[哨兵数据简介一] sentinel2数据类型

哨兵2卫星的多光谱成像仪(MSI)拥有13个波段,提供不同分辨率的图像数据。Level-1C和Level-2A产品采用UTM/WGS84投影,按100km×100km的tile划分,每个tile由一系列granules组成,用于精确地理定位和覆盖用户感兴趣的区域。

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原创翻译,可能有多处不恰当,仅供参考。
https://sentinel.esa.int/web/sentinel/user-guides/sentinel-2-msi/overview

哨兵2的多光谱探测器包括13个波段,其中4个波段的分辨率为10米,6个波段分辨率为20米,3个波段的分辨率为60米;
Granules and Tiles

最基本的哨兵2的MSI传感器产品是固定尺寸的颗粒(granules), 该颗粒尺寸大小取决于不同的产品。
对于Level-0, Level-1A 和 Level-1B 产品,这些颗粒是沿探测器分开的轨道的给定数量的线的子图像。 它们横跨轨道25公里,沿轨道大小23公里。
Level-1C 和Level-2A是经过正射校正(orthorectified)的图像,图像利用 UTM/WGS84投影方式分为100km的tiles。

在这里插入图片描述
granule n 颗粒

在这里插入图片描述
对于 Level-1C 和 Level-2A来说,颗粒(granule)也叫做tiles,
区域大小都是 100x100km2 ,正射影像(ortho-images)投影为 UTM/WGS84 .
The UTM (Universal Transverse Mercator)将地球表面分为六十个区域,每个区域的垂直宽度为6个经度度,水平宽度为8个纬度,大小约为500MB。图像数据能够全部或者部分的覆盖一个tiles,在边缘区域只能部分的覆盖。

在这里插入图片描述

用户感兴趣的区域(AOI)中要求的所有颗粒都包含在交付的产品中。
有效载荷数据接地段(PDGS)负责Sentinel-2的系统处理和归档,最高可达2A级。在给定的MSI模式下连续获取Sentinel-2图像数据称为“datatake”。 成像数据的最大长度为15,000千米(例如从俄罗斯北部到南部非洲的连续观测)。 所有产品都包含来自单个数据库的颗粒。 数据库在产品内部呈现为一组一个或多个数据条(对应于下行链路到不同地面站的采集段)。

Sentinel-2 Level 2A 数据进行预处理,使用 SNAP(Sentinel Application Platform)工具可以高效地完成系列操作,包括波段计算、指数提取、主成分分析等。以下是对 Sentinel-2 L2A 数据预处理的主要步骤和方法: ### 波段指数计算 Sentinel-2 数据提供了多个光谱波段,可用于计算多种遥感指数,以支持植被、水体和土壤等要素的监测。 #### 植被指数 NDVI 计算 归化植被指数(NDVI)是评估植被健康状况的重要指标之。在 SNAP 中可以通过 Band Maths 工具实现 NDVI 的计算: ```java (NIR - RED) / (NIR + RED) ``` 其中 NIR 表示近红外波段(B8),RED 表示红色波段(B4)。该公式能够快速生成 NDVI 图层,用于植被覆盖度和生物量的估算 [^1]。 #### 红边位置指数 REPI 计算 红边位置指数(REPI)有助于检测植被的生理状态,尤其是在叶绿素含量方面。REPI 可通过以下公式计算: ```java (705 + 35 * ((R705 - R670)/(R740 - R670))) ``` 其中 R670、R705 和 R740 分别对应于波段 B4、B5 和 B6 的反射率值 [^1]。 #### 水体指数 MNDWI 计算 改进的归化差异水体指数(MNDWI)用于增强水体信息并抑制其他地物的影响,其计算公式为: ```java (GREEN - SWIR) / (GREEN + SWIR) ``` 这里 GREEN 表示绿色波段(B3),SWIR 表示短波红外波段(B11) [^1]。 #### 土壤亮度指数 BI 计算 土壤亮度指数(BI)用于突出显示裸露土壤区域,其计算公式如下: ```java (RED + GREEN + BLUE) / 3 ``` 其中 RED、GREEN 和 BLUE 分别表示红色(B4)、绿色(B3)和蓝色(B2)波段 [^1]。 ### 主成分变换与纹理特征提取 SNAP 提供了主成分分析(PCA)功能,可用于降维和增强图像特征。主成分变换可减少数据冗余,并提取出主要变化模式。此外,纹理特征如均值、方差、对比度等也可通过 SNAP 提取,用于更复杂的地物分类任务 [^1]。 ### 波段叠加与选择 使用 BandMerge 工具可以将多个波段合并成个多波段图像,便于后续分析和可视化。同时,BandSelect 工具允许用户根据需要选择特定波段或波段组合,提高处理效率 。 ### 批量处理 Sentinel-2 数据 对于大量 Sentinel-2 Level 1C 数据的批量处理,可以采用命令行方式调用 L2A_Process 工具进行自动化处理。例如,在 Windows 系统中,可以使用以下批处理命令: ```batch for /D %s in (F:\L1C\S2A_MSIL1C*) do L2A_process %s ``` 此命令会遍历指定目录下的所有 S2A_MSIL1C 类型的数据文件夹,并对其执行预处理操作。注意,当处理 S2B 数据时,应将路径中的 `S2A_MSIL1C*` 替换为 `S2B_MSIL1C*` [^2]。 ### 结语 通过上述方法,可以在 SNAP 平台上对 Sentinel-2 Level 2A 数据进行全面的预处理,从而为后续的应用提供高质量的基础数据支持。 ---
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