gee批量下载sentinel2合成数据

### 使用 Google Earth Engine 批量下载 Sentinel-2 数据 在 GEE 中批量下载 Sentinel-2 数据可以通过结合 Python 脚本和 GEE API 实现。以下是详细的实现方法： #### 方法概述 通过定义感兴趣区域（Region of Interest, ROI）、时间范围以及筛选条件，可以从 Sentinel-2 数据集中提取符合条件的影像集合，并将其逐片导出到用户的 Google Drive 或其他存储位置。 --- #### 示例代码 以下是一个完整的 Python 脚本示例，展示如何使用 GEE API 进行 Sentinel-2 数据的批量下载： ```python import ee import time # 初始化 EE ee.Initialize() # 定义研究区域 (ROI)，这里以一个简单的几何多边形为例 roi = ee.Geometry.Polygon([ [[-72.94, 41.30], [-72.54, 41.30], [-72.54, 41.60], [-72.94, 41.60]] ]) # 设置时间范围 start_date = '2023-01-01' end_date = '2023-03-01' # 加载 Sentinel-2 影像集合 sentinel2_collection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2') \ .filterBounds(roi) \ .filterDate(start_date, end_date) \ .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 10)) # 筛选云覆盖率小于10% print(f'找到 {sentinel2_collection.size().getInfo()} 幅影像') # 遍历每幅影像并导出 def export_image(image): image_id = image.get('system:index').getInfo() task = ee.batch.Export.image.toDrive( image=image, description=f'Sentinel2_{image_id}', folder='Sentinel2_Export', region=roi.getInfo()['coordinates'], scale=10, # 输出分辨率为 10 米 crs='EPSG:4326', maxPixels=1e13 ) task.start() print(f'已启动任务：{task.id}') for img in sentinel2_collection.toList(sentinel2_collection.size()).getInfo(): export_image(ee.Image(img)) time.sleep(5) # 添加延迟防止请求过快被拒绝 ``` 上述脚本实现了以下功能： 1. **初始化 GEE**：确保与 GEE 的连接正常。 2. **定义 ROI**：设定感兴趣的地理区域。 3. **加载数据集**：从 `COPERNICUS/S2` 数据集中筛选符合时间和云覆盖条件的影像。 4. **批量导出**：将每一幅符合条件的影像逐一导出至 Google Drive。 --- #### 关键参数解释 - **scale**: 控制输出影像的空间分辨率，默认单位为米。对于 Sentinel-2 数据，推荐设置为 10 米[^3]。 - **region**: 指定导出的地理范围，通常为 ROI 的边界框坐标。 - **maxPixels**: 设定最大像素数量，避免因单次导出的数据过大而导致失败。 - **folder**: 指定 Google Drive 上的目标文件夹名称。 --- #### 注意事项 1. 如果需要处理大量数据，建议拆分为多个较小的任务以提高成功率。 2. 导出过程中可能会受到网络带宽或 GEE 服务限制的影响，因此需合理安排任务间隔。 3. 对于长时间序列的大规模数据下载，可以考虑利用服务器端自动化工具完成批量化操作[^2]。 --- ###