哨兵2号（Sentinel-2）卫星数据批量处理

最新推荐文章于 2024-03-06 17:55:30 发布
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本文介绍了如何使用RSD软件批量处理哨兵2号（Sentinel-2）的10米分辨率L1C数据。首先，定义10米像元分辨率的框架，可以通过RSD操作手册或直接打开数据自动生成。然后，通过任务管理菜单添加Sentinel-2数据，选择10m分辨率并加载文件列表。通过指定MTD_MSIL1C.xml属性文件和起始搜索路径，RSD将搜索并显示所有符合条件的Sentinel-2 L1C数据集。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

李国春 2021 10 11

哨兵2号（Sentinel-2）数据广受欢迎，数据质量好，还免费。人家欧空局有自己的处理软件，也有控制台命令行的批量处理。RSD也来凑凑热闹沾个光，指不定有人喜欢不同的操作风格，愿意使用RSD处理Sentinel2数据呢。 :)

上一篇曾经介绍过RSD处理Sentinel2数据《哨兵2号（Sentinel2）卫星数据处理》，受到大家给与的肯定和鼓励，这里再介绍一下如何用RSD批量处理Sentinel2数据（RSD软件有更新）。

1. 批量处理10m Sentinel2 L 1C数据

首先定义一个框架，要求像元分辨率10m。定义框架参阅RSD操作手册定义框架部分。或者如果你对RSD框架不熟悉，打开一个该区域的数据，打开数据后就会自动产生一个框架。在《高分6号宽幅（GF6-WFV）卫星数据快速批量处理》有一个建立16m框架的例子，将16m改成10m即可。

打开框架后，执行菜单命令 任务管理->添加其它卫星观测数据->添加 Sentinel 数据-> Sentinel2 L1C /

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weixin_72700773的博客
03-15 922
是欧洲 “哥白尼计划”（Copernicus Programme，前身为全球环境与安全监测系统）的核心空间观测平台，由欧盟委员会和欧洲航天局（ESA）共同主导，旨在通过多类型卫星协同，实现对地球陆地、海洋、大气的全天候、高分辨率监测，支持环境管理、灾害应对及科研应用。以下是其核心信息梳理：
哨兵二号（Sentinel-2）卫星数据处理
BeZer0的学习笔记
04-11 1万+
S2A：表示 Sentinel-2A 卫星；MSL：表示多光谱数据；L1C：表示产品等级为 L1C 级别，该级别只经过了几何校正，L2A 级别产品还经过了辐射校正，但该级别需要用户自己处理；20190122T025021：表示数据获取时间，即 2019 年 1 月 22 日凌晨 2 点 50 分 21 秒，该时间为格林威治时间，比北京时间提前 8 个小时；N0208_R132：处理基线编号与相对轨道编号；T50RNV：拼接域编号；20190122T065329：估计是产品生成的时间。
哨兵2号（Sentinel2）卫星数据处理
副组长的博客
06-28 4万+
李国春 哨兵2号数据是一个重要的共享免费数据源，原来我就知道这个数据的应用很受重视，可是没想到现在在国内是如此空前的重视。哨兵数据处理人家ESA有自己的SNAP处理软件，非常好的软件。RSD也来凑凑热闹，也加了处理哨兵2号卫星数据的功能。 介绍RSD处理哨兵数据之前先夸夸这数据，数据质量真好。但是最让我感动的还是人家的元数据，写的那是真好啊，看来值得我们学习的东西还有很多。好了，言归正传。 ...
用ENVI软件对Sentinel-2（哨兵2）数据进行大气校正流程整理，亲测可用
09-21
用ENVI软件对Sentinel-2（哨兵2）数据进行大气校正流程整理，亲测可用，绝对可以使用，自己总结一下，以后方便查看，同时以飨读者
哨兵二号数据预处理
weixin_52628616的博客
12-26 2778
1.打开-->点击-->点击-->选择下载好的哨兵2号数据压缩包2.数据预处理：Raster-->Geometric Operations-->Resampling.3.设置完成后点击Run.4.导出数据为ENVI数据。5.得到的ENVI数据。
新版哨兵数据（Sentinel-2 MSI Sentinel-3 OLCI）批量下载代码
10-16
之前以往用来下载哨兵数据的哥白尼开放...本代码能从新版哥白尼数据空间生态系统批量下载哨兵数据（Sentinel-2 MSI Sentinel-3 OLCI），卫星宫中号——“海研人” 后台回复“哨兵”直接领，别在优快云上下。拉吉玩意。
使用Python and shell 批量下载哨兵一号（sentinel-1）的精密轨道数据
02-01
总之，通过结合Python和shell脚本，你可以高效地批量下载哨兵一号的精密轨道数据，为后续的图像处理和分析工作做好准备。不过，务必注意合理使用资源，遵守数据使用政策，尊重版权，避免对服务器造成过大的负担。
哨兵二号数据处理
Little_fine的博客
12-02 4191
对下载的哨兵二号数据进行处理最终获取TIFF遥感影像
哨兵2号数据波段说明
09-22
哨兵2号是最近发射升空的卫星，相比于landSat等卫星分辨率高，最高可达10米，文件是详细的哨兵各个波段的说明，对于遥感方面想利用哨兵数据做研究的同志用处很大
利用envi 5.3 读取哨兵2号数据
08-07
利用envi 5.3直接读取哨兵2号数据，有详细的操作步骤和说明。
Sentinel-2哨兵二号数据下载及处理教程.pdf
06-10
Sentinel-2哨兵二号数据下载及处理教程.pdf Sentinel-2 是高分辨率多光谱成像卫星，一颗卫星的重访周期为10天，两颗互补，重访周期为5天。分为2A和2B两颗卫星。2A于2015年6月23日01:52 UTC以“织女星”运载火箭发射升空。2B于2017年3月07日北京时间9时49分 UTC以“织女星”运载火箭发射升空。两者同时进入运行状态后，每5天可完成一次对地球赤道地区的完整成像，而对于纬度较高的地区，这一周期仅需3天。 Sentinel-2 卫星携带一枚多光谱仪器(MSI)，可覆盖13个光谱波段，地面分辨率分别有10m、20m和60m：
哨兵2号处理软件
04-04
哨兵数据的预处理软件，具有很强的应用性，供广大使用者选择。
哨兵数据处理教程.zip
05-12
哨兵二号数据下载后必然离不开数据预处理，一方面2017年以后的哨兵二号数据在ENVI5.3打不开，这个教程就包括如何让哨兵二号能在ENVI5.3中打开，以及哨兵二号处理软件的下载和预处理流程
哨兵2号（Sentinel-2）介绍、下载、预处理及批处理
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GeoSuper的博客
04-17 41万+
哨兵2号是高分辨率多光谱成像卫星，携带一枚多光谱成像仪(MSI)，用于陆地监测，可提供植被、土壤和水覆盖、内陆水路及海岸区域等图像，还可用于紧急救援服务。分为2A和2B两颗卫星。 第一颗卫星哨兵2号A于2015年6月23日01:52 UTC以“织女星”运载火箭发射升空。 6月29日，在轨运行4天的哨兵-2A卫星，传回了第一景数据，幅宽290km，卫星第一次扫描的范围是从瑞典开始，经过中欧和地中.........
【RS】Sentinel-2哨兵二号L1C数据预处理教程（Sen2Cor大气校正、SNAP重采样、ENVI波段组合）
Remote Sensing迷途小书童
03-06 1万+
刚分享过新版欧空局的数据下载教程，正好把哨兵2号预处理的教程也分享一下，主要就是使用官方插件Sen2or对L1C级数据进行大气校正，使用SNAP软件对L2A级数据进行重采样并导出ENVI可以打开的格式，最后使用ENVI对重采样后的数据进行波段组合，以便于后期的定量分析。
Sentinel-2 哨兵二号数据（Level-1C）下载及预处理教程
C_hqpxd的博客
05-15 4万+
欧空局（ESA）仅发布了哨兵2号（S2）的L1C级多光谱数据（MSI），L1C级数据是经过几何精校正的正射影像，并没有进行辐射定标和大气校正。同时，ESA还对S2 L2A级数据进行了定义，L2A级数据主要包含经过辐射定标和大气校正的大气底层反射率数据（Bottom-of-Atmosphere corrected reflectance），但这个L2A数据需要用户根据需求自行生产，为此，ESA发布了专门生产L2A级数据的插件Sen2cor。 ...
Python脚本批量读取哨兵2号（Sentinel2）影像并另存为Geotiff格式
KilllerQueen的博客
03-10 8990
由于Sentinel影像的存储格式特殊，通常需要特殊的软件（如SNAP）来处理，有局限性。于是使用GDAL对其进行读取，并重新写为.tif格式，方便进一步处理。 影像数据用的是大气校正后的L2A级数据，当然L1C数据也是也行的。打开SAFE后缀的文件夹，可以看到里面的内容，jp2格式的图片数据是存储在GRANULE文件夹中，这里不需要知道它的存储规则，因为GDAL可以直接读取最下面的.xml文件（注意GDAL的版本，2.4以下的版本可能不支持）。 文件的打开方式与其他格式的遥感影像相同，用gdal.Ope
gee批量下载哨兵2号数据
最新发布
03-08
### 使用 GEE 批量下载 Sentinel-2 数据 为了实现批量下载 Sentinel-2 卫星数据，`geetools batch` 是一种非常有效的工具[^1]。此 Python 库扩展了 Google Earth Engine 的功能，使得用户可以更方便地处理和导出大量影像。 具体来说，在使用 `geetools batch` 下载 Sentinel-2 图像之前，需先安装该库并导入必要的模块： ```python import ee from geetools import tools, batch ee.Initialize() ``` 定义感兴趣的区域（Region of Interest, ROI），这可以通过加载矢量文件或者直接指定地理坐标来完成。接着构建一个包含所需时间范围内的所有可用 Sentinel-2 影像集合: ```python roi = ee.Geometry.Polygon([[...]]) # 定义ROI的具体位置 start_date = '2023-01-01' end_date = '2023-12-31' sentinel2_collection = (ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2') .filterBounds(roi) .filterDate(start_date, end_date)) ``` 之后设置云覆盖的最大百分比以及其他筛选条件以提高图像质量，并最终调用 `batch.Export.imagecollection.toDrive()` 方法将选定的数据集发送到用户的谷歌云端硬盘账户中进行存储: ```python cloud_free_images = sentinel2_collection.filterMetadata('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 'less_than', 10) task = batch.Export.imagecollection.toDrive( collection=cloud_free_images, folder='gee_downloads', region=roi.getInfo()['coordinates'], scale=10, maxPixels=int(1e9), fileFormat='GeoTIFF' ) ``` 上述代码片段展示了如何配置参数并将任务提交给服务器执行。需要注意的是，实际操作过程中可能还需要考虑其他因素如内存限制等[^2]。
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