Cloud Score+ là một bộ xử lý đánh giá chất lượng (QA) cho hình ảnh vệ tinh quang học có độ phân giải từ trung bình đến cao. Tập dữ liệu Cloud Score+ S2_HARMONIZED được tạo ra từ tập hợp Sentinel-2 L1C được điều chỉnh và bạn có thể dùng đầu ra Cloud Score+ để xác định các pixel tương đối rõ ràng và loại bỏ hiệu quả đám mây và bóng mây khỏi hình ảnh L1C (Đỉnh khí quyển) hoặc L2A (Độ phản xạ bề mặt).
Tập dữ liệu Cloud Score+ S2_HARMONIZED bao gồm 2 dải QA, cs và cs_cdf, cả hai đều đánh giá khả năng sử dụng của từng pixel liên quan đến tầm nhìn bề mặt trên thang liên tục từ 0 đến 1, trong đó 0 biểu thị "không rõ ràng" (bị che khuất), trong khi 1 biểu thị "rõ ràng" (không bị che khuất). Dải cs tính điểm QA dựa trên khoảng cách quang phổ giữa pixel quan sát được và một quan sát tham chiếu rõ ràng (theo lý thuyết), trong khi dải cs_cdf thể hiện khả năng một pixel quan sát được là rõ ràng dựa trên phân phối tích luỹ ước tính của điểm số cho một vị trí nhất định theo thời gian. Nói cách khác, bạn có thể coi cs là điểm số về mức độ tương đồng của bầu khí quyển tức thời (tức là mức độ tương đồng của pixel này với những gì chúng ta mong đợi thấy trong một hình ảnh tham chiếu hoàn toàn rõ ràng), trong khi cs_cdf thể hiện kỳ vọng về điểm số ước tính theo thời gian (tức là nếu chúng ta có tất cả điểm số của pixel này theo thời gian, thì điểm số này sẽ xếp hạng như thế nào?).
Hình ảnh trong bộ sưu tập Cloud Score+ S2_HARMONIZED có cùng mã nhận dạng và các thuộc tính system:index như các thành phần Sentinel-2 L1C riêng lẻ mà từ đó chúng được tạo ra, sao cho các dải Cloud Score+ có thể được liên kết với hình ảnh nguồn dựa trên system:index chung của chúng.
Quá trình bổ sung Cloud Score+ cho toàn bộ kho lưu trữ Sentinel-2 hiện đang diễn ra và Ngày cung cấp tập dữ liệu sẽ được cập nhật định kỳ khi kết quả mới được thêm vào bộ sưu tập Cloud Score+.
Để biết thêm thông tin về tập dữ liệu và phương pháp mô hình hoá Cloud Score+, hãy xem bài đăng này trên Medium.
