Sentinel-5 P data usage

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#303 erstellt am 20.3.2025 5 Kommentare 0 Reaktionen 0 zugewiesene Personen Auf GitHub ansehen

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Bewertung

Schwierigkeit: 4/5
Geschätzter Aufwand: 3-5 Tage
Anfängerfreundlichkeit: 35/100

Issue-Typ: Bug
Klarheit: Muss geklärt werden
Aktivitätsstatus: Veraltet
Tech-Stack: jupyter-notebook, python
Bereich: data

Rechercherichtung

Beginne mit dem Notebook-Code, der die Planetary Computer STAC API durchsucht und die ch4-Assets an stackstac.stack übergibt; untersuche die generierten Sentinel-5P-Blob-URLs und die gemeldeten 404-Antworten. Bestätige, ob die STAC-Asset-Links gültig sind, und ermittle das erwartete Verhalten, wenn der Stack persistiert und zugeschnitten wird, ohne dass beim Öffnen der Assets Fehler auftreten.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

Hi! I've been trying to use sentinel-5 data to map CH4 emissions over my area of interest.

I replicated pretty much the code that i previously had for sentinel 1 and sentinel 2 processing:

sentinel_search_url = "https://planetarycomputer.microsoft.com/api/stac/v1"
sentinel_stac_client = pystac_client.Client.open(sentinel_search_url)

items = sentinel_stac_client.search(
    bbox=bounds,
    collections=["sentinel-5p-l2-netcdf"],
    datetime=f"{start_date}/{end_date}",
    query={"s5p:processing_mode": {"eq": "OFFL"}, "s5p:product_name": {"eq": "ch4"}},
).item_collection()

print(f"Total number of items found: {len(items)}")

scene_dates = sorted([item.datetime for item in items])

selected_scenes = [scene_dates[0]]
for i in range(1, len(scene_dates)):
    if (scene_dates[i] - selected_scenes[-1]).days >= min_time_step:
        selected_scenes.append(scene_dates[i])

items = [
    item for item in items if item.datetime in selected_scenes
]

print(f"Number of items after minimum time step filtering: {len(items)}")

print("\nSelected scenes after filtering:")
for item in items:
    print(f"Scene date: {item.datetime}")


(i had to provide a proj:epsg field as this data doesn't have it)

for item in items:
    # Access the asset metadata
    asset = item.assets['ch4']
    
    # Add proj:epsg metadata if it doesn't exist
    if 'proj:epsg' not in asset.extra_fields:
        asset.extra_fields['proj:epsg'] = 4326

sentinel_stack = stackstac.stack(
    items,
    assets=["ch4"],
    gdal_env=stackstac.DEFAULT_GDAL_ENV.updated({
        'GDAL_HTTP_MAX_RETRY': 3,
        'GDAL_HTTP_RETRY_DELAY': 5,
        'AWS_NO_SIGN_REQUEST': 'YES',
    }),
    epsg=4326,
    resolution=0.0629, 
    chunksize=(1, 1, 1000, 1000),
).to_dataset(dim='band')

# This length number represents the number  of assets (bands) that are to be extracted
# len(sentinel_stack)

sentinel_stack

# Remove attributes that are not time, y or x 
sentinel_stack = sentinel_stack.drop_vars([c for c in sentinel_stack.coords if not (c in ['time', 'y', 'x',])])
sentinel_stack

sentinel_stack_float32 = sentinel_stack.astype('float32')
sentinel_stack_float32

crs = "EPSG:4326"
crs_number = crs[5:]
sentinel_stack_float32 = sentinel_stack_float32.rio.write_crs(fr"{crs}", inplace=True)
sentinel_stack_float32

sentinel_stack_clipped = sentinel_stack_float32.rio.clip(aoi.geometry, aoi.crs, all_touched=True, drop=True)
with ProgressBar():
    sentinel_stack_clipped = sentinel_stack_clipped.persist()

Here, i get:

And when i try to save the datarray by computing the mean over this clipped area, i get a tiff file with no results

Vorherrschende Sprache: Jupyter Notebook
Sterne: 455
Forks: 225
PR-Merge-Kennzahlen: Keine gemergten PRs in 30 T.

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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