通过简化 Nadir BRDF 调整反射率的计算来促进高级 Sentinel-2 分析

Sentinel-2（S2）来自欧洲航天局 Copernicus 计划，为地表分析提供必要数据。其 Level-2A 产品通过 MultiSpectral Instrument（MSI）提供高至中等分辨率（10-60 米）的表面反射率（SR）数据。为增强 SR 数据的准确性和可比性，模拟仰视视角的调整是必不可少的。这些校正解决了 SR 的各向异性问题以及日照角度和观察角度的变化，确保在不同条件下以及随着时间的推移进行图像比较的一致性。$c$ 因子方法是一种简单而有效的算法，通过使用 MODIS BRDF 模型来实现 Nadir BRDF Adjusted Reflectance（NBAR），从而调整观察到的 S2 SR。尽管将 $c$ 因子直接应用于单个图像非常直接，但尚缺乏一个针对多个 S2 图像和来自云存储数据的地球系统数据立方体（ESDC）的 cohesive Python 框架。本文我们引入 sen2nbar，一个为将 S2 SR 数据转换为 NBAR而设计的 Python 包，支持单个图像和 ESDC。该软件包通过单个函数简化了 S2 SR 数据转换为 NBAR，组织为高效过程管理的模块。通过支持来自 SpatioTemporal Asset Catalog（STAC）的 SAFE 文件和 ESDC，sen2nbar 被开发为一种灵活的工具，可处理多样化的数据格式要求。我们预计 sen2nbar 将显著促进 S2 数据的标准化和一致性，为各种应用中的广泛用户提供稳健解决方案。sen2nbar 是开源工具，地址为 https://github.com/ESDS-Leipzig/sen2nbar。