Belirli Uzun / Enlem koordinatı için Sentinel döşemesini bulma

"AWS'de Sentinel-2" den resim indiren bir araç oluşturuyorum

Uzun / Lat koordinatlarını belirli bir Sentinel döşemesine çevirirken sorun yaşıyorum. Sentinel 2'nin MGRS kullandığını biliyorum ve Long / Lat'ı MGRS'ye dönüştürmeye çalıştım ve düşük hassasiyetle S2A döşeme kimliğini alıyorum. Ve işe yarıyor, ama her zaman değil.

Örneğin, Uzun / Lat 34.665,31.625, MGRS'de "36R XA" olarak çözümlenir, ancak Sentinel döşemesi 36RXA mevcut değildir.

Uzun / Enlem koordinatlarını kullanarak Sentinel döşemesini belirlemenin doğru yolu nedir?

MGRS'de S2 bölümlemesi özellikle veriler UTM bölgeleri ile karolar üst üste biniyorsa zordur, aşağıdaki şekle bakın. Soldan sağa karolar 20_M_QE, 20_M_RE, 21_M_SV ve 21_M_TV'dir:

Bölge için açık arama yoluyla yapılan bir arama, 20_M_RE ve 21_M_TV olmak üzere iki karoda bir S2 edinimi döndürür:

Dolayısıyla, temsil edilen 21_M_SV döşeme bölgesindeki verilerle ilgileniyorsanız, 20_M_RE kullanmalısınız. Örneklerde kullanılan temsilin (NGA'dan elde edilen şekil dosyası) döşemeler arasındaki örtüşmenin temsil edilmediğini unutmayın.

Döşemeleri elde etmenin en güvenli yolu, AOI'nizi openearch kullanarak ve sonra döndürülen döşemeleri almak veya bugmenot123'te belirtildiği gibi sentinel2-util aracını kullanmak gibi görünüyor.

Uzun / Lat döşemelerini eşleştirmeyi seçerseniz, döşeme ızgarası tanımı olarak ESA tarafından sağlanan KML'yi kullanmanızı öneririm:

https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/sentinel-2/data-products

Böyle bir araç zaten var. Buna Sentinelsat denir ve kaynak GitHub'da bulunur . Bir komut satırı arayüzü ve bir Python API'sı sunar. Sentinel 1 ve 2 ile çalışır. Uzamsal sorgu, bir noktaya değil çokgene dayalıdır, aksi takdirde tam olarak ihtiyacınız olan şey budur.

EDIT: 1) sorgu işlevini kullanarak ürün kimliğini (veya ürün kimliği listesini) döndürebilirsiniz. Ve komut satırından, indirmeyi başlatmamak için -d seçeneğini atlayabilirsiniz (ve her görüntünün kapladığı alanı oluşturmak için -f seçeneğini kullanabilirsiniz) 2) Geojson ile ilgili olarak, wkt'nin doğrudan kullanılır. @ThingumaBob tarafından belirtildiği gibi, enlem / boylam koordinatlarınızı temel alan küçük bir çokgen oluşturabilirsiniz. Ama aslında, bir nokta GeoJason ile test ettim ve aynı zamanda iyi çalıştı. Yani noktanızı çokgene dönüştürmenize gerek yok.

# search by polygon, time, and Hub query keywords
footprint = geojson_to_wkt(read_geojson('map.geojson'))
products = api.query(footprint,
                     date = ('20151219', date(2015, 12, 29)),
                     platformname = 'Sentinel-2',
                     cloudcoverpercentage = (0, 30))

ayarlanabilir

# search by point, time, and Hub query keywords

products = api.query('POINT({0} {1})'.format(longitude,latitude),
                     date = ('20151219', date(2015, 12, 29)),
                     platformname = 'Sentinel-2',
                     cloudcoverpercentage = (0, 30))