中科星图——Landsat8_C2_ST数据集是经大气校正的地表温度数据

2024-02-20 09:40:37 浏览数 (2)

数据名称：

Landsat8_C2_ST

数据来源：

USGS

时空范围：

2020年1月-2023年3月

空间范围：

全国

数据简介：

Landsat8_C2_ST数据集是经大气校正的地表温度数据，属于Collection2的二级数据产品，以开尔文为单位测量地球表面温度，是全球能量平衡研究和水文模拟中的重要地球物理参数。地表温度数据还有助于监测作物和植被健康状况，以及极端高温事件，如自然灾害(如火山爆发、野火)和城市热岛效应。前言 – 人工智能教程

Landsat 8是美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）联合运营的陆地卫星，它提供了高分辨率的地球观测数据。Landsat 8卫星的C2_ST数据集是经过大气校正的地表温度数据，它是通过对Landsat 8卫星的热红外波段数据进行处理得到的。下面将详细介绍Landsat 8卫星和C2_ST数据集的特点和应用。

Landsat 8卫星于2013年2月11日发射升空，它携带了两个主要的遥感传感器：操作陆地成像仪（OLI）和热红外传感器（TIRS）。其中，热红外传感器是用于测量地表温度的关键部件。Landsat 8的热红外传感器具有两个波段：一个测量短波波段（10.6 - 11.19微米），另一个测量长波波段（11.5 - 12.51微米）。

C2_ST数据集是从Landsat 8的热红外波段数据中经过大气校正处理得到的。大气校正是为了消除地球大气层对遥感数据的影响。地球大气层会对来自地表的辐射进行散射和吸收，这样就会导致遥感数据中的地表温度与实际地表温度之间存在偏差。因此，通过进行大气校正，可以得到更准确的地表温度数据。

C2_ST数据集的特点包括以下几个方面：

1. 高分辨率：Landsat 8卫星可以提供30米的空间分辨率，这意味着C2_ST数据集可以提供高精度的地表温度数据。这对于许多应用领域，如农业、水资源管理、城市规划和环境研究等都非常重要。

2. 多光谱信息：除了地表温度数据，Landsat 8的热红外传感器还可以提供其他光谱信息，如植被指数、陆地水体辐射温度等。这些信息可以用于研究地表环境的不同特征和过程。

3. 时间序列观测：Landsat 8卫星每隔16天就会对地球表面进行一次观测，这意味着可以利用C2_ST数据集构建时间序列模型，研究地表温度的变化趋势和季节性变化。这对于研究气候变化、地表水文过程等具有重要意义。

C2_ST数据集的应用十分广泛。以下是一些常见的应用领域：

1. 农业：C2_ST数据集可以用于监测农作物的生长状况和水分利用效率。通过分析地表温度数据，可以确定不同作物的生长阶段和生理状态，从而提供农业管理的指导。

2. 水资源管理：C2_ST数据集可以用于监测河流、湖泊和水库的水温。这对于研究水体的热力结构和水文过程非常重要，可以提供对水资源管理决策的支持。

3. 城市规划：C2_ST数据集可以用于研究城市热岛效应和城市环境的热适应性。通过分析地表温度数据，可以确定城市中不同区域的热分布特征，为城市规划和建筑设计提供指导。

4. 环境研究：C2_ST数据集可以用于监测自然资源的变化和环境污染的分布。例如，可以利用地表温度数据来研究森林火灾的热量释放和烟雾传输，以及土地利用变化对地表温度的影响等。

总之，Landsat 8卫星的C2_ST数据集是经过大气校正的地表温度数据，具有高分辨率、多光谱信息和时间序列观测的特点。它在农业、水资源管理、城市规划和环境研究等领域有广泛的应用前景，为相关领域的研究和决策提供重要的数据支持。

引用代码：

LANDSAT_8/02/T1/ST

代码

代码语言：javascript复制
/**
 * @File    :   Landsat8_C2_ST_T1
 * @Time    :   2023/03/07
 * @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_8/02/T1/ST的Landsat8_C2_ST类数据集
 * @Name    :   Landsat8_C2_ST_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_8/02/T1/ST")
                    .filterCloud('lt',20)
                    .filterDate('2022-01-21','2022-02-15')
                    .select(['B10'])
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print("imageCollection",imageCollection);

//function applyScaleFactors(image) {
//    var thermalBands = image.select('B.*').multiply(0.00341802).add(149.0);
//    return image.addBands(thermalBands, null, true)
//}
//
//var img = imageCollection.map(applyScaleFactors).first();
var img = imageCollection.first();

print("first", img);

var visParams = {
//    gamma: 1,
//    brightness: 1,
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        ]
      }
    }
 }
};

Map.centerObject(img);
Map.addLayer(img,visParams);

波段

名称

单位

最小值

最大值

乘法比例因子

加性比例因子

波长范围（微米）

描述

B10

Kelvin

0

65535

0.00341802

149

10.60-11.19

Band 10 surface temperature. If 'PROCESSING_LEVEL' is set to 'L2SR', this band is fully masked out.

ST_ATRAN

Unitless

0

10000

0.0001

Atmospheric Transmittance. If 'PROCESSING_LEVEL' is set to 'L2SR', this band is fully masked out.

ST_CDIST

km

0

24000

0.01

Pixel distance to cloud. If 'PROCESSING_LEVEL' is set to 'L2SR', this band is fully masked out.

ST_DRAD

W/(m^2*sr*um)/ DN

0

28000

0.001

Downwelled Radiance. If 'PROCESSING_LEVEL' is set to 'L2SR', this band is fully masked out.

ST_EMIS

Unitless

0

10000

0.0001

Emissivity of Band 10 estimated from ASTER GED. If 'PROCESSING_LEVEL' is set to 'L2SR', this band is fully masked out.

ST_EMSD

Unitless

0

10000

0.0001

Emissivity standard deviation. If 'PROCESSING_LEVEL' is set to 'L2SR', this band is fully masked out.

ST_QA

Kelvin

0

32767

0.01

Uncertainty of the Surface Temperature band. If 'PROCESSING_LEVEL' is set to 'L2SR', this band is fully masked out.

ST_TRAD

W/(m^2*sr*um)/ DN

0

22000

0.001

Thermal band converted to radiance. If 'PROCESSING_LEVEL' is set to 'L2SR', this band is fully masked out.

ST_URAD

W/(m^2*sr*um)/ DN

0

28000

0.001

Upwelled Radiance. If 'PROCESSING_LEVEL' is set to 'L2SR', this band is fully masked out.

QA_PIXEL

Bit Index

21824

65534

Landsat Collection 2 QA Bitmask

QA_RADSAT

Bit Index

0

3829

Radiometric saturation QA

set 管理 模型 数据 processing

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