Sentinel5P的L1B级数据预处理（BD7和BD8）【20260427】

⛄问题梳理

（1）Sentinel-5P L2数据预处理

基于ENVI实现：预处理链接

（2）Sentinel-5P L1B数据预处理

针对Sentinel-5P L1B的BD7和BD8数据（分别包含480个光谱通道），如果采用L2数据预处理的方法，其数据文件无法正常拖动到Raster列表中，但是经纬度文件可以拖动到Geographic Information项目中。

小编通过调研，总结了针对Sentinel-5P L1B数据预处理的方法。参考技术资料

⛄Sentinel-5P L1B和L2数据介绍

Sentinel5P数据是NC格式，虽然是NC格式，但是存储的结构是HDF格式的。

👀Sentinel-5P L1B数据

MDS（元数据规范）：包含TROPOMI 1b级数据产品的元数据规范。
IODS（输入输出数据规范）：描述从0级到1b级处理的结果产品。
ATBD（算法理论基础文档）：对0级到1b级数据处理中使用的算法进行高级描述。
PRF（产品自述文件）：描述不同产品版本之间的变化以及整体质量信息（发布几个月后即可获取）。

👀Sentinel-5P L2数据

产品用户信息 ( PUM )：S5P/TROPOMI 2级产品的技术特性信息。
ATBD（算法理论基础文档）：检索算法的详细信息。
IODD（输入输出数据定义）：S5P/TROPOMI 2级产品的输入和输出数据描述。
PRF（产品自述文件）：不同产品版本之间的变更描述及整体质量信息。

⛄Sentinel-5P L1B数据预处理的步骤

👀无坐标多维数据提取

利用Python（h5py、GDAL）把S5P L1B数据中的多通道辐亮度数据、经度、纬度分别提取为tif。
保存时投影信息及仿射变换参数不写入tif中。

python 复制代码

with h5py.File(S5P_path, "r") as f:
	# (1, 4172, 215, 480)
    Rad_data = f['BAND8_RADIANCE']['STANDARD_MODE']['OBSERVATIONS']['radiance'][:]
    # (1, 4172, 215)
    lon_data = f['BAND8_RADIANCE']['STANDARD_MODE']['GEODATA']['longitude'][:]
    # (1, 4172, 215)
    lat_data = f['BAND8_RADIANCE']['STANDARD_MODE']['GEODATA']['latitude'][:]
    Rad_data = Rad_data[0,:,:,:]   # (4172, 215, 480)
    lon_data = lon_data[0,:,:]     # (4172, 215)
    lat_data = lat_data[0,:,:]     # (4172, 215)

注意事项：输出的辐亮度数据、经度、纬度影像形状暂时是一个竖长条状的。

👀GLT文件构建和几何校正

导入没有坐标信息的多通道辐亮度数据、经度、纬度。
基于经度、纬度数据，利用ENVI的Geometric Correction→Build GLT工具生成一个地理位置查找表文件。
基于多通道辐亮度数据，利用ENVI的Geometric Correction→Georeference from GLT工具进行几何校正。

填写输出GLT文件的投影信息，选择Geographic Lat/Lon，WGS-84。

填写GLT输出参数，像元大小选择默认，旋转角度（Rotation）为0（正上方为北）。

小编尝试了几遍，旋转角度可能需要修改，大家根据结果是否旋转或颠倒，设置合适的旋转角度。

多谢！多谢！

笔者不才，请多交流！！！

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