"); var VV = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/S1GBM/normalized_s1_backscatter_VV"); print(Polarization VV,VV.first()) print(Polarization VH,VH.first())
样例代码: https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=users/sat-io/awesome-gee-catalog-examples:geophysical-biological-biogeochemical/S1-GLOBAL-BACKSCATTER
统计数据引用：
Bauer-Marschallinger, Bernhard, Senmao Cao, Claudio Navacchi, Vahid Freeman, Felix Reuß, Dirk Geudtner, Björn Rommen et al. "The normalised Sentinel-1 Global Backscatter Model, mapping Earth’s land surface with C-band microwaves." Scientific Data 8, no. 1 (2021): 1-18.
在官网查看统计数据集
The layer is also made available for visualization from Earth Observation Data Centre (EODC) underSentinel-1 Global Backscatter Model.
License
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Curated by: Bernhard et al, European Space Agency
Keywords: Mosaic, Sentinel-1, Backscatter, Normalized, VV, VH, polarization, S1GBM, European Space Agency, ESA
Last data update: 2021-10-26
Last updated on GEE: 2021-11-07
GEE：Geomorpho90m亚洲地区统计数据集（还把梯度、崎岖程度、 地貌形态）
gee:1992-2019年亚洲地区电力消费GDP统计数据集
gee统计数据集：美国建筑物统计数据集
GEE 错误：ImageCollection.error, argument images: Invalid type.
gee:亚洲地区2014年至2021年的Bing地图影像中检测到777M的建筑统计数据集
(责任编辑：探索)