Pythonを用いたLandsat 8 データの処理

当記事は執筆中で未完成です（2019年9月3日現在）

環境の準備

Windows 10のMiniconda (Python 3.7)で仮想環境rsを作り，geopandas等をインストールします．condaを用いたパッケージのインストールではデフォルトチャンネルとconda-forgeチャンネルの混在が避けられないため，conda-forgeを優先するようにします．また，これまではJupyter Notebookを使っていましたが，公式に従い，JupyterLabへ移行します．

conda config --add channels conda-forge
conda config --get channels ## conda-forgeがhighest priorityとなっていることを確認
conda create -n rs
conda activate rs
conda install jupyterlab
conda install pandas geopandas folium
conda install rasterio matplotlib
conda install cartopy ## いくつかのpackageでdowngrade発生

次に，こちらを参考に，Windowsの環境変数GDAL_DATAをC:\Users\username\Miniconda3\envs\rs\Library\share\gdalのように設定します．これをしておかないと，geopandasをimportした際にエラーが出ました． 準備が整ったら，作業ディレクトリ（フォルダ）に移動し，JupyterLabを立ち上げます．

jupyter lab

JupyterLabが立ち上がれば成功です．Notebookを選択し，Jupyter Notebookと同じように作業を進めます．

Landsat 8 データのダウンロード

作業ディレクトリの下にlandsat8ディレクトリを作成し，その中にダウンロードします．まず，Worldwide Reference System 2 (WRS-2)のwrs2_descending.zipをダウンロードします．