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Maximilian Reiner edited this page Oct 24, 2024 · 2 revisions

Wissenssammlung GS-2024

Hier finden sich alle Handouts der ersten Termine sowie angefertigte Mitschriften (Notizen, Dokus für Code,...). Der Sinn ist alle Erkenntnisse zentral zu sammeln und übersichtlich allen Mitwirkenden bereitzustellen.

Die Handouts und Einträge sind rechts in der Side-Bar zu finden: ---->

stac client for python:

Grundlagen

import json # Zur Anzeige der Abfrageergebnisse import pystac import requests # Für Interaktion mit APIs

from pystac import Catalog, get_stac_version # Erweiterung von pystac zum Einbinden von bestehenden Catalogs from pystac_client import Client # Erweiterung von pystac u.a. zum suchen in STACs

Einbinden eines STACs

root_catalog = Catalog.from_file('https://raw.githubusercontent.com/stac-utils/pystac/main/docs/example-catalog/catalog.json') root_catalog.describe() # Aufbau des Catalogs

Informationen über den Catalog

Informationen über den Stac Clienten

print(f"ID: {root_catalog.id}") print(f"Title: {root_catalog.title or 'N/A'}") print(f"Description: {root_catalog.description or 'N/A'}")

Informationen über die vorhandenen Collections

collections = list(root_catalog.get_collections()) # get_collections() und weitere Func. im Handout erläutert print(f"Number of collections: {len(collections)}") # Anzahl der vorhandenen Collections print("Collections IDs:") for collection in collections: print(f"- {collection.id}")

Informationen über die vorhandenen Items

items = list(root_catalog.get_all_items()) print(f"Number of items: {len(items)}") for item in items: print(f"- {item.id}")

Abfragen von einzelnen STAC Objekten

item = root_catalog.get_item("LC80140332018166LGN00", recursive=True) # Einzelenes Item, weitere Benutzung im Folgenden

collection = root_catalog.get_collection("ID", recursive=BOOL)

weitere möglich

Abfragen von Metadaten

print(item.geometry) print(item.bbox) print(item.datetime) print(item.collection_id) item.get_collection() # Abfrage, zu welcher Collection das item gehört

Erweiterte Metadaten abfragen (Common Metadata)

print(item.common_metadata.instruments) print(item.common_metadata.platform) print(item.common_metadata.gsd)

Abfrage von Assets

for asset_key in item.assets: #.assets als Func zur Abfrage aller Assets eines Items asset = item.assets[asset_key] print('{}: {} ({})'.format(asset_key, asset.href, asset.media_type)) # asset-key,(..) werden in den String {},(..) eingesetzt

Informationen über ein Asset

asset = item.assets['B3'] print(asset.to_dict()) # Ähnlich zur Abfrage mit .format

Speichern von Daten aus einem STAC

for asset_key in item.assets: asset = item.assets[asset_key] asset_url = asset.href file_name = asset_key + '.' + asset.media_type.split('/')[-1]

# Fragt die Daten von der API ab
response = requests.get(asset_url) # Nutzung der requests-Library

# Speichere die Datei
with open(file_name, 'wb') as f:
    f.write(response.content)

print(f'{file_name} heruntergeladen.')

Weitere Optionen mit der Client-Extension von pystac

STAC einbinden

catalog_url = 'https://planetarycomputer.microsoft.com/api/stac/v1' client = Client.open(catalog_url) # Client interagiert mit API-Endpunkt (URL)

Suche nach Items (Beispiel Sentinel-2)

search = client.search( collections=['sentinel-2-l2a'], bbox=[-47.02148, -17.35063, -42.53906, -12.98314], datetime='2023-01-01/2023-01-31', limit = 10 )

Ein Item aus den Ergebnissen abrufen

items = list(search.items()) print(len(items)) print(items) item = items[5] print(f"Item ID: {item.id}") print(f"Item datetime: {item.datetime}")

Informationen der Items aus den Ergebnissen abrufen

for asset_key, asset in item.assets.items(): print(f"Asset Key: {asset_key}") print(f"Asset URL: {asset.href}") print(f"Asset Media Type: {asset.media_type}")

stac client for R:

Installieren der benötigten Pakete:

install.packages("rstac") install.packages("sf") install.packages("terra") install.packages("tibble") library(terra) library(sf) library(tibble) library(rstac)

Angeben einer URL zu einer Stac API

stac_url <- "https://planetarycomputer.microsoft.com/api/stac/v1"

Aufbau der Verbindung zur API

s_obj <- stac(stac_url) str(s_obj)

Informationen über die stac API:

get_request(s_obj)

alternativ:

s_obj %>% get_request()

Anforderungen und Spezifikationen:

conformance_classes <- s_obj %>% conformance() %>% get_request() conformance_classes

Abfrage des Collections-Endpoint, nicht des top-level Endpoints

collections_query <- s_obj %>% collections()

Liste aller verfügbaren Collections, also der verfügbaren datasets

collections_query %>% get_request()

Suchanfrage an den Catalog stellen:

stac_search( q = s_obj, collections = "usgs-lcmap-conus-v13", datetime = "2021-01-01/2021-12-31", limit = 10 ) %>% get_request()

Beispiel zur Suche nach bestimmter Region (Ashe Couty, North Carolina)

ashe <- read_sf(system.file("shape/nc.shp", package = "sf"))[1, ] plot(st_geometry(ashe))

ashe_bbox <- ashe %>% st_transform(4326) %>% st_bbox() ashe_bbox

stac_query <- stac_search( q = s_obj, collections = "usgs-lcmap-conus-v13", bbox = ashe_bbox, datetime = "2021-01-01/2021-12-31", limit = 10 ) %>% get_request() stac_query

signed_stac_query <- items_sign( stac_query, sign_planetary_computer() # Authentifizierung beim Planetary Computer ) signed_stac_query

Download des Datasets (lcpri: primary land coverage)

output_directory <- "C:/Users/lraeu/OneDrive/Desktop/Geosoftware II/geosoft2-2024/data" assets_download(signed_stac_query, "lcpri", output_dir = output_directory, overwrite = TRUE) output_file <- file.path("C:/Users/lraeu/OneDrive/Desktop/Geosoftware II/geosoft2-2024/data/lcmap/CU/V13/025011/2021/LCMAP_CU_025011_2021_20220721_V13_CCDC/LCMAP_CU_025011_2021_20220629_V13_LCPRI.tif") %>% rast() plot(output_file) rast("C:/Users/lraeu/OneDrive/Desktop/Geosoftware II/geosoft2-2024/data/B1.tiff")

ashe %>% st_transform(st_crs(output_file)) %>% st_geometry() %>% plot(add = TRUE, lwd = 3)

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