Sentinel-5 P data usage

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#303 ouverte le 20/3/2025 5 commentaires 0 réactions 0 personnes assignées Voir sur GitHub

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Évaluation

Difficulté: 4/5
Temps estimé: 3-5 jours
Accessibilité débutants: 35/100

Type d'issue: Bug
Clarté: À clarifier
Activité: À l'abandon
Stack technique: jupyter-notebook, python
Domaine: data

Piste de recherche

Commencez par le code du notebook qui interroge la Planetary Computer STAC API et transmet les assets ch4 à stackstac.stack ; examinez les URL de blob Sentinel-5P générées et les réponses 404 signalées. Confirmez si les liens des assets STAC sont valides et identifiez le comportement attendu lorsque le stack est persisté et découpé sans erreurs lors de l’ouverture des assets.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

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

Langage dominant: Jupyter Notebook
Étoiles: 455
Forks: 225
Métriques de merge des PR: Aucune PR mergée en 30 j

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