Write and add a new reader to SISPPEO¶
Introduction¶
Un reader est une classe permettant de lire et d’extraire des informations (radiométriques + métadonnées) d’un produit satellitaire donné.
Pour cela, un reader doit tout d’abord hériter de la classe abstraite Reader`. Cette dernière précise l’interface minimale à implémenter (quels arguments sont nécessaires lors d’une instanciation, quelles fonctions doivent obligatoirement être implémentées, etc).
Exemple de notre nouveau reader (pour les produits Sentinel-2 fournis par l’ESA) :
class S2ESAReader(Reader):
"""A reader dedicated to extract data from both S2_ESA_L1C and S2_ESA_L2A products.
Attributes:
dataset: A dataset containing extracted data.
"""
1. Initialisation : __init__¶
Par défaut, les arguments nécessaire dans l’__init__ sont les suivants :
input_product: le chemin d’accès au produit satellitaire ;requested_bands: la liste des bandes à extraire (e.g.,['B3', 'B4', 'B5']).
Un argument optionnel peut aussi être demandé : geom. Il sera utilisé si l’utilisateur s’intéresse seulement à une zone restreinte (à extraire) et non pas à l’image entière.
Si notre reader ne nécessite pas de paramètres supplémentaires, l’on peut passer à l’implémentation de la méthode extract_bands() (cf. 2. Méthode extract_bands). Sinon, il faut redéfinir la fonction __init__.
Ici, notre reader nécessite 1 argument supplémentaire : out_resolution. Ce dernier sera utilisé pour forcer la résolution de sortie (parmi les résolutions des différentes bandes extraites).
def __init__(self,
input_product: Path,
requested_bands: List[str],
geom: Optional['dict'] = None,
out_resolution: Optional[int] = None,
**_ignored) -> None:
"""See base class.
Args:
out_resolution: The wanted resolution of the output product. Used
when performing resampling operations.
"""
super().__init__(input_product, requested_bands, geom) # Appel de l'__init__ de la classe parente "Reader"
if out_resolution not in (None, 10, 20, 60): # Filtrage des valeurs autorisées pour le nouveau paramètre "out_resolution"
raise InputError('"out_resolution" must be in (10, 20, 60)')
self._inputs['out_resolution'] = out_resolution # Stockage de la valeur donnée par l'utilisateur
2. Méthode extract_bands¶
@abstractmethod
def extract_bands(self) -> None:
"""Opens the input product and extracts bands and metadata."""
Cette méthode ouvre un produit satellitaire et extrait les bandes demandées (paramètre requested_bands) ainsi que diverses metadonnées (utilisées par exemple pour convertir les comptes numériques en réflectances, ou bien tout simplement pour renseigner le produit L3 final).
Habituellement, cette méthode peut être structurée de la manière suivante :
charger les données (i.e. le dataset) ;
extraire/lire les métadonnées ;
filtrer les bandes à extraire ;
extraire les données (i.e. boucle sur les bandes à extraire, calcul du ROI si besoin…) ;
stocker les données et métadonnées.
En fonction du produits, cette structure est amenée à évoluer légèrement. Par ex :
GRSReadern’a pas besoin de l’étape 3 (contrairement à un produit où l’on devrait aller lire le chemin de chaque bande à extraire dans les métadonnées) ;un reader pour les produits Landsat 8 fournis par l’USGS n’aurait pas d’étape 1 (pas de dataset à charger, uniquement un fichier de métadonnées à lire dans lequel on va récuper les chemins des bandes qui nous intéressent dans l’étape 3).
Il y a priori 3 types de cas :
produit sous la forme d’un dataset (par ex un fichier .netCDF, comme pour GRS), à charger directement en utilisant la bibliothèque
xarray.produit dans un format bénéficiant d’un reader
GDAL(par exemple les produits Sentinel-2 fournis par l’ESA en .SAFE) : i) chargement du produit satellitaire en utilisant la bibliothèquerasterio(interface Python pour l’API C GDAL) puis ii) chargement des différentes bandes d’intérêt, toujours avec la même blibliothèque (fonction open et read).autres (par exemple les produit Landsat 8 fournis par l’USGS) : i) chargement et lecture des métadonnées puis ii) lecture des différentes bandes en utilisant la bibliothèque
rasterio.
3. Méthode extract_ds¶
@abstractmethod
def create_ds(self) -> None:
"""Creates a xr.DataSet out of Reader params and extracted information."""
Cette méthode crée et stocke un objet xarray.Dataset à partir des données et métadonnées précédemment extraites.
Cette méthode peut être structurée de la manière suivante :
3.1 Création du dataset¶
ds = xr.Dataset(
{key: (['time', 'y', 'x'], val) for key, val
in self._intermediate_data['data'].items()},
coords={
'x': ('x', self._intermediate_data['x']),
'y': ('y', self._intermediate_data['y']),
'time': [datetime.fromisoformat(self._intermediate_data[
'metadata']['tags']['PRODUCT_START_TIME'][:-1])]
}
)
Le 1er dictionnaire {key: ... ['data'].itesms()} contient les différentes bandes extraites sous forme de numpy.ndarray 3D (image 2D + axe temporel ; shape=(1, M, N)).
Les coordonnées sont :
un
numpy.ndarray(N,) x de coordonnées projetées sur une grille UTM ;un
numpy.ndarray(M,) y de coordonnées projetées sur une grille UTM ;une liste de longueur 1 time contenant la date d’acquisition du produit satellitaire sous la forme d’une objet datetime (du module datetime contenu dans la bibliothèque standard).
3.2 Renseigner les variables de coordonnées¶
Pendant cette étape, l’on renseigne les axes, long_name, standard_name (si existe, cf. netCDF CF-1.8) ainsi que l’unité des ces 3 variables.
crs = self._intermediate_data['crs']
# Set up coordinate variables
ds.x.attrs['axis'] = 'X'
ds.x.attrs['long_name'] = f'x-coordinate ({crs.name})'
ds.x.attrs['standard_name'] = "projection_x_coordinate"
ds.x.attrs['units'] = 'm'
ds.y.attrs['axis'] = 'Y'
ds.y.attrs['long_name'] = f'y-coordinate ({crs.name})'
ds.y.attrs['standard_name'] = "projection_y_coordinate"
ds.y.attrs['units'] = 'm'
ds.time.attrs['axis'] = 'T'
ds.time.attrs['long_name'] = 'time'
3.3 Paramétrisation de la variable “crs”¶
Cette variable sert à correctement géo-référencer le produit final (par exemple lors de l’utilisation dudit produit dans QGIS).
# Set up the 'grid mapping variable'
ds['crs'] = xr.DataArray(name='crs', attrs=crs.to_cf())
3.4 conserver les métadonnées du produit satellitaire.¶
Il faut les enregistrer dans une nouvelle variable “product_metadata”.
# Store metadata
ds['product_metadata'] = xr.DataArray()
for key, val in self._intermediate_data['metadata']['tags'].items():
ds.product_metadata.attrs[key] = val
3.5 Préciser le type de données radiométriques.¶
L’on précise ici si ce sont des réflectances de télédétection (Rrs) ou bien des réflectances BOA (‘rho’) au sein du métadonnées temporaire (elle sera supprimée lors de la création du produit final et n’est utilisée que par les algos en ayant besoin).
ds.attrs['data_type'] = 'rrs' # ou 'rho'
“Intégration” du reader¶
Il faut ensuite importer la classe (i.e. le reader) nouvellement créée dans le fichier __init__.py du module readers. Ex :
from .GRS import GRSReader
Remarque¶
Si vous avez une question ou si vous avez besoin d’informations complémentaires, i) référez-vous aux différents readers contenus dans le package sisppeo.readers puis si besoin ii) contactez moi.
Annexe¶
geom¶
Le paramètre geom peut être :
“None”, si l’utilisateur veut traiter l’image dans son entier ;
un dictionnaire, comprenant un code EPSG (associé à la clé “srid” ; optionnel) et au choix :
une géométrie shapely (a priori un polygone) ;
un chemin d’accès vers i) un fichier .txt contenant une représentation géographique en wkt (le chemin est associé à la clé “wkt”) ou ii) vers un .shp (le chemin est associé à la clé “shp”).
Exemple (les champs ayant pour valeur “None” peuvent ne pas être inclus) :
geom = {
'geom': None,
'wkt': 'data/wkt.txt',
'shp': None,
'srid': 4326
}
Gestion des fichiers compressés¶
Tous les readers actuellement implémentés dans SISPPEO peuvent lire et extraire des informations depuis des archives (.tar.gz, .tgz ou .zip). Uniquement les bandes et les métadonnées nécessaires sont extraites (en mémoire). Se référer au code pour plus de détails.