设计网站建,新网站建设需要什么,深圳摇号申请注册,如何制作个人公众号数据名称#xff1a;
Landsat9_C2_SR
数据来源#xff1a;
USGS
时空范围#xff1a;
2022年1月-2023年3月
空间范围#xff1a;
全国
数据简介#xff1a;
Landsat9_C2_SR数据集是经大气校正后的地表反射率数据#xff0c;属于Collection2的二级数据产品#…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是美国国家航空航天局NASA和美国地质调查局USGS合作开发的遥感卫星于2021年9月27日发射并投入使用。Landsat 9的数据被广泛用于地表观测、环境监测、气候变化研究、城市规划、农业管理等多个领域。其中Landsat 9的第二级表面反射率SR数据集Collection 2 Surface Reflectance简称C2_SR是其中一种常用数据集。
C2_SR数据集是通过对Landsat 9遥感卫星获取的原始数据进行校正和处理得到的。校正包括辐射校正和几何校正。辐射校正通过将原始数据转换为表面反射率来消除大气干扰。几何校正则通过对原始数据进行校正保证数据的地理位置和几何形状的准确性。经过这些校正和处理步骤C2_SR数据集能够提供高质量的地表反射率数据。
C2_SR数据集包含多波段的遥感影像包括蓝光、绿光、红光、近红外、短波红外等波段。这些波段的数据可以用于提取地表特征如植被覆盖、土地利用变化、水体分布等。此外C2_SR数据集还提供了云掩模和亮度温度等附加产品用于进行云检测和表观温度估计。
C2_SR数据集具有以下特点和优势。首先Landsat 9是一颗多光谱遥感卫星具有较高的空间分辨率可以提供30米的分辨率图像。这使得C2_SR数据集适用于较小尺度的地表观测和分析。其次C2_SR数据集具有较长的时间序列可以追踪和分析地表变化。这对于监测环境变化和进行长期的地表研究具有重要意义。此外C2_SR数据集还提供了高质量的数据产品经过严格的校正和处理可以提供准确和可靠的地表反射率数据。
C2_SR数据集的应用非常广泛。在地表观测方面C2_SR数据集可以用于监测植被生长状况、土地利用变化、森林健康状况等。在环境监测方面C2_SR数据集可以用于监测水体分布和水质状况、土地退化和沙漠化等。在城市规划方面C2_SR数据集可以用于获取城市扩展和土地利用变化的信息。在农业管理方面C2_SR数据集可以用于农作物监测和农业生产估算。此外C2_SR数据集还可以用于气候变化研究、灾害监测和资源管理等方面。
总之Landsat 9的C2_SR数据集是一种重要的地表观测数据集具有高质量的地表反射率数据广泛应用于地表观测、环境监测、气候变化研究等多个领域。它提供了丰富的波段和附加产品可以用于提取地表特征、监测地表变化为各种应用提供基础数据。
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B1Reflectance1654550.0000275-0.20.435-0.451Band 1 (ultra blue, coastal aerosol) surface reflectanceB2Reflectance1654550.0000275-0.20.452-0.512Band 2 (blue) surface reflectanceB3Reflectance1654550.0000275-0.20.533-0.590Band 3 (green) surface reflectanceB4Reflectance1654550.0000275-0.20.636-0.673Band 4 (red) surface reflectanceB5Reflectance1654550.0000275-0.20.851-0.879Band 5 (near infrared) surface reflectanceB6Reflectance1654550.0000275-0.21.566-1.651Band 6 (shortwave infrared 1) surface reflectanceB7Reflectance1654550.0000275-0.22.107-2.294Band 7 (shortwave infrared 2) surface reflectanceSR_QA_AEROSOLBit indexAerosol attributesQA_PIXELBit Index2182465534Landsat Collection 2 QA BitmaskQA_RADSATBit Index03829Radiometric saturation QA 引用代码
LANDSAT_9/02/T1/SR
代码
/*** 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); 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
