数据名称：
Landsat9_C2_TOA
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_TOA数据集是将数据每个波段的辐射亮度值转换为大气层顶表观反射率TOA，是飞行在大气层之外的航天传感器量测的反射率，包括了云层、气溶胶和气体的贡献，可通过辐射亮度定标参数、太阳辐照度、太阳高度角和成像时间等几个参数计算得到。为了便于在线分析存储，平台将影像像素值扩大了10000倍。Landsat9卫星包含二代陆地成像仪（Operational Land Imager2，OLI-2）和二代热红外传感器（Thermal Infrared Sensor，TIRS-2）两种传感器。卫星每16 天可以实现一次全球覆盖。OLI-2包括九个波段，空间分辨率为30米，包括一个15米的全色波段，成像宽幅为185×185km。TIRS-2用于收集地球两个热区地带的热量流失，了解所观测地带的水分消耗。相较于Landsat8上的TIRS，TIRS在风险等级和设计上做了改进，以尽量减少杂光影像。前言 – 人工智能教程
Landsat 9_C2_TOA数据集是指Landsat 9卫星采集的数据，经过处理将每个波段的辐射亮度值转换为大气层顶表观反射率（Top of Atmosphere Reflectance，TOA）。这种转换是为了消除大气影响，使得不同时间、地点和传感器获取的数据具有可比性。下面将详细介绍Landsat 9_C2_TOA数据集的处理过程和意义。
**1. Landsat 9卫星数据获取** Landsat 9卫星是美国地质调查局（USGS）和国家航空航天局（NASA）合作的卫星项目，提供高质量的遥感影像数据。用户可以通过USGS的地球资源观测系统（Earth Explorer）等平台获取Landsat 9卫星数据。
**2. 辐射亮度值** 原始的Landsat数据中，每个波段记录的是地表反射和辐射亮度值。辐射亮度值受到大气、地表特性等因素的影响，不同时间、地点和传感器采集的辐射亮度值难以直接比较。
**3. 大气校正** 为了消除大气影响，将辐射亮度值转换为TOA反射率是必要的。大气校正过程考虑了大气透过率、太阳天顶角、地表高程等因素，将原始辐射亮度值转换为TOA反射率。
**4. TOA反射率的意义** TOA反射率是地表反射能力的一个重要指标，表示地表对太阳辐射的反射程度。TOA反射率具有独立于太阳照射角度和大气影响的特性，能够更准确地反映地表特征。
**5. 数据可比性** 通过将辐射亮度值转换为TOA反射率，不同时间、地点和传感器获取的数据可以进行比较和分析。这提高了数据的可比性，有助于监测地表变化、进行环境监测等应用。
**6. 使用Landsat 9_C2_TOA数据** Landsat 9_C2_TOA数据集可以应用于土地利用覆盖分类、植被指数计算、水体提取等遥感应用领域。TOA反射率数据更符合实际地表特征，有助于准确提取地物信息。
总之，Landsat 9_C2_TOA数据集通过将辐射亮度值转换为TOA反射率，消除了大气影响，提高了数据的可比性和准确性，为遥感应用提供了更可靠的数据基础。
引用代码：
LANDSAT_9/02/T1/TOA
波段
名称 | 分辨率（米） | 比例因子 | 波长范围（微米） | 描述 |
|---|---|---|---|---|
B1 | 30 | 10000 | 0.43 - 0.45 | Coastal aerosol（沿海气溶胶波段） |
B2 | 30 | 10000 | 0.45 - 0.51 | Blue（蓝色波段） |
B3 | 30 | 10000 | 0.53 - 0.59 | Green（绿色波段） |
B4 | 30 | 10000 | 0.64 - 0.67 | Red（红色波段） |
B5 | 30 | 10000 | 0.85 - 0.88 | Near infrared（近红外） |
B6 | 30 | 10000 | 1.57 - 1.65 | Shortwave infrared 1（短波红外） |
B7 | 30 | 10000 | 2.11 - 2.29 | Shortwave infrared 2（短波红外） |
B8 | 15 | 10000 | 0.52 - 0.90 | Panchromatic（全色波段） |
B9 | 30 | 10000 | 1.36 - 1.38 | Cirrus（卷云波段） |
B10 | 30 | 10 | 10.60 - 11.19 | Thermal infrared 1, resampled from 100m to 30m（热红外） |
B11 | 30 | 10 | 11.50 - 12.51 | Thermal infrared 2, resampled from 100m to 30m（热红外） |
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
代码语言：javascript复制/**
* @File : Landsat9_C2_TOA_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/TOA的Landsat9_C2_TOA类数据集
* @Name : Landsat9_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_9/02/T1/TOA")
.filterCloud('lt',20)
.filterDate('2022-01-01','2022-02-15')
.select(['B2','B3','B4'])
.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 = {
// min: 462,
// max: 16127,
// gamma: 1,
// brightness: 1,
bands: ['B4', 'B3', 'B2']
};
Map.centerObject(img);
Map.addLayer(img,visParams);结果
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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