天晓卫士平台的三种数据下载与使用方式

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天晓卫士平台的三种数据下载与使用方式

天晓卫士平台（SpaceKnow Guardian）开发单位是天晓实验室（SpaceKnow）。该平台是一个企业级的商业地理空间平台，它并不像开源社区那样完全开放免费，但其数据获取通道设计得十分标准化。

以下是三种主流的数据下载与使用路径：

途径一：通过 Web 端可视化平台直接导出（适合业务/分析人员）

如果你不需要写代码，而是通过网页端勾选感兴趣的区域（AOI）并运行了 AI 算法（如计算港口船只数量、监测建筑进度），你可以直接在界面上导出结果：

1. 矢量与表格数据（CSV/GeoJSON）：Guardian 平台的看板（Dashboard）通常支持将统计结果（如时间序列数据、目标检测结果列表）一键导出为 CSV 表格，或者直接下载为 GeoJSON 矢量文件，方便导入 QGIS 或 ArcGIS 进行二次制图。

2. 影像截图（PNG/JPG）：对于网页端查看的特定时相的卫星底图或算法热力图，可以直接使用平台内置的截图工具保存为 PNG 格式。

3. 注记与报告（PDF）：如果在监测过程中使用了平台的标注（Annotation）功能，可以将带有标注的地图导出为 PDF 或 PPT 格式的交付报告。

途径二：通过官方 Python SDK 自动化下载（适合数据科学家/工程师）

SpaceKnow 为开发者提供了一套名为 SpaceKnow CLI 的命令行工具和 Python 软件开发包（SDK）。这是进行大批量、自动化数据捞取的最佳方式。

安装与认证：你可以通过 pip install spaceknow 安装官方的 Python 包。在使用前，需要在 SpaceKnow 官网注册企业账号，获取 API Key 并配置到本地环境变量中。

核心操作步骤：

1.  搜索影像（Search）：通过 SDK 调用底层的 Ragnar API，根据时间、地理坐标（GeoJSON格式）、云量覆盖率等条件，筛选出符合条件的历史卫星档案（SceneID）。

2.  提交分析任务（Tasking）：选定影像后，调用 Kraken API 对该影像跑特定的 AI 模型（如飞机识别、变化检测）。由于卫星影像处理极为耗时，该 API 是异步的。你需要先调用 /initiate 接口获取一个 pipelineId，然后不断轮询该任务的状态，直到状态变为 RESOLVED（处理完成）。

3.  下载结果数据：任务完成后，你可以通过 /retrieve 接口获取处理结果。如果是矢量数据（如检测出的船只坐标），通常以 GeoJSON 格式返回；如果是栅格数据，则会返回瓦片（Tiles）信息或可直接下载的云存储链接。

途径三：直接调用 RESTful HTTP API（适合系统集成）

如果你需要将 SpaceKnow 的数据直接接入你们公司内部的大数据系统或前端大屏，官方提供了一套标准的 RESTful API 接口：

数据格式：API 返回的数据通常是轻量级的 JSON 格式（包含几何坐标和属性信息）。如果需要下载底层的原始遥感影像（如多波段 TIFF），API 也支持通过参数 exportRaster 将指定的区域导出为标准的 GeoTIFF 格式供专业 GIS 软件使用。

天晓实验室在其官网发布了详细的 API 参考手册和快速入门指南，里面包含了各种算法的调用示例和错误代码排查。手册及入门指南下载地址如下，

docs.spaceknow.com

如果遇到问题，可以联系询问天晓实验室（SpaceKnow），联系方式如下，

美国总部 (HQ)：

SpaceKnow Inc., 450 Lexington Ave, 4th floor, New York, NY 10017, USA 

捷克布拉格分公司：

Thamova 289/13, Prague, 18600, Czech Republic 

电话，

+1 (844) 977-2569

电子邮箱，

info@spaceknow.com 

官网：

https://spaceknow.com/ 

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