要下载数据，需访问scihub.copernicus.eu官网并注册，选择感兴趣区域，通过高级搜索按需筛选云量较少的影像。下载时建议在凌晨,，避免白天下载速度慢的问题。下载后Level-数据需转为Level-，通过Sen,or插件进行大气校正处理。操作流程涉及解压文件、调用Sen,or-win,具。第二步，进行数据查询与浏览。筛选卫星数据，选择日期并点击搜索。查看根据日期检索的结果，点击“Visualize”预览卫星数据。第三步，框选下载区域。点击右侧六边形选项，拉框选择所需下载的区域。点击右侧图片下载图标，完成下载。第四步，下载影像数据。选择页面下图所示选项，下载对应区域的影像数据。
最近开发的模块支持用户灵活选择和组合多种机器学习基础方法（如KNN、SVM和XGBoost），通过Stacking集成学习技术，快速构建遥感影像分类模型。模块已实现对Sentinel-Sentinel-RGB波段及全波段数据的训练支持。用户可以自定义K折交叉验证，模型训练后可保存和重新加载。处理宽幅扫描遥感卫星数据时，如Sentinel-Ecostress和Modis等L,或更低级别的数据，传统的影像重采样工具往往显得力不从心。GDAL虽然提供了将非规则化数据转换为规则化栅格的功能，但面对大规模数据时，其内存和CPU消耗问题令人头疼。在尝试过失败的编程实践后，Pyresample作为解决方案崭露头角。
为了快速查看Sentinel-Landsat图像，USGS的“土地外观”可追溯到,。首先，通过过滤日期，年份，云量和传感器来加载图像。接下来，您可以播放视频以显示您的时间跨度中的每个场景。最后，如果要将场景导出为PNG，GeoTIFF或JPG，则可以选择“导出”工具。总体而言。切片影像服务可直接访问：server.arcgisonline.com{z}/{y}/{x}多时间序列WMTS服务提供：wayback.maptiles.arcgis.com,USGSLandLookUSGSLandLook是一个宝藏平台，影像追溯到,，覆盖Landsat和Sentinel-像，让您见证地球的变迁。通过筛选日期、年份、云量和传感器。
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