从配准主/从复SLC估计多视复相干系数γ与干涉相位,识别稳定散射体与去相关变化区(建筑变化/滑坡/植被),输出相干性与相位GeoTIFF及统计JSON。D-InSAR complex coherence and interferometric phase estimation with multi-looking.
编程
geoskill-sentinel1-tile-management
试用模拟Sentinel-1 GRD预处理流水线:线性σ⁰分贝转换(10·log10)、bbox像素对齐裁剪、VV/VH双极化处理与物理区间QA,输出预处理σ⁰(dB) GeoTIFF与含步骤/参数/统计的处理日志JSON。Sentinel-1 GRD preprocessing pipeline: dB conversion, bbox clip, dual-pol QA.
它能做什么
模拟Sentinel-1 GRD预处理流水线:线性σ⁰分贝转换(10·log10)、bbox像素对齐裁剪、VV/VH双极化处理与物理区间QA,输出预处理σ⁰(dB) GeoTIFF与含步骤/参数/统计的处理日志JSON。Sentinel-1 GRD preprocessing pipeline: dB conversion, bbox clip, dual-pol QA.
技能文档
Sentinel-1 数据管理流水线 | Sentinel-1 Tile Management
Simulates the standard preprocessing pipeline for Sentinel-1 GRD (ground range detected, multilooked) imagery:
- Read / generate σ⁰ (linear power).
- Decibel conversion:
dB = 10·log10(σ⁰), the logarithmic scale conventional in SAR. - Clip to bbox: pixel-aligned clipping to the user-specified geographic extent (intersection).
- Per-polarization processing (
--polarization vv,vh): dual-pol for IW, optional for EW. - Physical range QA: flags pixels outside
--db-min/--db-max(default −35 to 5 dB).
Outputs the preprocessed σ⁰(dB) GeoTIFF plus a processing log JSON (steps, parameters, per-polarization statistics).
Dependencies / 依赖
pip install numpy rasterio
Usage / 使用方法
基本用法(仅给 bbox,自动合成双极化场景)
python geoskill-sentinel1-tile-management.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --output-dir ./out
Example 1: Synthetic Data (Offline)
python geoskill-sentinel1-tile-management.py --bbox 116 39 117 40 --synthetic --mode iw --polarization vv,vh --output-dir ./syn
示例 2:真实 GRD + 裁剪
python geoskill-sentinel1-tile-management.py --input grd.tif --bbox 116.4 39.4 116.6 39.6 --output-dir ./clip
示例 3:EW 模式单极化
python geoskill-sentinel1-tile-management.py --bbox 121 31 122 32 --mode ew --polarization hh --output-dir ./ew --quiet
示例 4:自定义物理区间 QA
python geoskill-sentinel1-tile-management.py --bbox 116 39 117 40 --db-min -30 --db-max 0 --output-dir ./qa --quiet
Output / 输出
| File | Format | Description |
|---|---|---|
sigma0_db.tif | GeoTIFF (float32) | Preprocessed σ⁰(dB), one band per polarization, EPSG:4326 |
processing_log.json | JSON | Processing steps / parameters / per-polarization statistics / out-of-range fraction |
output-manifest.json | JSON | Run manifest |
Data Source / 数据源 / Source
- Real mode: a local S1 GRD linear σ⁰ GeoTIFF (multiple bands treated as VV/VH/...).
- Synthetic mode: locally generates an S1-style dual-polarization σ⁰ scene (VV > VH, with speckle noise).
Privacy / 隐私声明 / Privacy
- Runs fully offline by default;
--syntheticinvolves no network at all. - All processing is done locally; no user data is uploaded.
License / License
MIT
name: geoskill-sentinel1-tile-management description: '模拟Sentinel-1 GRD预处理流水线:线性σ⁰分贝转换(10·log10)、bbox像素对齐裁剪、VV/VH双极化处理与物理区间QA,输出预处理σ⁰(dB) GeoTIFF与含步骤/参数/统计的处理日志JSON。Sentinel-1 GRD preprocessing pipeline: dB conversion, bbox clip, dual-pol QA.'
Sentinel-1 数据管理流水线 | Sentinel-1 Tile Management
模拟 Sentinel-1 GRD(地距多视)影像的标准预处理流水线:
- 读入 / 生成 σ⁰(线性功率)。
- 分贝转换:
dB = 10·log10(σ⁰),SAR 惯用的对数刻度。 - 裁剪到 bbox:像素对齐裁到用户指定的地理范围(取交集)。
- 逐极化处理(
--polarization vv,vh):IW 双极化、EW 可选。 - 物理区间 QA:标记超出
--db-min/--db-max(默认 −35~5 dB)的像元。
输出预处理后的 σ⁰(dB) GeoTIFF + 处理日志 JSON(步骤、参数、逐极化统计)。
依赖
pip install numpy rasterio
使用方法
基本用法(仅给 bbox,自动合成双极化场景)
python geoskill-sentinel1-tile-management.py --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --output-dir ./out
示例 1:合成数据(离线)
python geoskill-sentinel1-tile-management.py --bbox 116 39 117 40 --synthetic --mode iw --polarization vv,vh --output-dir ./syn
示例 2:真实 GRD + 裁剪
python geoskill-sentinel1-tile-management.py --input grd.tif --bbox 116.4 39.4 116.6 39.6 --output-dir ./clip
示例 3:EW 模式单极化
python geoskill-sentinel1-tile-management.py --bbox 121 31 122 32 --mode ew --polarization hh --output-dir ./ew --quiet
示例 4:自定义物理区间 QA
python geoskill-sentinel1-tile-management.py --bbox 116 39 117 40 --db-min -30 --db-max 0 --output-dir ./qa --quiet
输出
| 文件 | 格式 | 说明 |
|---|---|---|
sigma0_db.tif | GeoTIFF (float32) | 预处理后 σ⁰(dB),逐极化波段,EPSG:4326 |
processing_log.json | JSON | 处理步骤 / 参数 / 逐极化统计 / 越界比例 |
output-manifest.json | JSON | 运行清单 |
数据源 / Source
- 真实模式:本地 S1 GRD 线性 σ⁰ GeoTIFF(多波段视为 VV/VH/...)。
- 合成模式:本地生成 S1 风格双极化 σ⁰ 场景(VV > VH,含斑点噪声)。
隐私声明 / Privacy
- 默认完全离线运行,
--synthetic无任何网络。 - 所有处理本地完成,不上传用户数据。
License
MIT
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