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GEE 按范围导出 Sentinel-2 卫星影像

news 2025/4/23 13:18:51

Sentinel-2 卫星提供了高分辨率的地表覆盖图像，广泛应用于农业监测、城市规划、环境变化分析等诸多领域。在 Google Earth Engine (GEE) 中，我们能够按特定地理范围导出这些影像，以支持更深入的研究和分析。

使用方法 💻

GEE 提供了一个强大的平台用于处理和导出 Sentinel-2 数据。本文将介绍如何利用 Python 与 GEE API 来按指定地理范围导出 Sentinel-2 卫星影像。

https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/sentinel-2

代码详解 🔍

下面是一个使用 Python 和 GEE API 导出 Sentinel-2 卫星影像的代码详解：

获取边界信息

aoi = ee.FeatureCollection(area_of_interest)
feature_count = aoi.size().getInfo()

这里加载了地理兴趣区域，并检查了这个区域是否包含有效的特征。如果没有任何特征，则会打印一条消息提示集合为空。

获取兴趣区域的几何信息

geometry = aoi.geometry()

获取了地理兴趣区域的几何形状，这将用于后续的图像过滤和裁剪操作。

加载 Sentinel-2 图像集合

s2_collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_HARMONIZED') \.filterBounds(geometry) \.filterDate(datetime(year, 1, 1), datetime(year + 1, 1, 1)) \.filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 20))

从 Copernicus Sentinel-2 数据集中加载图像集合，并过滤出感兴趣区域内的图像。接着，进一步筛选出指定年份的图像，并排除云层占比超过 20% 的图像。

定义云遮蔽函数

def mask_s2clouds(image):qa = image.select('QA60')cloud_mask = qa.bitwiseAnd(1 << 10).eq(0).And(qa.bitwiseAnd(1 << 11).eq(0))return image.updateMask(cloud_mask).divide(10000)

这个函数通过选择 QA60 波段，并应用位运算来检测云层。然后更新掩膜来移除检测到的云，并将像素值标准化（因为 Sentinel-2 图像的原始像素值是 10000 倍的实际反射率）。

对图像集合应用云遮蔽函数

masked_collection = s2_collection.map(mask_s2clouds)

应用前面定义的云遮蔽函数到整个 Sentinel-2 图像集合上。

计算图像集合的中值图像，并按兴趣区域裁剪

median_image = masked_collection.median().clip(aoi)

计算了图像集合的中值图像，这有助于减少噪声和云的影响。之后，按照地理兴趣区域裁剪图像。

选择正确的波段顺序

selected_bands = median_image.select(['B4', 'B3', 'B2'])

选择了红绿蓝（RGB）波段作为输出图像的显示，这是常见的视觉化方式。

导出图像到 Google Drive

export_task = ee.batch.Export.image.toDrive(image=selected_bands,description=aoi.first().get('name').getInfo(),folder=output_directory,fileNamePrefix=aoi.first().get('name').getInfo(),region=geometry,scale=10,maxPixels=1e13
)
export_task.start()

设置了导出任务，将裁剪后的中值图像导出到 Google Drive 上指定的目录下。导出的文件名基于地理兴趣区域的名称，以方便识别。

完整案例 🏞️

在此示例中，我们首先初始化了必要的变量，并加载了地理兴趣区域的边界数据集。随后，创建了 Sentinel-2 卫星影像的集合，并应用了云遮蔽函数。最后，计算了中值影像并将其导出到了 Google Drive。

import ee
from datetime import datetime# 初始化 Earth Engine
ee.Initialize()def crop_image_sentinel(area_of_interest, year, output_directory):"""导出 Sentinel-2 图像到 Google Drive.参数:area_of_interest -- 地理兴趣区域的 FeatureCollection URL.year -- 导出图像的年份.output_directory -- Google Drive 中保存图像的目录."""# 获取边界信息aoi = ee.FeatureCollection(area_of_interest)feature_count = aoi.size().getInfo()if feature_count > 0:# 获取兴趣区域的几何信息geometry = aoi.geometry()# 加载 Sentinel-2 图像集合s2_collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_HARMONIZED') \.filterBounds(geometry) \.filterDate(datetime(year, 1, 1), datetime(year + 1, 1, 1)) \.filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 20))# 定义云遮蔽函数def mask_s2clouds(image):qa = image.select('QA60')cloud_mask = qa.bitwiseAnd(1 << 10).eq(0).And(qa.bitwiseAnd(1 << 11).eq(0))return image.updateMask(cloud_mask).divide(10000)# 对图像集合应用云遮蔽函数masked_collection = s2_collection.map(mask_s2clouds)# 计算图像集合的中值图像，并按兴趣区域裁剪median_image = masked_collection.median().clip(aoi)# 选择正确的波段顺序selected_bands = median_image.select(['B4', 'B3', 'B2'])# 导出图像到 Google Driveexport_task = ee.batch.Export.image.toDrive(image=selected_bands,description=aoi.first().get('name').getInfo(),folder=output_directory,fileNamePrefix=aoi.first().get('name').getInfo(),region=geometry,scale=10,maxPixels=1e13)export_task.start()else:print('The FeatureCollection is empty.')

注意事项 ⚠️

权限: 确保您的 GEE 账户拥有足够的权限来执行数据导出操作。
数据范围: 确认指定的地理兴趣区域和年份是准确的，避免不必要的数据导出。
云遮蔽: 根据实际情况调整云遮蔽函数，以提高云检测的准确性。

术语解释表 📋

术语/函数	解释
`ee`	Google Earth Engine Python API 包，用于访问和处理遥感数据。
`datetime`	Python 内置模块，用于日期和时间处理。
`ee.FeatureCollection`	表示地理矢量数据的集合。
`ee.ImageCollection`	表示遥感图像集合。
`filterBounds`	过滤图像集合中的图像，只保留那些与给定地理区域相交的图像。
`filterDate`	过滤图像集合中的图像，只保留那些在给定日期范围内的图像。
`filter`	用于过滤图像集合中的图像，这里用来排除云层比例过高的图像。
`updateMask`	更新图像的掩膜，通常用于去除不需要的部分如云层等。
`median`	计算图像集合的中值图像，用于减少噪声和云的影响。
`clip`	按给定的地理区域裁剪图像。
`select`	从图像中选择特定的波段。
`Export.image.toDrive`	将图像导出到 Google Drive。