Awesome Sentinel 项目推荐

Awesome Sentinel 项目推荐

awesome-sentinel curated list of awesome tools, tutorials and APIs for Copernicus Sentinel satellite data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-sentinel

1. 项目基础介绍和主要编程语言

Awesome Sentinel 是一个精心策划的列表，汇集了与哥白尼哨兵卫星数据相关的各种工具、教程和API。该项目的主要目的是为开发者、研究人员和数据科学家提供一个便捷的资源集合，以便更好地利用哨兵卫星数据进行各种应用开发和研究。

该项目的主要编程语言是 Python，但同时也包含了多种其他语言的工具和库，如Ruby、JavaScript等，以满足不同开发者的需求。

2. 项目的核心功能

Awesome Sentinel 的核心功能包括：

• 数据访问：提供了多种数据访问方式，包括官方数据中心、国家镜像、云服务提供商等，方便用户获取哨兵卫星数据。
• 工具和库：列出了多种用于数据搜索、下载和处理的工具和库，如 sentinelsat、sentinelhub-py 等，帮助用户高效地处理和分析数据。
• 可视化和门户：提供了多个用于数据可视化的工具和门户网站，如 AWS/Sinergise 的 "Sentinel Image Browser" 和 EOS 的 "Land Viewer"，使用户能够直观地查看和分析卫星数据。
• 处理平台：介绍了多个用于数据处理的开放平台和工具，如 SNAP（Sentinel Application Platform）和 Google Earth Engine，支持用户进行复杂的数据处理和分析。

3. 项目最近更新的功能

最近，Awesome Sentinel 项目更新了以下功能：

• 新增了多个数据访问点：包括澳大利亚、奥地利、捷克共和国等国家的国家镜像，以及 NOAA CoastWatch 和 NASA Earthdata Search 等新的数据访问平台。
• 增加了新的工具和库：如 eodag，这是一个命令行工具和插件化的 Python 框架，支持从多个数据提供商进行搜索和下载。
• 更新了可视化工具：新增了多个用于数据可视化的新工具和门户，如 RemotePixel 的 "Viewer" 和 "Satellite Search"，提供了更丰富的可视化选项。
• 扩展了处理平台列表：新增了多个用于数据处理的新平台，如 EOS Processing 和 ARCSI，支持用户进行更复杂的数据处理和分析。

通过这些更新，Awesome Sentinel 项目进一步丰富了其资源库，为用户提供了更多选择和便利。

awesome-sentinel curated list of awesome tools, tutorials and APIs for Copernicus Sentinel satellite data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-sentinel