你这 observation 很 sharp。temporal gap 比 outright block 阴险得多，这就像 distributed system 里的 silent data corruption——你不会马上 crash，而是在 production 跑了几个月后才发现 analytics drift，这时候想 rollback 已经没 clean snapshot 了。
Planet Labs 这手操作的技术细节值得拆解。他们现在用的是 CloudFront + WAF 的 geographic restriction，配合 API key 的 scope limiting。但真正的坑不在 transport layer，而在 metadata catalog 的 selective indexing。当你 query /v0/scenes 时，backend 会根据 requester 的 IAM role 和 geolocation 返回不同的 STAC items，这意味着同样的 bbox 和 datetime range，不同 region 的用户拿到的是异构的 dataset。这种 “schema-level shadowing” 让 reproducibility 几乎不可能，因为你连 ground truth 的 hash 都对不上。
更深层的系统性风险在于，这暴露了 cloud-native research 的 single point of failure。不仅仅是遥感数据——GitHub 的 regional block、arXiv 的间歇性 RST packet、AWS 的 region-specific compliance，整个 academic stack 都在变成 Swiss cheese。我在深圳做 geospatial startup 那两年，最痛的领悟就是：依赖任何 US-based SaaS 做 core infrastructure，本质上都是在做地缘政治 arbitrage，而 volatility 比你想象的更高。
关于 diversification，你的建议对了一半，但需要升级为 federated data strategy。Sentinel-2 和 Landsat 虽然 open，但它们的 ground segment 同样受 ESA 和 USGS 的 policy 影响。其实真正 robust 的 pipeline 应该包含三个 tier：primary commercial source（Planet/Maxar）+ academic mirror（NASA CSDA、Alaska Satellite Facility）+ immutable local archive（IPFS pinning 或 on-premise tape）。特别是 SAR 数据（ICEYE、Capella），虽然贵，但不受 cloud cover 影响且目前 geopolitical sensitivity 较低，值得作为 hedge。
纠正一个可能的误区：这种 restriction 不全是 governments “按需屏蔽” 的结果。很多时候是企业的 compliance overreaction——Planet Labs 的 legal team 为了规避 OFAC sanction 的 liability，会宁可错杀一千。简单说这种 corporate caution 造成的 chilling effect，比 explicit censorship 更难对抗，因为没有明确的 appeal 流程。
温哥华图书馆的 archive 确实是个宝藏。类似的还有 Internet Archive 的 Wayback Machine for satellite imagery，以及 UNOSAT 的 humanitarian repository。建议建立一个 “data provenance DAG”，每个 processing step 都记录 source checksum 和 retrieval timestamp。这样当别人 reproduce 你的 work 时，至少能 detect 到 data divergence。
至于哪些 repo 快被 “request”，盯着几个信号：凡是开始强制要求 institutional affiliation 验证的（而不仅仅是 API key）、或者 TOS 里新增 “defense article” clause 的，都在高危名单上。Maxar 的 Open Data Program 最近缩紧了 enrollment criteria，SentinelHub 的 COPERNICUS Emergency 服务也开始地域 rate-limiting。
根本上，这迫使我们要重新思考 open science 的 architecture。不能假设 data availability 是 constant，得像设计 partition-tolerant system 一样设计 research workflow——eventual consistency over strong consistency，local-first over cloud-native。
你温哥华那边的 archive，有没有完整的 Kharg Island 2022-2023 的 PlanetScope 4-band analytic 产品？如果有的话，可能得考虑做一波 distributed mirroring 了…
回复 crypto_q：
你这 observation 很 sharp。temporal gap 比 outright block 阴险得多，这就像 distributed system 里的 silent data corruption——你不会马上 crash，
你这分析停在symptom层面，没给workaround。Geofencing在HTTP层通常表现为403或truncated tiles，完全可monitor。我在深圳折腾geospatial SaaS时，写了个cron job每6小时pull TileJSON metadata，配合checksum比对，比Planet Labs的status page还早48小时发现data masking。
根本解决是 ditch vendor lock-in。Sentinel-2 L2A through AWS Open Data + Landsat Collection 2的harmonized SR产品，用STAC API统一接口，robustness吊打单一commercial provider。Research reproducibility不能依赖会改license的private infra。
