Sentinel-1 GRD数据预处理转成envi格式
时间: 2025-06-18 13:32:07 浏览: 15
### 预处理流程
对于 Sentinel-1 GRD 数据的预处理以及将其转换为 ENVI 格式的操作,通常涉及以下几个方面:
#### 1. 数据下载与解压
首先需要获取 Sentinel-1 的 GRD 数据集。这些数据可以从 Copernicus Open Access Hub 或其他官方渠道下载[^2]。下载完成后,需对压缩包进行解压。
#### 2. 地形校正 (Orthorectification)
为了消除地形引起的几何畸变,可以利用地理信息系统工具(如 SNAP 或 QGIS)或者 Google Earth Engine 进行地形校正。具体方法如下:
- 使用 SNAP 工具箱加载 GRD 文件。
- 应用地形校正模块,选择合适的 DEM 数据源完成校正过程[^3]。
#### 3. 斑点噪声抑制 (Speckle Filtering)
由于 SAR 图像固有的相干斑效应,在实际应用前应实施去噪措施。推荐采用 Lee-Sigma 滤波器来减少随机干扰的影响:
```python
import ee
ee.Initialize()
def apply_lee_filter(image):
"""Apply the lee sigma filter to reduce speckles."""
size = image.select(0).projection().nominalScale()
kernel = ee.Kernel.circle(radius=3, units='pixels')
mean = image.reduceNeighborhood(reducer=ee.Reducer.mean(), kernel=kernel)
variance = image.reduceNeighborhood(reducer=ee.Reducer.variance(), kernel=kernel)
coefficient_of_variation = variance.sqrt().divide(mean.abs())
filtered_image = image.where(coefficient_of_variation.gt(ee.Number(0.5)), mean)
return filtered_image.copyProperties(source=image, properties=image.propertyNames())
# Example usage with a sentinel-1 collection.
s1_collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD') \
.filterDate('2023-01-01', '2023-01-31')
filtered_s1 = s1_collection.map(apply_lee_filter)
```
#### 4. 转换至目标格式
最后一步就是把经过上述步骤处理后的影像转存成 ENVI 支持的形式。这可以通过 GDAL 命令实现:
```bash
gdal_translate -of ENVI input_grd_file.vrt output_envi_format.bsq
```
这里 `input_grd_file.vrt` 是指代已经过前期准备阶段生成的一个虚拟栅格文件;而最终产物则命名为 `output_envi_format.bsq` 并存储于本地磁盘上[^1]。
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