对哨兵1A的SLC数据进行批量预处理的代码

由于我不知道你具体的数据预处理需求是什么，所以以下是一个通用的数据预处理流程，你可以根据自己的需求进行修改。

import os
import numpy as np
import h5py

# 定义数据预处理函数
def preprocess_data(data):
    # 对数据进行预处理
    return processed_data

# 定义数据存储函数
def save_data(file_path, data):
    # 将数据存储到 HDF5 文件中
    with h5py.File(file_path, "w") as f:
        f.create_dataset("data", data=data)

# 获取原始数据文件列表
data_dir = "/path/to/data/directory"
data_files = os.listdir(data_dir)

# 遍历原始数据文件列表，逐一进行数据预处理并存储
for data_file in data_files:
    # 读取原始数据文件
    with h5py.File(os.path.join(data_dir, data_file), "r") as f:
        data = f["data"][:]
    # 进行数据预处理
    processed_data = preprocess_data(data)
    # 存储预处理后的数据
    save_data(os.path.join(data_dir, "processed_" + data_file), processed_data)

在这个代码中，我们首先定义了一个 `preprocess_data` 函数，用于对输入的数据进行预处理。然后定义了一个 `save_data` 函数，用于将数据存储到 HDF5 文件中。接下来，我们获取原始数据文件列表，并逐一进行数据预处理并存储。具体而言，对于每个原始数据文件，我们首先读取其中的数据，然后进行预处理，并将预处理后的数据存储到同一目录下的 HDF5 文件中。由于我们不知道原始数据文件的命名方式，因此在存储预处理后的数据时，我们将其命名为 `processed_原始数据文件名` 的格式。