哥白尼数字高程模型(Copernicus DEM, COP-DEM)用于InSAR(Sarscape)处理流程及注意事项


前言

提示: 下载的 COP-DEM 为 EGM2008 大地水准面参考下的正高,格式为 tif 。在用作 InSAR 参考 DEM 输入时需先进行一系列前期处理

Copernicus DEM GLO-30 (CopDEM GLO-30) 产品是当前最好的全球开源DEM,其平面和垂直精度在开源DEM中是最高的,且数据采集时间较新,非常适合作为InSAR相关处理的参考DEM。该DEM的生产数据源与WorldDEM、TanDEM-X DEM是一样的,由TanDEM-X任务期间获得的全球雷达卫星数据 (2010-2015年) 经过干涉处理等步骤得到。

COP-DEM有3种不同的分辨率产品:EEA-10(10米)、GLO-30(30米)和GLO-90(90米),其中 EEA-10覆盖39个欧洲国家,GLO-30和GLO-90覆盖全球。本文介绍GLO-30用于InSAR DEM参考的前期处理流程。


提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、数据下载

全球COP-DEM数据下载不限于以下3种方式:

(1)欧空局哥白尼panda网站:https://panda.copernicus.eu/panda

在这里插入图片描述

(2)OpenTopography网站:https://portal.opentopography.org/datasetMetadata?otCollectionID=OT.032021.4326.1

二、导入、拼接、格式转换

1.导入(拼接)

(1)COP-DEM以 以 1°×1° 的 tif 格式分发,当一个区块的DEM即可满足需求时无需拼接,直接将 tif 格式数据导入ENVI并另存为dat格式,File—>save as,选择ENVI格式,保存文件后缀为.dat

(2)若研究区跨越多个数据块,则需先进行拼接(Mosaicking—> Seamless mosaic)。
在这里插入图片描述
输出格式选择ENVI,后缀为.dat

2.格式转换

在sarscape中导入上一步 .dat 数据并转换为*.dat_bil (Import Data—> Original ENVI Format)
在这里插入图片描述

转换时数据格式选DEM

在这里插入图片描述
.dat_bil后缀也可手动修改为 .dem后缀,但本质不变

三、转为WGS84椭球高

下载的COP-DEM是基于 EGM2008 大地水准面参考下的正高,而 InSAR 处理中使用椭球体高程的 DEM 无疑是更好的,可以避免特定地理位置的大地水准面带来的误差。下图表示了正高(基于大地水准面)和椭球体高度(基于参考椭球面)的区别。
在这里插入图片描述

在 Sarscape 中进行 DEM 正高和椭球高度的转换,SARscape–>General Tools–>Geoid component
该工具提供了在 InSAR 处理流程前,将大地水准面分量从输入 DEM 中减去的可能性。

另一方面,如果目标是获得正高,该工具允许将大地水准面分量添加到椭球体参考的数字高程模型中。
在这里插入图片描述

此处注意自己编写代码转换时需按公式计算,将正高加上区域大地水准面高得到椭球高。但在Sarscape中是相反的,需要选择Subtract Geoid将EGM2008大地水准面参考下的正高转为椭球高

在这里插入图片描述
椭球高与正高对比

与TanDEM-X 30m DEM WGS84椭球高及EGM2008高度相比,结果显示EGM2008基准下两种DEM的正高完全一致(同源),但经Sarscape计算所得的WGS84椭球高度存在4-5m的误差。

在这里插入图片描述


参考文献

[1] 最佳开源DEM——哥白尼DEM详解. https://mp.weixin.qq.com/s/mbPyw13LyLbB6T2YK5_YxA
[2] Copernicus DEM Product Handbook, June 2022.
[3] Copernicus DEM Validation report, Nov 2020.

欧空局哥白尼数据中心的Copernicus Browser是获取卫星数据的重要平台,Level - 2A数据是经过大气校正等处理后的地表反射率数据,具有较高的应用价值。 ### 介绍 Copernicus Browser的Level - 2A数据通常来自Sentinel - 2卫星。Sentinel - 2是欧空局哥白尼计划下的地球观测卫星任务,其Level - 2A数据产品提供了经过大气校正的地表反射率信息,能用于土地覆盖分类、植被监测、农业评估、水资源管理等众多领域。该数据包含多个光谱波段,如可见光、近红外和短波红外波段,空间分辨率有10米、20米和60米,可满足不同精度的应用需求。 ### 使用方法 1. **注册与登录**:访问欧空局哥白尼数据中心的官方网站,进行用户注册。注册成功后,使用账号和密码登录Copernicus Browser平台。 2. **数据搜索**:在Copernicus Browser界面中,可通过地图界面选择感兴趣的区域,也可以通过输入具体的地理位置信息(如经纬度、地名等)来定位。同时,设定时间范围、卫星传感器(选择Sentinel - 2)以及数据级别(Level - 2A)等搜索条件,然后点击搜索按钮,系统将显示符合条件的数据列表。 3. **数据筛选与预览**:在搜索结果列表中,可以进一步根据云覆盖度、数据质量等因素筛选数据。对于感兴趣的数据条目,可点击预览按钮查看数据的缩略图和基本信息,评估数据是否满足需求。 4. **数据下载**:确认要下载的数据后,点击下载按钮,系统会将数据下载到本地指定的文件夹中。 ### 数据获取 1. **直接下载**:在Copernicus Browser平台上按照上述使用方法搜索并筛选出合适的Level - 2A数据后,直接点击下载链接进行数据获取。这种方式适合获取少量数据。 2. **批量下载**:如果需要大量的数据,可以使用欧空局提供的API(应用程序编程接口)进行批量下载。通过编写脚本,利用API接口根据设定的条件自动搜索和下载数据,提高数据获取的效率。 以下是一个简单的Python示例代码,展示如何使用Sentinelsat库(基于API)进行Sentinel - 2 Level - 2A数据的搜索和下载: ```python from sentinelsat import SentinelAPI from datetime import date # 连接到API api = SentinelAPI('your_username', 'your_password', 'https://scihub.copernicus.eu/dhus') # 定义搜索区域(以经纬度框为例) footprint = 'POLYGON((longitude1 latitude1, longitude2 latitude2, longitude3 latitude3, longitude4 latitude4, longitude1 latitude1))' # 定义时间范围 start_date = date(2024, 1, 1) end_date = date(2024, 12, 31) # 搜索数据 products = api.query(footprint, date=(start_date, end_date), platformname='Sentinel-2', processinglevel='Level-2A') # 下载数据 api.download_all(products) ``` 请将`your_username`和`your_password`替换为自己在哥白尼数据中心的账号和密码,同时修改经纬度框信息和时间范围以满足实际需求。
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