Pythonを用いたLandsat 8 データの処理

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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_DATAC:\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.

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