利用ENVI处理Sentinel-2数据—1—下载、裁剪、重采样、波段合成

1.前言

　　第一次写博客，首先先定一个小规则，灰色字体代表是内心想法，黑色代表操作步骤或旁白，红色代表注意事项(或易错点)，黄色代表个人疑问(或后续探索方向)，如果就在后续决定再补充吧hhh。

　　最近有个任务，就是给Sentinel-2影像重采样(其实在ENVI上操作的话还是蛮简单的，但是我想利用Python实现全自动话处理，but我能力有限，这个我想后续探索实现)。

　　现在写这第一篇博客记录，方便后续回忆。

2.Sentinel-2影像下载

 

　　欧空局：https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home

 

　　其中，【Sort By】下的选项，Ingestion Date表示遥感卫星拍照日期，Sensing Date表示遥感卫星排入后处理出产品的日期；

　　　　　【Mission】：Sentinel-2下的选项：【Satellite Platform】下可以选择S2A或S2B，抑或都可以；【Product Type】下选择产品级别L1C和L2A；Cloud Cover %　　　　                                  (e.g.[0 TO 9.4])填入你所要求的云量。

　　　　　然后点击【放大镜】按钮就可以了，有些遥感影像处于offline状态，需要加入购物车等待一段时间，之后即可下载。

3.Sentinel-2遥感影像裁剪

　　这一步其实是包括了两个过程(把Sentinel-2影像数据格式.jp2转换为ENVI可以处理的.dat格式和裁剪)，但是只需要一个步骤即可完成(File->Save As->Save As...)。其中Sentinel-2遥感影像的原数据位置在[GRANULE\L2A_***\IMG_DATA]下，R10\R20\R60分别代表10m、20m和60m分辨率的波段。

　　首先，【Select Input File】下可以选择你需要转换的影像数据，【Spatial Subset】下可以选择裁剪范围，红色箭头是利用栅格数据裁剪，蓝色箭头是利用矢量数据裁剪。

　　然后，点击【OK】，在【Output Format】处选择ENVI(输出.dat文件)。

　　最后重复操作，直至所有使用到的Sentinel-2影像直至裁剪完成。

　　其实，我有个疑问(之后自己摸索一下)：使用【Subset Data from ROIS】裁剪Sentinel-2遥感影像(.jp2格式)后生成的文件不带.dat后缀，那么这个生成的文件和【Save As】生成的文件有何不同？对后续操作有影响吗？

4.Sentinel-2遥感影像重采样

　　在我的需求方面来看，由于可见光波段(2、3、4)和第8个波段已经有10m分辨率影像，所以只需要对红边波段(5、6、7)和第8A波段(近红外波段)进行重采样至10m

　　在【Toolbox】搜索【Resize Data】

　　在【Set Output Dims by Pixel Size...】下可以设置目标分辨率(就我目前而言，是10m)

　　在【Resampling】下可以选择采样方法

　　点击【OK】，完成重采样操作。

　　重采样后生成的文件是没有后缀的，在这里我想，没有后缀的文件是不是ENVI操作过程生成的临时文件(这个临时的意思不是定时删除的意思，而是不代表最后结果的意思)？

　　怕后面操作需要，所以我在重采样后，把重采样的遥感影像【Save As】生成.dat文件

5.Sentinel-2遥感影像波段合成

　　由于一开始下载的Sentinel-2遥感影像都是单波段影像，所以需要把多个单波段影像合成一个多波段影像。(这部操作叫不叫波段合成呢？我也不清楚hhh)

　　在【Toolbox】搜索【Layer Stacking】

　　其中,【import File...】是选择输入合成影像，【Reorder Files】是给波段排序的，【Inclusive】和【Exclusive】还没用到，不太清楚作用

　　点击【OK】，完成操作，生成一幅多波段影像。

　　完成后右键点击生成的影像，点击【Change RGB Bands...】，只能选择单波段，我们需要从【Data Manager】选择波段【Load Data】加载真彩色影像或者假彩色影像

6.结语

　　第一篇博客，仅仅作为记录自己的操作，方便回忆。

　　很多操作都是网上学习的，也有从公众号上学习的。

　　下一篇打算从公众号上摘录关于Sentinel-2的基本信息(比目前网上关于Sentinel-2的介绍更详细一丢丢)。