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  • 基于python的selenuim库,利用遥感影像数据标识从地理空间数据云上下载对应的遥感影像 针对Landsat系列数据 爬取网页的时候需要time.sleep(),否则可能网页还没加载出来,命令已经进行下去了,这样的话便无法定位到...

    基于python的selenuim库,利用遥感影像数据标识从地理空间数据云上下载对应的遥感影像

    针对Landsat系列数据

    爬取网页的时候需要time.sleep(),否则可能网页还没加载出来,命令已经进行下去了,这样的话便无法定位到你想要的元素,导致爬取失败

    输入

    将要下载的数据标识排在第一列
    在这里插入图片描述

    有空再写一个USGS的下载。

    from selenium import webdriver
    import time
    from selenium.webdriver.common.keys import Keys
    from selenium.webdriver.support import expected_conditions
    from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
    from selenium.webdriver.common.by import By
    
    def download(data_list):
    	for i in data_list:
    		if i[:3]=='LE7':
    			A=driver.find_element_by_xpath(dict1[i[:3]+'_on']).click()
    			time.sleep(3)
    			B=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div[3]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/div[2]/div[2]/div[1]/table/tr[1]/td[2]/div/input')
    			B.send_keys(i)
    			B.send_keys(Keys.ENTER)
    			time.sleep(3)
    			q=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div[3]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/div[2]/div[2]/div[1]/table/tr[3]/td').text
    			if str(q)=="没有记录!":
    				D=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div[3]/div[1]/div[1]/div[2]/div[1]/div[1]/nav/ol/li[2]').click()
    				time.sleep(3)
    				A=driver.find_element_by_xpath(dict1[i[:3]+'_off']).click()
    				time.sleep(3)
    				B=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div[3]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/div[2]/div[2]/div[1]/table/tr[1]/td[2]/div/input')
    				B.send_keys(i)
    				B.send_keys(Keys.ENTER)
    				time.sleep(3)
    				C=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div[3]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/div[2]/div[2]/div[1]/table/tr[3]/td[11]/div/div/p[2]')
    				C.click()
    				time.sleep(3)
    				D=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div[3]/div[1]/div[1]/div[2]/div[1]/div[1]/nav/ol/li[2]').click()
    				time.sleep(3)
    			else:
    				C=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div[3]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/div[2]/div[2]/div[1]/table/tr[3]/td[11]/div/div/p[2]')
    				C.click()
    				time.sleep(3)
    				D=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div[3]/div[1]/div[1]/div[2]/div[1]/div[1]/nav/ol/li[2]').click()
    				time.sleep(3)
    		else:
    			A=driver.find_element_by_xpath(dict1[i[:3]]).click()
    			time.sleep(3)
    			B=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div[3]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/div[2]/div[2]/div[1]/table/tr[1]/td[2]/div/input')
    			B.send_keys(i)
    			B.send_keys(Keys.ENTER)
    			time.sleep(3)
    			C=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div[3]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/div[2]/div[2]/div[1]/table/tr[3]/td[11]/div/div/p[2]/img')
    			C.click()
    			time.sleep(3)
    			D=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div[3]/div[1]/div[1]/div[2]/div[1]/div[1]/nav/ol/li[2]').click()
    			time.sleep(3)
    
    def extract_water(excel):
    	#从excel中提取遥感影像的数据标识信息
    	import xlrd
    	workbook=xlrd.open_workbook(excel)
    	sheet1=workbook.sheet_by_name("29_31")
    	data_list=[]
    	for i in range(1,sheet1.nrows):
    		idenfication=str(sheet1.cell(i,0).value)
    		data_list.append(idenfication)
    	return data_list
    
    r=extract_water(r'C:\Users\23932\Desktop\毕设\29_31.xlsx')
    print(r)
    
    #创建字段来映射卫星和网址
    dict1={}
    dict1['LT4']='/html/body/div[1]/div[3]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[2]/div[4]'#TM传感器
    dict1['LT5']='/html/body/div[1]/div[3]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[2]/div[4]'#TM传感器
    dict1['LC8']='/html/body/div[1]/div[3]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[2]/div[1]'#OLI传感器
    dict1['LE7_off']='/html/body/div[1]/div[3]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[2]/div[2]'#ETM传感器
    dict1['LE7_on']='/html/body/div[1]/div[3]/div[1]/div[1]/div[2]/div[2]/div[2]/div/div[2]/div[3]'#ETM传感器
    #
    
    #登录
    driver = webdriver.Chrome(executable_path = r'C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chromedriver.exe')
    driver.get('http://www.gscloud.cn/accounts/login_user')
    email = driver.find_element_by_xpath('//input[@id="email"]')
    email.send_keys('2393251747@qq.com') #账号
    password = driver.find_element_by_xpath('//input[@id="password"]')
    password.send_keys('a15328429293!') #密码
    captcha = driver.find_element_by_xpath('//input[@id="id_captcha_1"]')
    captcha_sj = input('请输入验证码:').strip()
    captcha.send_keys(captcha_sj)
    dr_buttoon=driver.find_element_by_xpath('//input[@id="btn-login"]').click() #输入验证码后点击登入按钮
    time.sleep(10)
    #进入‘公开数据’页面
    B=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div[1]/div[2]/ul/li/a').click()
    time.sleep(5)
    BC=driver.find_element_by_xpath('/html/body/div[1]/div[1]/div[2]/ul/li/div/ul/li[1]/a').click()
    time.sleep(10)
    
    download(r)
    

    如果你也厌倦了在gscloud上一页一页翻找需要的遥感影像,不妨试试用python在数据云上爬取符合条件的遥感影像信息,这可以帮你节省大量时间:
    根据水文资料(水位/流量)爬取地理空间数据云遥感影像信息
    根据月份从地理空间数据云上爬取遥感影像信息

    需要提取水体吗?可以看看这个(使用IDL对Landsat系列进行批量水体提取

    展开全文
  • (Giser源数据获取必备)地理空间数据云 1、背景和历史——平台起源 随着观测技术的迅猛发展,地学数据已经迎来了信息爆炸时代,涌现出了大量的优质数据资源,且多数数据资源都采用友好的数据共享政策。由于受资源...

    (Giser源数据获取必备)地理空间数据云
    1、背景和历史——平台起源
    随着观测技术的迅猛发展,地学数据已经迎来了信息爆炸时代,涌现出了大量的优质数据资源,且多数数据资源都采用友好的数据共享政策。由于受资源分散、网速、流量等诸多条件的限制,影响了国内用户对国际数据资源下载及应用。为了方便国内科研人员对国际科学数据的使用,在中国科学院科学数据应用环境的支持和推动下,2007年7月, 中国科学院计算机网络信息中心科学数据中心启动了“国际科学数据服务平台”建设。2011年,科学数据中心在“国际科学数据服务平台"基础上开始建设“地理空间数据云平台",并于2013年1月正式对外投入使用。如图1-1即为地理空间数据云的打开界面。
    图1-1:
    在这里插入图片描述

    2、数据下载
    如图1-1所示的左上角依次为数据资源、高级检索、数据众包、在线服务、平台信息。
    2.1数据查看
    点击数据资源,出现下拉菜单包括(公开数据、高分辨率数据、数据汇)。下拉的三个子菜单一般情况下使用最多为公开数据这个菜单,对其点击后出现如下图1-2所示界面。窗口的左侧栏也就是三个下拉子菜单。现在显示的是公开数据。包括以下数据(LANDSAT系列数据、MODIS陆地标准产品、MODIS中国合成产品、MODISL1B标准产品、DEM数字高程数据、EO-1系列数据、大气污染插值数据、Sentine|数据、高分四号数据产品、NOAA VHRR数据产品、高分一号WFV数据产品)。
    图1-2:
    在这里插入图片描述

    以上公开数据中高分四号和一号的数据暂时没有。大家查看各数据时可以先看看如下图1-3所示的数据量,如为0即此数据没有可下载的内容。
    图1-3:
    在这里插入图片描述

    2.2数据检索及下载
    从数据资源中,获得了数据有无可下载的情况。大多数情况我们都是使用高级检索工具进行数据检索和下载。如图1-4所示,左上角的黑色背景框即为进行检索的工具栏。可检索选项依次为数据集、空间位置、时间范围、云量、数据有无。
    图1-4:
    在这里插入图片描述

    点开数据集检索项,会弹出如下图1-5所示的检索框。选择所需数据点开数据前的加号,显示所包含的数据集。选中数据集前的单选框,点击确定,页面返回到图1-4所示页面。数据集处也出现了所选的需要检索的数据,即完成了数据集的选择。注:此检索工具一次只能检索一条数据,不能重复操作添加多个数据一起检索。
    图1-5:
    在这里插入图片描述

    空间位置检索项可以分多个情况进行检索:按地图选择(行政区、经纬度、矢量文件、条带号);按点;按勾选矩形框;按勾选多边形框。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    此次仅以按行政区为空间位置进行演示,如图1-6所示选择云南>>昆明>>安宁。(注:行政区空间位置选择仅能以县级以上区域为单位,如比较小的宗地块建议使用矢量文件。且WGS84与现在CGCS2000同为参心坐标,误差在一定精度允许范围内也时可控的)。
    时间范围检索项可以选择一个检索的日期范围,然后再在第三个框中检索所需月份。如图1-6所示。
    图1-6:
    在这里插入图片描述

    云量检索项,输入云量的数字。此处建议大家为空,如需有一个云量的控制,可以先通过数据查看选项查看相关数据云量大小再做出合理判断。也可以再下载数据后对云量进行后期处理淡化。
    数据检索项,共包括三个单选框:全部、有、无。建议大家再进行数据检索时都勾选上有这个选项以确保检索的数据可以进行正常的下载。
    最后,操作完以上步骤后点击检索。如图1-7所示,显示有所需数据和行政区范围图。(注:一般卫星数据都是同等规格的矩形方块,下载某区数据只能完全下载所涉及到的卫星数据方块,如图所示,安宁市行政区范围内共涉及两块卫星数据的拼配所以需要下载两个压缩包)
    图1-7:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    点击上图所示的下载按钮,即可下载。一般都是网页下载,如多次显示不成功可以关闭浏览网页然后再点击重新开始,直至下载完成。完成后的数据包如图1-8所示,解压后的文件添加到ArcGis中,打开图层属性,点击源功能键>>空间参考、范围等信息。
    图1-8:
    在这里插入图片描述

    3、任务获取和需求
    另,地理空间数据云内还有一个好玩的功能——数据众包。如图1-9所示,数据众包包括需求汇合任务汇。这个就有点像做工程的发包方一个感觉。为什么要提提这个功能呢?任务汇中的项目:一个可以看看现在流行的数据出图的模式,另一个可以在上面找找项目制图练练手加强以下软件的操作学习。按的每个项目要求进行数据解译、数据制图、成果出版。这样一套下来对于GIS的学习也就相当的麻利了。
    图1-9:

    在这里插入图片描述

    需求汇,就是把自己的需求发给中科院的大神,让他们为你提供你的定制数据。
    未完待续……
    这次仅仅是介绍了这个网站的数据获取和一些特殊功能。其实,善于发现数据的存在要远远优于发现这么一个网站。当然,也可能有很多小伙伴知道并由关注并使用了此网站的数据,熟知程度远超于我。但我仍然想写写这么一篇就当聊聊天,学习总是再相互重叠的过程中发生质变,因为唯有重叠才能达到量变进而引发质变。如ArcGis中的表面分析中的叠加分析,看待问题的视角不同也就有了不同的结果与获得……更多玩乐请关注ArcGis爱学习……
    有不完善之处也请各位多多指正……

    展开全文
  • 地理空间数据云预约下载最新Landsat8遥感影像数据 纯新手教学向 想要登录USGS下载数据,可是总也打不开网页,最后还是老老实实的来地理空间数据云预约数据了 之前想下载最新数据,找了半天怎么预约,网上也没有搜到...

    地理空间数据云预约下载最新Landsat8遥感影像数据

    纯新手教学向

    想要登录USGS下载数据,可是总也打不开网页,最后还是老老实实的来地理空间数据云预约数据了

    之前想下载最新数据,找了半天怎么预约,网上也没有搜到教程,可能是太简单了吧,但是对于刚入门的新手,真的很想问这个问题

    预约下载Landsat8-OLI数据

    地理空间数据云:http://www.gscloud.cn/

    1. 查询数据 ,从公开数据中直接查询;
      在这里插入图片描述

    2. 输入自己想要的数据的相关信息;查询
      在这里插入图片描述

    3. 找到你想要的数据,点击收藏
      在这里插入图片描述

    4. 回到个人界面;找到我的下载目录下的需预定数据,即可找到刚才收藏的数据
      在这里插入图片描述

    5. 选中想要预定的数据;点击批量预定;出现任务名称后点击确认
      在这里插入图片描述

    6. 然后就是漫长的等待了;
      在这里插入图片描述

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  • 2.打开arcmap,在Data Management Tools --> Raster-->...在工具箱中Data Management Tools → Raster → Raster Dataset →Copy Raster工具,选择需要处理的栅格数据,添加文件导出路径,将No...

    1.选择需要下载的影像 ,点击下载

    2.打开arcmap,在Data Management Tools --> Raster-->Raster Processing-->Composite Bands,选择单波段数据进行合成。

    合成结果如下,选择RGB为432真彩色显示。 

     3.去黑边。在工具箱中Data Management Tools → Raster →  Raster Dataset →Copy Raster工具,选择需要处理的栅格数据,添加文件导出路径,将Nodata值设为0,导出。

     上图为去黑边结果。

    可以更改投影后选择导出成tif格式。

     

     

    展开全文
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