Nie można znaleźć lokalizacji NATO UTM w Sentinel-2

Uwzględnij współrzędne 31.96212, -103.004715

Konwertery UTM podają, że są to współrzędne UTM 13/R/FR.

Przykład konwertera znajduje się tutaj: http://www.rcn.montana.edu/resources/converter.aspx

Ale jest ich wiele i dają one podobne odpowiedzi dla tych współrzędnych.

Jednocześnie w zestawie danych Sentinel-2 tutaj http://sentinel-s2-l1c.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/#tiles/13/R/

Nie mogę znaleźć FRpodkatalogu.

W Google ta lokalizacja jest tutaj:

I znajdując to samo miejsce w przeglądarce obrazów Sentinel , widzę, że ten kafelek jest inny

co oznacza13/S/FR np. to samo UTMi kwadratowe, ale inne pasmo.

Jak to jest możliwe?

AKTUALIZACJA

KML z kafelkami Sentinel-2 zgłasza także Skafelki w danej lokalizacji

AKTUALIZACJA 2

Według tego zdjęcia

wzięty stąd The FRSquare znajduje się w połowie SUTM strefy, a połowa w Rstrefie. Oczywiście większość automatycznych konwerterów przypisuje ten kwadrat do Rstrefy, podczas gdy Sentinel-2 rozlicza go dla Sstrefy.

Czy jest tu jakaś prawda?

AKTUALIZACJA 3

Prosty kod Pythona, pobrany stąd 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)

również powraca 13R.

Czy ten błąd występuje w danych Sentinel-2?

coordinate-system utm sentinel-2 mgrs Przyciemnia
źródło

czyż nie? sentinel-s2-l1c.s3.amazonaws.com/tiles/13/S/FR/2017/5/6/0/... różne pasma są sentinel-s2-l1c.s3-website.eu-central-1.amazonaws .pl / # tiles / 13 /…

Mapperz

Tak jest S/FR, podczas gdy konwertery UTM dają R/FR. Jak obliczyć lokalizację, jeśli konwertery UTM działają nieprawidłowo?

Przyciemnia

Wartość szerokości geograficznej wynosi nieco poniżej 32 stopni na północ. To stawia go dokładnie w „paśmie” szerokości geograficznej R. Sentinel-2 mógł zostać wyłożony kafelkami przy użyciu środkowego punktu płytki, który mógłby zamiast tego znajdować się w paśmie „S”.

mkennedy

@mkennedy jak symulować ten algorytm zaczynając od współrzędnych?

Dims

Możesz również rozważyć zgłoszenie tego na adres [email protected], ponieważ rzeczywiście wygląda to na nieoczekiwane zachowanie.

Kersten

Odpowiedzi:

W odpowiedzi na pytanie w komentarzu „jak symulować ten algorytm”:

Jest to dość brutalne rozwiązanie, ale łatwe do wdrożenia i powinno dawać dobrą wydajność:

Użyj dowolnego konwertera UTM, który działa „zgodnie z oczekiwaniami”, umieszczając współrzędne w 13R.
Następnie sprawdź, czy folder istnieje w strukturze danych Sentinel 2. Jeśli tak, to koniec.
Jeśli nie, sprawdź sąsiednie siatki UTM i sprawdź, czy istnieje w nich kafelek / folder „FR”. Biorąc pod uwagę, że wszędzie występują nakładki, należy sprawdzić wszystkie otaczające 8 siatek.
Najbardziej prawdopodobne zamówienie to 13S, 13Q, 12R, 14R, 12S, 14S, 12Q, 14Q.
Cztery ostatnie mogą być istotne, jeśli współrzędne znajdują się w rogach strefy UTM, ale są bardzo mało prawdopodobne.

Biorąc pod uwagę sposób, w jaki Sentinel2 określa płytki, tylko jeden z sąsiadów powinien mieć taki folder, gwarantujący uzyskanie poprawnego pliku.

Każde inne, bardziej „poprawne” geograficznie rozwiązanie wiązałoby się z dużo większym obciążeniem obliczeniowym, niż uważam za uzasadnione.

Zdecydowanie z pewnością zgłoś to zespołowi ESA, jak sugeruje Kersten w komentarzach. Naprawdę nie rozumiem, dlaczego wybrali tak niepotrzebnie zawiły system organizacyjny.

Senshi
źródło

Powiązany post tutaj

Pracowałem dla mnie za pomocą S2 KML dostarczonego przez ESA do obliczenia wszystkich kafelków, które przecinają się z moim AOI, a następnie wyszukiwania tych kafelków w AWS.

Ten KML wydaje się działać jako definicja wszystkich możliwych identyfikatorów kafelków generowanych przez S2, eliminując wiele nakładających się opcji.

Patrząc na KML (tylko kontrola wizualna, nie w 100% pewna) wydaje mi się, że w najgorszym przypadku będziesz musiał poszukać 4 kafelków.

Byłoby miło mieć algorytm używany przez ESA do zdefiniowania KML, aby uczynić go bardziej wydajnym.

Fred Liporace
źródło