简介
Landsat 5是美国陆地卫星系列(Landsat)的第五颗卫星,于1984年3月1日发射,2011年11月停止工作。16天可覆盖全球范围一次。Landsat5_C2_TOA数据集是由Collection2 level1数据通过MTL文件计算得到的TOA反射率产品。数据集的空间分辨率为30米,相对于Collection1 level1数据,Collection2 level1数据提高了几何校正和辐射定标的精度。Collection 2 level1数据采用了新的地面控制点(GCPs Phase 4),融合了Lan'd'sa't 8和欧洲航天局(ESA)发布的哨兵2(Sentinel-2)的控制点数据,提高了几何校正精度。为了便于在线分析存储,平台将影像像素值扩大了10000倍。前言 – 人工智能教程
Landsat 5是美国国家航空航天局(NASA)于1984年发射的一颗遥感卫星,其数据集包括了从1984年至2013年期间拍摄的一系列影像。C2_TOA_T1代表了该数据集中的一个影像产品,具体解释如下:
- C2:代表了数据集所采用的传感器。C2代表了Landsat 5传感器中的Channel 2,即红光波段。
- TOA:代表了地表反射率。该数据集中的影像是经过大气校正的地表反射率数据,这意味着影像中所观测到的亮度与地表反射特性相关,而不受大气干扰的影响。
- T1:代表了影像处理级别。T1代表了一级处理,即经过了基本的预处理步骤,如辐射校正和大气校正。
因此,Landsat5_C2_TOA_T1数据集中包含了Landsat 5传感器在红光波段(通道2)上经过大气校正的地表反射率数据,经过了一级处理。这些数据可以被用于分析和研究土地利用、地表特征、植被生态等方面。
Landsat 5_C2_TOA_T1数据集中的影像产品具体包括以下内容:
1. 数据传感器:该数据集采用了Landsat 5传感器。Landsat 5是一种多波段遥感传感器,能够在可见光和红外光波段范围内获取高分辨率的影像数据。
2. TOA校正:影像数据经过了大气校正,即转换为地表反射率。大气校正是为了消除大气中的散射和吸收效应对影像的影响,以便准确反映地表反射率信息。
3. 红光波段:数据集中的影像产品是在Landsat 5传感器的红光波段(通道2)上获取的。红光波段对植被生长和地表覆盖物的识别和分析很重要。
4. T1级处理:数据集中的影像产品经过了一级处理,也称为基本预处理。这包括辐射校正和大气校正,以提高数据的准确性和可比性。
利用Landsat 5_C2_TOA_T1数据集,用户可以进行各种应用和分析,比如:
- 土地利用/土地覆盖分类:可以根据地表反射率的信息,对不同类型的土地利用和土地覆盖进行分类和识别。
- 植被监测:通过红光波段的反射率,可以获取植被的生长情况和植被指数,用于监测植被的健康状态、植被覆盖变化等。
- 地表特征提取:通过分析红光波段的反射率,可以提取地表特征,如水体、道路、建筑物等。
- 地表温度估算:通过红外光波段的反射率,可以估算地表的温度分布,进而分析地表的热环境。
总之,Landsat 5_C2_TOA_T1数据集中的影像产品提供了准确的地表反射率数据,可用于多种地表特征的分析和应用。
数据名称:
Landsat5_C2_TOA
数据来源:
USGS
时空范围:
2007年1月-2011年11月
空间范围:
全国
波段
名称 | 分辨率(米) | 类型 | 比例因子 | 波长范围(微米) | 描述 | 主要作用 |
---|---|---|---|---|---|---|
B1 | 30 | int16 | 10000 | 0.45 - 0.52 | Blue(蓝色波段) | 用于水体穿透,分辨土壤植被 |
B2 | 30 | int16 | 10000 | 0.52 - 0.60 | Green(绿色波段) | 分辨植被 |
B3 | 30 | int16 | 10000 | 0.63 - 0.69 | Red(红色波段) | 处于叶绿素吸收区域,对道路、裸露土壤、植被种类具有良好的观测效果 |
B4 | 30 | int16 | 10000 | 0.76 - 0.90 | Near infrared(近红外) | 用于估算生物数量,可以区分植被和水体,分辨潮湿土壤,但是对于道路的辨认效果逊于B3 |
B5 | 30 | int16 | 10000 | 1.55 - 1.75 | Shortwave infrared 1(中红外) | 可分辨道路、裸露土壤、水,在不同植被间具有良好的对比度,有较好的穿透大气、云雾的能力 |
B6 | 30 | int16 | 10 | 10.40 - 12.50 | Thermal Infrared(热红外) | 感应发出热辐射的目标 |
B7 | 30 | int16 | 10000 | 2.08 - 2.35 | Shortwave infrared 2(中红外) | 可分辨岩石、矿物,也可用于辨识植被覆盖和湿润土壤 |
QA_PIXEL | 30 | Landsat Collection 2 QA Bitmask(像素质量评估波段) | ||||
QA_RADSAT | 30 | Radiometric saturation QA(辐射饱和度和地形遮挡的质量评估波段) | ||||
SAA | 30 | Solar Azimuth Angle(太阳方位角) | ||||
SZA | 30 | Solar Zenith Angle(太阳天顶角) | ||||
VAA | 30 | View Azimuth Angle(卫星方位角) | ||||
VZA | 30 | View Zenith Angle(卫星天顶角) |
代码:
/**
* @File : Landsat5_C2_TOA_T1
* @Time : 2023/03/20
* @Author : GEOVIS Earth Brain
* @Version : 0.1.0
* @Contact : 中国(安徽)自由贸易试验区合肥市高新区望江西路900号中安创谷科技园一期A1楼36层
* @License : (C)Copyright 中科星图数字地球合肥有限公司 版权所有
* @Desc : 数据集key为LANDSAT_5/02/T1/TOA的Landsat5_C2_TOA类数据集
* @Name : Landsat5_C2_TOA_T1数据集
*/
//指定检索数据集,可设置检索的空间和时间范围,以及属性过滤条件(如云量过滤)
var imageCollection = gve.ImageCollection("LANDSAT_5/02/T1/TOA")
.filterCloud('lt',20)
.filterDate('2011-01-07','2011-01-11')
.select(['B1','B2','B3'])
.limit(10);
print("imageCollection",imageCollection);
//function applyScaleFactors(image) {
// var opticalBands = image.select('B.*').multiply(0.0001);
// return image.addBands(opticalBands, null, true)
//}
//
//var img = imageCollection.map(applyScaleFactors).first();
var img = imageCollection.first();
print("first", img);
var visParams = {
// gamma: 1,
// brightness: 1,
// min: 23,
// max: 5742,
bands: ['B3', 'B2', 'B1']
};
Map.centerObject(img);
Map.addLayer(img,visParams);
引用
Landsat 数据集属于国际公开数据,可以在没有版权限制的情况下使用、传输或复制。有关USGS数据产品正确引用的更多详细信息,请参阅USGS Visual Identity System Guidancehttps://www.usgs.gov/information-policies-and-instructions/usgs-visual-identity-system