Пошук плитки Sentinel для конкретної координати Long / Lat

Я будую інструмент, який завантажує зображення із "Sentinel-2 на AWS"

У мене виникають проблеми з перекладом координат Long / Lat на конкретну плитку Sentinel. Я знаю, що Sentinel 2 використовує MGRS, і я намагався просто перетворити Long / Lat в MGRS і з низькою точністю отримую ідентифікатор плитки S2A. І це працює, але не завжди.

Наприклад, Long / Lat 34.665,31.625 дорівнює "36R XA" в MGRS, але плитка Sentinel 36RXA не існує.

Який би був правильний спосіб визначення плитки Sentinel за допомогою координат Long / Lat?

Розбиття S2 в MGRS є складним, особливо коли дані між зонами UTM та плитками перекриваються, див. Малюнок нижче. Плитки зліва направо - 20_M_QE, 20_M_RE, 21_M_SV та 21_M_TV:

Пошук, проведений через opensearch для регіону, повертає одне придбання S2, розбите на дві плитки, 20_M_RE та 21_M_TV:

Отже, якщо вас цікавлять дані в представленій області 21_M_SV плитки, ви повинні використовувати 20_M_RE. Зауважимо, що подання, яке використовується у прикладах (форма файлу, отримане з NGA), накладання між плитками не представлено.

Найбезпечнішим способом отримання плиток, здається, є пошук вашої AOI за допомогою opensearch, а потім отримання повернених плиток або використання інструменту sentinel2-util, як згадує bugmenot123.

Якщо ви вирішили зіставити плитки Long / Lat на плитки, я рекомендую використовувати KML, наданий ESA як визначення сітки для плитки:

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

Такий інструмент вже існує. Він називається Sentinelsat, а джерело доступне на GitHub . Він пропонує інтерфейс командного рядка та API Python. Він працює з Sentinel 1 і 2. Просторовий запит базується на багатокутнику, а не крапці, але в іншому випадку це саме те, що вам потрібно.

EDIT: 1) ви можете повернути ідентифікатор продукту (або список ідентифікаторів продукту) за допомогою функції запиту. І з командного рядка ви можете опустити параметр -d, щоб не запускати завантаження (і використовувати опцію -f для створення сліду кожного зображення) 2) Що стосується geojson, ви бачите нижче, що wkt може бути використовується безпосередньо замість цього. Як згадував @ThingumaBob, ви можете створити крихітний багатокутник на основі ваших координат lat / long. Але насправді я перевірив його з точкою GeoJason, і він також чудово працював. Тому немає необхідності перетворювати свою точку в багатокутник.

# 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))

який можна було б впорядкувати

# 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))