Voir les coordonnées 31.96212, -103.004715
Les convertisseurs UTM donnent ses coordonnées UTM 13/R/FR
.
Un exemple de convertisseur se trouve ici: http://www.rcn.montana.edu/resources/converter.aspx
Mais ils sont nombreux et donnent des réponses similaires pour ces coordonnées.
Simultanément, dans l'ensemble de données Sentinel-2 ici http://sentinel-s2-l1c.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/#tiles/13/R/
Je ne trouve pas de FR
sous-répertoire.
Dans google, cet emplacement est ici:
Et trouver le même endroit dans le navigateur d'images Sentinel que je vois, cette tuile est différente
qui signifie par13/S/FR
exemple la même UTM
bande carrée mais différente.
Comment est-ce possible?
METTRE À JOUR
KML avec les tuiles Sentinel-2 signale également la S
tuile à un emplacement donné
MISE À JOUR 2
D'après cette photo
prise d'ici , la FR
place est située à moitié en S
zone UTM et à moitié en R
zone. De toute évidence, la plupart des convertisseurs automatiques attribuent ce carré à la R
zone, tandis que Sentinel-2 en tient compte S
.
Y a-t-il une vérité ici?
MISE À JOUR 3
Le code Python simple, extrait d'ici https://gis.stackexchange.com/a/224994/32207
bandVals = "CDEFGHJKLMNPQRSTUVWXX"
lon = 31.96212
lat = -103.004715
zone = int(lat + 186.0) / 6
if (lon >= 84.0):
band = 'Y' if (lat < 0.0) else 'Z'
elif (lon <= -80.0):
band = 'A' if (lat < 0.0) else 'B'
else:
band = bandVals[int(lon + 80.0) / 8]
print '{:02d}{:s}'.format(zone,band)
revient également 13R
.
Est-ce une erreur dans les données Sentinel-2 ou quoi?
S/FR
, alors que les convertisseurs UTM donnentR/FR
. Comment calculer l'emplacement si les convertisseurs UTM ne fonctionnent pas correctement?Réponses:
En réponse à votre question de commentaire "comment simuler cet algorithme":
C'est une solution assez brute, mais facile à implémenter et devrait donner de bonnes performances:
Vérifiez ensuite si le dossier existe dans la structure de données Sentinel 2. Si oui, vous avez terminé, hourra.
Sinon, vérifiez les grilles UTM voisines et voyez si la tuile / dossier "FR" existe dedans. Étant donné qu'il y a des chevauchements partout, vous devez vérifier les 8 grilles environnantes.
L'ordre de vérification le plus probable serait 13S, 13Q, 12R, 14R, 12S, 14S, 12Q, 14Q.
Les quatre derniers pourraient être pertinents si vos coordonnées se trouvent dans les coins d'une zone UTM, mais sont hautement improbables.
Étant donné la façon dont Sentinel2 étiquette les tuiles, un seul des voisins devrait jamais avoir un tel dossier, ce qui vous garantit d'obtenir le bon fichier.
Toute autre solution géographiquement plus "correcte" impliquerait beaucoup plus de frais de calcul que je ne le pense justifié ici.
Et certainement, indiquez-le à l'équipe de l'ESA, comme l'a suggéré Kersten dans les commentaires. Je ne comprends vraiment pas pourquoi ils ont choisi un système organisationnel aussi inutilement alambiqué.
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Article connexe ici
Ce qui a fonctionné pour moi, c'est d'utiliser le S2 KML fourni par l'ESA pour calculer toutes les tuiles qui se croisent avec mon AOI, puis rechercher ces tuiles dans AWS.
Ce KML semble fonctionner comme une définition de tous les identifiants de tuiles possibles générés par S2, éliminant de nombreuses options qui se chevauchent.
En regardant le KML (inspection visuelle uniquement, pas sûr à 100%), il me semble que dans le pire des cas, il faudrait rechercher 4 tuiles.
Ce serait bien d'avoir l'algorithme que l'ESA a utilisé pour définir le KML pour le rendre plus efficace.
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