pyroSAR​​ -专注于大规模SAR卫星数据处理的Python框架

pyroSAR 是一个用于大规模合成孔径雷达（SAR）卫星数据处理的 Python 开源框架。它的核心目标是为 SAR 数据的组织、处理和分析提供一个完整且可扩展的解决方案，将数据的获取、元数据管理、预处理，以及与主流处理软件（如 ESA SNAP）的交互融为一体，极大地简化了复杂的 SAR 数据处理流程。

官方地址：https://github.com/johntruckenbrodt/pyroSAR/

主要特性

多源数据支持: 支持读取来自多个过去和现在的 SAR 卫星任务的数据，例如 Sentinel-1, TerraSAR-X, ALOS-PALSAR 等。

元数据管理: 能够自动提取 SAR 影像的元数据，并可以将其存储在 SpatiaLite 或 PostgreSQL 数据库中，便于用户查询和管理。

无缝集成处理软件: 提供了对 ESA SNAP 和 GAMMA 遥感软件工具的接口。

标准化的处理流程: pyroSAR 采用一致性的内部文件命名规则来追踪和管理处理结果，确保了工作流的清晰和可重复性。

灵活的工作流控制: 可以将复杂的处理流程分解为多个子步骤顺序执行，降低单次处理的内存消耗提升处理速度。

辅助数据自动处理: 内置了下载和管理辅助数据（如数字高程模型 DEM 和轨道状态向量文件）的工具。

支持Open Data Cube: 能够将预处理后的数据导出为兼容（Open Data Cube, ODC）的格式，便于进行时序分析和应用。

安装

安装前要检查系统环境。要求如下：

• Python ≥ 3.8
• SNAP、GAMMA（按需安装）
• 建议：Linux/macOS（Windows 亦可，但并行效率略低）

完整的依赖列表参见 https://github.com/johntruckenbrodt/pyroSAR/blob/main/requirements.txt

使用Conda安装，Conda相关教程可以参考《「GIS教程」Conda基础使用工作流》

conda install -c conda-forge pyrosar

也可以使用pip安装：

pip install pyroSAR
# 或者从 GitHub 安装最新开发版
pip install git+https://github.com/johntruckenbrodt/pyroSAR.git

安装验证

>>> import pyroSAR
>>> pyroSAR.__version__
'0.30'

核心功能演示

SAR数据读取

from pyroSAR import identify

# 自动识别数据格式
scene = identify('S1A_IW_GRDH_1SDV_20230715T043022.zip')
print(scene.metadata)  # 输出元数据摘要

元数据处理

# 获取成像几何参数
geometry = scene.getCorners()
print(f"影像覆盖范围: {geometry['extent']}")

# 解析成像时间线
timeline = scene.getTimeLine()
print(f"影像获取时间: {timeline['start']} 至 {timeline['end']}")

预处理流程

from pyroSAR import process

# 基础预处理配置
process(
    scene,
    outdir='./results/',
    resolution=20,  # 输出分辨率(m)
    scaling='linear',  # 辐射定标方式
    terrain_correction=True  # 启用地形校正
)

Data Cube 导出

生成ODC兼容格式

from pyroSAR.datacube import prepare

prepare(
    './results/', 
    collection='SAR_Collection',
    product='Sentinel1_RTC'
)

多数据批量处理

from pyroSAR import identify
import os

input_dir = '/path/to/sar/data'
output_dir = '/path/to/output'

for filename in os.listdir(input_dir):
    if filename.endswith('.SAFE'):
        sarfile = identify(os.path.join(input_dir, filename))
        geocode_params['source'] = sarfile
        geocode_params['target_dir'] = output_dir
        geocode(**geocode_params)

与 SNAP 集成

from pyroSAR.snap import process_graph

process_graph('my_graph.xml')

其中 my_graph.xml 是 SNAP 的处理流程图文件。

总结 & 参考

pyroSAR 是一个功能强大且灵活的 SAR 数据处理工具，特别适合需要自动化处理和批量处理的用户。它结合了 Python 的易用性和 SNAP 的强大处理能力，是 SAR 数据分析的理想选择。

1. https://github.com/johntruckenbrodt/pyroSAR/
2. https://pyrosar.readthedocs.io/en/latest/general/installation.html