sentle项目2025.5.1版本发布：地理数据处理能力全面升级

sentle项目2025.5.1版本发布：地理数据处理能力全面升级

sentle Sentinel-1 & Sentinel-2 data cubes at large scale (bigger-than-memory) on any machine with integrated cloud detection, snow masking, harmonization, merging, and temporal composites. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/sentle

sentle是一个专注于地理空间数据处理的开源项目，它提供了高效、灵活的工具集，特别适合处理遥感影像和地理信息系统(GIS)数据。该项目采用现代Python技术栈，致力于简化复杂的地理空间数据处理流程。

核心功能改进

1. 坐标系处理灵活性提升

新版本对坐标系参数处理进行了重要优化。现在，process函数可以接受两种形式的坐标系参数：

• 字符串形式：如"EPSG:4326"这样的标准坐标系标识符
• CRS对象：直接传入pyproj.CRS等坐标系对象

这一改进使得API更加灵活，开发者可以根据实际场景选择最方便的坐标系传递方式，不再需要强制进行类型转换，大大提升了代码的简洁性和可读性。

2. Zarr格式存储增强

在数据存储方面，本次更新带来了两项重要改进：

坐标系元数据保存：现在当数据以Zarr格式保存时，坐标系信息(CRS)会以Well-Known Text(WKT)格式存储在Zarr根组的属性中。这种标准化存储方式确保了坐标系信息可以被各种GIS工具正确识别和解析。

坐标保存模式选择：新增了coord_save_mode选项，允许用户精细控制像素坐标在Zarr中的保存方式。这一功能特别适合需要优化存储空间或确保坐标精度的应用场景。

算法优化

NDSI计算稳定性提升

针对归一化差分雪指数(NDSI)计算中可能出现的除零问题，新版本进行了算法层面的优化：

• 通过数值处理技术有效抑制了除零警告
• 确保了在极端值情况下的计算稳定性
• 计算结果更加可靠，特别适用于大范围积雪监测应用

这一改进使得sentle在环境监测、气候变化研究等领域的适用性得到进一步提升。

依赖项精简

项目团队对代码库进行了深度优化，移除了未实际使用的xarray依赖。这一改动带来了多重好处：

• 减少了安装包体积
• 降低了潜在的依赖冲突风险
• 提升了整体运行效率
• 使项目架构更加精简高效

技术影响与应用价值

sentle 2025.5.1版本的这些改进，使得该项目在地理空间数据处理领域更具竞争力。特别是对于需要处理大规模遥感数据的应用场景，如：

• 环境监测系统
• 精准农业分析
• 城市发展规划
• 灾害评估与管理

新版本的坐标系处理改进和Zarr存储优化，使得sentle能够更好地融入现代地理空间数据处理流水线，与主流GIS工具和云计算平台实现无缝对接。

升级建议

对于现有用户，建议尽快升级到2025.5.1版本以获取这些改进。升级过程通常只需更新pip包即可，但由于移除了xarray依赖，建议检查项目中是否有其他代码依赖于该库。对于新用户，这个版本提供了更加稳定和高效的基础功能，是开始使用sentle的理想选择。

sentle Sentinel-1 & Sentinel-2 data cubes at large scale (bigger-than-memory) on any machine with integrated cloud detection, snow masking, harmonization, merging, and temporal composites. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/sentle