文章总结： 本文分享了自动化下载ESRI遥感历史影像的技术方案。通过抓包获取配置文件与图层ID，利用元数据查询API确定真实拍摄日期并去重，结合坐标转换构建瓦片URL导出GeoTIFF。文中详细解析了接口参数及避坑策略，为开发自主影像下载器提供了完整的实现路径与代码逻辑。 综合评分： 89 文章分类： 爬虫,安全工具,逆向分析

2025年末礼包：立省几千元！带你实现一个遥感历史影像下载器

原创

mapxiaotu

空天感知

2025年12月31日 08:35 新加坡

针对目标区域批量下载检索、下载遥感历史影像，通常这个功能只有在某些商业的地图下载软件才有，这两天研究了下，实现效果比较理想。

全网关于历史影像的下载，基本还停留在手动复制粘贴ESRI的wayback链接到arcgis/Global Mapper中，鲜有人提及怎么实现将历史影像的检索、下载以代码工具的方式实现，以进行自动化的下载。

本文专门做下公布，也是回馈下长期以来关注的读者朋友们。

本篇技术原理至少价值一个大几千元的地图下载器  😀😀😀

00 实现的效果

最近在做针对umbra及众多开源sar数据的管理，小伙伴提到要做对应的光学影像的查看、以及历史影像的浏览和下载，方便进一步做对比，以及再做标注等。

下图是我实现的结果，定位到目标地点，可以动态加载出该地有多少期历史影像，并且点选加载；

然后，通过“影像下载”可以对当前选择区域的影像进行下载，并输出geotiff文件，可以直接导入gis软件中进一步处理。

01 核心方法

整个逻辑其实就是抓包ESRI wayback的各个接口，分析数据交互，获取历史影像的检索、加载的全流程。

我目前暂时没精力取做Google影像的研究，本篇还是以ESRI的Wayback历史影像进行开发。

这个站是ESRI发布的可以公开浏览历史影像的站点。我们的工作也从对这个站点进行一些抓包等工作开始。

首先是从数据源头开始。通过分析网络请求，我找到了 ESRI Wayback 的核心配置文件。这个 JSON 掌控了所有历史图层的信息。

https://s3-us-west-2.amazonaws.com/config.maptiles.arcgis.com/waybackconfig.json

请求这个地址，你会得到一个巨大的 JSON 对象。这里的 Key（如 13192）就是我们后续下载瓦片必需的 layerId。

{“13192”: {“itemTitle”:”World Imagery (Wayback 2025-12-18)”,”layerIdentifier”:”WB_2025_R12″,”layerURL”:”https://wayback.maptiles.arcgis.com/…”,     …   } }

02 概念区分

需要明确LayerID的概念：

每个 Wayback 发布版本都有一个唯一的 Layer ID（数字），用于：

• 构建瓦片 URL
• 查询元数据

layerID：WB_2025_R12是用来构造影像瓦片URL的重要参数。

瓦片服务地址在下面给出：

https://wayback.maptiles.arcgis.com/arcgis/rest/services/World_Imagery/WMTS/1.0.0/default028mm/MapServer/tile/{layerId}/{z}/{y}/{x}

参数：

• layerId: 图层 ID（如 13192）
• z: 缩放级别
• y: 瓦片行号
• x: 瓦片列号

看到这里，你是否认为遍历layerid然后构造url就形成不同期次的历史影像的xyz地址了呢？其实不然。

下面对ESRI的历史影像发布机制进行介绍：

ESRI 的更新机制是“增量发布”，同样有两个概念需要明确：

发布日期：JSON 里的 WB_2025_R12 代表 2025 年第 12 次发布。

拍摄日期：对于你要下载的那个区域，这次发布可能根本没更新影像，直接沿用了旧图。

我们要的不是“哪天发布的”，而是“哪天拍的”。这就需要用到第二个关键接口：Metadata Query API。

03 构造元数据查询

这是最难并且有很多坑的地方：

我们需要构造请求取查询：“在这个坐标区域，这层图到底是什么时候拍的？”

即：XX地点，缩放到15层级，有多少期可以查看的历史影像？

这个请求通过以下API完成：

https://metadata.maptiles.arcgis.com/arcgis/rest/services/World_Imagery_Metadata{identifier}/MapServer/{layer}/query

这里有三个必须动态替换的参数，也是最大的坑：

• 1. identifier 的格式

  配置文件里给的是 WB_2024_R06，但在 API 里必须转成 小写且去掉 WB 的形式：_2024_r06。 如果直接用 WB_…，服务器会报 404。

• 2. layer 参数（不是 Zoom！）

  这个参数决定了你查的是哪一层级的元数据。经过反复测试，其具备4、6、8、10等多种参数，代表不同的缩放层级。

• 3. 坐标转换（Web Mercator）

  查询参数里需要传入 geometry，ESRI 不认经纬度（WGS84），只认 Web Mercator (EPSG:3857)。

以及查询参数如下:

• 查询参数： ?f=json &where=1%3D1 &outFields=SRC_DATE2 &returnGeometry=false &geometryType=esriGeometryPoint &spatialRel=esriSpatialRelIntersects &geometry={URL编码的GeoJSON点}

以上合起来，在python中的实现如下：

假设我们要查 2024 R06 版本，在坐标 x,y 处的信息base_url =”https://metadata.maptiles.arcgis.com/arcgis/rest/services/World_Imagery_Metadata_2024_r06/MapServer/8/query”params = {“f”:”json”,# 返回格式”where”:”1=1″,# 必填”outFields”:”SRC_DATE2″,# 我们只关心拍摄日期”returnGeometry”:”false”,”geometryType”:”esriGeometryPoint”,”geometry”:f'{{“x”:{x},”y”:{y},”spatialReference”:{{“wkid”:3857}}}}’# JSON格式的坐标}# 发送请求拿到 SRC_DATE2，就是真实的毫秒级拍摄时间戳

04 去重和瓦片拼接

当拿到所有版本的SRC_DATE2后，逻辑就清晰了：

分组：把同一个位置、所有版本的拍摄日期列出来。

去重：如果 10 个版本返回的拍摄时间戳都是 1672531200000，说明它们是同一张图，只保留最新的那个 layerId。

下载：最后一步，拼接瓦片下载地址。这个最简单，不再赘述。

05 注意事项

1、并发控制：config.json里有几百个图层，不要同时发几百个 Metadata 请求，ESRI 会封 IP。

2、Zoom< 12 查不到数据：如果你的业务需要看大尺度的国家级历史变迁，这个 API 可能不适合，它在低 Zoom 下返回空值。

读完本文，如果你熟悉瓦片数据的处理

再借助AI，几天时间就可以自己做一个历史影像下载器了

本文给出的很多接口信息还未看到有人公布

也都是笔者debug了很久才搞明白的

2025年最后一天，以此回馈下公众号读者~

感谢大家一路支持

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