Sentinel2で衛星画像タイルを作成する（１）衛星画像ダウンロード編

Sentinel2 の衛星画像を使い衛星画像タイルを作成してみたので、何回かに分けて書いてみます。

まずこの記事では衛星画像を取得する Python ライブラリの sentinelsat について解説します。

1. sentinelsatで衛星画像をダウンロードしてみる。
2. sentinelsatでの条件にあった衛星画像を取得するクエリの書き方。

sentinelsat で衛星画像ダウンロード

1. Copernicus Open Access Hub でユーザー登録

まず、衛星画像をダウンロードするために、Copernicus Open Access Hub にアクセスしユーザー登録をします。「Sign up」をクリックしてユーザー登録をして下さい。

https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home

ユーザー名とパスワードを sentinelsat で指定して衛星画像をダウンロードするので、忘れないようにメモしておいて下さい。

Sentinel2のプラットフォームについて

ちなみにSentinel2の画像をダウンロードできるプラットフォームは色々ありますが、esa が運営しているプラットフォームは「Copernicus Open Access Hub」です。

「SentinelHub」など民間企業が運営している似たようなプラットフォームがあるので間違わないように気をつけて下さい。

2. sentinelsat で衛星画像をダウンロード

衛星画像のダウンロードに必要なライブラリをインストールします。

$ pip install sentinelsat
$ pip install matplotlib
$ pip install shapely

main.py を作成して 必要なライブラリをインポートして下さい。

# manin.py
import os
from sentinelsat import SentinelAPI, read_geojson, geojson_to_wkt 
import matplotlib.pyplot as plt
from shapely.geometry import MultiPolygon, Polygon

2.1. 衛星画像を取得したい範囲のGeoJSONを作成

衛星画像を取得したい範囲の緯度経度を取得し、GeoJSONを作成します。

キーン州立大学が公開しているツールを使い緯度経度を取得します。

https://www.keene.edu/campus/maps/tool/

GeoJSONを作成します。

# manin.py
# 衛星画像取得する範囲を指定
AREA =  [
  [
    139.0240751,
    36.1879383
  ],
  [
    139.0570341,
    34.7880413
  ],
  [
    140.8093534,
    34.8060848
  ],
  [
    140.8642851,
    36.1591156
  ],
  [
    139.0240751,
    36.1879383
  ]
]

from geojson import Polygon
m=Polygon([AREA])

# GeoJSON ファイルを出力
object_name = 'Tokyo_Bay'
import json
with open(str(object_name) +'.geojson', 'w') as f:
    json.dump(m, f)
footprint_geojson = geojson_to_wkt(read_geojson(str(object_name) +'.geojson'))

2.2. 衛星画像をダウンロード

SentinelAPI.queryでパラメーターを指定して、衛星画像をダウンロードできます。

# manin.py
# Copernicus Open Access Hub のユーザー情報を設定
user = '自分のユーザー名を貼り付け' 
password = '自分のパスワードを貼り付け' 
api = SentinelAPI(user, password, 'https://scihub.copernicus.eu/dhus')

# 衛星画像を取得する条件を指定
products = api.query(footprint_geojson,
                     date = ('20200608', '20210608'), #取得希望期間の入力
                     platformname = 'Sentinel-2',
                     processinglevel = 'Level-2A', 
                     cloudcoverpercentage = (0,100)) #被雲率（0％〜100％）

# 衛星画像のメタデータ
product = list(products.values())[0]

# ダウンロード
api.download(product['uuid'])

上記のコードを main.pyに追加しターミナルで以下を実行すると、ダウンロードが始まります。

$ python main.py

クエリの指定の仕方

SentinelAPI.query で条件を指定してクエリを書くことが出来ます。

パラメーター

• date: 検索する期間

  • yyyyMMdd
  • yyyy-MM-ddThh:mm:ss.SSSZ (ISO-8601)
  • yyyy-MM-ddThh:mm:ssZ
  • NOW
  • NOW-<n>DAY(S) (or HOUR(S), MONTH(S), etc.)
  • NOW+<n>DAY(S)
  • yyyy-MM-ddThh:mm:ssZ-<n>DAY(S)
  • NOW/DAY (or HOUR, MONTH etc.)

• order_by

• limit

その他にも以下のドキュメントにあるキーワードパラメーターとして使えます。

• platformname: 衛星の名前
  • 例
    • platformname:Sentinel-1
    • platformname:Sentinel-2
    • platformname:Sentinel-3
    • platformname:Sentinel-5 Precursor
• cloudcoverpercentage: 被雲率（0％〜100％）
  • cloudcoverpercentage:95
  • cloudcoverpercentage:[0 TO 5]
• processinglevel: 衛星画像の処理のレベル
  • Level-1C
  • Level-2A

詳しくは公式ドキュメントをご参考ください。

https://sentinelsat.readthedocs.io/en/stable/api_reference.html#sentinelsat.sentinel.SentinelAPI.query

processinglevel

クエリのパラメーターの中に、processinglevel がありました。耳慣れない言葉ですが、衛星画像の処理レベルのことです。

今回は 'Level-2A' を指定していますが、

ここで取得するSentinel-2のプロダクトレベルは，L1-2Aを要求しています．
これは，衛星画像の位置合わせを終えたL-1Cレベルに，大気のゆらぎ（モヤ）を補正した画像になります．

人工衛星（Sentinel-2)の観測画像をAPIを使って自動取得してみた． - Qiita より引用

詳しく、衛星画像の処理レベルについて知りたい場合は、以下をご参考ください。

まとめ

今回は衛星画像のダウンロードまでをやってみました。また、続編として指定した期間の中で、1番雲が少ない画像を取得する方法や、ダウンロードした画像をタイルに変換する方法を書こうと思います。

参考