xhong/NASA_EarthData_Script
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NASA EARTHDATA 数据自动化爬取与预处理

仓库说明

  1. EARTHDATA 说明
  • NASA 计划于 2026 年底将公开数据全部集成进 EARTHDATA 中
  • HLS 数据集：NASA 多部门将 Landsat8/9 与 Sentinel-2A/B 统一协调至 30m，划分为：
    • L30（Landsat8/9，包含其独有的 2 个热红外波段，并已处理为表面亮温 ℃）
    • S30（Sentinel-2A/B，包含其独有的 4 个红边波段）
    • 对于核心六波段（Blue/Green/Red/NIR/SWIR1/SWIR2）可直接合并使用，合并后湖北地区单格网观测频率约为 3-4d
  1. 使用说明
  • 本仓库基于官方原始脚本修复了实际使用中存在的 bug，并添加了更多可控制参数
  • 爬取时不要使用魔法工具
  • 实测单格网全年影像爬取+预处理约 1h
  • 单用户每秒限制 100 次请求

1 安装基础环境

1.1 miniforge

  • miniforge 是结合 conda 与 mamba 的最小化包，比 Anaconda 和 Miniconda 更快更轻量，并且配置命令与原 conda 基本一致，支持直接使用 mamba 命令。

  • 简而言之，环境配置效率上，miniforge > Mambaforge (202407 已废弃) > Miniconda + Mamba > Miniconda > Anaconda

  • 官方仓库地址：https://github.com/conda-forge/miniforge

  • 官方下载地址：https://conda-forge.org/download/

1.2 配置环境变量

  • 为了在控制台中直接使用 conda 命令，需要将安装的相关目录配置到 Path 环境变量中。
D:\program\miniforge3
D:\program\miniforge3\Scripts
D:\program\miniforge3\Library\bin

1.3 配置权限

  • 详细配置与 miniconda 相同，图文教程地址：https://gis-xh.github.io/my-note/python/01conda/Win11-Miniconda-install/
  • Windows 环境下，需要设置虚拟环境文件夹的访问权限为所有用户可访问，否则会出现无法读取虚拟环境文件的问题
  • 具体地：
    • 设置D:\program\miniforge3\env目录为所有用户可访问，具体操作为：右键点击文件夹 -> 属性 -> 安全 -> 编辑 -> 添加 -> 添加所有用户 -> 全选 -> 应用 -> 确定

1.4 配置镜像源

  • 生成下载源文件的配置文件 (若已经安装过 Anaconda/Miniconda，则无需执行此步骤)
conda config --set show_channel_urls yes
  • 在C:\Users\实际用户名\目录找到.condarc文件，使用记事本打开，输入如下内容并保存
envs_dirs:
  - D:\program\miniforge3\envs
  - 其他路径地址(可选，创建虚拟环境时将会按照顺序查找)
channels:
  - conda-forge
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  • 清理镜像缓存
conda clean -i

1.5 初始化 conda

  • 打开控制台，初始化 PowerShell 与 CMD
conda init powershell

conda init cmd.exe

2 运行环境配置

2.1 使用 mamba 创建并激活虚拟环境

  • 克隆虚拟环境 (完整复刻运行环境所有依赖)
mamba env create -f setup/lpdaac.yml
  • 克隆虚拟环境 (复刻主要依赖环境-部分依赖可能会更新)
mamba env create -f setup/environment.yml
  • 激活虚拟环境
mamba activate lpdaac
  • 导出当前虚拟环境
mamba env export > setup/lpdaac.yml

3 设计思路

3.1 数据组织

data/
	MODIS/
		MOD11A1/							地表温度 LST
            2024/							按年份归档
            	HDF/						原始下载数据
            		MOD11A1.A2024001.MODIS网格ID.061.2024002094840.hdf
            		...
            	TIF/						格式转换后的数据
                    MODIS.MOD11A1.网格ID.2024001.LST.tif
                    ...
		MCD43A3/							反照率 Albedo
			同上
		MCD43A4/							双向天底反射率 NBRDF
            2024/
            	HDF/
            		MOD11A1.A2024001.MODIS网格ID.061.2024002094840.hdf
            		...
            	TIF/
                	2024001/ 				反射率数据按照DOY归档
                		MODIS.MCD43A4.网格ID.2024001.NBRDF.tif
                		...
	HLS/
		2024/
			2024001/
				HLS.S30.T49REL.2024001T030631.v2.0.RED.subset.tif
				HLS.S30.T49REL.2024001T030631.v2.0.GREEN.subset.tif
				HLS.S30.T49REL.2024001T030631.v2.0.BLUE.subset.tif
				...
	SMAP/
	DEM/
	SAR/									雷达数据
		RTC_S1/ 							Sentinel-1 数据
		RTC_S1_STATIC/ 						Sentinel-1 入射角
	GPM/ 									降雨数据

3.2 NASA Earthdata 账户准备

4 使用示例

4.1 HLS 数据

4.1.1 脚本可用参数

  • -roi：感兴趣区，需要按照 左下右上 的逆时针顺序设置点坐标，同时还支持 shp 与 geojson/json 格式文件
  • -clip：是否对影像进行裁剪，默认 False
  • -tile：HLS 影像瓦片 ID，例如 T49RGQ
  • -dir：输出目录，必须是已存在的目录
  • -start：开始时间，格式为 YYYY-MM-DD
  • -end：结束时间，格式为 YYYY-MM-DD
  • -prod：产品名称，例如 HLSL30，HLSS30，both
  • -bands：波段名称，如 COASTAL-AEROSOL,BLUE,GREEN,RED,NIR1,SWIR1,SWIR2,CIRRUS,TIR1,TIR2,Fmask
  • -cc：筛选影像云量阈值，如 70
  • -qf：是否使用质量波段过滤云/云阴影像元，默认 True
  • -scale：是否对影像使用缩放因子，默认 True

4.1.2 爬取云端数据并在内存中进行预处理示例

  • 爬取 L30 与 S30 的核心光谱波段：仅按照感兴趣区，瓦片 ID，起止时间以及产品名称筛选影像，不进行云量筛选影像，对影像进行去云掩膜处理
python .\\HLS_SuPER\\HLS_SuPER.py -roi '112.9834,30.5286,114.32373,31.64448' -tile T49RGQ -dir .\\data\\HLS\\ALL -start 2024-01-01 -end 2024-01-31 -prod both -bands BLUE,GREEN,RED,NIR1,SWIR1,SWIR2,Fmask -scale True
  • 爬取 L30 的所有波段：按照感兴趣区，瓦片 ID，起止时间以及产品名称筛选影像，过滤云量小于 70% 的影像，对影像进行去云掩膜处理
python .\\HLS_SuPER\\HLS_SuPER.py -roi '112.9834,30.5286,114.32373,31.64448' -tile T49RGQ -dir .\\data\\HLS\\L30\\subset -start 2024-01-01 -end 2024-01-31 -prod HLSL30 -bands COASTAL-AEROSOL,BLUE,GREEN,RED,NIR1,SWIR1,SWIR2,CIRRUS,TIR1,TIR2,Fmask -cc 70 -scale True
  • 仅爬取 L30 的热红外波段：仅按照感兴趣区，瓦片 ID，起止时间以及产品名称筛选影像，不进行云量筛选影像，对影像进行去云掩膜处理
python .\\HLS_SuPER\\HLS_SuPER.py -roi .\\data\\vectors\\49REL.geojson -tile T49REL -dir .\\data\\HLS\\2024 -start 2024-06-01 -end 2024-09-01 -prod HLSL30 -bands TIR1,TIR2
  • 【测试用】根据给定的范围文件 *.geojson，不进行云量筛选，直接爬取数据
python .\\HLS_SuPER\\HLS_SuPER.py -roi .\\data\\vectors\\49REL.geojson -tile T49REL -dir .\\data\\HLS\\2024 -start 2024-03-01 -end 2024-11-01 -prod both -bands BLUE,GREEN,RED,NIR1,SWIR1,SWIR2,Fmask

4.2 其他数据

v1.0: 直接运行DATA_SuPER/目录下所需数据对应的*.py 文件即可.

Description
可用于NASA Earth Data系列数据的快速爬取与预处理，NASA Earth Data官网：https://search.earthdata.nasa.gov/search/
Readme 252 KiB
Releases 1
数据自动化下载处理工具-初版 Latest
2025-08-05 12:14:16 +08:00
Languages
Python 100%