哨兵2号(Sentinel-2)卫星数据批量处理

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。

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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 /

### 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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