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Sentinel-5P数据介绍与预处理: 热度 1 xydf1992 2020-6-9 09:52; Sentinel-5P是欧空局于2017年10月13日发射的一颗全球大气污染监测卫星。卫星搭载了对流层观测仪（Tropospheric Monitoring Instrument，TROPOMI），可以有效的观测全球各地大气中痕量气体组分，包括NO2、O3、SO2、 HCHO、CH4和CO等重要的与人类活动密切相关的指标，加强了对气溶胶和云的观测。 01 TROPOMI数据介绍 — TROPOMI是目前世界上技术最先进、空间分辨率最高的大气监测光谱仪。成像幅宽达2600km，每日覆盖全球各地，成像分辨率达7km×3.5km。ESA提供了L1B和L2两种级别的数据下载。L1B数据介绍如表1所示，L2如表2所示。表1.L1B数据产品介绍和对应的用户文档 File type Spectrometer Spectral range Comment User Documentation L1B_RA_BD1 UV 270 - 300 Radiance product band 1 L1B_RA_BD2 300 - 320 Radiance product band 2 L1B_RA_BD3 UVIS （紫外 - 可见光过渡区域） 320 - 405 Radiance product band 3 ATBD L1B_RA_BD4 405 - 500 Radiance product band 4 L1B_RA_BD5 NIR 675 - 725 Radiance product band 5 L1B_RA_BD6 725 - 775 Radiance product band 6 PRF L1B_RA_BD7 SWIR 2305-2345 Radiance product band 7 L1B_RA_BD8 2345-2385 Radiance product band 8 IR_UVN UVN 270-775 Irradiance product UVN module Other IR_SIR SWIR 2305-2385 Irradiance product SWIR module documents · IODS (Input Output Data Specification):description of the products that are the result from the Level 0 to Level 1bprocessing 介绍了 L0 到 L1B 数据的处理过程 · ATBD (Algorithm Theoretical Basis Document): high leveldescription of the algorithms used in the Level-0 to 1b data processing 介绍了 L0 到 L1B 数据处理算法原理 · PRF (Product Readme File): description of changesbetween different product versions and overall quality information (available afew months after launch) 介绍了不同版本数据间的差别和总体的质量信息。表2.L2数据产品介绍和数据文档 Product type Parameter User Documents L2__O3____ Ozone (O 3 ) total column 总柱含量 PRF-O3-NRTI , PRF-03-OFFL , PUM-O3 , ATBD-O3 , IODD-UPAS L2__O3_TCL Ozone (O 3 ) tropospheric column 对流层柱含量 PRF-03-T , PUM-O3_T , ATBD-O3_T , IODD-UPAS L2__O3__PR Ozone (O 3 ) profile 总剖面数据 PUM-PR , ATBD-O3_PR , IODD-NL L2__O3_TPR Ozone (O 3 ) tropospheric profile 对流层剖面数据 PUM-PR , ATBD-O3_PR , IODD-NL L2__NO2___ Nitrogen Dioxide (NO 2 ), total and tropospheric columns 总柱和对流层柱含量 PRF-NO2 , PUM-NO2 , ATBD-NO2 , IODD-NL L2__SO2___ Sulfur Dioxide (SO 2 ) total column 总柱含量 PRF-SO2 , PUM-SO2 , ATBD-SO2 , IODD-UPAS L2__CO____ Carbon Monoxide (CO) total column 总柱含量 PRF-CO , PUM-CO , ATBD-CO , IODD-NL L2__CH4___ Methane (CH 4 ) total column 总柱含量 PRF-CH4 , PUM-CH4 , ATBD-CH4 , IODD-NL L2__HCHO__ Formaldehyde (HCHO) total column 总柱含量 PRF-HCHO , PUM-HCHO , ATBD-HCHO , IODD-UPAS L2__CLOUD_ Cloud fraction, albedo, top pressure 云量、反照率、云顶大气压 PRF-CL , PUM-CL , ATBD-CL , IODD-UPAS L2__AER_AI UV Aerosol Index 紫外区域气溶胶指数 PRF-AI , PUM-AI , ATBD-AI , IODD-NL L2__AER_LH Aerosol Layer Height (mid-level pressure) 气溶胶层高度（中等气压） PRF-LH , PUM-LH , ATBD-LH , IODD-NL UV product 1 Surface Irradiance/erythemal dose - L2__NP_BDx, x=3, 6, 7 2 Suomi-NPP VIIRS Clouds 云产品辅助数据 PRF-NPP , PUM-NPP , ATBD-NPP · PUM (Product User Information): information on the technicalcharacteristics of the S5P/TROPOMI Level 2 products 介绍了 L2 数据产品的技术特征 · ATBD (Algorithm Theoretical Basis Document): detailedinformation on the retrieval algorithms 理论算法说明文档 · IODD (Input Output Data definition): description of the inputand output data of the S5P/TROPOMI Level 2 processing 介绍了 L2 数据产品输入和输出数据情况及处理过程 · PRF (Product Readme File): description of changesbetween different product versions and overall quality information (availablefew months after launch) 介绍了不同版本数据间的差别和总体的质量信息。 L2数据产品又分为了三种数据流：近实时数据流（ near-real-time, NRTI ），卫星成像3小时后即可获取，数据可能不完整或存在质量缺陷；离线数据流（ Offline , OFFL ），一般成像后几天即可获得；再次处理数据流（ Reprocessing, RPRO ），有些数据可能经过了多次处理，获得的最新的质量最佳的版本。一般情况下，长期的时序变化研究不可以混用不同级别的数据流，推荐使用最新的RPRO数据以保证数据质量。 02 数据下载 — Sentinel-5P数据公开下载，直接从以下网址检索影像并下载，无需注册和翻墙，直接使用ESA提供的访客帐号即可。 Sentinel-5P数据公开下载，直接从以下网址检索影像并下载，无需注册和翻墙，直接使用ESA提供的访客帐号即可。帐号密码均为：s5pguest https://s5phub.copernicus.eu/dhus/#/home 打开S5P下载地址并登陆访客帐号，如下图所示进行操作： 1切换矩形选框定位 2绘制研究区范围，确定影像下载位置 3选择搜索方式，这里是Sensing Date，也就是成像日期，根据成像日期筛选影像 4开始时间，从这个时间点开始的影像会加入选择 5结束时间，选择这个时间点之前的影像 6选择影像产品类型，具体影像产品类型说明请参见前面的表1，表2 7处理级别，可选，指定了6，7也就确定了 8数据流，如果是实时动态监测，选择NRTI实时动态数据流，一般研究选OFFL，处理好的质量可靠的影像，RPRO数量较少 9开始查询，搜索影像接下来就可以查看搜索结果，如下图所示： 1数据下载链接，可以直接复制链接在IDM里面下载（哨兵数据下载推荐使用IDM下载器） 2查看影像详细信息，在这里可以查看影像的具体覆盖范围、成像时间等详细情况 3影像下载按钮，点击这个可以直接下载点击上图按钮2后，详细信息情况如下： 03 数据处理 — 在这里提供两种处理和可视化S5P数据的方法：NASA Panoply软件包和R语言S5Processor程序包。 Panoply是NASA开发的一款基于JAVA的netCDF/HDF/GRIB数据查看器。下载地址： https://www.giss.nasa.gov/tools/panoply/ 运行需要JAVA环境，安装好JAVA环境后，解压程序包，双击Panoply.exe即可运行。加载影像后，选择里面的数据产品进行可视化：对qa_value进行可视化： Panoply用于查看S5P数据非常方便，但是不能用来转换格式，无法将S5P数据输出到GIS软件中。为了把S5P的NC数据转为TIFF数据，我试了好多种方法，终于在GITHUB上面发现了一个R包：S5Processor https://github.com/MBalthasar/S5Processor 我主要是想对S5P数据进行格式转换，转换为TIFF格式后便于在GIS中进行分析。代码实例如下： devtools::install_github(MBalthasar/S5Processor) library(S5Processor) library(ncdf4) library(ggplot2) library(dismo) library(maptools) library(raster) library(geosphere) library(rgdal) library(rgeos) library(sp) BeijingNO2-S5P_process(input=S5P_OFFL_L2__NO2____20200118T035729_20200118T053859_11730_01_010302_20200121T230957.nc,product=39) writeRaster(BeijingNO2,BeijingNO2,format='GTiff',overwrite=TRUE) 转换后的数据就可以在ArcGIS中打开了，坐标系识别正常。参考文献：李旭文,张悦,姜晟,王甜甜,纪轩禹,茅晶晶,丁铭.“哨兵-5P”卫星TROPOMI传感器在江苏省域大气污染监测中的初步应用 .环境监控与预警,2019,11(02):10-16. http://www.tropomi.eu/data-products/level-2-products https://sentinel.esa.int/web/sentinel/technical-guides/sentinel-5p/products-algorithms https://github.com/MBalthasar/S5Processor; 个人分类: 遥感|12950 次阅读|2 个评论

【Python】批量下载Sentinel-2卫星数据: JialeJiang 2019-12-31 14:38; 简介：本文介绍了一种基于Python批量下载Sentinel-2卫星数据的方法。通过该方法，用户可自定义感兴趣研究区（ROI）、限定时间范围、选择产品类别、进行云量筛选，实现自动化批量下载Sentinel-2卫星数据。 Requirements: Python and Jupyter Python packages: sentinelsat , collections Copernicus Open Access Hub Account Useful link: Python Extension Packages for Windows Installation: pipinstallsentinelsat Usage: Step 1. Set up fromsentinelsat.sentinelimportSentinelAPI,read_geojson,geojson_to_wkt fromcollectionsimportOrderedDict #ConnecttotheAPI(edityouruser_nameandpassword) api=SentinelAPI('USER_NAME','PASSWORD','https://scihub.copernicus.eu/dhus') #Searchbypolygon,time,producttypeandcloudcover roi='POLYGON((DEFINEROI))'#defineyourROIfromhttp://geojson.io/#map=2/20.0/0.0 start_date='YYYYMMDD' end_date='YYYYMMDD' product_type='S2MSI2A'#checkproducttype:https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home cloud_cover= #percentage Define ROI 点击进入 http://geojson.io/#map=2/20.0/0.0 ，自定义ROI，获取相应坐标信息。 Step 2. Search and check results products=api.query(area=roi,date=(start_date,end_date), producttype=product_type,cloudcoverpercentage=cloud_cover) downfiles=OrderedDict() foriinproducts: product=products filename=product print(filename) Step 3. Data download #Downloadallresultsfromthesearch successfile=api.download_all(products) Example: Reference : https://github.com/sentinelsat/sentinelsat; 个人分类: 经验分享|7407 次阅读|0 个评论

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