将sentinel-1sar图像的地理坐标(长,纬度)转换为像素位置(x,y)

使用下面的自定义函数,我们可以轻松地将图像中的任意位置(纬度、经度)转换为它的(x、y)位置, 如果经纬度在我们产品的范围内 是的。

from snappy import GeoPos
def XY_from_LatLon(ProductSceneGeoCoding, latitude, longitude):
    #From Latitude, Longitude satellite image (SAR), get the x, y position in image
    pixelPos = ProductSceneGeoCoding.getPixelPos(GeoPos(latitude, longitude), None)
    x = pixelPos.getX()
    y = pixelPos.getY()
    if str(x)=='nan':
        raise ValueError('Latitude or Longitude out of this product')
    else:
        return x, y

升级版: 下面更新的函数应该可以用于更多快照版本

import jpy
import snappy
def XY_from_LatLon(ProductSceneGeoCoding, latitude, longitude):
    geoPosType = jpy.get_type('org.esa.snap.core.datamodel.PixelPos')
    geocoding = ProductSceneGeoCoding.getSceneGeoCoding()
    pixel_pos = geocoding.getPixelPos(snappy.GeoPos(latitude, longitude), geoPosType())
    if str(pixel_pos.x)=='nan':
        raise ValueError('Latitude or Longitude out of this product')
    else:
        return int(np.round(pixel_pos.x)), int(np.round(pixel_pos.y))

例如,对于下面给出的产品(如中所示 scihub 这是希腊南部的一个产品),我们可以得到雅典坐标(纬度=37.9838,经度=23.7275)图像中的(x,y)位置

产品名称:s1a_iw_grdh_1sdv_20170821t162310_20170821t162335_018024_01e414_c88b

path='path to S1A_IW_GRDH_1SDV_20170821T162310_20170821T162335_018024_01E414_C88B.SAFE'
product = ProductIO.readProduct(path)
sg = product.getSceneGeoCoding()
x, y = XY_from_LatLon(sg, 37.9838, 23.7275)
x, y
# (13705.242822312131, 14957.933651457932)