Sentinel-1 Datenzusammensetzungenwerden von der Fernerkundungsgruppe der TU Wien erstellt. Auf die Sentinel-1-Stufe-1-SAR-Daten wird eine vollständig angepasste Vorverarbeitungskette angewendet, einschließlich Kalibrierung, Georeferenzierung, Geländekorrektur, Formatkonvertierung und -Kompression, Qualitätskontrolle, etc. Die daraus resultierenden Rückstreuungsdaten werden als Kombination entweder verschiedener Polarisationen (z.b. V/V + V/H) und zeitgemäßer Durchschnittswerte (z.B. monatlich oder saisonal) verwendet und geliefert. Zusätzlich entstehen falsche Farbverbundwerkstoffe (z.B. RGB-Kombinationen verschiedener Polarisationen zu unterschiedlichen Jahreszeiten). Aufgrund der Beschaffenheit des visuellen Eindrucks zeigen diese Verbundwerkstoffe die Eigenschaften des Sensors, um verschiedene Arten der Landabdeckung zu identifizieren.

Links: Landsat-8 RGB Bild von der Londoner Umgebung, GB. Mitte: falscher Farbverbund (RGB) von Sentinel-1 Rückstreuungsdaten über der Londoner Umgebung, GB. Roter Bildtyp zeigt den Mittel von Rückstreuung (VH) im Sommer (Jun-Jul-Aug), blauer Bildtyp zeigt den Mittel von Rückstreuung (VH) im Winter (Dec-Jan-Feb), und der grüne Bildtyp zeigt das Verhältnis des roten und blauen Bildtypes (mean_summer/mean_winter). Rechts: falscher Farbverbund (RGB) von Sentinel-1 Rückstreuungsdaten über der Londoner Umgebung, GB. Roter Bildtyp zeigt den Mittelwert von Rückstreuung (VV) im Winter (Dec-Jan-Feb), blauer Bildtyp zeigt den Mittel von Rückstreuung (VH) im Winter (Dec-Jan-Feb), und der grüne Bildtyp zeigt das Verhältnis des roten und blauen Bildtyps (mean_summer/mean_winter). Dieser Verbund hebt die Variation von Rückstreuung durch unterschiedliche Polarisierungen hervor.

Die Durchschnittsprodukte sind aus einem einzigen Datensatz, der den Durchschnittswert pro Pixel über einen definierten Zeitraum darstellt. Diese können bei fünf, zehn oder monatlichen Intervallen erzeugt werden. Diese Produkte auf höherer Ebene sind wertvoll, da einzelne Erwerbsdaten reichlich Schall enthalten.