哨兵(Sentinel)卫星数据
时间: 2025-03-24 14:20:39 浏览: 26
### Sentinel 卫星数据下载、处理与格式转换
#### 数据下载
Sentinel 卫星数据可以通过多种渠道获取,其中最常用的方式是从 Copernicus Open Access Hub 或 Google Earth Engine (GEE) 平台下载。对于 Sentinel-2 数据而言,其原始数据通常以 `.SAFE` 格式存储,包含了多个波段的图像以及元数据文件[^2]。
为了提高定位精度,在某些情况下可以执行轨道校正操作。这一步涉及修改 XML 文件中的卫星状态数据,从而提升地理坐标的准确性。然而需要注意的是,轨道校正所需的文件可能延迟两周发布,并且需要网络连接支持;如果担心无法及时获得更新文件,则可以在工具设置中启用“Do not fail if new orbit file is not found”选项以防止流程中断[^1]。
#### 数据处理
一旦完成数据下载之后,用户可以根据具体需求对这些遥感影像进行预处理工作,比如大气校正、辐射定标等步骤。特别是针对洪水监测应用场景来说,利用 Sentinel-1 的 SAR 数据能够穿透云层覆盖区域实现全天候观测效果。通过编写 JavaScript 脚本代码调用 GEE API 接口访问历史存档资料并提取感兴趣范围内的回波强度特征值用于后续分析建模任务当中[^3]。
#### 格式转换
最终输出结果形式多样,取决于项目实际用途考虑因素不同而有所差异。例如从 Sentinel-2 提取出来的表面反射率产品可能会被保存成 GeoTIFF (.tif),或者经过进一步压缩封装成为 ERDAS Imagine Image (.img) 文件以便于长期归档管理之便;另外还有一种较少见但同样有效的选择就是采用自定义二进制序列化方案即所谓的 RSD 格式来表达多维数组结构信息便于快速加载渲染显示界面交互体验优化等方面发挥重要作用。
```python
from osgeo import gdal
def convert_to_tif(input_file, output_file):
dataset = gdal.Open(input_file)
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
driver.CreateCopy(output_file, dataset, strict=0)
convert_to_tif("input.img", "output.tif")
```
上述 Python 示例展示了如何借助 GDAL 库将 IMG 格式的栅格数据转码至 TIFF 格式的过程。
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