使用Python批量下载哨兵1号数据

最新推荐文章于 2025-03-15 10:54:01 发布

星梦云庄

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分类专栏：遥感 Sentinel Python 文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012569919/article/details/120041137

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写在前面

好久没更新了，不是忘了，是懒！

正好最近想下载哨兵1号数据来反演一下地表形变，于是乎，就撰写此文记录一下坎坷的路程。

反演地表形变，首先得有哨兵数据，于是在 Open Access Hub (copernicus.eu) 网站上搜寻了一番，选了一些数据（此处略去）。

选的数据很多，要是一个一个点击下载，实在太过于麻烦，直觉告诉我肯定有自动批量下载的方式，于是bing了一下，果然有。

大概浏览了一下，无非就那么几种，要么是通过 https://search.asf.alaska.edu/ 这个网站上自动生成的python代码，要么就是结合 IDM 下载器，通过编写python代码下载。

第一种看起来最简单，尝试了一下，的确可以自动生成Python代码，大概长这样：

不用自己写，很方便，要下载的数据链接也可以从生成的代码上直观看到。

但是！！！最怕的但是还是来了！我尝试了很多次，都没法下载，报一个类似下面的错误：

又bing了半小时，无果。

连接不上，看来得翻墙了。果然，一翻墙，数据就开始下载了。

翻墙终归不是一个好的办法，流量有限。于是，中途抱着侥幸心理，把VPN关了，妄想还能继续下载。果然是妄想，分分钟给你断开连接！

无奈只得转向另一种下载方式了，很巧不小心看到这几篇文章https://www.tqwba.com/x_d/jishu/295307.html

【Sentinel】1. 批量下载offline数据_冰柚子的博客-优快云博客_哨兵数据offline

按照文章上的操作，略微修改了下代码，就成功了！不用翻墙也可以顺利下载，不过前提是得安装IDM下载器。这个下载器还是挺好用的，以前只用它爬过视频，现在似乎什么都能下载，从学术论文到娱乐视频，都可以加速下载，针不戳！

要点

话不多说，贴一下下载要点，记录一下，主要代码都是上述文章里COPY过来！详细过程可以参考上述文章。

1、用Microsoft Edge浏览器，使用快捷键为ctrl+s，将网页保存下来

2、用以下代码，把网页里的文件名和下载链接存到xlsx里

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd 
import requests

filepath='scihub.copernicus.eu.html' #保存的网页，自己按照实际保存位置调整
with open(filepath,'rb') as f:
    ss=f.read()
soup=BeautifulSoup(ss,'html.parser') 

###-------可选：获取 购物车中的数据链接------###
#获取所有id为cart-row-attributes的div标签
divfind=soup.find_all('div',id='cart-row-attributes')
###-------可选：获取 检索页面的数据链接------###
#获取所有class为'list-link selectable'的div标签
# divfind=soup.find_all('div',class_='list-link selectable')   

linklist=[]
idlist=[]
for df in divfind:
    #获取满足条件的div下的a标签
    #提取a标签的内容，即为数据链接
    link=df.find('a').string
    id=link.split('\'')[1]
    linklist.append(link)
    idlist.append(id)
linkdataframe=pd.DataFrame(linklist)
iddataframe=pd.DataFrame(idlist)
#将数据链接写出
with pd.ExcelWriter('Httpandid.xlsx') as hifile:
    linkdataframe.to_excel(hifile,sheet_name='HTTP',header=False,index=False)
    iddataframe.to_excel(hifile,sheet_name='ID',header=False,index=False)

3、使用以下代码（需要提前 pip install sentinelsat，python环境最好是3.6以上，2.7貌似报错了），结合IDM下载器，把xlsx存储的数据下载下来。IDM下载还需要简单的设置一下，就懒得截图了，参考上述文章吧！

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

from subprocess import call
from sentinelsat import SentinelAPI
from datetime import date
import time
import xlrd
from tqdm import tqdm

IDM = "E:\Program Files\Internet Download Manager\IDMan.exe" #你电脑中IDM的位置
DownPath='Sentinel_offline/' #数据要下载的地址
api = SentinelAPI('username', 'password', 'https://scihub.copernicus.eu/dhus') #填写用户名和密码
#用于读取数据的HTTP链接到列表中
filepath='Httpandid.xlsx' 
workbook = xlrd.open_workbook(filepath)
sheet1 = workbook.sheet_by_name('HTTP')
linklist=sheet1.col_values(0)
#开始下载
print('开始任务：..................')
n=0
while linklist:
    print('---------------------------------------------------')
    n=n+1
    print('\n')
    print('第'+str(n)+'次循环'+'\n\n')
    
    id=linklist[0].split('\'')[1]
    link=linklist[0]
    product_info=api.get_product_odata(id)
    print('检查当列表里的第一个数据：')
    print('数据ID为：'+id)
    print('数据文件名为：'+product_info['title']+'\n')

    if product_info['Online']:
        print(product_info['title']+'为：online产品')
        print('加入IDM下载: '+link)
        call([IDM, '/d',link, '/p',DownPath,'/n','/a'])
        linklist.remove(link)
        call([IDM,'/s'])
    else:
        print(product_info['title']+'为：offline产品')
        print('去激活它')
        api.download(id)     #去激活它
        print('检查任务列表里是否存在online产品: .........')
        #等待激活成功的时候，检查现在的列表里还有没有online产品
        #如果有online的产品那就下载
        #首先检查列表中是否需要下载的数据
        if len(linklist)>1:
            #记录列表里可以下载的链接，并在最后把它们删除
            ilist=[]
            #开始寻找列表剩下的元素是否有online产品
            for i in range(1,len(linklist)):
                id2=linklist[i].split('\'')[1]
                link2=linklist[i]
                product_info2=api.get_product_odata(id2)
                if product_info2['Online']:
                    print(product_info2['title']+'为在线产品')
                    print('ID号为：'+id2)
                    print('加入IDM下载: '+link2)
                    print('--------------------------------------------')
                    call([IDM, '/d',link2, '/p',DownPath,'/n','/a'])
                    #在列表中加入需要删除产品的HTTP链接信息
                    #直接在linklist中删除会linklist的长度会发生改变，最终造成i的值超过linklist的长度
                    ilist.append(link2)
                else:
                    continue
            #把已经下载的数据的链接给删除掉
            if len(ilist)>0:
                call([IDM,'/s'])
                for il in ilist:
                    linklist.remove(il)
        print('本轮次检查结束，开始等到40分钟')
        #将该激活的产品删除，再加入到最后
        linklist.remove(link)
        linklist.append(link)
  #两次激活offline数据的间隔要大于30分钟
        for i in tqdm(range(int(1200)),ncols=100):
            time.sleep(2)