哨兵一号影像预处理python
时间: 2025-04-19 19:13:41 浏览: 52
### Sentinel-1 影像预处理方法
对于 Sentinel-1 数据而言,其预处理涉及多个步骤来确保数据适合进一步分析。这些步骤通常包括读取原始文件、校正几何失真、辐射定标以及去除噪声等操作。
#### 使用 `sentinelhub-py` 库获取并下载图像
为了简化从 Copernicus Open Access Hub 下载过程,可以利用第三方库如 sentinelhub-py 来实现自动化脚本编写:
```python
from sentinelhub import (
SHConfig,
BBox,
CRS,
DataCollection,
bbox_to_dimensions,
SentinelHubRequest,
)
config = SHConfig()
bbox = BBox(bbox=[...], crs=CRS.WGS84) # 定义感兴趣区域边界框坐标
size = bbox_to_dimensions(bbox, resolution=10) # 设置分辨率
request = SentinelHubRequest(
data_folder=".",
evalscript="""
//VERSION=3
function setup() {
return {
input: ["B02", "dataMask"],
output: { bands: 1 }
};
}
function evaluatePixel(sample) {
return [sample.B02];
}
""",
input_data=[
SentinelHubRequest.input_data(
data_collection=DataCollection.SENTINEL2_L1C,
time_interval=("2021-06-01", "2021-07-01"),
)
],
responses=[SentinelHubRequest.output_response("default", MimeType.TIFF)],
bbox=bbox,
size=size,
config=config,
)
response = request.get_data()
```
上述代码片段展示了如何配置请求参数并通过 API 接口获得指定时间段内的卫星影像[^1]。
#### 利用 SNAP 工具箱进行本地处理
除了在线服务外,欧洲空间局推荐使用专门开发的工具——SNAP (Sentinel Application Platform),它提供了图形界面和命令行两种方式支持多种类型的遥感数据分析任务。通过安装相应的插件模块,能够方便地完成诸如热噪声移除、地形校正等一系列复杂运算。
#### 预处理流程概述
一般情况下,完整的预处理链路可能包含以下几个方面的工作:
- **去噪**:采用 Lee 或者 Gamma MAP 方法减少斑点效应;
- **地理编码转换**:将斜距投影映射到地面参照系下;
- **大气校正**:补偿由于空气分子散射等因素引起的影响;
值得注意的是,在实际应用过程中还需要考虑具体应用场景的需求差异调整相应算法设置以达到最佳效果。
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