ECOSTRESS中，我需要使用L2_LSTE（swath）手动处理，但是没有L1B_GEO数据，但...

你看到的这种“有 L2G_LSTE，但没拿到同时间的 L1B_GEO”通常不是算法上矛盾，而是数据分发/检索方式导致的：

1) 为什么会出现这种情况？

• L2_LSTE（swath）本质上是轨道条带（swath）数据，在用户指南里标注为 “Swath, (lat, lon tagged)”，尺寸是 5632×5400。同一张表也明确 L2G_LSTE 是 Geographic, WGS84（规则经纬网格）。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)
• swath 产品通常需要配套的 GEO（地理定位）文件来把“行列号 → 每个像元的纬度/经度（以及视角、太阳天顶角等）”对应起来。L2 输入数据清单里把 ECOv002_L1B_GEO列为必需输入，并明确包含 Latitude/Longitude、sensor/solar zenith、elevation、land/ocean mask 等。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)
• L2G_LSTE 已经是投影到 WGS84 规则网格后的版本，所以你就算没下载 GEO，也仍然可以直接使用它（它“自带坐标体系”）。公开产品说明也写到 L2G 是从 L2 swath 重采样/投影得到的 gridded 版本。(Data.gov)
• 另外，JPL 的产品说明里也直接写了：L2_LSTE（swath）是“to be used with L1B_GEO”，而 L2G 是已经投影好的版本。(ECOSTRESS)

所以：L2G 在你手里≠说明 L1B_GEO 不存在，更常见是你在 Earthdata/AppEEARS 下载时只选了 L2/L2G，而 L1B_GEO 是另一个独立产品，需要单独勾选/检索。

2) 我还能获得坐标信息吗？

可以，按“精确程度/是否保持 swath 原始几何”分三种：

A. 最推荐：去补下载同轨同景的 ECO_L1B_GEO（v002）

• ECO_L1B_GEO产品本身就是用来给 ECO2LSTE / L2 swath 等产品做地理定位的，并提供经纬度等地理定位层。(NASA Earthdata)
• 你可以用 L2 文件里的标准元数据字段去匹配同一景：例如 RangeBeginningDate/Time、SceneID、StartOrbitNumber/StopOrbitNumber 等都在标准元数据表里列出。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)
• 注意版本要匹配：你的 L2 是 .002（Collection 2），就尽量找 ECO_L1B_GEO.002（不要用旧的 .001 混配）。

这样你才能在保持 swath 原始几何的前提下，拿到逐像元的 lat/lon（以及视角/太阳角等）。

B. 如果你不强求 swath：直接用 L2G_LSTE当作“有坐标的替代品”

• 用户指南明确 L2G_LSTE 是 Geographic, WGS84。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)
• 公开说明也强调它是从 L2 swath 重采样并投影到固定网格得到的。(Data.gov)

代价是：L2G 相当于已经做过一次重投影/重采样，像元不再是原始 swath 的观测几何（如果你要做严格的角度相关分析或对齐原始扫描线，这会有影响）。

C. 仅靠 L2_LSTE 文件本身：通常只能拿到“范围级”信息，难以逐像元精确定位

• L2 元数据里确实有 East/West/North/SouthBoundingCoordinate、像元间距、行列数等（可用于画大致覆盖范围）。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)
• 但 swath 是倾斜轨道条带，不是规则经纬网格；没有 GEO 的逐像元 lat/lon 时，你很难可靠地把每个像元精确投到地图上（只能粗略近似）。

3) 实操建议（最省事的排查路径）

1. 先确认你用的是 ECO_L2_LSTE.002（Collection 2）。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)
2. 用 L2 文件元数据里的 SceneID / RangeBeginningTime / StartOrbitNumber 去 Earthdata Search 里检索并勾选 ECO_L1B_GEO.002 同轨同景。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)
3. 如果你只是要“可投影、有坐标的 LST”，并不在意 swath 原始几何，那直接用 L2G_LSTE会更省力。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)

如果你愿意，把你那景数据的 L2_LSTE 文件名（或元数据里的 SceneID/RangeBeginningTime/StartOrbitNumber 任意一个）贴出来，我可以按它告诉你在 Earthdata 里应该用什么关键词/筛选条件最容易把对应的 L1B_GEO.002 精确搜出来。

你这个现象基本可以确定：不是“L2 可以生成但 L1B_GEO 不存在”，而是你在检索/分发侧没检索到或没被提供到对应的 L1B_GEO granule。因为按产品链路，L2_LSTE 的生成明确依赖 ECOv002_L1B_GEO（里面有 Latitude/Longitude、传感器/太阳天顶角、DEM、陆海掩膜 等）。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)

下面给你一套“最常见原因 + 还能不能拿到坐标 + 怎么定位到对应 granule”的实操路线。

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你为什么会搜不到同时间的 L1B_GEO？

1) 你可能在 AppEEARS 里找

用户指南只明确说 L2 产品可以在 LP DAAC（Earthdata Search）或 AppEEARS 获取，(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)
但 L1B（含 L1B_GEO）很多时候不在 AppEEARS 的可选清单里。如果你是在 AppEEARS 里“按同时间”找，很容易就是“根本不提供”。

✅ 解决：去 **Earthdata Search（LP DAAC）**里找 L1B_GEO。

2) 版本/集合选错：你需要的是 Collection 2 的 L1B_GEO（v002）

L2 Collection 2 的输入表写的是 ECOv002_L1B_GEO。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)
如果你搜的是 v001（或没选到 v002 的 collection），会出现“时间对得上但结果为空”的错觉。

✅ 解决：Earthdata Search 里确认选择的是 ECO_L1B_GEO 的 V002/Collection 2（数据集页面也写了 “V002”）。(NASA Earthdata)

3) 你用“精确时刻”卡得太死/时刻字段不一致

ECOSTRESS 一个 scene 大约 ~52 秒（44 扫描）。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)
不同产品在元数据里用的时间字段（开始/结束/代表时刻）可能有秒级差异。你如果只用一个“精确到秒”的时间点筛选，有时会漏掉。

✅ 解决：时间窗口放宽（至少 ±5 分钟，建议先 ±1 小时试一次）。

4) 你按“空间范围”去找 swath 产品（会踩坑）

LP DAAC 有个 swath 检索的 quick guide 提醒：很多 ECOSTRESS swath 产品在 Earthdata Search 里不能用空间范围精确过滤，需要用 orbit number 来找，并建议用能定位的产品先拿到 orbit 再关联其它产品。(LP DAAC)

✅ 解决：用 orbit/scene 来搜（下面给你方法）。

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我还能拿到坐标吗？

A. 最稳妥：坐标通常可以直接从 L2_LSTE 文件本身拿到

用户指南多处强调：L2/L2 swath 是 “lat/lon tagged” 的 swath。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf) (ECOL2_User_Guide_V2.pdf)
而 HDF-EOS 的 swath/geo 结构本身就支持把 SDS 和经纬度建立映射关系（ATBD 里也解释了这种 geolocation relationship）。(ECOL2_ATBD_V2.pdf)

✅ 你可以先在 L2_LSTE 的 HDF5 结构里找类似这些路径/字段（不同 build 可能略有差异）：

• .../HDFEOS/SWATHS/.../Geolocation Fields/Latitude
• .../HDFEOS/SWATHS/.../Geolocation Fields/Longitude
• 或直接叫 latitude / longitude 的数据集

如果找得到，你不需要 L1B_GEO 就能拿到逐像元经纬度（只是缺少一些你可能也想要的几何角、DEM 等辅助层——那些在 L1B_GEO 里定义得很明确）。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)

一个快速自查的 Python（只列出包含 lat/lon 的数据集名）：

python
import h5py

fn = "你的_ECO_L2_LSTE.h5"
hits = []
with h5py.File(fn, "r") as f:
    def visitor(name, obj):
        if hasattr(obj, "shape"):
            low = name.lower()
            if "lat" in low or "lon" in low:
                hits.append((name, obj.shape, str(obj.dtype)))
    f.visititems(visitor)

for h in hits:
    print(h)

B. 如果你不坚持 swath：直接用 L2G_LSTE（WGS84）

L2G 是 gridded 产品，投到 Geographic/WGS84 网格上了。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)
它天然可用作“带坐标的 LST”。代价是：它已经重采样/投影过，不再保留原始 swath 的观测几何（做角度相关/严格共定位时要注意）。

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如果你仍然需要把 L2_LSTE 和 L1B_GEO 配对：用 orbit/scene 精准定位

你可以从 L2_LSTE 的标准元数据里直接拿到用于配对的字段（例如 SceneID, RangeBeginningDate/Time, StartOrbitNumber, StopOrbitNumber 等）。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)

然后去 Earthdata Search 里用这些信息定位 ECO_L1B_GEO V002 的 granule。

另外，L1B_GEO 的文件命名是带 orbit/scene/UTC 时间戳 的（数据集页面给了示例命名）。(NASA Earthdata)
所以最“硬核”的检索方式是：把你 L2 的 StartOrbitNumber + SceneID 拼到文件名关键字里搜索（哪怕时间差几秒也不怕）。

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你现在可以怎么做（最省力的下一步）

1. 先在 L2_LSTE 文件里搜一下纬度/经度数据集（上面的 Python 就是干这个的）。因为它按定义就是 lat/lon tagged swath。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)
2. 如果 L2 里确实没有逐像元 lat/lon（少见），再用 L2 的 StartOrbitNumber/SceneID 去 Earthdata Search 找 ECO_L1B_GEO V002。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf) (NASA Earthdata)
3. 如果你只是要“能用的坐标+LST”，直接用 **L2G_LSTE（WGS84）**就能开干。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)

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如果你把 L2_LSTE 的文件名贴出来（或把元数据里的 StartOrbitNumber + SceneID 贴出来），我可以按这两个字段告诉你在 Earthdata Search 里应该用什么关键词最容易“一把搜到”对应的 L1B_GEO granule。

你的文件名里其实已经给了配对检索 L1B_GEO 的关键信息：

ECOv002_L2_LSTE_12510_003_20200919T173735_0712_02.h5

• 12510：轨道号（orbit）
• 003：SceneID（场景号）
• 20200919T173735：时间戳（通常就是这一景的开始/代表时刻附近；一景大约 52 秒）(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)

而且从算法链路上，L2_LSTE 的生成需要用到 ECOv002_L1B_GEO（里面包含 Latitude/Longitude、sensor/solar zenith、elevation、land/ocean mask 等）(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)。所以“搜不到”更像是检索方式/筛选条件问题，而不是这景没有 GEO。

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在 Earthdata Search 上怎么搜（最容易命中）

Step 1：先选对数据集（Collection）

在 Collections 里不要搜 “L1B_GEO” 这种泛词，直接搜 ECO_L1B_GEO.002（注意是 .002/Collection 2，与你的 ECOv002 对应）。

你现在的 L2 是 Collection 2；用户指南里所有相关短名也都是 .002 这一套(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)。

Step 2：时间不要卡死（给个窗口）

在 Granules 的时间筛选里，先用一个宽松窗口，比如：

• Start：2020-09-19 17:30:00
• End：2020-09-19 17:45:00

原因：一景本来就有几十秒长度(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)，而不同产品的元数据时间字段（开始/结束/代表时刻）可能有秒级差异。

如果还没有，再放宽到 ±1 小时（17:00–18:30）通常就能把“秒级不一致”排除掉。

Step 3：用“轨道号 + SceneID”去过滤 granule（命中率最高）

在 granule 的“搜索/过滤框”（不同页面叫法可能是 Granule ID / Search within results）里依次试：

1. 12510_003
2. 12510
3. 20200919T173735
4. ECOv002_L1B_GEO_12510_003

很多时候 Earthdata 的 granule 名称就是把这些字段拼在一起（你 L2 就是这样拼的），所以用这几个子串通常能直接筛出来。

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如果还是搜不到：用 L2 文件里的元数据去“反查”

你的 L2 文件标准元数据里明确就有这些用于配对检索的字段：RangeBeginningDate/Time、SceneID、StartOrbitNumber、StopOrbitNumber、以及本地粒度名 LocalGranuleID 等(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)。
建议你直接从 L2 的 root attributes 里读出：

• StartOrbitNumber（应当就是 12510）
• SceneID（应当就是 003）
• LocalGranuleID（通常就是完整文件名/粒度名）

然后把 LocalGranuleID 或 StartOrbitNumber + SceneID 丢到 Earthdata 的 granule 搜索框里，往往比“按时间”更稳。

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你还需要坐标吗？其实 L2_LSTE 很可能已经自带逐像元 lat/lon

用户指南明确说：L2 产品是 swath 且每个像元 lat/lon tagged(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)；并且 HDF-EOS 的 swath 结构就是用来建立“数据集 ↔ 经纬度”关系以支持映射(ECOL2_ATBD_V2.pdf)。
所以即使你没拿到 L1B_GEO，你仍然很可能能从 L2_LSTE 文件里直接读到 Latitude / Longitude 数据集。

你可以用下面这个 Python 快速扫一遍文件里有没有 lat/lon（只要把文件路径改成你的）：

python
import h5py

fn = "ECOv002_L2_LSTE_12510_003_20200919T173735_0712_02.h5"

hits = []
with h5py.File(fn, "r") as f:
    def visitor(name, obj):
        if hasattr(obj, "shape"):
            low = name.lower()
            if "lat" in low or "lon" in low:
                hits.append((name, obj.shape, str(obj.dtype)))
    f.visititems(visitor)

for h in hits:
    print(h)

常见路径会长得像（示例）：

• .../HDFEOS/SWATHS/.../Geolocation Fields/Latitude
• .../HDFEOS/SWATHS/.../Geolocation Fields/Longitude

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备选：如果你不一定要 swath，L2G 直接就是 WGS84

你已经有同时间的 L2G_LSTE，它是 Geographic/WGS84 网格(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)，天然可用作“带坐标的 LST”。

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我建议你下一步这样做（最省力）

1. 先用上面的脚本确认 L2_LSTE 里是否已经有 Latitude/Longitude（很多情况下有）。
2. 同时在 Earthdata Search 里按我给的顺序：选 ECO_L1B_GEO.002 → 时间放宽 → 搜 12510_003。

如果你愿意，把你从 L2 元数据里读到的 **RangeBeginningDate/Time、LocalGranuleID（或截图）**贴出来，我可以按这些字段帮你把 Earthdata 上最可能匹配的 granule 检索词再缩到“基本一把命中”。

从你截图来看，你的检索其实是“成功的”——只是在 ECO_L1B_GEO.002 这个集合里，Orbit=12510 只发布了 9 个 granule，SceneID 分别是 008、010、011、013、015、019、020、021、022（最早开始时间约 17:54 UTC）。因此你找不到 ..._12510_003_20200919T173735... 对应的 L1B_GEO，不是你操作问题，而是 该集合里确实没有 SceneID=003 这一粒（至少在你当前看到的发布结果里）。

这就会导致一个看起来矛盾的现象：你手里有 ECOv002_L2_LSTE_12510_003_20200919T173735_0712_02.h5，但配套的 L1B_GEO 却缺失。

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1) 可能原因（按常见程度）

A. 你的 L2 granule 的 “orbit/scene 标号” 与 Earthdata Search 里 L1B_GEO 使用的元数据不一致

ECOSTRESS 的 L2 场景是 swath，每景大约 52 秒（44 次扫描）(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)；不同处理链/再处理批次如果对“scene 切分/编号”规则有差异，就可能出现你看到的 “L2 有 003，但 L1B_GEO 集合里从 008 才开始”的情况。

✅ 建议你先以文件内元数据为准核对一次（见下面第 2 部分代码），尤其是：

• StartOrbitNumber
• SceneID
• RangeBeginningDate/Time

这些字段在标准元数据里定义过(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)。

B. 该 L1B_GEO granule 在 LP DAAC/云端集合中“缺粒/撤下/未发布”

从算法链路上，L2 生产确实需要 L1B_GEO（包含 Latitude/Longitude、传感器/太阳天顶角、DEM、陆海掩膜 等）(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)。
所以如果你确认文件内 StartOrbitNumber=12510 且 SceneID=003，那更像是 L1B_GEO.002 这个集合里缺了对应 granule，而不是 L2 真的“无 GEO 生成”。

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2) 你仍然能不能获得坐标信息？

✅ 能，而且大概率“直接就在 L2_LSTE 里”

用户指南明确：L2 产品是 swath format，每个像元 lat/lon tagged(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)，并且 L2 “包含一个标准地理（lat, lon tagged）的 swath 产品”(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)。
另外 HDF-EOS swath 结构本身就用于建立 “SDS ↔ 经纬度” 的地理定位关系(ECOL2_ATBD_V2.pdf)。

也就是说：即便你拿不到单独的 L1B_GEO 文件，L2_LSTE 通常也能读出逐像元 Latitude/Longitude（或通过 swath 关系读取）。

你可以用下面这段 Python 做两件事：

1. 读出 L2 文件内的 StartOrbitNumber/SceneID/RangeBeginningTime，确认是否真的是 12510/003/17:37:35；
2. 扫描文件里有没有 Latitude/Longitude 数据集。

python
import h5py

fn = "ECOv002_L2_LSTE_12510_003_20200919T173735_0712_02.h5"

with h5py.File(fn, "r") as f:
    # 1) 打印根属性（不同文件可能属性挂载位置略不同；先看 root）
    print("Root attrs keys:", list(f.attrs.keys()))
    for k in ["StartOrbitNumber", "StopOrbitNumber", "SceneID",
              "RangeBeginningDate", "RangeBeginningTime",
              "RangeEndingDate", "RangeEndingTime", "LocalGranuleID"]:
        if k in f.attrs:
            print(k, "=", f.attrs[k])

    # 2) 全文件扫 lat/lon 数据集
    hits = []
    def visitor(name, obj):
        if hasattr(obj, "shape"):
            low = name.lower()
            if "lat" in low or "lon" in low:
                hits.append((name, obj.shape, str(obj.dtype)))
    f.visititems(visitor)

print("\nLat/Lon-like datasets:")
for h in hits:
    print(h)

如果你扫到了类似 .../Geolocation Fields/Latitude 和 .../Longitude（名字可能略有不同），那就可以直接用它们作为逐像元坐标来配准/出图。

✅ 如果你不坚持 swath：直接用 L2G_LSTE

你已经有同时间的 L2G_LSTE，它是 Geographic/WGS84 网格产品(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)，天然带坐标（不需要 L1B_GEO）。
代价是：L2G 是格网化后的结果，不再保持原始 swath 几何。

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3) 如果你“必须”要 L1B_GEO（为了角度、DEM、陆海掩膜等）

L1B_GEO 里确实包含这些：land/ocean mask、elevation、sensor/solar zenith angles、latitude/longitude(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)。如果 LP DAAC 这一粒缺失，你有三个实操方向：

1. 不要用 orbit=12510 过滤，改用时间窗口（2020-09-19 17:30–17:45 UTC）在 ECO_L1B_GEO.002 集合里搜，看看它是否其实被标到了别的 orbit 号下（这一步用来排除“编号不一致”）。
2. 用你 L2 文件内的 RangeBeginningTime/LocalGranuleID 去 Earthdata Search 的 Search within results 里直接搜子串（比如 20200919T1737）。
3. 若仍然确认为缺粒：你只能用 L2 内置的 lat/lon（以及 L2 自带的 water_mask 等）继续做坐标相关工作；角度/DEM 等 GEO 专有层就拿不到完整版本（L2 里有些信息会以派生形式出现，比如 water_mask 是从 L1BGEO 提取后附在 L2 里的(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)）。

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如果你把上面脚本打印出来的这几个值贴我一下：StartOrbitNumber、SceneID、RangeBeginningDate/Time（来自文件内属性），我就能判断到底是 “L2 文件名的编号与文件内元数据不一致”，还是 “LP DAAC 的 L1B_GEO.002 确实缺了这一粒”，然后给你对应的最短处理路径（继续用 L2 自带 lat/lon，还是换检索策略）。

从你贴出来的文件结构看（只有 SDS/* 和 StandardMetadata/*，没有 Latitude/Longitude 之类的数据集），这其实很符合 ECOSTRESS L2_LSTE 的产品设计：L2_LSTE 主要给“地球物理量”（LST、Emis、QC、PWV、cloud_mask、water_mask 等），而逐像元的几何/经纬度是在单独的 L1B_GEO 里（它包含 Latitude/Longitude、sensor/solar zenith angles、elevation、land/ocean mask 等）。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf) (ECOL2_User_Guide_V2.pdf)

换句话说：

• 文档会描述 L2 是“swath / lat-lon tagged”（按条带观测组织，并可地理定位），(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)
• 但真正用于地理定位的经纬度场并不一定打包在 L2_LSTE 文件里，而是依赖 L1B_GEO（输入链路也明确需要它）。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)
• ATBD 也解释过 HDF-EOS 机制会用结构/关系把 SDS 和地理坐标关联起来以支持制图，但你这份文件看起来就是“简化 HDF5（SDS+metadata）”风格，因此你看不到 HDFEOS/SWATHS 那套结构。(ECOL2_ATBD_V2.pdf)

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为什么你在 Earthdata Search 里找不到 12510_003 的 L1B_GEO？

你截图里已经证明：在 ECO_L1B_GEO.002 这个集合里，Orbit=12510 只发布了少数 scene（008、010、011…），确实没有 003。
这通常意味着两类情况之一：

1. 编号不一致：L2 文件名里的 orbit/scene 可能和文件内 StandardMetadata/StartOrbitNumber、SceneID 不一致（或后续再处理改过编号）。这种情况用“文件内元数据”重新检索，往往就能找到。
2. 确实缺粒/未发布：某些早段 scene 的 L1B_GEO granule 可能因质量/处理/归档原因没有在该集合对外发布，但下游 L2 文件仍在你手里（例如来自旧下载/不同分发路径/缓存）。

我建议你先做一个最关键的排查：以文件内元数据为准确认 orbit/scene/时间。

读出文件内元数据（用它来搜，而不是用文件名）

python
import h5py
import numpy as np

fn = "ECOv002_L2_LSTE_12510_003_20200919T173735_0712_02.h5"
keys = ["StartOrbitNumber","StopOrbitNumber","SceneID",
        "RangeBeginningDate","RangeBeginningTime",
        "RangeEndingDate","RangeEndingTime",
        "LocalGranuleID","CollectionLabel","BuildID"]

def to_str(x):
    if isinstance(x, bytes): return x.decode("utf-8", "ignore")
    if isinstance(x, np.ndarray): return x.astype(str).tolist()
    return str(x)

with h5py.File(fn, "r") as f:
    for k in keys:
        path = f"StandardMetadata/{k}"
        if path in f:
            print(k, "=", to_str(f[path][()]))

• 如果 StartOrbitNumber/SceneID 读出来并不是 12510/003，那你就按读出来的值去 Earthdata Search 里筛 orbit/scene，会立刻不同。
• 如果读出来仍是 12510/003，而且时间也在 17:37 左右，那基本可以判定：公开的 L1B_GEO.002 集合里缺这一粒。

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那我还能获得坐标信息吗？

分三种“可行度”：

方案 A（最省事、最稳）：直接用 L2G_LSTE.002

L2G_LSTE 是 Geographic / WGS84（规则经纬网格），天然带坐标，可直接进 GIS / xarray / rasterio。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)
如果你的目的主要是“有坐标的地表温度/发射率”，这就是最佳替代。

方案 B（仍想用 swath）：想要逐像元经纬度，就必须拿到 L1B_GEO

因为 L1B_GEO 明确就是经纬度/角度/DEM/陆海掩膜的载体。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)
如果 L1B_GEO.002 缺粒，你可以试两个补救方向：

• 在 Earthdata Search 里改搜 ECO_L1B_GEO.001（Collection 1），用同一时间窗口（比如 2020-09-19 17:30–17:45 UTC）看看 v001 是否有这粒。
  • 如果 v001 有，你可以谨慎把它当作地理定位来源（可能存在小差异，做高精度共定位要留意）。
• 或者改用 L2T_LSTE.002（UTM tiled GeoTIFF）（同样是“带坐标”的发布形态，适合制图/分析）。(ECOL2_User_Guide_V2.pdf)

方案 C（不推荐但能“凑合”）：只用边界框元数据做粗定位

你文件里有 East/West/North/SouthBoundingCoordinate 等边界信息，但这只能给出覆盖范围，不能恢复 swath 每个像元的精确 lat/lon（条带几何不是一个简单仿射变换）。所以除非你只是画个大概范围，不建议走这条。

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你下一步怎么做（按优先级）

1. 先跑上面的元数据读取脚本：确认真实 StartOrbitNumber/SceneID/RangeBeginningTime。
2. 如果确实缺 L1B_GEO.002：
   • 需要坐标就直接用 L2G_LSTE.002（WGS84） (ECOL2_User_Guide_V2.pdf)
   • 或尝试找 L1B_GEO.001（同时间窗）作为地理定位备选。
3. 如果你把脚本输出的 StartOrbitNumber、SceneID、RangeBeginningDate/Time 贴出来，我可以按这三个字段给你一个“在 Earthdata Search 里最可能命中的检索组合”（包括该用 orbit filter 还是 time filter、以及在 granule 列表里该搜哪个子串）。