- 数据集可用时间
- 2023-04-04T04:37:01Z–2026-11-01T23:46:36Z
- 数据集提供方
- NASA JPL
- 标记
说明
此数据集包含第 3 级动态 OPERA 地表水范围产品第 1 版。这些数据是自 2023 年 4 月起经过验证的地表水范围观测数据。产品文档中介绍了已知问题和使用注意事项。用于生成每个产品的输入数据集是 Harmonized Landsat-8 和 Sentinel-2A/B/C (HLS) 产品 2.0 版。HLS 产品提供来自 Landsat 8 卫星上的陆地成像仪 (OLI) 和 Sentinel-2A/B/C 卫星上的多光谱成像仪 (MSI) 的地表反射率 (SR) 数据。
文档:
频段
波段
像素大小:30 米(所有波段)
| 名称 | 像元大小 | 说明 |
|---|---|---|
WTR_Water_classification |
30 米 | 水体分类 - 表示通过所有中间步骤/图层处理诊断 (DIAG) 图层后,按像素分类为三种水体类别(非水体、开阔水体和部分地表水)、雪/冰、云/云影和邻近云/云影、海洋遮罩或无数据类别 |
BWTR_Binary_water |
30 米 | 二值水体图源自 WTR 图层,通过将水体类别(开阔水体和部分地表水)合并为二值图,指示有水和无水的区域。此图层旨在为用户提供水域/非水域的快速视图。此外,还提供了无效数据类别(雪/冰、云/云影以及云/云影相邻区域、海洋掩膜和填充值),以指示二元分类不提供水体/非水体分类的区域。 |
CONF_Confidence |
30 米 | 与 WTR 分类相关的置信度表示,该分类基于 DIAG 结果和输入 HLS 数据提供的质量保证信息。例如,WTR 层的“Open water”(开阔水域)类别被拆分为两个类别:“High Confidence”(高置信度)和“Moderate Confidence”(中等置信度),而 WTR 的“WTR Partial surface water”(WTR 部分地表水)类别像素则被标记为“partial surface water conservative”(部分地表水保守)或“partial surface water aggressive”(部分地表水激进),后者的不确定性更高。 与 WTR 和 BWTR 图层一样,CONF 图层中也会注明因冰雪、云/阴影或填充值而难以或无法进行水体检索的像素。 |
DIAG_diagnostic |
30 米 | 一个编码层,用于指示五个初始 DSWx-HLS 测试中,哪些测试在每个像素的基础上检测到水。值范围从 0(即 00000,表示五个 DSWx-HLS 测试均未返回阳性结果)到 11111(表示所有测试均返回阳性结果)。DSWX-HLS ATBD 和 Jones, John W. 2019 用于推导上述置信度层。特定类别的阳性测试组合决定了其置信度值。填充值(无数据)由数字 65535 表示。 |
WTR1_Interpretation_of_diagnostic_layer_into_water_classes |
30 米 | DIAG 层的分类结果包括开阔水域、部分地表水和无水。通过应用掩膜,该层会进一步细化,从而生成第 6 层 (WTR-2) 和第 1 层 (WTR)。 |
WTR2_Refined_WTR1_given_HLS_FMASK |
30 米 | WTR-2 层是根据 WTR-1(第 5 层)结果,通过应用基于土地覆盖和地形阴影信息的其他测试以及气溶胶过度校正缓解措施得出的,如 DSWX-HLS ATBD 和 Jones, John W. 2019 来遮盖(消除)假正例水体检测结果。 |
LAND_land_cover_classification |
30 米 | 土地覆盖专题层,用于确定在何处执行额外测试,以可能掩盖 WTR-1 层水体检测结果,从而生成中间 WTR-2 层。 |
SHAD_terrain_shadow |
30 米 | 用于消除可能由地形引起的阴影位置的遮罩,基于为输入 HLS 图像的捕获日期/时间生成的阴影区域分类,该分类来自数字高程模型数据。这用于创建中间层 WTR-2。 |
HLS_CLOUD_SNOW_FMASK_classification |
30 米 | HLS 输入中的云、云阴影和雪/冰分类层。 |
WTR_Water_classification 分类表
| 值 | 颜色 | 说明 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 非水体 - 具有有效反射率数据的区域,不属于水体、雪/冰、云/云影或海洋遮罩,可能会应用土地覆盖遮罩。 |
| 1 | #0000ff | 开阔水域 - 完全是水且对传感器无阻碍的区域,包括植被、地形和建筑物的阻碍。 |
| 2 | #0088ff | 部分地表水 - 至少 20% 且低于 100% 为开阔水域的淹没区域。在提及像素区域时,这可能被称为“子像素淹没”。示例包括湿地、有挺水植被的水体以及被海岸线一分为二的像素。 |
| 252 | #f2f2f2 | 雪/冰 - 根据输入 HLS Fmask 质量保证 (QA) 数据识别为雪/冰的区域。 |
| 253 | #dfdfdf | 云/云阴影 - 根据输入 HLS Fmask 质量保证 (QA) 数据,被识别为云、云阴影或与这些特征相邻的区域。 |
| 254 | #da00ff | 海洋遮盖 - 使用海岸线数据库(带有额外边距)识别为海洋的区域。 |
BWTR_Binary_water 类别表
| 值 | 颜色 | 说明 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 非水体 - 具有有效反射率数据的区域,既不是水体(类别 1),也不是雪/冰(类别 252)、云/云影(类别 253)或海洋遮盖(类别 254)。 |
| 1 | #0000ff | 水域 - 分类为“开阔水域”或“部分地表水”的区域(请参阅 WTR 图层)。 |
| 252 | #f2f2f2 | 雪/冰 - 根据输入 HLS Fmask 质量保证 (QA) 数据识别为雪/冰的区域。 |
| 253 | #dfdfdf | 云/云阴影 - 根据输入 HLS Fmask 质量保证 (QA) 数据,被识别为云或云阴影或与云/云阴影相邻的区域。 |
| 254 | #da00ff | 海洋遮盖 - 使用海岸线数据库(带有额外边距)识别为海洋的区域 |
CONF_Confidence 类别表
| 值 | 颜色 | 说明 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 非水体 - 具有有效反射率数据的区域,该区域未被水体或海洋掩膜(类别 254),且在输入 HLS Fmask 质量保证 (QA) 数据中未被识别为雪/冰、云/云影、与云/云影相邻或雪/冰。 “非水”(类别 0)也存在于应用了地形阴影和/或土地覆盖遮盖的地方。 |
| 1 | #0000ff | 高置信度开阔水域 - 完全是水域且置信度高的区域,该区域未被海洋掩膜(类别 254),并且在输入 HLS Fmask 质量保证 (QA) 数据中未被识别为雪/冰、云/云阴影、与云/云阴影相邻或雪/冰。 |
| 2 | #0088ff | 开阔水域(中等置信度)- 完全是水域的区域,置信度中等,未被海洋遮盖(类别 254),且在输入 HLS Fmask 质量保证 (QA) 数据中未被识别为雪/冰、云/云阴影、与云/云阴影相邻或雪/冰。 |
| 3 | #66a3ff | 部分地表水保守 - 至少约 50% 且小于 100% 为开阔水域的淹没区域,采用保守分类,未进行海洋掩膜(类别 254),且未被识别为雪/冰、云/云阴影 |
| 4 | #b3d9ff | 部分地表水(激进)- 至少约 20% 且低于 100% 为开阔水域的淹没区域,采用激进分类,未进行海洋掩膜(类别 254),且未被识别为雪/冰、云/云阴影 |
| 10 | #cccccc | 非水域 - 具有有效反射率数据的区域,该区域未被水域或海洋遮盖(类别 254),但根据输入 HLS Fmask,可能被云/云阴影遮挡 |
| 11 | #0000ff | 高置信度开阔水域 - 完全是水域的区域,具有高置信度,且未被海洋遮盖(类别 254),但根据输入 HLS Fmask,可能被云/云阴影遮挡。 |
| 12 | #00aaff | 中等置信度开阔水域 - 完全是水域且置信度中等的区域,该区域未被海洋遮盖(类别 254),但根据输入 HLS Fmask,可能被云/云阴影遮挡。 |
| 13 | #2244ff | 部分地表水保守 - 至少约 50% 且小于 100% 为开阔水域的淹没区域,具有保守分类,也未被海洋遮蔽(类别 254),但根据输入 HLS Fmask,可能被云/云阴影遮挡。 |
| 14 | #6644ff | 部分地表水(宽松)- 淹没区域至少有 20% 且少于约 50% 的开阔水域,以及少于 100% 的开阔水域,分类不那么严格,也未被海洋遮盖(类别 254),但根据输入 HLS Fmask,可能被云/云阴影遮挡。 |
| 20 | #ffffff | 非水域 - 具有有效反射率数据的非水域区域,根据输入 HLS Fmask 标记为雪/冰,但根据输入 HLS Fmask 未被云/云阴影遮挡,且未被海洋遮盖(类别 254)。在应用了地形阴影和/或土地覆盖遮罩的地方,也存在“非水”(类别 0)。 |
| 21 | #0000ff | 高置信度开阔水域 - 完全是水域且置信度高的区域,根据输入 HLS Fmask 标记为雪/冰,但根据输入 HLS Fmask 未被云/云阴影遮挡,且未被海洋遮盖(类别 254) |
| 22 | #5555ff | 中等置信度开阔水域 - 完全是水域且置信度中等的区域,根据输入 HLS Fmask 标记为雪/冰,但根据输入 HLS Fmask 未被云/云阴影遮挡,且未被海洋遮盖(类别 254)。 |
| 23 | #7777ff | 部分地表水保守 - 至少 50% 且少于 100% 为开阔水域的淹没区域,具有保守分类,根据输入 HLS Fmask 标记为雪/冰,但根据输入 HLS Fmask 未被云/云阴影遮挡,且未被海洋遮蔽(类别 254)。 |
| 24 | #2222cc | 部分地表水(宽松)- 淹没区域,其中至少 20% 且少于约 50% 为开阔水域,分类标准较宽松,根据输入 HLS Fmask 标记为雪/冰,但根据输入 HLS Fmask 未被云/云阴影遮挡,且未被海洋遮蔽(类别 254)。 |
| 254 | #da00ff | 海洋遮盖 - 使用海岸线数据库(添加了边距)标识为海洋的区域。 |
WTR1_Interpretation_of_diagnostic_layer_into_water_classes 类别表
| 值 | 颜色 | 说明 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 非水域 - 具有有效反射率数据的区域,不是开放水域(类别 1)或部分地表水(类别 2)。 |
| 1 | #0000ff | 开阔水域 - 完全是水且对传感器无遮挡的区域,包括植被、地形和建筑物的遮挡。 |
| 2 | #0088ff | 部分地表水 - 至少 20% 且低于 100% 为开阔水域的淹没区域。在提及像素区域时,这可能称为“子像素淹没”。示例包括湿地、有挺水植被的水体以及被海岸线一分为二的像素。 |
| 254 | #da00ff | 海洋遮盖 - 使用海岸线数据库识别为海洋的区域,并添加了边距(不适用于标准 DSWx-HLS 产品 v1.0)。 |
WTR2_Refined_WTR1_given_HLS_FMASK 类别表
| 值 | 颜色 | 说明 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 非水域 - 具有有效反射率数据但不是开放水域(类别 1)或部分地表水(类别 2)的区域 |
| 1 | #0000ff | 开阔水域 - 完全是水且对传感器无遮挡的区域,包括植被、地形和建筑物的遮挡。 |
| 2 | #0088ff | 部分地表水 - 至少 20% 且低于 100% 为开阔水域的淹没区域。在提及像素区域时,这可能被称为“子像素淹没”。示例包括湿地、有挺水植被的水体以及被海岸线一分为二的像素。 |
| 254 | #da00ff | 海洋遮盖 - 使用海岸线数据库(带有额外边距)识别为海洋的区域。 |
LAND_land_cover_classification 类别表
| 值 | 颜色 | 说明 |
|---|---|---|
| 0 | #e6e6e6 | 低强度开发。值范围为 0 到 99 (数字 = ESA WorldCover 数据集年份的最后两位数字) |
| 100 | #cccccc | 高强度。值范围为 100 到 199。 (数字 = 100 + ESA WorldCover 数据集年份的最后两位数字) |
| 200 | #0000ff | 水、湿地、红树林 |
| 201 | #00ff00 | 各种森林类别 |
SHAD_terrain_shadow 分类表
| 值 | 颜色 | 说明 |
|---|---|---|
| 0 | #808080 | Shadow |
| 1 | #ffffff | 非影子 |
HLS_CLOUD_SNOW_FMASK_classification 类别表
| 值 | 颜色 | 说明 |
|---|---|---|
| 0 | #ffffff | 未遮盖 |
| 1 | #a9a9a9 | 云阴影、与云/云阴影相邻或两者兼有 |
| 2 | #f2f2f2 | 降雪/结冰 |
| 3 | #d3d3d3 | 雪/冰和类别 1(云阴影或与云/云阴影相邻) |
| 4 | #dfdfdf | Cloud |
| 5 | #c0c0c0 | 云和类别 1(云阴影或与云/云阴影相邻) |
| 6 | #b0b0b0 | 云和冰雪 |
| 7 | #a0a0a0 | 云、雪/冰和类别 1(云阴影或与云/云阴影相邻) |
| 8 | #0000ff | Fmask 识别出的水体 |
| 9 | #87cefa | Fmask 识别出的水体、云影或云/云影邻近区域 |
| 10 | #add8e6 | Fmask 识别出的水、雪/冰 |
| 11 | #b0e0e6 | Fmask 识别的水、雪/冰和第 1 类(云阴影或靠近云/云阴影) |
| 12 | #6495ed | Fmask 识别的水、云 |
| 13 | #4682b4 | Fmask 识别的水体、云和类别 1(云影或靠近云/云影的区域) |
| 14 | #4169e1 | Fmask 识别的水、云和雪/冰 |
| 15 | #1e90ff | Fmask 识别的水、云、雪/冰和第 1 类(云阴影或与云/云阴影相邻) |
图片属性
图像属性
| 名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| AEROSOL_CLASS_REMAPPING_ENABLED | STRING | 指明气溶胶类别重新映射是处于启用状态 (TRUE) 还是停用状态 (FALSE)。 |
| CLOUD_COVERAGE | 双精度 | HLS QA 掩膜标记为云、云阴影或云邻近区域的具有观测数据(而非填充值和海洋掩膜)的像元所占的百分比。 |
| INPUT_HLS_PRODUCT_CLOUD_COVERAGE | 双精度 | 输入 HLS 产品中具有观测数据(而非填充值)的图块区域百分比。 |
| NBAR_SOLAR_ZENITH | 双精度 | 在天底双向反射分布函数调整反射率 (NBAR) 推导中使用的太阳天顶角。 |
| PROCESSING_DATETIME | STRING | DSWx-HLS 产品处理日期。格式:YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ。 |
| PRODUCT_VERSION | STRING | DSWx-HLS 产品版本(与产品文件名中的版本相同)。 它会随着产品中包含的结构和/或元数据的更改而递增。 |
| SENSOR | STRING | 传感器仪器的名称(例如“OLI”或“MSI”) |
| SPACECRAFT_NAME | STRING | 传感器平台的名称(例如“Landsat-8”“Sentinel-2A”或“Sentinel-2B”) |
| SPATIAL_COVERAGE_EXCLUDING_MASKED_OCEAN | 双精度 | 具有观测数据(而非填充值和海洋掩膜)的图块区域百分比(不包括掩膜海洋)。 |
使用条款
使用条款
根据 EOSDIS 数据使用和引用指南,此数据集可公开共享,不受任何限制
引用
OPERA . 2023 年。OPERA 动态地表水范围(来自 Harmonized Landsat Sentinel-2,第 1 版)。Ver. 1.0. PO.DAAC,美国加利福尼亚州。数据集访问日期:[YYYY-MM-DD],网址:https://doi.org/10.5067/OPDSW-PL3V1
DOI
通过 Earth Engine 探索
代码编辑器 (JavaScript)
Map.setCenter(-93, 30, 12); var dswx_hls_collection = ee.ImageCollection('OPERA/DSWX/L3_V1/HLS') .filterDate('2025-07-01', '2025-10-01'); // Mask out values >= 252 before calculating the mode we don't // want to have clouds or snow/ice be included. var masked_collection = dswx_hls_collection.map(function(image) { var wtr = image.select('WTR_Water_classification'); return wtr.updateMask(wtr.lt(252)); }); var dswx_hls = masked_collection .reduce(ee.Reducer.mode()) .rename('WTR_Water_classification'); var wtr_class_values = [ 0, // Not water 1, // Open water 2, //Partial surface water 252, // Snow/ice 253, // Cloud/cloud shadow 254 // Ocean masked ]; var wtr_palette = [ 'ffffff', // Not water '0000ff', // Open water '0088ff', // Partial surface water 'f2f2f2', // Snow/ice 'dfdfdf', // Cloud/cloud shadow 'da00ff', // Ocean masked ]; // Select the water classification band and remap to make have palette vis. var wtr_band = dswx_hls.select('WTR_Water_classification'); var to = [0, 1, 2, 3, 4, 5]; var wtr_remapped = wtr_band.remap(wtr_class_values, to); Map.addLayer( wtr_remapped, {min: 0, max: 5, palette: wtr_palette}, 'Water Classification (Remapped)');