哨兵数据 Sentinel-2 L1C数据批量处理为L2A

最新推荐文章于 2025-04-29 09:00:00 发布
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分类专栏： 哨兵数据 文章标签： python
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Sentinel-2影像下载下来的时候为L1C级别，需要进行辐射定标和大气校正处理之后变为L2A级别，使用的插件为Sen2Cor（版本根据需要官网下载）。但是，研究区的范围几乎不可能正好在一景影像中，这就需要进行大量影像的处理。
哨兵2批处理关键语句为：
for /D %s in (G:\youyi\S2B_MSIL1C*) do L2A_Process %s
在这里插入图片描述

Sentinel2（哨兵二号）1C数据转2A数据（大气校正）
weixin_52010051的博客
12-08 3601
使用Sen2Cor将Sentinel2(哨兵二号)1C数据转为2A数据，单个影像转；多个影像批处理；输出分辨率设置；
snap如何打开哨兵二号数据_SNAP批量处理Sentinel-2数据
weixin_39637920的博客
11-23 3295
Sentinel-2数据以其高时空分辨率获得了越来越多的应用，然而由于Sentinel-2数据空间分辨率高，光谱分辨率高，数据量也较Landsat数据大幅上升。好在ESA SNAP软件批处理功能也很强大，可以支撑起大数据量的应用。下面就介绍一下如何使用SNAP批量处理Sentinel-2数据。Sentinel-2数据的下载和由L1C数据处理为L2A数据过程请见往期文章：Sentinel-2数据简介...
Sentinel-2数据详解（L1C，L2A做长时间序列必看）--新版本处理基线
m0_59054747的博客
03-28 1万+
Sentinel-2数据使用注意事项，TOA和SR的转换方法，批量预处理脚本
哨兵2号数据下载及预处理（数据L1C级处理为L2A级）
qq_52063237的博客
03-02 5387
哨兵2号数据下载及预处理（数据L1C级处理为L2A级）
【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。
哨兵二号预处理-sentinel-2A
04-23
哨兵二号（Sentinel-2）是欧洲航天局（ESA） Copernicus 计划的一部分，主要用于地球观测，提供高分辨率的多光谱图像，用于土地覆盖分类、农业、森林监测、灾害管理等多个领域。预处理是数据分析的重要步骤，它涉及...
哨兵2号（Sentinel-2）卫星数据批量处理
副组长的博客
10-13 6726
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
python 利用sen2cor对sentinel-2 影像大气校正批处理
11-13
Sen2Cor是一款由欧洲空间局（ESA）开发的专业工具，专门针对Sentinel-2数据进行陆地表面反射率的计算，即L2A产品。它基于6S（Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum）模型，可以准确地估算...
【破解卫星数据之谜】：Sentinel-2 L1C与L2A的终极对决
[sentinel-2l2a和l1c的区别](https://monito.irpi.cnr.it/wp-content/uploads/2022/05/image4-1024x477.jpeg) # 1. Sentinel-2卫星数据概览 Sentinel-2卫星作为欧洲航天局(ESA)哥白尼计划的一部分，是新一代多光谱...
GEE数据集：HLSL30（Landsat 8/9）和 HLSS30（Sentinel-2 A/B的比较（数量和大小）
此星光明博客
04-29 1027
统一大地遥感卫星哨兵-2（HLS）项目通过虚拟卫星传感器群提供一致的地表反射率（SR）和大气层顶部亮度（TOA）数据。陆地成像仪（OLI）安装在美国宇航局/美国地质调查局的联合陆地卫星 8 号和陆地卫星 9 号上，而多光谱仪（MSI）则安装在欧洲的哥白尼哨兵-2A 号和哨兵-2B 号卫星上。通过综合测量，可以每 2 到 3 天以 30 米的空间分辨率对陆地进行全球观测。
【数据处理进阶之路】---- 利用Python实现Sentinel-2 L1C级影像批量大气校正并另存为Geotiff格式
fefkem的博客
08-18 3141
Sentinel-2数据的免费获取无疑为广大遥感、地信等领域的科技工作者提供了强大的数据支撑，然而往往一些项目/工程需要对某一地区进行长时序变化分析，自然也就需要更多景遥感影像支持。为了数据处理的方便，本篇博客主要介绍了利用Python来实现Sentinel-2 L1C级影像批量大气校正并另存为Geotiff格式，以便为后续操作提供便利。.........
【ENVI】/【SNAP】将Sentinel-2哨兵2数据L2A产品导入ENVI53
zzc6364的博客
02-07 3279
使用ESA的SNAP将哨兵2Sentinel-2数据（校正后的L2A产品）导出到ENVI格式并生成新文件，主要用于ENVI53或更早版本ENVI
中科星图——Sentinel-2_MSI_L2A数据集
此星光明博客
01-23 3191
哨兵2号（Sentinel-2）卫星是高分辨率多光谱成像卫星，携带一枚多光谱成像仪（MSI），分为2A和2B两颗卫星，其中一颗卫星的重访周期为10天，两颗互补，重访周期为5天，主要用于包括陆地植被、土壤以及水资源、内河水道和沿海区在内的全球陆地观测。Sentinel-2_MSI_L2A数据集中的数据为L2A级产品数据，是经过大气校正的地表反射率产品，包括12个UINT16光谱带，还包含了场景分类产品、气溶胶光学厚度（AOT）、水蒸气及部分云和降雪概率产品，CLM波段是具有云掩码信息的位掩码频段。
Sen2Cor对哨兵2号L1C数据的预处理
Knight_076的博客
03-31 1万+
1.哨兵2号卫星产品介绍： 产品级别： Level-0：原始数据。 Level-1A：包含元信息的几何粗校正产品。 Level-1B：辐射率产品，嵌入经GCP优化的几何模型但未进行相应的几何校正。 Level-1C：经正射校正和亚像元级几何精校正后的大气表观反射率产品。 2.Sen2Cor软件介绍： Sen2Cor是Sentinel-2 Level 2A产品生成和格式化的工具集；对Level 1C数据进行大气，地形和卷云校正。 Sen2Cor创建大气底部，可...
Sentinel-2（哨兵-2）L1C数据辐亮度（辐射定标）和TOA反射率的获取说明
qq_41638841的博客
11-02 5165
哨兵2L1C数据获取辐亮度，TOA
Sentinel-2（哨兵2号）数据下载及预处理
baidu_34785556的博客
12-07 2万+
1.数据介绍： 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，经过中欧和地中海，到阿尔及利亚结束。 第二颗卫星哨兵2号B于2017年3月07日北京时间9时49分 UTC
Sentinel-2 哨兵二号数据（Level-1C）下载及预处理教程
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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。 ...
（个人实验）利用Sen2cor对哨兵2号L1C级多光谱数据进行辐射定标和大气校正
qq_51373447的博客
11-27 985
把Sen2cor的存放路径（F:\sentinel2\Sen2Cor-02.12.03-win64），添加到系统的环境变量中，具体步骤：我的电脑→右击、属性→高级系统设置→选择环境变量→Path→编辑、新建，即可完成添加；1、下载插件：Sen2Cor-02.12.03-win64.zip，并解压到某一目录下：F:\sentinel2\Sen2Cor-02.12.03-win64。输入命令，L2A_Process --help，如果返回以下结果，并且没有错误，说明你的安装没有问题。则说明插件运行正常。
Sentinel2-L2A数据的下载、读取及基础操作
sievert的博客
06-18 1万+
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。 第二颗卫星哨兵2号B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。 欧洲航天局介绍说，“哨兵-2B”卫星与2015年6月发射的“哨兵-2A”卫星为同一组，携带高分辨率多光谱成像装置，主要用于监测土地环境，可提
哨兵2号数据l2c和l2a数据的差别
最新发布
05-21
### Sentinel-2 L2C 和 L2A 数据的区别 #### 数据级别定义 Sentinel-2 的数据按照处理程度可以分为多个等级，其中包括 L1C、L2A 和尚未广泛使用的 L2C。目前公开的主流产品是 L1C 和 L2A 级别的数据。 - **L1C (Top-of-Atmosphere Reflectance)** 这一级别的数据提供了经过几何校正的大气顶层反射率（TOA, Top of Atmosphere）图像[^1]。它未进行大气校正，因此仍然受到大气影响，如气溶胶散射和水汽吸收的影响。 - **L2A (Surface Reflectance)** L2A 是基于 L1C 数据进一步加工得到的产品，通过大气校正去除大气效应，提供地表真实反射率（SR, Surface Reflectance）。这一过程通常由 Sen2Cor 工具完成，能够生成包括场景分类（SCL）、气溶胶光学厚度（AOT）、水蒸气含量等附加产品的数据集[^1]。 #### 关于 L2C 数据 截至目前，官方并未正式发布关于 Sentinel-2 L2C 数据的具体说明或文档。然而，在一些讨论中提到过可能存在的 L2C 级别数据，推测其可能是更高精度的地表反射率产品或者针对特定应用优化的数据集。如果存在，则预计会包含更精细的参数调整，例如更高的辐射定标精度或其他增强特性[^3]。 --- ### 处理流程对比 #### L1C → L2A 转换 从 L1C 到 L2A 的转换涉及以下几个核心步骤： 1. **大气校正**: 使用 Sen2Cor 或其他工具执行大气校正操作，消除由于大气成分引起的干扰因素，从而获得接近地面实际状况的地表反射率值。 2. **地形阴影修正**: 对复杂地形区域实施额外矫正措施来减少因山体遮挡等因素造成的误差。 3. **辅助信息提取**: 计算并记录诸如 AOT(Aerosol Optical Thickness), WVP(Water Vapour Content)等相关指标用于后续分析工作参考之用[^1]. 以上整个流程均可以通过 ESA 提供的标准软件包自动实现无需太多人为干预即可顺利完成全部任务目标达成预期效果. #### 假设中的 L2C 流程 对于假设性的 L2C 数据而言，其生产可能会引入更加复杂的算法模型来进行精细化处理比如采用机器学习技术预测某些难以测量物理量的实际数值进而提升整体质量水平;也可能增加更多元化的专题图层满足不同领域研究需求等等不过这些都是理论上的可能性尚无确切依据支持具体实施方案有待未来进一步观察验证才能得出结论[^3]. ```python from snappy import ProductIO, GPF # 加载原始 L1C 数据 l1c_product = ProductIO.readProduct('input_S2_L1C.dim') # 执行 L2A 处理链路 parameters = HashMap() parameters.put('applyRadiometricCalibration', True) parameters.put('generateClassifcationMaps', True) l2a_product = GPF.createProduct('Sen2Cor', parameters, l1c_product) # 输出结果至文件系统 ProductIO.writeProduct(l2a_product, 'output_S2_L2A.dim', 'BEAM-DIMAP') ``` --- ### 总结 综上所述,Sentinel-2 卫星所发布的各级别影像资料各有侧重服务于各类应用场景:L1C 主要面向基础科学研究者提供未经深加工的基础素材；而 L2A 则是在此基础上增加了诸多实用功能使得最终成果可以直接应用于环境监测等领域之中至于传说当中的所谓"L2C",则暂时缺乏足够的证据表明它的存在形式及其独特之处究竟何在还需要等待官方消息公布之后才能够完全理解掌握相关内容知识点.[^1][^2]
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