Changes

              
    

          
          
        
        

            
f
1
{
f
1
{
            
n
2
  "author": "[{\"given_name\": \"Tiziana\", \"name\": \"Koch\", 
n
2
  "author": "[{\"affiliation\": \"Swiss Federal Research Institute 
            
3
WSL; University of Z\\u00fcrich\", \"affiliation_02\": \"\", 
            
4
\"affiliation_03\": \"\", \"data_credit\": [\"collection\", 
            
5
\"validation\", \"curation\", \"software\", \"publication\"], 
            
3
\"email\": \"tiziana.li@t-online.de\", \"data_credit\": [\"curation\", 
6
\"email\": \"tiziana.li@t-online.de\", \"given_name\": \"Tiziana\", 
            
4
\"software\", \"collection\", \"validation\", \"publication\"], 

            
5
\"identifier\": \"0000-0002-0195-4119\", \"affiliation\": \"Swiss 
7
\"identifier\": \"0000-0002-0195-4119\", \"name\": \"Koch\"}, 
            
6
Federal Research Institute WSL; University of Z\\u00fcrich\"}, 
8
{\"affiliation\": \"WSL\", \"affiliation_02\": \"\", 
            
7
{\"given_name\": \"Dominique\", \"name\": \"Weber\", \"email\": 
9
\"affiliation_03\": \"\", \"data_credit\": [\"validation\", 
            
8
\"dominique.weber@wsl.ch\", \"data_credit\": [\"supervision\", 

            
9
\"publication\", \"validation\"], \"identifier\": 
10
\"publication\", \"supervision\"], \"email\": 
            
10
\"0000-0002-0402-9682\", \"affiliation\": \"WSL\"}, {\"given_name\": 
11
\"dominique.weber@wsl.ch\", \"given_name\": \"Dominique\", 
            
11
\"Lars\", \"name\": \"Waser\", \"email\": \"lars.waser@wsl.ch\", 
12
\"identifier\": \"0000-0002-0402-9682\", \"name\": \"Weber\"}, 
            
12
\"data_credit\": [\"supervision\", \"publication\"], \"identifier\": 
13
{\"affiliation\": \"Swiss Federal Institute for Forest, Snow and 
            
13
\"D-5937-2011\", \"affiliation\": \"Swiss Federal Institute for 
14
Landscape Research WSL \", \"affiliation_02\": \"\", 
            
14
Forest, Snow and Landscape Research WSL \"}]",
15
\"affiliation_03\": \"\", \"data_credit\": [\"publication\", 
            
16
\"supervision\"], \"email\": \"lars.waser@wsl.ch\", \"given_name\": 
            
17
\"Lars\", \"identifier\": \"D-5937-2011\", \"name\": \"Waser\"}]",
            
15
  "author_email": null,
18
  "author_email": null,
            
16
  "creator_user_id": "06333ba0-47fe-41e8-9b65-5945024eca8a",
19
  "creator_user_id": "06333ba0-47fe-41e8-9b65-5945024eca8a",
            
n
17
  "date": 
n
20
  "date": "[{\"date\": \"2017-01-01\", \"date_type\": \"collected\", 
            
18
\":\"created\",\"date\":\"2017-01-01\",\"end_date\":\"2023-12-31\"}]",
21
\"end_date\": \"2023-12-31\"}, {\"date\": \"2017-01-01\", 
            
22
\"date_type\": \"created\", \"end_date\": \"2023-12-31\"}]",
            
19
  "doi": "10.16904/envidat.510",
23
  "doi": "10.16904/envidat.510",
            
n
20
  "funding": "[{\"institution\":\"Swiss National Science 
n

            
21
tion\",\"grant_number\":\"200021_184605\",\"institution_url\":\"\"}]",
24
  "funding": "[{\"grant_number\": \"200021_184605\", \"institution\": 
            
25
\"Swiss National Science Foundation\", \"institution_url\": \"\"}]",
            
22
  "groups": [],
26
  "groups": [],
            
23
  "id": "eb913ad8-aec4-472f-a827-179b4ec87371",
27
  "id": "eb913ad8-aec4-472f-a827-179b4ec87371",
            
24
  "isopen": true,
28
  "isopen": true,
            
n
n
29
  "language": "en",
            
25
  "license_id": "cc-by-sa",
30
  "license_id": "cc-by-sa",
            
26
  "license_title": "Creative Commons Attribution Share-Alike 
31
  "license_title": "Creative Commons Attribution Share-Alike 
            
27
(CC-BY-SA)",
32
(CC-BY-SA)",
            
28
  "license_url": "https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/",
33
  "license_url": "https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/",
            
n
29
  "maintainer": 
n
34
  "maintainer": "{\"affiliation\": \"\", \"email\": 
            
30
ziana.li@t-online.de\",\"given_name\":\"Tiziana\",\"name\":\"Koch\"}",
35
\"tiziana.li@t-online.de\", \"given_name\": \"Tiziana\", 
            
36
\"identifier\": \"\", \"name\": \"Koch\"}",
            
31
  "maintainer_email": null,
37
  "maintainer_email": null,
            
32
  "metadata_created": "2024-05-23T09:00:09.022414",
38
  "metadata_created": "2024-05-23T09:00:09.022414",
            
n
33
  "metadata_modified": "2024-06-12T12:24:40.758786",
n
39
  "metadata_modified": "2024-07-09T05:59:40.261188",
            
34
  "name": "sentinel-2-imagery-of-switzerland",
40
  "name": "sentinel-2-imagery-of-switzerland",
            
n
35
  "notes": "\n# Sentinel-2 imagery of Switzerland \n\nWe processed 
n
41
  "notes": "# Sentinel-2 imagery of Switzerland \r\n\r\nWe processed 
            
36
Sentinel-2 images from 2017 to 2023 for Switzerland with the Software 
42
Sentinel-2 images from 2017 to 2023 for Switzerland with the Software 
            
37
FORCE (Frantz 2019). The respective parameter files can be found here: 
43
FORCE (Frantz 2019). The respective parameter files can be found here: 
            
38
[Github](https://github.com/TLKoch/Sentinel-2_CH). All the images 
44
[Github](https://github.com/TLKoch/Sentinel-2_CH). All the images 
            
39
consist of several TB and therefore, access will be granted upon 
45
consist of several TB and therefore, access will be granted upon 
            
n
40
request. \nThe available bands (in spatial reference system EPSG 3035) 
n
46
request. \r\nThe available bands (in spatial reference system EPSG 
            
41
are the following:\n*Red, Green, Blue, NIR, Red-Edge-1, Red-Edge-2, 
47
3035) are the following:\r\n*Red, Green, Blue, NIR, Red-Edge-1, 
            
42
Red-Edge-3, SWIR-1, SWIR-2*\nThe available indices (in spatial 
48
Red-Edge-2, Red-Edge-3, SWIR-1, SWIR-2*\r\nThe available indices (in 
            
43
reference system EPSG 3035) are the following:\n*CCI, CIRE, NDWI/NDMI, 
49
spatial reference system EPSG 3035) are the following:\r\n*CCI, CIRE, 
            
44
NDVI, EVI*\nFurther indices might be provided upon request.\n\n\n### 
50
NDWI/NDMI, NDVI, EVI*\r\nFurther indices might be provided upon 
            
45
Processing\nAfter downloading Level 1 data for the 14 Sentinel-2 tiles 
51
request.\r\n\r\n\r\n### Processing\r\nAfter downloading Level 1 data 
            
46
covering Switzerland (T31TGN, T32TLT, T32TMT, T32UMU, T32TNT, T32TPT, 
52
for the 14 Sentinel-2 tiles covering Switzerland (T31TGN, T32TLT, 
            
47
T31TGM, T32TLS, T32TMS, T32TNS, T32TPS, T32TLR, T32TMR, T32TNR) with 
53
T32TMT, T32UMU, T32TNT, T32TPT, T31TGM, T32TLS, T32TMS, T32TNS, 
            
48
an estimated cloud cover of less than 80 \\%, we processed the data 
54
T32TPS, T32TLR, T32TMR, T32TNR) with an estimated cloud cover of less 
            
49
further with FORCE v. 3.7.8-12.\nFORCE was used for radiometric 
55
than 80 \\%, we processed the data further with FORCE v. 
            
50
correction, including atmospheric and topographic corrections using 
56
3.7.8-12.\r\nFORCE was used for radiometric correction, including 
            
51
the digital elevation model from Copernicus Land Monitoring Service 
57
atmospheric and topographic corrections using the digital elevation 
            
52
(EU-DEM v. 1.1), with a 25 m spatial resolution, a bidirectional 
58
model from Copernicus Land Monitoring Service (EU-DEM v. 1.1), with a 
            
53
reflectance distribution function (BRDF) correction, and an adjacency 
59
25 m spatial resolution, a bidirectional reflectance distribution 
            
54
effect correction. For cloud masking, the improved Fmask algorithm 
60
function (BRDF) correction, and an adjacency effect correction. For 
            
55
with buffers of 300 m for clouds, 90 m for shadows, and 30 m for snow 
61
cloud masking, the improved Fmask algorithm with buffers of 300 m for 
            
56
were used (Frantz et al. 2018; Zhu et al. 2015). All bands were 
62
clouds, 90 m for shadows, and 30 m for snow were used (Frantz et al. 
            
57
resampled using cubic convolution to 10 m spatial resolution. Shadows, 
63
2018; Zhu et al. 2015). All bands were resampled using cubic 
            
64
convolution to 10 m spatial resolution. Shadows, low and poor 
            
58
low and poor illumination as well as saturation were masked out. The 
65
illumination as well as saturation were masked out. The 
            
59
co-registration of all images  was made with monthly composites of 
66
co-registration of all images  was made with monthly composites of 
            
60
near-infrared Landsat Collection 2 images from 2014 to 2021 
67
near-infrared Landsat Collection 2 images from 2014 to 2021 
            
61
(Rengarajan et al. 2020;Rufin et al. 2021). With this the geometric 
68
(Rengarajan et al. 2020;Rufin et al. 2021). With this the geometric 
            
62
consistency improved. The processed images are available in tiles of 
69
consistency improved. The processed images are available in tiles of 
            
n
63
30 by 30 km.   \n\n\n### Example images\nUploaded is an example of the 
n
70
30 by 30 km.   \r\n\r\n\r\n### Example images\r\nUploaded is an 
            
64
index EVI for one of the generated 30 by 30 km tiles located around 
71
example of the index EVI for one of the generated 30 by 30 km tiles 
            
65
the city of Z\u00fcrich. The values are multiplied by 10.000. The date 
72
located around the city of Z\u00fcrich. The values are multiplied by 
            
66
of the image is 24.07.2018.\n\n\n\n\n### References\n*D. Frantz, 
73
10.000. The date of the image is 24.07.2018.\r\n",
            
67
\u201cFORCE\u2014Landsat + Sentinel-2 Analysis Ready Data and 

            
68
Beyond,\u201d Remote Sensing, vol. 11, no. 9, 2019.*\n\n*D. Frantz, E. 

            
69
Ha\u00df, A. Uhl, J. Stoffels, and J. Hill, \u201cImprovement of the 

            
70
Fmask algorithm for Sentinel-2 images: Separating clouds from bright 

            
71
surfaces based on parallax effects,\u201d Remote Sensing of 

            
72
Environment, vol. 215, pp. 471\u2013481, 2018.* \n\n*R. Rengarajan, M. 

            
73
Choate, J. Storey, S. Franks, E. Micijevic, J. J. Butler, X. Xiong, 

            
74
and X. Gu, \u201cLandsat Collection-2 geometric calibration 

            
75
updates,\u201d 2020.* \n\n*P. Rufin, D. Frantz, L. Yan, and P. 

            
76
Hostert, \u201cOperational Coregistration of the Sentinel-2A/B Image 

            
77
Archive Using Multitemporal Landsat Spectral Averages,\u201d IEEE 

            
78
Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 18, no. 4, pp. 

            
79
712\u2013716, 2021.* \n\n*Z. Zhu, S. Wang, and C. E. Woodcock, 

            
80
\u201cImprovement and expansion of the Fmask algorithm: cloud, cloud 

            
81
shadow, and snow detection for Landsats 4\u20137, 8, and Sentinel 2 

            
82
images,\u201d Remote Sensing of Environment, vol. 159, pp. 

            
83
269\u2013277, 2015.* ",

            
84
  "num_resources": 1,
74
  "num_resources": 1,
            
85
  "num_tags": 5,
75
  "num_tags": 5,
            
86
  "organization": {
76
  "organization": {
            
87
    "approval_status": "approved",
77
    "approval_status": "approved",
            
88
    "created": "2017-04-20T16:51:21.920128",
78
    "created": "2017-04-20T16:51:21.920128",
            
89
    "description": "We develop and apply comprehensive and robust 
79
    "description": "We develop and apply comprehensive and robust 
            
90
methods to extract and classify natural objects from continuous and 
80
methods to extract and classify natural objects from continuous and 
            
91
discrete raster datasets. Relevant features are acquired to describe 
81
discrete raster datasets. Relevant features are acquired to describe 
            
92
changes in landscape and land resources at different levels using 
82
changes in landscape and land resources at different levels using 
            
93
image data. Mathematical-statistical methods are adopted for automatic 
83
image data. Mathematical-statistical methods are adopted for automatic 
            
94
detection and description of image objects. Thus we contribute 
84
detection and description of image objects. Thus we contribute 
            
95
concepts, methods and data to describe/detect area wide changes and 
85
concepts, methods and data to describe/detect area wide changes and 
            
96
processes in the resources of landscape.\r\n\r\n### Tasks and main 
86
processes in the resources of landscape.\r\n\r\n### Tasks and main 
            
97
research\r\n\r\n* Development and application of methods to extract 
87
research\r\n\r\n* Development and application of methods to extract 
            
98
natural objects from continuous data.\r\n* Development of methods for 
88
natural objects from continuous data.\r\n* Development of methods for 
            
99
a comprehensive description of natural and anthropogenetic boundaries 
89
a comprehensive description of natural and anthropogenetic boundaries 
            
100
in continuous pattern (e.g. map signatures, vegetation transition, 
90
in continuous pattern (e.g. map signatures, vegetation transition, 
            
101
forest borders).\r\n* Development and application of methods to 
91
forest borders).\r\n* Development and application of methods to 
            
102
extract 3D-information from remotely sensed data for description of 
92
extract 3D-information from remotely sensed data for description of 
            
103
natural structures and changes. The main focus lies on wood and its 
93
natural structures and changes. The main focus lies on wood and its 
            
104
embedding/interaction within/with the landscape.\r\n* Conception and 
94
embedding/interaction within/with the landscape.\r\n* Conception and 
            
105
development of data acquisition based on high resolution remote 
95
development of data acquisition based on high resolution remote 
            
106
sensing data.\r\n* Conception, development and maintenance of the 
96
sensing data.\r\n* Conception, development and maintenance of the 
            
107
software interface in area wide data acquisition using airborne remote 
97
software interface in area wide data acquisition using airborne remote 
            
108
sensing data.\r\n* Scientific expert advice and support in the fields 
98
sensing data.\r\n* Scientific expert advice and support in the fields 
            
109
of photogrammetry and survey at WSL. Maintenance, enhancements and 
99
of photogrammetry and survey at WSL. Maintenance, enhancements and 
            
110
future development in these specific fields.\r\n* Adequate 
100
future development in these specific fields.\r\n* Adequate 
            
111
presentation of scientific results on national level and in noted 
101
presentation of scientific results on national level and in noted 
            
112
international journals and at international 
102
international journals and at international 
            
113
congresses/workshops/symposia.\r\n\r\n__Further information__: 
103
congresses/workshops/symposia.\r\n\r\n__Further information__: 
            
114
l/organization/research-units/landscape-dynamics/remote-sensing.html",
104
l/organization/research-units/landscape-dynamics/remote-sensing.html",
            
115
    "id": "5243fbb4-e4e6-4779-9672-32a7ef33d5f9",
105
    "id": "5243fbb4-e4e6-4779-9672-32a7ef33d5f9",
            
116
    "image_url": "2018-07-10-102816.481589LogoWSL.svg",
106
    "image_url": "2018-07-10-102816.481589LogoWSL.svg",
            
117
    "is_organization": true,
107
    "is_organization": true,
            
118
    "name": "remote-sensing",
108
    "name": "remote-sensing",
            
119
    "state": "active",
109
    "state": "active",
            
120
    "title": "Remote Sensing",
110
    "title": "Remote Sensing",
            
121
    "type": "organization"
111
    "type": "organization"
            
122
  },
112
  },
            
123
  "owner_org": "5243fbb4-e4e6-4779-9672-32a7ef33d5f9",
113
  "owner_org": "5243fbb4-e4e6-4779-9672-32a7ef33d5f9",
            
124
  "private": false,
114
  "private": false,
            
n
125
  "publication": 
n
115
  "publication": "{\"publication_year\": \"2024\", \"publisher\": 
            
126
"{\"publisher\":\"EnviDat\",\"publication_year\":\"2024\"}",
116
\"EnviDat\"}",
            
127
  "publication_state": "published",
117
  "publication_state": "published",
            
n
n
118
  "related_datasets": "",
            
119
  "related_publications": " * D. Frantz, \u201cFORCE\u2014Landsat + 
            
120
Sentinel-2 Analysis Ready Data and Beyond,\u201d Remote Sensing, vol. 
            
121
11, no. 9, 2019.\r\n\r\n * D. Frantz, E. Ha\u00df, A. Uhl, J. 
            
122
Stoffels, and J. Hill, \u201cImprovement of the Fmask algorithm for 
            
123
Sentinel-2 images: Separating clouds from bright surfaces based on 
            
124
parallax effects,\u201d Remote Sensing of Environment, vol. 215, pp. 
            
125
471\u2013481, 2018.\r\n\r\n * R. Rengarajan, M. Choate, J. Storey, S. 
            
126
Franks, E. Micijevic, J. J. Butler, X. Xiong, and X. Gu, \u201cLandsat 
            
127
Collection-2 geometric calibration updates,\u201d 2020.\r\n\r\n * P. 
            
128
Rufin, D. Frantz, L. Yan, and P. Hostert, \u201cOperational 
            
129
Coregistration of the Sentinel-2A/B Image Archive Using Multitemporal 
            
130
Landsat Spectral Averages,\u201d IEEE Geoscience and Remote Sensing 
            
131
Letters, vol. 18, no. 4, pp. 712\u2013716, 2021.\r\n\r\n * Z. Zhu, S. 
            
132
Wang, and C. E. Woodcock, \u201cImprovement and expansion of the Fmask 
            
133
algorithm: cloud, cloud shadow, and snow detection for Landsats 
            
134
4\u20137, 8, and Sentinel 2 images,\u201d Remote Sensing of 
            
135
Environment, vol. 159, pp. 269\u2013277, 2015.",
            
128
  "relationships_as_object": [],
136
  "relationships_as_object": [],
            
129
  "relationships_as_subject": [],
137
  "relationships_as_subject": [],
            
130
  "resource_type": "dataset",
138
  "resource_type": "dataset",
            
131
  "resource_type_general": "dataset",
139
  "resource_type_general": "dataset",
            
132
  "resources": [
140
  "resources": [
            
133
    {
141
    {
            
134
      "cache_last_updated": null,
142
      "cache_last_updated": null,
            
135
      "cache_url": null,
143
      "cache_url": null,
            
136
      "created": "2024-05-23T09:00:28.099450",
144
      "created": "2024-05-23T09:00:28.099450",
            
137
      "description": "An example of the index EVI for one of the 
145
      "description": "An example of the index EVI for one of the 
            
138
generated 30 by 30 km tiles located around the city of Z\u00fcrich. 
146
generated 30 by 30 km tiles located around the city of Z\u00fcrich. 
            
139
The values are multiplied by 10.000. The date of the image is 
147
The values are multiplied by 10.000. The date of the image is 
            
140
24.07.2018.",
148
24.07.2018.",
            
141
      "doi": "",
149
      "doi": "",
            
142
      "format": "tif",
150
      "format": "tif",
            
143
      "hash": "",
151
      "hash": "",
            
144
      "id": "5d61e0ec-f785-45ba-8281-8668855ee94b",
152
      "id": "5d61e0ec-f785-45ba-8281-8668855ee94b",
            
145
      "last_modified": "2024-05-23T11:03:53.738000",
153
      "last_modified": "2024-05-23T11:03:53.738000",
            
146
      "metadata_modified": "2024-05-23T09:03:54.461091",
154
      "metadata_modified": "2024-05-23T09:03:54.461091",
            
147
      "mimetype": "image/tiff",
155
      "mimetype": "image/tiff",
            
148
      "mimetype_inner": null,
156
      "mimetype_inner": null,
            
149
      "name": "EVI_20180724_example.tif",
157
      "name": "EVI_20180724_example.tif",
            
150
      "package_id": "eb913ad8-aec4-472f-a827-179b4ec87371",
158
      "package_id": "eb913ad8-aec4-472f-a827-179b4ec87371",
            
151
      "position": 0,
159
      "position": 0,
            
152
      "resource_size": "{\"size_value\":\"\",\"size_units\":\"\"}",
160
      "resource_size": "{\"size_value\":\"\",\"size_units\":\"\"}",
            
153
      "resource_type": null,
161
      "resource_type": null,
            
154
      "restricted": 
162
      "restricted": 
            
155
{\"level\":\"public\",\"allowed_users\":\"\",\"shared_secret\":\"\"}",
163
{\"level\":\"public\",\"allowed_users\":\"\",\"shared_secret\":\"\"}",
            
156
      "size": 24317492,
164
      "size": 24317492,
            
157
      "state": "active",
165
      "state": "active",
            
158
      "url": 
166
      "url": 
            
159
61e0ec-f785-45ba-8281-8668855ee94b/download/evi_20180724_example.tif",
167
61e0ec-f785-45ba-8281-8668855ee94b/download/evi_20180724_example.tif",
            
160
      "url_type": "upload"
168
      "url_type": "upload"
            
161
    }
169
    }
            
162
  ],
170
  ],
            
163
  "spatial": 
171
  "spatial": 
            
164
838],[10.49203,47.80838],[10.49203,45.81802],[5.95587,45.81802]]]}]}",
172
838],[10.49203,47.80838],[10.49203,45.81802],[5.95587,45.81802]]]}]}",
            
n
n
173
  "spatial_info": "Switzerland",
            
165
  "state": "active",
174
  "state": "active",
            
166
  "subtitle": "",
175
  "subtitle": "",
            
167
  "tags": [
176
  "tags": [
            
168
    {
177
    {
            
169
      "display_name": "FORCE",
178
      "display_name": "FORCE",
            
170
      "id": "6a4bfcdd-4f30-4d82-8a3c-ae371c2b60fa",
179
      "id": "6a4bfcdd-4f30-4d82-8a3c-ae371c2b60fa",
            
171
      "name": "FORCE",
180
      "name": "FORCE",
            
172
      "state": "active",
181
      "state": "active",
            
173
      "vocabulary_id": null
182
      "vocabulary_id": null
            
174
    },
183
    },
            
175
    {
184
    {
            
176
      "display_name": "RASTER PROCESSING",
185
      "display_name": "RASTER PROCESSING",
            
177
      "id": "48a681f6-4145-4c82-8feb-545bff176d1f",
186
      "id": "48a681f6-4145-4c82-8feb-545bff176d1f",
            
178
      "name": "RASTER PROCESSING",
187
      "name": "RASTER PROCESSING",
            
179
      "state": "active",
188
      "state": "active",
            
180
      "vocabulary_id": null
189
      "vocabulary_id": null
            
181
    },
190
    },
            
182
    {
191
    {
            
183
      "display_name": "REMOTE SENSING",
192
      "display_name": "REMOTE SENSING",
            
184
      "id": "1bc9d51e-2500-44a7-857b-13710a59e4be",
193
      "id": "1bc9d51e-2500-44a7-857b-13710a59e4be",
            
185
      "name": "REMOTE SENSING",
194
      "name": "REMOTE SENSING",
            
186
      "state": "active",
195
      "state": "active",
            
187
      "vocabulary_id": null
196
      "vocabulary_id": null
            
188
    },
197
    },
            
189
    {
198
    {
            
190
      "display_name": "SENTINEL-2",
199
      "display_name": "SENTINEL-2",
            
191
      "id": "1fcb6de2-5d54-45cf-a42f-751cec4ebe86",
200
      "id": "1fcb6de2-5d54-45cf-a42f-751cec4ebe86",
            
192
      "name": "SENTINEL-2",
201
      "name": "SENTINEL-2",
            
193
      "state": "active",
202
      "state": "active",
            
194
      "vocabulary_id": null
203
      "vocabulary_id": null
            
195
    },
204
    },
            
196
    {
205
    {
            
197
      "display_name": "SWITZERLAND",
206
      "display_name": "SWITZERLAND",
            
198
      "id": "97ac3564-bb88-46ad-9fe4-b7d606e0aa3a",
207
      "id": "97ac3564-bb88-46ad-9fe4-b7d606e0aa3a",
            
199
      "name": "SWITZERLAND",
208
      "name": "SWITZERLAND",
            
200
      "state": "active",
209
      "state": "active",
            
201
      "vocabulary_id": null
210
      "vocabulary_id": null
            
202
    }
211
    }
            
203
  ],
212
  ],
            
204
  "title": "Sentinel-2 imagery of Switzerland",
213
  "title": "Sentinel-2 imagery of Switzerland",
            
205
  "type": "dataset",
214
  "type": "dataset",
            
t
206
  "url": null
t
215
  "url": null,
            
216
  "version": "1.0"
            
207
}
217
}