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哨兵系列卫星

哨兵系列卫星
哨兵卫星系列介绍

详细信息

简介

哨兵系列卫星是哥白尼计划的一部分,该计划是欧盟的一个地球观测计划。要了解哨兵卫星,我们需要先了解哥白尼计划。

#哥白尼计划

几十年来,欧洲各国在地球观测领域做了大量研发工作,但具有重复性与缺乏服务连续性。1998 年,欧洲成立了全球环境安全监测GMES用于统筹各国的地球观测系统。2012 年 ,在欧盟直接参与融资和发展后,该系统后来更名为哥白尼

哥白尼计划由三部分组成:

空间部分(哨兵系列太空任务与其他太空机构任务);

测量部分(提供海洋、大陆表面和大气信息的陆基和机载数据收集网络);

数据管理与全球共享部分;

#哨兵卫星年表

卫星名 发射时间(年月日) 终止时间 卫星定位
Sentinel-1A 2014.4.3 在运行,预期寿命7年 雷达
Sentinel-1B 2016.4.25 在运行,预期寿命7年 雷达
Sentinel-2A 2015.6.23 在运行,预期寿命7年 高分辨率光学
Sentinel-2B 2017.3.7 在运行,预期寿命7年 高分辨率光学
Sentinel-3A 2016.2.16 在运行,预期寿命7年 包含雷达、光学成像光谱仪、定位等7类传感器
Sentinel-3B 2018.4.25 在运行,预期寿命7年 包含雷达、光学成像光谱仪、定位等7类传感器
Sentinel-4 预计2023年发射 预期寿命8.5年 气象
Sentinel-5P 2017.10.13 在运行,预期寿命7年 大气污染观测
Sentinel-5 预计2021-2022年发射 预期寿命7.5年 大气监测
Sentinel-6A 2020.11.21 在运行,预期寿命5.5年 全球海洋地形观测
Sentinel-6B 预计2025年12月发射 预期寿命5.5年 全球海洋地形观测
Sentinel-7 暂无时间安排 暂无 人为二氧化碳排放监测
Sentinel-8 暂无时间安排 暂无 高时空地表温度监测
Sentinel-9 暂无时间安排 暂无 极地冰雪地形高度计
Sentinel-10 暂无时间安排 暂无 环境高光谱成像
Sentinel-11 暂无时间安排 暂无 极地成像微波辐射计
Sentinel-12 暂无时间安排 暂无 欧洲雷达观测系统-L波段SAR

#哨兵一号

#简介

Sentinel-1 任务包括由两颗极轨卫星Sentinel-1A与Sentinel-1B组成星座,昼夜运行,执行 C 波段合成孔径雷达成像。可供用户使用的 Level-0、Level-1 和 Level-2 数据产品。

#传感器

SENTINEL-1 携带一台 C-SAR传感器,工作在 5.405 GHz 的中心频率。它包括一个右视有源相控阵天线,支持快速的仰角和方位角扫描。C-SAR传感器在双极化(HH + HV,VV + VH)通过一个发射链(可切换到H或V)和两个平行的支撑件来实现操作接收对H和V偏振链。双极化数据可用于土地覆盖分类和海冰应用。

Sentinel-1拥有四种采集模式:

  • 带状图 (Stripmap,SM)
  • 干涉宽幅 (Interferometric Wide swath,IW)
  • 超宽幅 (Extra-Wide swath,EW)
  • 波浪模式 (Wave mode,WV)。

#带状图(SM)模式:

该模式窄幅宽度为80 公里,提供 5 m x 5 m 分辨率影像。Sentinel-1通过改变光束入射角和仰角光束宽度,用户可以选择六个成像条带之一。

#干涉宽幅(IW)模式:

该模式是Sentinel-1在陆地上的默认采集模式,窄幅宽度为250 公里,提供 5 m x 20 m 分辨率影像。

Sentinel-1在该模式下,使用 TOPSAR 技术。除了像 SCANSAR 在范围内控制波束外,还可以在每个脉冲串的方位方向上从后到前电子控制波束,避免扇形并产生更高质量的图像。多普勒频谱(在方位域中)和波数频谱(在仰角域中)的充分重叠确保了干涉测量。

#超宽幅(EW)模式

该模式主要用于海上和极地区域运营服务,满足覆盖面广,短重访时间要求。

EW 模式的工作方式类似于 IW 模式,采用 TOPSAR 技术,使用五个子带而不是三个,导致分辨率较低(20 m x 40 m)。EW 模式和 IW 模式类似,同样可用于干涉测量。

#波浪(WV)模式

SENTINEL-1的WV模式与全球海浪模型相结合,用以确定海洋上波浪的方向、波长和高度。

波模式由 20 公里 x 20 公里的条带图像组成,传感器两个不同的入射角上交替采集。每 100 公里采集一次波图像,同一入射角的影像相隔 200 公里。

#产品介绍

目前欧空局官网上提供4种产品数据下载,分别是原始数据RAW、SLC、GRD和OCN。

生成一级数据产品所涉及的处理步骤包括预处理、多普勒质心估计、单视复聚焦、生成 SLC 产品、生成GRD 产品、影像后处理和用于组装多个子的模式特定处理。具体的生成过程如下所示:

1 级数据可以处理成单视复数 (SLC) 和/或地面范围检测 (GRD) 产品。

SLC 产品保留了相位信息并以自然像素间距进行处理。

GRD 产品包含检测到的幅度并进行多视以减少散斑的影响。

OCN是针对Wave Mode推出的2级产品。

#数据下载

仅限目前我知道的,一共有四种方法可以下载:

  • 欧空局官网 (https://scihub.copernicus.eu/)
  • 地理空间数据云 (http://www.gscloud.cn/)
  • Google Earth Engine (https://code.earthengine.google.com/)
  • PIE Engine (https://engine.piesat.cn/engine/home)

我这里比较推荐大家使用地理空间数据云进行下载,主要是两个原因:数据更新及时;国内下载速度快

地理空间数据云操作比较简单,不再做介绍。这里介绍官网的下载教程:

进入欧空局官网(https://scihub.copernicus.eu/):

点击进入Open Hub,如果有账号直接登录,没有账号点击Sign up:

按要求填写个人资料,完成后点击Register:

之后会弹出一个窗口,需要去自己的邮箱激活账号,进入自己的邮箱中跳转激活链接即可:

账号激活后,登录主页面,鼠标左键勾选待下载区域影像:

点击数据栏,进行数据筛选:

在数据筛选栏,选择时间(两个时间sensing period和ingestion period,个人理解是采样时间和入库时间,未查到相关资料,一般来说选sensing period就行了)、极化方式、卫星、产品类型等:

点击搜素按钮,会弹出相应影像,点击下载即可:

#哨兵二号

Sentinel-2 任务由两颗极轨卫星Sentinel-2A(2015年6月23日发射)和Sentinel-2B( 2017年3月7日发射)组成,分布在同一太阳同步轨道上,彼此成 180° 相位,幅宽为290 公里。

#波段介绍

每颗 Sentinel-2 卫星都携带一个多光谱仪器 (MSI),在可见光、近红外和短波红外光谱范围中共有 13 个波段。

波段 中央波长 (µm) 空间分辨率 (m)
波段 1 -沿海气溶胶 0.443 60
波段2 – 蓝 0.490 10
波段3 – 绿 0.560 10
波段4 – 红 0.665 10
波段5 – 植被红边 0.705 20
波段6 -植被红边 0.740 20
波段7 -植被红边 0.783 20
波段8 – 近红外 0.842 10
波段8A -植被红边 0.865 20
波段9 – 水蒸气 0.945 60
波段10 – 短波红外线-卷云 1.375 60
波段11 -短波红外线 1.610 20
波段12 -短波红外线 2.190 20

哨兵二号波段光谱相应函数

#波段组合

我们通过使用波段组合来更好地解释图像中的要素特征,其目的是以创造性的方式重新安排可用的波段。

通过使用波段组合,我们可以从图像中提取特定的信息。例如,某些波段组合可以突出图像中的地质、农业或植被特征。如果您想亲自查看 Sentinel 波段组合,那么可以查看 Sentinel Playground,它能够显示更多的波段组合情况。

#自然色 (B4, B3, B2)

 

自然色波段组合以红色 (B4)、绿色 (B3) 和蓝色 (B2) 三种方式来呈现,其目的是以我们眼睛看待世界的方式来显示图像,正如我们所看到的,健康的植被是绿色的,城市通常以白色和灰色来表示,而水是深蓝色的,不过这取决于它的清洁程度。

自然色带组合使用红色(B4)、绿色(B3)和蓝色(B2)波段。其目的是以我们的眼睛看世界的方式显示图像。正如我们所看到的,健康的植被是绿色的,城市通常以白色和灰色来表示。水是深蓝色的,不过这取决于它的清洁程度。

#彩色红外线 (B8, B4, B3)

 

彩色红外波段组合旨在强调健康和不健康的植被情况。通常使用近红外 (B8) 波段,尤其是它特别擅长反射叶绿素的特点。这就是为什么在彩色红外图像中,较密集的植被是红色的,而城市地区是白色的。

#短波红外线 (B12, B8A, B4)

 

短波红外波段组合使用 SWIR (B12)、NIR (B8A) 和红色 (B4)三种波段。该合成图显示了各种绿色深浅的植被情况。一般来说,较深的绿色表示植被较密集,棕色表示的是裸露的土壤和建筑区域。

#农业 (B11, B8, B2)

 

农业波段组合使用 SWIR-1 (B11)、近红外 (B8) 和蓝色 (B2)三种波段。它主要用于监测作物的健康状况,它使用短波和近红外线,这两个波段都特别擅长突出显示深绿色的茂密植被区域。

#地质波段 (B12, B11, B2)

 

地质波段组合是寻找地质特征的巧妙应用,包括断层、岩性和地质构造。地质学家往往会通过 SWIR-2 (B12)、SWIR-1 (B11) 和蓝色 (B2) 波段的特征来处理,不过他们往往更倾向于使用 Sentinel 波段组合进行分析。

#水深测量 (B4, B3, B1)

 

顾名思义,水深测量波段组合有利于海岸的研究。水深测量波段组合使用的是红色 (B4)、绿色 (B3) 和海岸带 (B1),同样,沿海大气气溶胶波段的使用有利于估算水中的悬浮沉积物状况。

#植被指数 (B8-B4)/(B8+B4)

 

近红外表示植被强烈反射,红光表示植被吸收情况。植被指数有利于量化植被的数量。归一化植被指数的公式为(B8-B4)/(B8+B4)。高值表示茂密的树冠,低值或负值表示城市和水景。

由于近红外(植被强烈反射)和红光(植被吸收)的特点,植被指数有利于量化植被数量。归一化差值植被指数的公式为 (B8-B4)/(B8+B4),其中高值表示树冠致密的情况,低值或负值表示城市和水景区域。

#水分指数 (B8A-B11)/(B8A+B11)

 

水分指数是寻找植物水分压力的理想选择方式。它使用短波和近红外来生成水分含量指数,一般来说,较潮湿的植被具有较高的值,而较低的水分指数值表明植物因水分不足而受到的压力值。

#产品介绍

目前Sentinel-2主要提供两种产品数据:L1C和L2A。

L1C:该产品经正射校正和亚像元级几何精校正,为天顶表观反射率数据,每张影像为100 公里 x 100 公里,大小约为 500 MB。

L2A:该产品是利用欧空局官方提供的 Sen2cor工具,对 L1C 进行大气校正得到地表反射率数据产品。从2016年10月起提供全欧洲的数据,从2017年1月起提供全球的数据。

#数据下载

#数据下载方式

根据笔者查到的资料,目前能下载Sentinel-2影像的网站有5个,分别为:

网站 网址 备注
欧空局官网 https://scihub.copernicus.eu 官网
地理空间数据云 http://www.gscloud.cn 延后一周更新
Google Earth Engine https://earthengine.google.com 最靠谱的云计算平台,数据及时并全面
PIE Engine https://engine.piesat.cn/engine/home 缺失2017年前的数据
Microsoft Planetary Computer https://planetarycomputer.microsoft.com 只有L2A级别数据

#官网下载方式

我们采用官网的方式进行数据下载:

参考哨兵1号卫星数据下载方式,注册账号后进入主页面,并勾选研究区,选择时间:

哨兵二号共有4个参数选择,分别是选择卫星、产品类别、相对轨道、云覆盖率,一般来说只选择产品级别和云覆率。需要注意,云覆盖率的选择方式为中括号加条件,比如[0 TO 10]代表只选择云覆盖率在0-10%的影像:

筛选完成后即可点击下载:

如果你是下载数年前的影像,有可能该影像已被下架,你需要提交申请,大概一天后即可下载。比如我要下载2019年北京地区的Sentinel-2 L2A数据,

这时显示的是数据已下架,你需要加入购物车,再点击下载会弹出该数据会进行重新上架,最迟一周,最短1天该数据即可下载。

#GEE下载数据

官网的数据下载方式还得在本地做波段合成、裁剪和镶嵌,甚至还会遇到数据已下架的情况。因此笔者一般不喜欢官网下载。

如果你只是想下载某地区的哨兵数据,不做研究,可以考虑直接GEE下载,方便快捷。我这里列一个简单的数据下载脚本,仅供参考:

//研究区可视化
Map.addLayer(roi)
Map.centerObject(roi,9)

//时间
var startDate = ee.Date('2021-5-27'); 
var endDate = ee.Date('2021-8-31');  

var collection = SENTINEL
                  .filterDate(startDate, endDate)//时间过滤
                  .filterBounds(roi)//位置过滤
                  .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE',10))//云量过滤,
                  .sort('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE')//云量排序
                  .first()                  ;//选择云量最小的影像
//裁剪研究区
var image=collection.clip(roi);
//选择导出的波段
image=image.select([ "B2", "B3", "B4", "B8"]);
//加载假彩色影像
Map.addLayer(image, imageVisParam, "image-假彩色");
//加载真彩色影像
Map.addLayer(image, imageVisParam2, "image-真彩色");
//导出
Export.image.toDrive({
  image: image,
  description: 'ROI',
  scale: 10,
  region: roi,
  maxPixels:1e13
});

完整代码的可运行链接:

https://code.earthengine.google.com/2af1e4b4d6ce7eeb6a2e029c29266748

#哨兵三号

截至 2021 年12月,Sentinel-3由2颗卫星组成:Sentinel-3A和Sentinel-3B。欧空局计划将分别在 2024 年和 2028 年发射Sentinel-3C 和 Sentinel-3D卫星,以确保 Sentinel-3 任务的连续性。Sentinel-3 也是目前搭载传感器最多的一颗卫星,共计7类传感器。

#传感器

这里分别对Sentinel-3的七种传感器进行介绍:

  • 海陆表面温度辐射计(SLSTR):用来确定全球海面温度。它在九个光谱通道和两个额外的波段进行测量,以优化火灾监测。前六个光谱带涵盖可见光、近红外光谱以及短波红外;VNIR 适用于频段 1 至 3,SWIR 适用于频段 4 至 6。这 6 个频段的空间分辨率为 500 m,频段 7 至 9 以及另外两个频段的空间分辨率为1 公里。

  • 海洋和陆地色彩仪器(OLCI):一种中等分辨率的成像光谱仪,它使用五个摄像头来提供广阔的视野。OLCI 有 21 个光谱带,波长范围从光学到近红外。波段的宽度从 400 nm到 1020 nm不等,可用于测量水蒸气吸收、气溶胶水平和叶绿素吸收。SLSTR 和 OLCI 是具有重叠路径的光学仪器,允许新的组合应用。由于气候变化因素,内陆沿海地区已成为越来越受关注的地区,从 2002 年到 2012 年,中分辨率成像光谱仪 (MERIS) 提供了用于分析的高质量观测。OLCI 对 MERIS 进行了改进,因为它增加了六个光谱带、更高的信噪比 (SNR)、减少了太阳眩光、最大 300 m 的空间分辨率以及增加的地面覆盖范围,这是目前太空中唯一能够检测蓝藻的传感器。

  • 合成孔径雷达高度计(SRAL):地形仪器,可在海冰、冰盖、河流和湖泊上提供准确的地形测量。它使用双频Ku和C 波段,并由大气校正的微波辐射计(MWR) 和轨道定位的 DORIS 接收器支持。

  • 卫星综合多普勒轨道图和无线电定位(DORIS) :一种用于轨道定位的接收器。

  • 微波辐射计(MWR):测量水蒸气、云中的水含量以及地球发出的热辐射。MWR 传感器的辐射精度为 3.0 K。

  • 激光回射器(LRR):用于使用激光测距系统准确定位在轨卫星。当与 SRAL、DORIS、MWR 结合使用时,它们将获得海洋和内陆水域的详细地形测量结果。

  • 全球导航卫星系统(GNSS):提供精确的轨道确定并可以同时跟踪多颗卫星。

#产品类型介绍

SLSTR

Level-1经过质量控制、正射定位(纬度和经度坐标、高度)、地标和初步像素分类(例如土地/水/云掩码)。

Level-2 是从Level-1 产品中提供的测量数据得出地球物理量,专门用于海洋和陆地应用领域。

**OLCI **:

Level-1包括大气顶 (TOA) 辐射测量、辐射校正、校准和光谱表征。

Level-2 是从Level-1 产品中提供的测量数据得出地球物理量。

**Synergy **:

SYN Level-1处理 OLCI 和 SLSTR 辐射度和亮度温度,其关联的注释进行相同计算。同时也计算 OLCI 参考通道与所有其他 OLCI 和 SLSTR 通道之间的对应网格。 SYN Level-2处理来自 OLCI 和 SLSTR 仪器的信息,为地表分析提供改进的数据。

Altimetry :

Level-1 是 Level-0 数据进行仪器校正后的数据。 Level-2 是Level-1 数据进行地球物理校正后的数据 。

#数据下载方式

根据笔者查到的资料,目前能下载全部Sentinel-3影像的网站只有欧空局官网(https://scihub.copernicus.eu),GEE只能下载OLCI EFR影像,因此采用官网的下载方式:

参考哨兵1号卫星数据下载方式,注册账号后进入主页面,并勾选研究区,选择时间:

选择相应的哨兵三号的产品数据(由于产品类型选项与传感器、级别数据互不相干,只建议在产品类型或者相应传感器里面勾选条件):

选择适合的数据,进行数据下载:

#哨兵四号

哨兵四号暂未发射,该卫星的主要目标是监测欧洲上空的空气质量和气溶胶, 以高空间分辨率和快速重访时间支持哥白尼大气监测服务 (CAMS)。该卫星将由欧盟、欧洲航天局 (ESA) 与欧洲环境署 (EEA) 共同运营。

#哨兵五号

该卫星暂未发射,预计2021-2022年发射。Sentinel-5 将专注于空气质量和成分-气候相互作用,主要数据产品为 O3、NO 2、SO2、HCHO 和气溶胶。此外,Sentinel-5 还将提供 CO、CH4 和平流层 O3 的质量参数,每天覆盖全球气候、空气质量、臭氧、地表紫外线影像。

#哨兵5p

哨兵5p于2017 年 10 月 13 日从俄罗斯普列谢茨克航天发射场成功发射,拥有一颗携带对流层监测仪器 (TROPOMI) 传感器,主要目标是执行具有高时空分辨率的大气测量,用于空气质量、臭氧和紫外线辐射以及气候监测和预测。

#传感器

Tropomi(TROPO spheric Monitoring Instrument,对流层监测仪)可感应紫外(UV)、可见光(VIS)、近(NIR)和短波红外(SWIR),以监测在大气中的臭氧、甲烷、甲醛、气溶胶、一氧化碳、NO2 和SO2 。

Tropomi 每秒进行一次测量,覆盖约 2600 公里宽和 7 公里长的区域,分辨率为 7 x 7 公里。该传感器使用光栅光谱仪分离成不同的波长,然后再用四个不同的检测器对各自的光谱带进行测量。UV光谱仪的光谱范围为270-320 nm,可见光光谱仪的范围为310-500 nm,NIR的范围为675-775 nm,SWIR的范围为2305-2385 nm。

#数据下载

使用GEE和PIE进行数据下载。

#数据介绍与处理

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。

本文由三大主要部分组成:

  • TROPOMI数据介绍

  • 数据下载

  • 数据处理与可视化

    • Panoply可视化
    • S5Processor包nc转TIFF

#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。

#L1B产品介绍

表1.L1B数据产品介绍和对应的用户文档

File type Spectrometer Spectral range [nm] 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。

#L2产品介绍

表2.L2数据产品介绍和数据文档

Product type Parameter User Documents
L2__O3____ Ozone (O3) total column总柱含量 PRF-O3-NRTI, PRF-03-OFFL, PUM-O3, ATBD-O3, IODD-UPAS
L2__O3_TCL Ozone (O3) tropospheric column对流层柱含量 PRF-03-T, PUM-O3_T, ATBD-O3_T, IODD-UPAS
L2__O3__PR Ozone (O3) profile总剖面数据 PUM-PR , ATBD-O3_PR , IODD-NL
L2__O3_TPR Ozone (O3) tropospheric profile对流层剖面数据 PUM-PR , ATBD-O3_PR , IODD-NL
L2__NO2___ Nitrogen Dioxide (NO2), 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 (SO2) 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 (CH4) 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 product1 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数据三种数据流

L2数据产品又分为了三种数据流:

  1. 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;
  2. 离线数据流(Offline, OFFL),一般成像后几天即可获得;
  3. 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。

#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。帐号密码均为:s5pguest

数据下载网址: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

#数据处理与可视化

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。

#NASA Panoply

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。

#S5PROCESSOR

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

R包地址:https://github.com/MBalthasar/S5Processor

#S5PROCESSOR安装

很多同学反映不知道怎么安装S5processor这个包。

首先,这个包需要借助Rtools,下载一个Rtools,根据自己运行环境选择一个合适的版本,安上就好。

https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/

提示没有devtools,好说,直接安装一下这个包就好

安装devtools

是否更新R包?可以更新,也可以跳过

安装完成

#S5PROCESSOR数据转换

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)

关于NO2数据产品和单位的介绍见产品文档(参考物文献7)

 

转换后的数据就可以在ArcGIS中打开了,坐标系识别正常,NO2垂直柱密度单位。

#哨兵六号

Sentinel-6的首颗卫星于2020年11月21日发射,主要用于全球海洋监测。此外该卫星还配备收集大气数据的传感器,用于改进天气预报和飓风追踪。

#传感器

Sentinel-6 卫星携带三种传感器,分别是:

Poseidon-4:Ku/C 波段天底指向合成孔径雷达(SAR,仅限 Ku 波段)高度计;

AMR-C:用于气候的多频高级微波辐射计;

HRMR:用于增强沿海地区大气参数测量的实验性高分辨率微波辐射计

#数据下载

虽然该卫星已经发射,但笔者未查询到相关数据的下载方式

可以试试NASA公布的27景Sentinel-6 的样例数据,下载地址为:https://podaac.jpl.nasa.gov/Sentinel-6?sections=data。

#哨兵七号-哨兵十二号

目前欧空局没有透露更多细节,后续卫星有进展,会继续更新:

#哨兵工具

针对哨兵系列数据的处理和使用,欧空局联合一系列机构开发了众多工具箱,具体为:

#SNAP

SNAP是适用于所有 Sentinel 工具箱的通用架构,是目前使用最广泛的Sentinel工具。

SNAP 非常适合地球观测处理和分析。

下载地址为:http://step.esa.int/main/download/snap-download/

#S1TBX

S1TBX是处理Sentinel-1 数据的工具箱,用于校准、散斑过滤、配准、正射校正、镶嵌、数据转换、偏振测量和干涉测量。

下载地址为:http://step.esa.int/main/download/

#Atmospheric Toolbox

Atmospheric Toolbox是用于摄取、处理和分析大气遥感数据的工具。该工具箱由CODA、HARP、VISAN和QDOAS四部分组成。

下载地址为:https://atmospherictoolbox.org/

#Broadview

ESA和CNES联合开发的高度测量开源工具Broadview。

该工具能够读取来自官方数据中心的所有测高数据(ERS -1 、ERS -12、Topex/Poseidon、Geosat Follow-on、Jason-1、Envisat、Jason-2、CryoSat和 Sentinel-3),并进行高度数据处理和可视化。

#PolSARpro

PolSARpro 用于开发极化 SAR 数据。

下载地址为:https://step.esa.int/main/toolboxes/polsarpro-v6-0-biomass-edition-toolbox/

#CFI

Earth Observation CFI 软件是用于计时、坐标转换、轨道传播、卫星指向计算和目标能见度计算的预编译 C 库集合。

下载地址为:https://eop-cfi.esa.int/index.php/mission-cfi-software/eocfi-software/branch-4-x

#ESOV NG

该工具是作为所有 ESA 卫星仪器条带可视化的工具,并帮助用户了解卫星测量的时间和地点。

https://earth.esa.int/eogateway/tools/esov-software-tools-esov-ng-

还存在很多其他官方和第三方的哨兵数据相关工具,这里不再做详细描述,感兴趣的可以去Google一下。

#参考

https://scihub.copernicus.eu/

https://docs.sentinel-hub.com/

https://www.mdpi.com/2072-4292/11/17/1969/htm

https://en.wikipedia.org/wiki/Copernicus_Programme

https://sentinels.copernicus.eu/web/sentinel/missions/sentinel-1/instrument-payload

开源集思.https://mp.weixin.qq.com/s/XrFctLqditU12zHuaq5x8A