数据名称:
Landsat9_C2_SR
数据来源:
USGS
时空范围:
2022年1月-2023年3月
空间范围:
全国
数据简介:
Landsat9_C2_SR数据集是经大气校正后的地表反射率数据,属于Collection2的二级数据产品,空间分辨率为30米,基于Landsat生态系统扰动自适应处理系统(LEDAPS)(版本3.4.0)生成。水汽、臭氧、大气高度、气溶胶光学厚度、数字高程与Landsat数据一起输入到太阳光谱(6S)辐射传输模型中对卫星信号进行二次模拟,以生成大气顶部(TOA)反射率、表面反射率、TOA亮度温度和云、云影、陆地、水体的掩膜。前言 – 人工智能教程
Landsat 9是一颗美国航天局(NASA)和美国地质调查局(USGS)合作的遥感卫星,于2021年9月27日成功发射。Landsat 9携带着先进的传感器,包括操作Landet8卫星的OLI(Operational Land Imager)传感器以及新的TIRS(Thermal Infrared Sensor)传感器。Landsat 9的数据集之一是Landsat 9 Collection 2 Surface Reflectance(SR)数据集,它提供了经过大气校正的地表反射率数据。
地表反射率是指由地表材料反射的电磁辐射的比例。它是衡量地表材料对太阳辐射的反应能力的指标,可以用来推断地表材料的物理和化学特性。地表反射率数据具有广泛的应用,包括地质和土地使用调查、农业监测、水资源管理、环境监测等。
Landsat 9 Collection 2 Surface Reflectance数据集是通过对Landsat 9卫星传感器采集的原始数据进行大气校正得到的。大气校正是一种处理遥感图像的方法,目的是消除大气散射和吸收对图像的影响,以获取准确的地表反射率。大气校正使用辐射传输模型来模拟和消除大气对遥感数据的影响,从而还原地表的真实反射率。
Landsat 9 Collection 2 Surface Reflectance数据集具有以下特点和优势:
- 高空间分辨率:Landsat 9的传感器能够提供30米的空间分辨率,这意味着可以观测到地表的细微变化,对于识别和监测地表特征非常有用。
- 多光谱波段:Landsat 9的传感器可以捕捉到可见光、近红外和短波红外等多个波段的数据,这使得Landsat 9 Collection 2 Surface Reflectance数据集具有丰富的光谱信息,可以用于提取地表材料的特征和属性。
- 时间序列分析:由于Landsat系列卫星的数据具有长时间连续性,Landsat 9 Collection 2 Surface Reflectance数据集可以用于进行时间序列分析。通过比较不同时间点的地表反射率数据,可以揭示地表的动态变化,如季节性变化、植被生长和退化等。
- 免费开放数据:Landsat 9 Collection 2 Surface Reflectance数据集是免费提供给用户的。这使得研究人员、政府机构和其他利益相关者可以方便地获取和使用这些数据,从而促进了地球科学和环境研究的进展。
Landsat 9 Collection 2 Surface Reflectance数据集的应用范围广泛。例如,在农业领域,可以利用这些数据来监测农作物的生长状况、估计农田的作物产量和灌溉需求。在环境监测方面,可以使用这些数据来检测植被覆盖变化、水体污染和土地退化等。在城市规划和土地利用方面,可以使用这些数据来研究城市扩张、土地利用变化和自然资源管理。
总之,Landsat 9 Collection 2 Surface Reflectance数据集提供了经过大气校正的地表反射率数据,具有高空间分辨率、多光谱波段、时间序列分析和免费开放数据等特点和优势。这些数据对于地表特征提取、动态变化监测和环境研究具有重要意义,并且在多个领域都有广泛的应用潜力。
引用代码:
LANDSAT_9/02/T1/SR
代码
代码语言:javascript复制/**
* @File : Landsat9_C2_SR_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_9/02/T1/SR的Landsat9_C2_SR类数据集
* @Name : Landsat9_C2_SR_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_9/02/T1/SR")
.filterCloud('lt',20)
.filterDate('2022-01-20','2022-02-15')
.select(['B2','B3','B4'])
.limit(10);
print("imageCollection",imageCollection);
//function applyScaleFactors(image) {
// var opticalBands = image.select('B.*').multiply(0.0000275).add(-0.2);
// return image.addBands(opticalBands, null, true)
//}
//
//var img = imageCollection.map(applyScaleFactors).first();
var img = imageCollection.first();
print("first", img);
var visParams = {
// min: 1,
// max: 65454,
// gamma: 1,
// brightness: 1,
bands: ['B4', 'B3', 'B2']
};
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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
B1 | Reflectance | 1 | 65455 | 0.0000275 | -0.2 | 0.435-0.451 | Band 1 (ultra blue, coastal aerosol) surface reflectance |
B2 | Reflectance | 1 | 65455 | 0.0000275 | -0.2 | 0.452-0.512 | Band 2 (blue) surface reflectance |
B3 | Reflectance | 1 | 65455 | 0.0000275 | -0.2 | 0.533-0.590 | Band 3 (green) surface reflectance |
B4 | Reflectance | 1 | 65455 | 0.0000275 | -0.2 | 0.636-0.673 | Band 4 (red) surface reflectance |
B5 | Reflectance | 1 | 65455 | 0.0000275 | -0.2 | 0.851-0.879 | Band 5 (near infrared) surface reflectance |
B6 | Reflectance | 1 | 65455 | 0.0000275 | -0.2 | 1.566-1.651 | Band 6 (shortwave infrared 1) surface reflectance |
B7 | Reflectance | 1 | 65455 | 0.0000275 | -0.2 | 2.107-2.294 | Band 7 (shortwave infrared 2) surface reflectance |
SR_QA_AEROSOL | Bit index | Aerosol attributes | |||||
QA_PIXEL | Bit Index | 21824 | 65534 | Landsat Collection 2 QA Bitmask | |||
QA_RADSAT | Bit Index | 0 | 3829 | Radiometric saturation QA |
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
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