追記(2025-02-16)
Open Access Hubは2023年10月に次期ダウンロードページに移行していました。2025年2月時点でのダウンロードのメモはこちらです。
https://qiita.com/T-ubu/items/4133703595b3b0474160
はじめに
衛星画像は、GISデータに重ねたり、ウェブ地図の背景に使ったりと、いろいろと便利に活用できます。航空写真やドローンに比べて空間解像度が落ちますが、広い範囲をカバーできる点や、高頻度に観測している(Sentinelはコンステレーションによって単一センサの回帰日数よりも高い頻度で観測できる)点は素晴らしいと思います。
Landsat や Sentinelのデータはオープンデータになっており、やり方を知っていればだれでも活用できるという利点もあります(例: https://open.esa.int/copernicus-sentinel-satellite-imagery-under-open-licence/ )
USGSから公開されているLandsatデータについては、EarthExplorerからのダウンロード方法を以前の私の記事でも紹介したので、今回はCopernicus Open Access Hub からデータをダウンロードする方法を、Sentinel 2 を例に紹介したいと思います。
環境
Google Chrome
方法
Step 1. ページにアクセス
Corpernicus Open Access Hubのページにアクセスします。
そこからOpen Hubをクリックすると、以下のインターフェース(https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home )に進めます。
Step 2. loginする
右上の人のマークからログインします。ユーザー登録がまだの人は登録が必要です。
Step 3. データの条件を指定する
地図を動かして、右クリックで選択範囲を指定できるようです。右ダブルクリックでおわりにするとオレンジ色になります。
そのあと、左上のメニュー(ショッピングカートのマークの隣)から選択条件を指定します。
- センサーが観測した期間など、自分の好きなように選びます。
- プロダクトについては、Sentinel 2にチェックを入れます。
- 2A か 2B か、どちでもよいのでABの指定はしません。
- そしてプロダクトのタイプは3種類(S2MSI1C,S2MSI2A,S2MSI2Ap)から選べます。接頭語のS2MSIはSentinel 2 MultiSpectral Instrument の略ですので、処理レベル1C,2A,2Apから必要なものを選びます。ここでは2Aにします。
- 雲の割合なども指定しておくとよいかもしれません。
(参考)Sentinel 2 の プロダクトのタイプについて
このページ(https://sentinels.copernicus.eu/web/sentinel/user-guides/sentinel-2-msi/product-types )で詳細を確認できますが、1Cは大気上端反射率データ、2Aは大気下端反射率データということです。2Aは反射率の大気補正を行ったデータのことです。(最近のオープンデータはここまでやってくれてすごいですね。)
なお、2Aと2Apの違いは、pがついているのは2018年3月までのプロトタイププロダクトで、それ以降はオペレーショナルなプロダクトということでpがないそうです(こちら → https://forum.step.esa.int/t/processing-level-2a-vs-2ap/12699 )。最新のデータは2Aでよさそうですね。
Step 4. 検索結果からデータを選ぶ
条件にあった画像があれば下の図のように出てきますので、その中からダウンロードしたいものを選ぶか、必要に応じて検索をやり直します。
リストの目玉ボタンを押すとサムネイルが見られます。
今回はこれをダウンロードしてみます。サイズが1GBを超えるので気を付けましょう。
もう一つ隣の画像もダウンロードしてみます。どちらも2022年の10月9日の観測データです。
10メートル解像度の各バンドのデータは、GRANULEというフォルダの下の深いところに入っていますね。解凍して使いましょう。
Step 5. その後の処理
以前の記事にダウンロードしたSentinel 2データのRGB合成やタイル化について書いています。ご興味がある方はこちらもどうぞ。
まとめ
Copernicus Open Access Hubからのダウンロードについてメモをしました。
謝辞
Sentinel データを公開しているCopernicusプロジェクトの皆様に感謝します。
参考
リンク等は本文中に入れていますのでここでは省略します。