哨兵2数据‘文件名’详解(吐血整体,仅供参考)

本文详细解析了哨兵2卫星Level-1C产品的数据文件命名规则,包括任务ID、产品等级、感应时间、处理基线、相对轨道、拼接域等关键组成部分,帮助理解文件名中的信息。

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哨兵2数据文件名详解

Sentinel-2 Level-1C products:

(2016年12月6日之后生成的Sentinel-2 Level-1C产品的新格式命名约定)
通过python下载sentinel2下载数据
.zip解压后为.SAFE文件

S2A_MSIL1C_20170105T013442_N0204_R031_T53NMJ_20170105T013443.SAFE

截至上述日期,DataHub中所有新获得的Level-1C产品均以新产品格式分发。引入此格式是为了克服Windows平台强加的路径名的256个字符限制。这是通过压缩文件名来实现的,包括内部文件夹和文件的命名。

Compact Naming Convention(命名规则)
ex:
MMM_MSIL1C_YYYYMMDDHHMMSS_Nxxyy_ROOO_Txxxxx_< Product Discriminator >.SAFE

产品包含两个日期。

第一个日期(YYYYMMDDHHMMSS)是数据Sensing时间。
第二个日期是“< Product Discriminator >”字段,长度为15个字符,用于区分同一数据文件中的不同最终用户产品。根据实例,此字段中的时间可以比数据库感测时间更早或稍晚。

文件名的其他组成部分是:

MMM:是任务ID(S2A / S2B)
MSIL1C:表示Level-1C产品等级
YYYYMMDDHHMMSS:数据库感应开始时间
Nxxyy:处理基线编号(例如:N0204)
ROOO:相对轨道编号(R001 ~ R143)
Txxxxx:拼接域编号(例如:T53NMJ)
SAFE:产品格式(欧洲标准存档格式)

因此,以下文件名为
S2A_MSIL1C_20170105T013442_N0204_R031_T53NMJ_20170105T013443.SAFE

标识Sentinel-2A于2017年1月5日凌晨1:34:42获得的Level-1C产品。它是在相对轨道031期间通过Tile 53NMJ 获得的,并且用PDGS处理基线02.04处理。(The Payload Data Ground Segment (PDGS) :有效载荷数据地面站 )

Sentinel-2-Products-Specification-Document.pdf (English Version) :下载链接

引自官网

### Sentinel-2 多场景图像的数据合成与拼接方法 #### 使用Sen2Three插件进行多时相影像合成 对于多时相的Sentinel-2影像处理,可以采用多种算法来合成为无云影像。常用的方法有最大NDVI像素法、最好像元法、平均像素值法以及加权平均合成法等[^1]。这些方法能够有效地减少云层干扰并提高最终影像的质量。 为了实现这一目标,`Sen2Three` 插件是一个非常实用的选择。该工具专门用于处理来自不同时间点获取到的一系列Landsat 或者 Sentinel 影像文件夹作为输入,并通过上述提到的各种策略之一来进行去云操作和质量优化。 ```bash # 安装 Sen2Three 插件 (假设使用 pip 进行安装) pip install sen2three ``` #### 数据路径结构说明 当准备要处理的具体数据集时,需要注意其目录结构。例如,在给定的例子中,影像存储于如下所示的位置: ``` E:\S2AB_2020_hubei\S2A_MSIL2A_20200817T025551_N0214_R032_T49RGP_20200817T051650.SAFE\ GRANULE\L2A_T49RGP_A026913_20200817T030350\IMG_DATA\R20m\ ``` 这里包含了多个子文件夹,其中 `IMG_DATA/R20m/` 下存放着分辨率为20米的不同波段影像文件[^2]。 #### 实现多景影像拼接 完成单一时相内各波段间的组合之后,还需要考虑跨不同时刻拍摄得到的不同区域之间的连接问题——即所谓的“拼接”。这通常涉及到地理配准(确保所有参与运算的地图投影一致)、重采样(调整分辨率差异),最后才是实际意义上的镶嵌过程。 Python 中常用的库如 GDAL 可以帮助执行此类任务。下面给出一段简单的 Python 脚本片段展示如何加载两个相邻日期下的同一地区影像并尝试将其无缝对接起来: ```python from osgeo import gdal, ogr import numpy as np def mosaic_images(image_paths, output_path): # 打开第一个图象以获得基本信息 ds = gdal.Open(image_paths[0]) # 获取栅格大小和其他参数... geotransform = ds.GetGeoTransform() projection = ds.GetProjection() # 创建输出文件 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') out_ds = driver.Create(output_path, int((geotransform[0]+ds.RasterXSize*geotransform[1]-geotransform[0])/abs(geotransform[1])), int((geotransform[3]+ds.RasterYSize*geotransform[5]-geotransform[3])/abs(geotransform[5])), 1, gdal.GDT_Float32) out_ds.SetGeoTransform(geotransform) out_ds.SetProjection(projection) band_out = out_ds.GetRasterBand(1).ReadAsArray() for img in image_paths: dataset = gdal.Open(img) array_data = dataset.ReadAsArray().astype(np.float32) # 假设我们只关心第一个波段;如果是RGB,则需要分别读取三个波段再合并 # 将新读入的数据写入到适当位置上覆盖原有内容 ... del(out_ds) if __name__ == "__main__": images_to_mosaic = ["path/to/image1.tif", "path/to/image2.tif"] result_file = 'mosaiced_image.tif' mosaic_images(images_to_mosaic, result_file) ``` 这段代码只是一个框架性的例子,具体细节取决于所使用的编程环境和个人需求。特别是关于如何确定每个源图像应该放置在哪一部分的目标空间里,可能需要用到更复杂的逻辑判断或额外的空间分析功能。
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