GEE哨兵影像下载

使用 Google Earth Engine 批量下载 Sentinel 影像
创建下载任务
为了从 GEE 中批量下载 Sentinel 卫星影像，首先需要创建一个脚本来定义要下载的任务。这通常涉及指定感兴趣区域 (AOI)，时间范围以及所选的传感器类型。
对于 Sentinel 数据而言，可以通过调用 ee.ImageCollection 来获取特定类型的图像集合，比如 Sentinel-2 MSI 或者 Sentinel-1 SAR 图像[^1]。下面是一个简单的 Python 脚本例子来展示如何设置这些参数：
import ee

# 初始化地球引擎账户并登录
ee.Initialize()

# 定义研究区边界(这里以中国为例)
aoi = ee.Geometry.Polygon(
[[[80, 54],
[80, 19],
[137, 19],
[137, 54]]])

# 加载Sentinel-2数据集
dataset = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2') \
.filterBounds(aoi) \
.filterDate('2023-01-01', '2023-12-31')

print(dataset.size().getInfo()) # 输出符合条件的图片数量
登录后复制
这段代码展示了怎样通过过滤条件筛选出位于给定地理范围内，并且拍摄日期介于两个端点之间的所有可用 Sentinel-2 场景。
运行下载任务
一旦完成了上述配置工作之后，则可以继续构建实际用于导出数据到本地文件系统的命令。此过程可能涉及到将整个场景分割成更小的部分以便处理较大面积的研究区；也可以直接针对单个或多个波段执行操作。
以下是有关如何启动导出作业并将结果保存为 GeoTIFF 文件的一个实例：
task_config = {
'description': 'Export_Sentinel_Images',
'scale': 10,
'region': aoi.getInfo()['coordinates'],
'fileFormat': 'GeoTIFF'
}

export_task = ee.batch.Export.image.toDrive(**{
**task_config,
'image': dataset.median(),
})

export_task.start()
print(f'Started export task {export_task.id}')
登录后复制
以上示例说明了如何把经过中间值计算后的 Sentinel 遥感影像发送至用户的谷歌云端硬盘中存储。
特殊情况下的注意事项
当处理 Sentinel-1 的雷达数据时，需要注意的是原始观测是以分贝(db)单位记录下来的，在某些应用场景下可能需要转换回线性尺度再做进一步分析[^2]。而对于 Sentinel-5P 大气成分探测仪来说，其产品通常是逐日更新的全球覆盖层，适合用来制作长时间序列变化趋势图或是其他形式的空间统计图表[^3]。