Gee下载哨兵数据教程

### 如何使用 GEE 下载哨兵卫星数据 #### 使用 Google Earth Engine (GEE) 批量下载 Sentinel 数据的方法概述 Google Earth Engine 提供了一个强大的云平台来处理和分析大规模地理空间数据集。对于 Sentinel 卫星数据的下载，可以通过编写 JavaScript 或 Python 脚本来实现自动化操作[^1]。 以下是具体的流程说明： #### 1. 安装与配置环境 为了能够运行脚本并导出数据到本地计算机或云端存储服务（如 Google Drive），需要先安装必要的工具链以及设置账户权限。 - 注册并登录至 [Earth Engine](https://earthengine.google.com/) 平台账号。 - 启动 Code Editor，在线编辑器支持交互式开发模式。 #### 2. 编写脚本加载目标区域的数据集合 通过调用 `ee.ImageCollection` 函数获取所需类型的影像资料库，并设定过滤条件限定时间和地理位置参数范围内的记录条目数。 ```javascript // Define Area of Interest as a geometry object. var aoi = ee.Geometry.Rectangle([78, 15, 80, 17]); // Load the Sentinel-1 Image Collection filtered by date and region. var sentinel1 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD') .filterDate('2023-01-01', '2023-06-30') // Set time period here. .filterBounds(aoi); // Specify area interest. print(sentinel1); ``` 此段代码定义了一个矩形兴趣区(AOI)，然后从 COPERNICUS/S1_GRD 集合里挑选符合条件的所有场景列表出来打印查看[^2]。 #### 3. 可视化预览选定图层效果 利用 map.addLayer 方法将特定波段组合渲染成地图上的彩色图像展示给用户确认无误后再继续下一步骤。 ```javascript Map.centerObject(aoi); // Add VV polarization layer to visualize backscatter intensity differences between ascending/descending orbits. Map.addLayer(sentinel1.select('VV').mean(), {min:-25,max:0}, 'Mean Backscatter Intensity'); ``` 这里选取了平均后的 VV 极化的反射强度作为例子进行了可视化呈现[^2]。 #### 4. 导出任务提交执行命令 最后一步就是创建 Export Task 将最终结果文件保存下来可供后续离线进一步深入研究之用了。 ```javascript Export.image.toDrive({ image: sentinel1.first().select('VV'), description: 'S1_VV_Example', scale: 10, region: aoi, }); ``` 上述示例是从第一个匹配项中提取单个波段(VV)按像素大小等于十米的标准裁剪限定了输出边界框之后上传到了用户的个人谷歌网盘目录下。 #### 注意事项 - 确保网络连接稳定因为整个过程可能耗时较长取决于请求总量多少； - 如果计划大批量传输建议考虑分批拆解以免超出免费配额限制引发额外费用支出风险； - 对于特殊定制需求比如重投影变换等高级功能则需查阅官方文档了解更多细节指导信息。