欧空局新网站下载哨兵二号Sentinel2数据

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Copernicus Data Space Ecosystem | Europe's eyes on Earthicon-default.png?t=N7T8https://dataspace.copernicus.eu/内容介绍:

包含数据选择、云量选择、筛选日期、上传感兴趣区域【shp转GEOJSON】,下载影像等介绍【个人摸索、自用】

1.数据选择:

图中红色框可以选择想要的数据,包括哨兵1、2、3号,以及可以选择数据等级,L1C或者L2A级,data source框里的Filters也可以选择只要sentinel2 A星或B星的数据。

2.云量选择

红框2处可以拖动选择含云量,如选择10%,即筛选含云量小于10%的影像。

3.筛选日期

红框3处可以选择想要的影像范围,可以从日历中选取,比较方便。

### 数据下载流程 #### 1. 数据获取平台 Sentinel-2 卫星数据主要通过欧空局(ESA)的官方平台 Copernicus Open Access Hub(https://scihub.copernicus.eu/)进行分发。用户需要注册账户后,通过关键词搜索、时间范围筛选、地理区域选择等方式查找所需数据。在搜索结果中,可查看影像的元数据,包括轨道编号、相对轨道编号、Tile编号等信息,用于进一步筛选数据[^2]。 #### 2. 数据命名规则 Sentinel-2 数据的命名格式包含多个字段,例如: ``` S2A_MSIL1C_20230615T020559_N0300_R029_T50SKI_20230615T064350.SAFE ``` 其中: - `S2A` 表示 Sentinel-2A 卫星 - `MSIL1C` 表示数据级别(Level-1C) - `20230615T020559` 表示采集时间 - `R029` 表示轨道编号(Relative Orbit Number) - `T50SKI` 表示 Tile 编号,用于标识影像覆盖的地理区域[^1] #### 3. 数据下载方式 用户可以选择下载完整的 `.SAFE` 文件,或者使用云平台(如 Google Earth Engine)直接访问数据。Google Earth Engine 提供了对 Sentinel-2 数据的快速访问能力,适用于大规模遥感分析任务。例如,使用 Earth Engine 加载 Sentinel-2 Level-2A 数据的代码如下: ```javascript var dataset = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_SR") .filterDate('2023-06-01', '2023-06-30') .filterBounds(geometry); // geometry 为感兴趣的区域 Map.addLayer(dataset.select('B4'), {min: 0, max: 3000}, 'Sentinel-2 B4'); ``` ### 数据处理流程 #### 1. 数据预处理 Sentinel-2 数据通常分为 Level-1C 和 Level-2A 两种级别: - **Level-1C**:经过几何校正和辐射校正,但未进行大气校正。 - **Level-2A**:包含大气校正后的地表反射率(Surface Reflectance, SR),适合直接用于植被指数、土地覆盖分类等应用[^3]。 若使用 Level-1C 数据,需进行大气校正。常用工具包括: - **Sen2Cor**:欧空局提供的官方工具,可将 Level-1C 数据转换为 Level-2A 数据。 - **SNAP(Sentinel Application Platform)**:集成多种遥感数据处理功能,支持 Sentinel-2 数据的预处理和分析。 #### 2. 波段选择与合成 Sentinel-2 数据包含 13 个波段,覆盖可见光、近红外、短波红外等范围。Level-2A 数据通常包含 10 个波段(B2-B9 和 B11-B12),不包含 B10 波段(30 米分辨率的水汽吸收波段)。因此,在进行植被指数计算或地表分类时,需根据任务需求选择合适的波段组合。例如,NDVI(归一化植被指数)使用 B8(近红外)和 B4(红光)波段计算: ```python ndvi = (B8 - B4) / (B8 + B4) ``` #### 3. 数据格式转换 处理后的数据通常需要转换为通用格式(如 GeoTIFF)以便后续分析。可以使用 GDAL 工具进行格式转换,例如: ```bash gdal_translate -of GTiff input.jp2 output.tif ``` 此外,QGIS 和 ENVI 等遥感软件也支持 Sentinel-2 数据的读取、处理和可视化。 ### 应用场景 #### 1. 土地覆盖分类 通过多光谱波段组合,结合监督分类算法(如随机森林、支持向量机)进行土地覆盖分类。例如,使用 B2(蓝)、B3(绿)、B4(红)、B8(近红外)波段构建 RGB 合成图像,辅助人工解译。 #### 2. 植被监测 利用 NDVI、EVI(增强型植被指数)等植被指数评估植被健康状况。例如: ```python evi = 2.5 * (B8 - B4) / (B8 + 6 * B4 - 7.5 * B2 + 1) ``` #### 3. 水体识别 结合 B3(绿)、B8(近红外)、B11(短波红外)波段,构建水体指数(如 MNDWI:Modified Normalized Difference Water Index)进行水体识别: ```python mndwi = (B3 - B11) / (B3 + B11) ``` --- ###
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