Sentinel-1 雷达数据快速下载

合成孔径雷达数据(synthetic aperture radar,SAR)穿透性较强,能够在阴雨、多云环境下取得较好的成像效果,这也是光学影像不能媲美的优点。Sentinel-1 SAR数据越来越多被用到海事监测(冰盖融化、轮船监、石油泄漏、台风监测)、土地利用(森林制图、作物生长监测、城市退化)、应急管理(粮食安全、地面沉降、滑坡和火山监测)等。最近由于项目的需要,博主开始学习Sentinel-1 SAR数据的下载、处理、应用,过程与步骤分享给大家。

1. 下载官网

Open Access Hubhttps://scihub.copernicus.eu/打开官网,并选择Open Hub进入下载面页。API Hub是通过命令行下载,有兴趣的可以自行了解。

2. 登录帐号

登录帐号,并通过检索按钮检索影像

 3. 输入检索条件

Sort By

 在检索影像部分建议选择Sensing Date,其代表雷达过境扫描时间。

Ingestion Date代表雷达影像入库索引的时间,与Sensing Date有所区别

Order By

 升轨(Ascending )和降轨(Descending)选择,Sentinel-1卫星升轨自南向北,降轨自南向北。两种成像方式没有本质区别,只不过影像南北颠倒,可以通过地形校正解决。

Sensing period

Satelite Platform

可以选择 SA、SB,或者不选,默认SA和SB都被检索

 Product Type

Raw Level-0 data:原始数据

SLC( Single Look Complex):一级产品,能获得相位和振幅信息。相位信息是时间的函数,根据相位信息和速度可实现距离的测量。(可用于测距和形变观测)。

GRD(Ground Range Detected):一级产品,有多视强度数据,该强度数据与后向散射系数有关。(可用于植被信息提取、土壤水分反演等)。

OCN(Ocean):用于检索海洋物理参数

Polarisation

Sensor Mode

通常选择IW模式(Interferometric Wide Swath ),其具有幅宽大、空间分辨率高的特点。

上表展示了IW模式在极地冰盖监测、海事监测、石油污染、森林制图、农业等领域的广泛应用。 

更多信息,可进一步参考下方欧空局官网用户手册或者中文介绍:

User Guides - Sentinel-1 SAR - Sentinel Online - Sentinel Onlinehttps://sentinel.esa.int/web/sentinel/user-guides/sentinel-1-sar哨兵1号(sentinel 1)数据各参数介绍_塞翁失马的博客-优快云博客_哨兵一号哨兵1号(sentinel 1)数据下载及各参数介绍哨兵1号sentinel-1 由两颗极轨卫星A星和B星组成。两颗卫星搭载的传感器为合成孔径雷达(SAR),属于主动微波遥感卫星。https://blog.youkuaiyun.com/yuanqilian/article/details/111868347

4. 选择研究区域

支持自定义绘制研究区域范围,鼠标右键绘制开始,连续两次右键绘制结束。撤销时右键点击其他位置即可。

矩形绘制,鼠标左键拉取即可。

检索条件和区域确定以后,点击搜索,等待片刻出现符合条件的雷达影像。

影像下载有两种方式,一是直接点击影像下方的下载按钮下载,二是加入购物车下载,如果你要下载的数据较多,推荐加入购物车下载,以便遗漏数据。

5. 影像下载

由于浏览器自带的下载器下载速度较慢,推荐使用IDM下载器,将其插件加入浏览器,获得更好的下载体验。

IDM下载方式

>官网下载,有30天的免费体验时间

Internet Download Manager: The fastest download acceleratorhttps://www.internetdownloadmanager.com/

 >破解版 链接:https://pan.baidu.com/s/1ihO2Wlk2ObdInO3VTUsOjg

提取码:2odf

### 下载 Sentinel-1 遥感数据的方法 要下载 Sentinel-1 遥感数据,可以通过哥白尼开放访问数据中心 (Copernicus Open Access Hub) 或者 Copernicus Data Space 平台完成。以下是具体方法: #### 1. 注册账号并登录平台 首先需要注册一个免费账户来访问 Sentinel 数据库。当前推荐使用的官方下载站点为 **Copernicus Data Space Explorer**[^2]。 访问地址: https://dataspace.copernicus.eu/ 在此平台上创建个人账户后即可登录。 #### 2. 使用搜索工具定位目标区域和时间范围 进入网站后,在顶部导航栏中输入感兴趣的研究区域(AOI, Area of Interest)。通过设置日期区间以及选择产品类型(如 `Sentinel-1 GRD` 或 `SLC`),可以快速缩小检索结果集。例如,如果关注的是地面反射率,则可以选择 Ground Range Detected (GRD) 类型的数据文件;如果是更精细的应用场景分析需求,则可能需要用到 Single Look Complex (SLC)[^1]。 #### 3. 筛选条件进一步精化查询结果 除了基本的空间位置与时序外,还可以依据其他参数来进行高级过滤操作,比如极化方式(VV,VH,HV,HH),轨道方向(Ascending/Descending),云覆盖率百分比等选项有助于提高查找效率及精确度[^2]。 #### 4. 单波段或多波段组合的选择 对于某些特定用途来说,也许只需要某几个单独的波段而不是整个图像集合。此时可以在预览界面查看各个子图层的内容摘要描述,并决定是否仅导出部分所需成分而非全部内容以节省存储空间与传输带宽资源消耗[^2]。 #### 5. 批量处理大量请求情况下的策略建议 当面临众多连续时间段内的重复观测任务时,手动逐条挑选显然费时低效。这时可考虑采用自动化脚本辅助实现规模化作业流程管理目的。Python 编程语言配合专门开发出来的第三方模块如 sentinelsat 可极大简化此类繁杂事务的操作难度水平[^2]。 ```python from sentinelsat import SentinelAPI, read_geojson, geojson_to_wkt api = SentinelAPI('username', 'password', 'https://scihub.copernicus.eu/dhus') footprint = geojson_to_wkt(read_geojson('map.geojson')) products = api.query(footprint, date=('20230101', '20230131'), platformname='Sentinel-1', producttype='GRD') api.download_all(products) ``` 以上代码片段展示了如何利用 Python 脚本来自动执行基于地理JSON边界框定义的大规模哨兵一号影像抓取过程实例演示效果[^2]。 --- ###
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值