SNAP 时间序列InSAR数据准备

1.SNAP简介

      SNAP是由欧空局开发的一款用于哨兵卫星数据处理的开源软件，其中s1tbx可用于哨兵1A、1B InSAR数据处理，可以进行哨兵数据的导入、精轨校正、配准、干涉、数据条带分割、Deburst（不知道如何翻译准确）、数据剪裁操作，以及时间序列InSAR数据准备工作（时间序列分析StamPS文件准备）。

     根据自己一段时间的使用，大致总结了一下优缺点，见下表，仅供参考。

优点	缺点
SNAP是欧空局长期开发和维护的，可以说是哨兵数据的“官方处理软件”，并且开发、社区支持较为活跃，版本更新较快；	处理过程对硬件要求较高，内存优化有待提高；
SNAP全部为JAVA语言进行构建，只要电脑中有JAVA环境就可运行，具有良好的跨平台特性；	时间序列InSAR支持较为基本，当前版本仅仅支持PSI数据准备；尚不支持SBAS数据准备（可自行定义）；
SNAP代码全部开源，并且基于JAVA构建，给二次开发和应用，提供了便利条件。	对Gamma格式的元数据导出不够完整。
可以自定义数据处理流程图，并且使用Python语言进行批量调用和处理，灵活性很高。	软件中仍存在一些逻辑冲突和运行Bug，需要后期版本完善。

   2.软件使用

    2.1软硬件环境

       SNAP软件对硬件要求较高，已在下表所示软硬件环境下做了测试，可供参考：                                                       

操作系统	软件环境	硬件环境
Windows10 64bit Unbutu16.04 64bit	Java 8	CPU: I7 4790k 内存：32G

      备注：内存不得小于24GB，否则处理过程会报内存溢出类错误

   2.2软件安装

       打开官方下载链接，进行对应版本软件下载，32位系统的机器，做做数据显示还行，数据处理还是用64位的机器吧。 

                                                ​

（1）Windows安装

          下载64位安装文件后，按默认选项安装。

（2）Linux安装

         下载安装文件，安装文件为.sh格式文件，下载完成后，使用root权限，用命令安装。

                                               > ./ esa-snap_sentinel_unix_6_0.sh

2.3软件界面及功能

（1）软件主界面

                                        ​

     雷达数据处理相关工具都在Radar下面，图中为加载哨兵原始数据（zip）格式。

（2）数据显示

    SNAP能够对原始哨兵数据进行非常好的显示，其中可在三维地球上显示数据范围，如下图所示：

                                                                      ​

（3）雷达数据处理

    1）流程图处理

     SNAP有强大的自建处理流程的功能，类似于ArcMap的ModelBuilder，如下图所示，使用Graph Builder工具能够添加各个数据处理流程，形成完整的数据流。

                                                               ​

     其中，SNAP官方自带了（windows 在c盘 \Users\username\.snap\graphs）许多流程处理图，可进行学习和研究。

                                                       ​

2）批量处理 

使用批量处理工具，结合自定义的流程图，可按照此流程图进行批量的数据处理。

                                       ​

     批量数据处理工具存在不稳定性，这里建议使用调用gpt的方式进行数据的批量处理。

3）通过Python进行批量处理

      SNAP提供了使用命令行方式调用SNAP引擎进行数据处理的方式，在SNAP安装目录下 bin文件夹中有gpt.exe文件，通过Python以可执行文件的方式调用gpt文件，可进行批量数据处理，且性能稳定。

                                            

      记得处理前，把gpt.vmoptions里面内存大小改高一点，除了系统运行的内存之外，其他都给SNAP，不得小于24GB。

                                           ​

调用步骤如下：

1.按需求定义处理文件，例如这里想要批量进行数据的ESD精校准操作，首先使用Graph Builder工具构建处理流程图。

                                                 ​

2.将流程图存储为xml格式文件，供使用。

3.编写Python脚本批量调用（批量调用的写法，请参考开源项目snap2stamps）

3.时间序列预处理

    （1）SNAP和StaMPS软件结合

     SNAP设置了将数据预处理（Split、精轨校正、配准、干涉、Deburst、剪裁）之后的数据导出到StaMPS软件进行后续时间序列InSAR处理的功能，但只能导出单主影像PSInSAR处理流程所需的数据，尚不支持SBAS InSAR处理相关数据的导出功能。这一步主要参照开源项目snap2stamps提供的手册和脚本进行批量的处理。

     这里需要强调一点，SNAP的运算十分消耗内存，对于多步骤的数据处理，如

                                  ​

   如果没有内存很大（数百GB），最好不要一个流程图跑完，最好进行下流程的拆分，一步步的跑。

（2）SNAP和Gamma软件结合

     SNAP虽然预处理的数据结果导出后的格式为Gamma格式，但是他的元数据par文件中信息是不全的，而且，经过Stack操作（配准、干涉都会生成Stack）再导出为slc数据，仅仅会保留master主影像的元数据，不论在导出时怎样选择（仅选择slave）都无济于事，怀疑是软件bug。

    通过翻官方论坛，可以看到官方给出（连接）的解释如下

​                       ​

   大概意思是，SNAP虽然有导出GAMMA格式的功能，但是那是为StaMPS准备的。

    后续，我会探索仅仅进行Split --精轨校正（Apply Orbit）---Deburst然后导出Gamma格式，再进行后续处理的思路，会在后续博客中给出。

   以上是SNAP软件使用的一些总结，欢迎各位感兴趣的同行一起讨论 [email protected]