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  • 关于scihub.copernicus.eu影像下载的思考: 1、关于批量下载,网站有购物车途径,网络上的教程也很多。 2、关于影像OFFLINE,我猜是因为网站负荷原因,数据下载服务大多处于关闭状态,需要用户按需启动。点击影像...

    下载网站:
    1、scihub.copernicus.eu(欧洲哥白尼中心,数据很全)
    2、earthexplorer.usgs.gov(就哨兵数据而言,数据很少)

    关于scihub.copernicus.eu影像下载的思考:
    1、关于批量下载,网站有购物车途径,网络上的教程也很多。
    2、关于影像OFFLINE,我猜是因为网站负荷原因,数据下载服务大多处于关闭状态,需要用户按需启动。点击影像下载,出现成功提示框,数据服务就会开始启动,稍等一会就能启动成功,届时再次点击即可进行下载,同时只能启一个服务。
    3、关于影像数据下载大小与标称大小完全不符,如:下载文件仅20Mb,而标明影像大小为700Mb,数据下载后会提示压缩包损坏,无法解压。目前已经致邮网站邮箱,期待回复再解决该问题。
    解决后更新:
    人家回了我邮件说修复了问题,但是邮件被归进了垃圾邮件我压根没及时发现。。。不过我还是自己找到了解决方法:在Sentinel的网站上(https://sentinel.esa.int/web/sentinel/sentinel-data-access)罗列了很多提供哨兵影像下载的网站,我使用的是sobloo,这是我见过对用户注册密码要求最严格的网站了,足足有8个限制条件,不过网站的界面十分美观,交互性很好,对于影像的查找也很傻瓜式。直连速度很快,百兆光纤的下载速度能达到5Mb/s左右,而且支持同时下载!就是离线的影像需要等待一段时间启动服务后才能下载。

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  • 下载哨兵数据的方法及工具,全球可下,数据开放。 用来做空间信息处理 数据分析 新闻配图 做游戏的地形纹理等等
  • Python 下载哨兵2影像

    2020-04-24 15:51:07
    调用sentinelAPI,输入.shp文件,查询覆盖shp的影像下载 from sentinelsat.sentinel import SentinelAPI import ogr #两个路径都能用 # api = SentinelAPI('*', '*', 'https://scihub.copernicus.eu/apihub/') api ...

    调用sentinelAPI,输入.shp文件,查询覆盖shp的影像并下载

    from sentinelsat.sentinel import SentinelAPI
    import ogr
    #两个路径都能用
    # api = SentinelAPI('*', '*', 'https://scihub.copernicus.eu/apihub/')
    api = SentinelAPI('*', '*', 'https://scihub.copernicus.eu/dhus')
    download_path=r"*******"
    shp_path=r"****.shp"
    shp=ogr.Open(shp_path)
    layer=shp.GetLayer()
    feature=layer.GetNextFeature()
    geometry=feature.geometry()
    minX,maxX,minY,maxY=geometry.GetEnvelope()
    #绘制外接矩形
    ring = ogr.Geometry(ogr.wkbLinearRing)
    ring.AddPoint(minX, minY)
    ring.AddPoint(maxX, minY)
    ring.AddPoint(maxX, maxY)
    ring.AddPoint(minX, maxY)
    ring.AddPoint(minX, minY)
    poly = ogr.Geometry(ogr.wkbPolygon)
    poly.AddGeometry(ring)
    footprint = poly.ExportToWkt()
    # print(footprint)
    # 定义影像起止时间、数据级别、云量
    products = api.query(area=footprint, date=('20190401', '20190501'), platformname='Sentinel-2', producttype='S2MSI1C',cloudcoverpercentage=(0,10))
    # 下载影像
    for product in products:
        product_info = api.get_product_odata(product)
        if product_info['Online']:  # 下载可在线下载产品
            print(str(i),'/',str(len(products)),product_info['title'])#打印产品文件名
            api.download(product, directory_path=download_path)
    
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  • 哨兵1号下载教程.pdf

    2020-07-24 20:18:40
    如何利用pyhon文件,选择合适区域进行哨兵1号雷达数据批量下载。目前,哨兵1号数据的下载速度一直受到诟病,最新的这个网址给我们提供了一个快速方便下载的途径。
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  • GEE 01 -Sentinel2A 哨兵数据下载

    千次阅读 热门讨论 2021-02-01 11:19:33
    Google Earth Engine 引擎平台有大量影像数据,Landsat系列、Sentinel系列、Modis系列,可在线查询、获取数据、在线处理数据。 一、引擎介绍 首先,你需要能访问到引擎(https://code.earthengine.google.com/)。...

    Google Earth Engine 引擎平台有大量影像数据,Landsat系列、Sentinel系列、Modis系列,可在线查询、获取数据、在线处理数据。

    一、引擎介绍

    首先,你需要能访问到引擎(https://code.earthengine.google.com/)。其次,你还需要一个Google账号。然后,就可以登录并访问Code在线编辑器了。
    在这里插入图片描述

    二、下载数据

    这里的操作为,上传矢量数据shapefile文件,查询一定范围内的哨兵数据,选取蓝绿红三个波段组合后,导出GeoTiff文件到Google Drive,然后从Drive云盘下载到本地。(Drive免费存储只有15GB,所以如果数据过多就需要分批次导出清理云盘;此外如果下载数据过大GEE本身也有限制,单个Task不能太大。)

    1. 上传Shapefile文件

    在这里插入图片描述
    在assets中可以看到上传的Shapefile文件:
    在这里插入图片描述

    上传完成后,即可以加载Shapefile数据并显示在地图上:

    var district = ee.FeatureCollection("users/xxxxx/data/nj");
    
    var dsize = district.size();
    print(dsize);
    
    var district_geometry = district.geometry();
    
    Map.centerObject(district_geometry,12);
    Map.addLayer(district);
    

    图上显示效果:
    在这里插入图片描述

    2.查询哨兵数据

    查询特定时间段内、控制含云量以及加载到地图上:

    function maskS2clouds(image) {
      var qa = image.select('QA60');
    
      // Bits 10 and 11 are clouds and cirrus, respectively.
      var cloudBitMask = 1 << 10;
      var cirrusBitMask = 1 << 11;
    
      // Both flags should be set to zero, indicating clear conditions.
      var mask = qa.bitwiseAnd(cloudBitMask).eq(0)
          .and(qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0));
    
      return image.updateMask(mask).divide(10000);
    }
    
    
    // Map the function over one year of data.
    // Load Sentinel-2 TOA reflectance data.
    var dataset = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2')
                      .filterBounds(district_geometry)
                      .filterDate('2017-01-01', '2021-01-01')
                      // Pre-filter to get less cloudy granules.
                      .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 20))
                      .map(maskS2clouds);
                      
                    
    
    var rgbVis = {
      min: 0.0,
      max: 0.3,
      bands: ['B4', 'B3', 'B2'],
    };
    
    
    Map.addLayer(dataset.median(), rgbVis, 'RGB');
    

    对于云掩膜控制,主要来源于官方数据描述:
    在这里插入图片描述
    上图后效果如下:
    在这里插入图片描述

    3. 导出下载数据

    导出到云盘Drive。

    //export data
    var exportdataset =  ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2')
                      .filterBounds(district_geometry)
                      .filterDate('2017-01-01', '2021-01-01')
                      // Pre-filter to get less cloudy granules.
                      .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 20))
                      .map(maskS2clouds)
                      .select(['B4', 'B3', 'B2']);
                      
      var mosaic = exportdataset.mosaic();
      
      Export.image.toDrive({
          image:mosaic,
          description:'njimg',
          scale:10,
          maxPixels: 1e13,
          region:district_geometry,
          fileFormat: 'GeoTIFF',
          formatOptions: {
            cloudOptimized: true
          }
        });
    

    在右侧Task面板点击run,即可以开始下载任务:
    在这里插入图片描述
    注:如果数据过大,可以通过maxPixels参数做一定程度调整;但是如果仍然超限,可能就需要考虑基于小行政区划SHP数据分区下载。

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  • 使用说明: 1.选择下载的数据类型 该网站除了可以下载地理数据外,还可下载SBAS、Baseline 2.选择area of interest(感兴趣区域) ...然后点击search,从得到的影像中自行选择去下载。 小结:该网站只有哨兵

    网站1:https://search.asf.alaska.edu

    在这里插入图片描述

    使用说明:

    1.选择下载的数据类型
    该网站除了可以下载地理数据外,还可下载SBAS、Baseline
    2.选择area of interest(感兴趣区域)
    可以通过导入文件:点击import…按钮后导入

    在这里插入图片描述
    或直接利用下面的绘图工具选择。

    在这里插入图片描述
    3.限制起止时间
    4.点击filter按钮,弹出下面的对话框,按照自己的需求,选择数据类型,模式,极化方式,升轨或降轨等等。然后点击search,从得到的影像中自行选择去下载。
    在这里插入图片描述
    小结:该网站只有哨兵1号数据,没有哨兵2号的,好像不能看云覆盖量,但是对于欧空局网站上offline状态的影像可能在该网站可以下载。

    网站2:https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home

    在这里插入图片描述

    使用说明:

    1.点击搜索栏最左侧三条横的符号,弹出下面的对话框。
    2.在sensing period中设置影像的时间范围

    在这里插入图片描述
    3.根据需求,此处以哨兵一号数据为例,在哨兵一号的任务栏中设置相关参数。
    在这里插入图片描述
    设置完毕后,可以点击搜索旁边的保存按钮。
    在这里插入图片描述
    4.开始画感兴趣区域
    点击最下面的按钮,鼠标在地图上左键单击画出感兴趣区域,滑动区域需要按住齿轮再拖动。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    5.点击搜索的按钮,选择影像下载。

    小结:该网站可以下载哨兵1号、2号、三号数据
    下图中灰色框中的影像不能下载,但可以加入购物车,申请下载。白色框中的可以直接下载。
    但该网站下载速度较慢。
    在这里插入图片描述
    该网站近两三个月的可以直接下载,之前的好像都是离线状态,需要申请才可以。
    如果直接点击下载的话,速度可能很慢,几十KB/s,推荐装一个IDW下载器,速度挺快的。
    在这里插入图片描述

    网站3:https://earthexplorer.usgs.gov/

    在这里插入图片描述

    使用说明:

    1.设置研究区域,如果有研究区域的KML/KMZ文件,则直接通过下图的方式导入。

    在这里插入图片描述
    如果对影像有其他的要求(例如云覆盖量),则按照下图操作。
    在这里插入图片描述
    如果没有研究区域的KML/KMZ文件,则可以直接输入条带号选择研究区域。城市的条带号通过百度可以得到。如下图所示。在这里插入图片描述
    输入之后点击show,在地图上会标记出来,并且会显示出地标的经纬度信息。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在下图中可以设置影像的时间,云覆盖量,每页显示影像的数量。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    2.选择数据集
    (这里只有哨兵2号的数据,没有哨兵1号和3号的)
    在这里插入图片描述
    3.添加附加条件
    根据需求,可以设置云覆盖量,升轨还是降轨数据等等。
    在这里插入图片描述
    4.点击result,会显示符合要求的影像。
    在这里插入图片描述
    以某一幅影像为例,点击第一个足迹的符号,可以看出影像在地图中的位置。
    在这里插入图片描述
    点击第四个符号,可以看到该影像的元数据相关信息:
    在这里插入图片描述
    点击倒数第三个,可以加入到批量下载的序列,从而批量下载。
    在这里插入图片描述
    USGS批量下载影像的参考网站:
    https://blog.csdn.net/weixin_39691594/article/details/89287044

    网站4:https://search.earthdata.nasa.gov/search

    在这里插入图片描述

    使用说明:

    1.搜索想获得的数据名称
    在这里插入图片描述
    2.根据需求,设置时间
    在这里插入图片描述
    若是想下载同一时间段的多个年份的数据,则勾选"recurring"。勾选之后如下图所示,选择年份跨度。

    在这里插入图片描述

    3.画感兴趣区域
    点击红色方框的符号,在下面选择形状,即可在地图上绘制。
    在这里插入图片描述
    画出的图形如下所示。
    在这里插入图片描述
    也可以在右侧设置,这个工具栏和ASF网站的相似。
    在这里插入图片描述
    若要导入文件限定研究区域,则点击file,导入文件。
    在这里插入图片描述

    4.在filter collection下面设置其他条件。
    在这里插入图片描述
    5.下载:
    我通过设置一些限定条件之后,得到了满足要求的影像(右侧)。
    在这里插入图片描述

    因为我想下载的是slc数据,所以我点击第一个,得到下图:

    在这里插入图片描述
    若是批量下载,点击影像下侧的加号,下图我是加入了三幅影像,点击下面的download即可对加入购物车的影像批量下载。
    在这里插入图片描述
    但是我自己试了,点击下载之后网站弹不出,参考其他网站,说是可以导出包含下载链接的txt文件,不过我没实现,大家可以参考:
    https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/116859260

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