122 lines
4.4 KiB
Markdown
122 lines
4.4 KiB
Markdown
# NASA EARTHDATA 数据爬取与预处理 —— 以 HLS 数据集为例
|
||
|
||
## 1 安装 miniforge
|
||
|
||
### 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)
|
||
|
||
```sh
|
||
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:
|
||
- defaults
|
||
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
|
||
```
|
||
|
||
### 1.5 初始化 conda
|
||
|
||
- 打开控制台，初始化 PowerShell 与 CMD
|
||
|
||
```sh
|
||
conda init powershell
|
||
```
|
||
|
||
```sh
|
||
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 (Windows环境下推荐)
|
||
|
||
```sh
|
||
mamba env create -f setup/lpdaac_windows.yml
|
||
```
|
||
|
||
- 激活虚拟环境
|
||
|
||
```sh
|
||
mamba activate lpdaac_windows
|
||
```
|
||
|
||
## 3 HLS 数据爬取
|
||
|
||
### 3.1 账户准备
|
||
|
||
- 参考自NASA官网示例Demo：https://github.com/nasa/LPDAAC-Data-Resources/blob/main/setup/setup_instructions_python.md
|
||
- 首次运行爬取命令时，需要输入用户名和密码，用户名和密码可以在 [Earthdata](https://urs.earthdata.nasa.gov/) 注册获取。
|
||
- 需要注意的是，密码中最好不要出 `@/#/$/%` 等符号，爬取时可能会出错。
|
||
|
||
### 3.2 爬取云端数据并在内存中进行预处理
|
||
|
||
- `-roi`：感兴趣区，需要按照 **左下右上** 的逆时针顺序设置点坐标
|
||
- `-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`
|
||
|
||
- 爬取所有光谱波段
|
||
|
||
```sh
|
||
python .\\HLS_SuPER\\HLS_SuPER.py -roi '113.10114,30.62845,114.24349,31.59081' -dir .\\data\\HLS\\L30 -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 -qf True -scale True
|
||
```
|
||
|
||
- 仅爬取必要的核心波段
|
||
|
||
```sh
|
||
python .\\HLS_SuPER\\HLS_SuPER.py -roi '113.10114,30.62845,114.24349,31.59081' -dir .\\data\\HLS\\L30\\subset -start 2024-01-01 -end 2024-01-31 -prod HLSL30 -bands BLUE,GREEN,RED,NIR1,SWIR1,SWIR2 -cc 70 -qf True -scale True
|
||
``` |