哨兵2 L2 影像预处理
时间: 2025-04-19 08:58:52 浏览: 46
### Sentinel-2 L2A产品已经过大气校正,提供了表面反射率数据。这些数据可以从Copernicus Open Access Hub或其他官方渠道下载[^1]。
#### 预处理步骤
##### 波段组合
L2A级影像包含了多个波段,通常会根据具体应用需求选择特定波段进行分析。例如RGB合成可以使用B4 (红), B3 (绿), 和 B2 (蓝)三个可见光波段来创建真彩色图像:
```python
import rasterio as rio
from matplotlib import pyplot as plt
with rio.open('S2_L2A_B4.tif') as red, \
rio.open('S2_L2A_B3.tif') as green, \
rio.open('S2_L2A_B2.tif') as blue:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
rgb = np.stack([red.read(1), green.read(1), blue.read(1)], axis=-1)
ax.imshow(rgb / 10_000)
plt.show()
```
##### 几何精纠正
虽然L2A产品本身已具备较高的几何精度,但在某些情况下仍需进一步执行地理配准操作以提高准确性。这可以通过GDAL库中的`gdal.Warp()`函数实现自动重投影和裁剪功能:
```python
from osgeo import gdal
input_file = 'path_to_S2_L2A_image'
output_file = 'reprojected_S2_L2A_image'
warp_options = gdal.WarpOptions(dstSRS='EPSG:4326', format="GTiff", cutlineDSName='aoi.shp')
ds = gdal.Warp(output_file, input_file, options=warp_options)
del ds
```
##### 去云处理
为了去除云层干扰影响,可利用Sen2Cor工具包内建的Fmask算法识别并标记出云区,在后续数据分析过程中忽略被遮挡区域的数据点.
##### 辐射定标与标准化
尽管L2A级别数据已经是经过辐射定标的表面反射率值,但对于跨时间序列比较而言,可能还需要考虑太阳角度等因素的影响来进行额外的标准规范化处理.
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