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Landsat 5介绍

news 来源：原创 2025/7/14 15:44:59

USGS Landsat 5 Level 2, Collection 2, Tier 1

数据集可用性：1984-03-16T16:18:01Z–2012-05-05T17:54:06Z

数据集提供程序

USGS

Earth Engine 代码段

ee.ImageCollection("LANDSAT/LT05/C02/T1_L2") open_in_new

重新访问间隔：16 天

说明

此数据集包含根据 Landsat TM 传感器生成的数据派生的经过大气校正的表面反射率和地表温度。这些图像包含 4 个可见光和近红外 (VNIR) 波段、2 个短波红外 (SWIR) 波段（已处理为正射校正的表面反射率）和 1 个热红外 (TIR) 波段（已处理为正射校正的表面温度）。它们还包含用于计算 ST 产品的中间频段，以及质量检查频段。

Landsat 4 和 5 SR 产品是使用 Landsat 生态系统干扰自适应处理系统 (LEDAPS) 算法 (3.4.0 版) 创建的。所有 Collection 2 ST 产品均采用由罗切斯特理工学院 (RIT) 和美国国家航空航天局 (NASA) 喷气推进实验室 (JPL) 联合开发的单通道算法制作而成。

收集的数据条会使用标准化参考网格打包成重叠的“场景”，每个场景大约覆盖 170 公里 x 183 公里。

某些素材资源仅包含 SR 数据，在这种情况下，ST 频段虽然存在，但为空。 对于同时具有 ST 和 SR 频段的素材资源，“PROCESSING_LEVEL”设为“L2SP”。对于仅包含 SR 频段的素材资源，“PROCESSING_LEVEL”设为“L2SR”。

其他文档和使用示例。

数据提供方备注：

  • 数据产品必须同时包含光学数据和热数据，才能成功处理为地表温度，因为 ASTER NDVI 需要将 ASTER GED 产品暂时调整为目标 Landsat 场景。因此，夜间获取的数据无法处理为地表温度。

  • 与云和可能的云阴影相关的表面温度检索存在已知错误。Cook 等人(2014)。

  • ASTER GED 中缺少生成 ST 产品所需的平均发射率数据。如果缺少 ASTER GED 信息，则相应区域将缺少 ST 数据。

  • ASTER GED 数据集是根据 2000 年至 2008 年获取的 ASTER 场景的所有晴天像素创建的。虽然此数据集具有全球空间范围，但由于 ASTER 测量中存在持续的云污染，因此有些区域缺少平均发射率信息。

  • USGS 进一步过滤 ASTER GED 中的非物理值（发射率小于 0.6），以消除因未检测到的云而导致的任何发射率低估。对于没有 ASTER GED 输入或发射率值不合理的任何给定像素，生成的 Landsat ST 产品中都会缺少像素。鉴于 ASTER GED 平均气候数据的静态特性，缺失的 Landsat ST 像素将在时间（1982 年至今）上保持一致。如需了解详情，请参阅 landsat-collection-2-surface-temperature-data-gaps-due-missing

像元大小（空间分辨率）

30m

BAND

名称单位最小值最大值缩放偏移值波长说明
SR_B11654552.75e-05-0.20.45-0.52 μm

波段 1（蓝色）表面反射率

SR_B21654552.75e-05-0.20.52-0.60 μm

波段 2（绿色）地表反射率

SR_B31654552.75e-05-0.20.63-0.69 μm

波段 3（红色）表面反射率

SR_B41654552.75e-05-0.20.77-0.90 μm

波段 4（近红外）表面反射率

SR_B51654552.75e-05-0.21.55-1.75 微米

波段 5（短波红外 1）地表反射率

SR_B71654552.75e-05-0.22.08-2.35 μm

波段 7（短波红外 2）地表反射率

SR_ATMOS_OPACITY0100000.001

对 LEDAPS 生成的大气不透明度的一般性解读，基于场景中深色茂密植被 (DDV) 上观测到的辐射度。大气不透明度的一般解读是：小于 0.1 的值表示天空晴朗，0.1-0.3 表示平均，大于 0.3 的值表示雾霾或其他云层情况。来自大气不透明度较高的像素的 SR 值的可靠性较低，尤其是在太阳天顶角较高的情况下。SR_ATMOS_OPACITY 频段面向高级用户和产品质量评估提供，尚未经过验证。建议大多数用户改用 QA_PIXEL 波段信息来区分云层。

SR_CLOUD_QA

Cloud 质量评估

SR_CLOUD_QA 的位掩码

ST_B6K0655350.0034180214910.40-12.50 μm

波段 6 地表温度。 如果将“PROCESSING_LEVEL”设置为“L2SR”，则系统会完全遮盖此频段。

ST_ATRAN0100000.0001

大气透射率。 如果将“PROCESSING_LEVEL”设置为“L2SR”，则系统会完全遮盖此频段。

ST_CDISTkm0240000.01

到云端的像素距离。 如果将“PROCESSING_LEVEL”设置为“L2SR”，则系统会完全遮盖此频段。

ST_DRADW/(m^2*sr*um)/ DN0280000.001

向下照射的光线。 如果将“PROCESSING_LEVEL”设置为“L2SR”，则系统会完全遮盖此频段。

ST_EMIS0100000.0001

从 ASTER GED 估算的排放系数。 如果将“PROCESSING_LEVEL”设置为“L2SR”，则系统会完全遮盖此频段。

ST_EMSD0100000.0001

发射率标准差。 如果将“PROCESSING_LEVEL”设置为“L2SR”，则系统会完全遮盖此频段。

ST_QAK0327670.01

地表温度波段的不确定性。 如果将“PROCESSING_LEVEL”设置为“L2SR”，则系统会完全遮盖此频段。

ST_TRADW/(m^2*sr*um)/ DN0220000.001

热带转换为辐射度。 如果将“PROCESSING_LEVEL”设置为“L2SR”，则系统会完全遮盖此频段。

ST_URADW/(m^2*sr*um)/ DN0280000.001

向上延伸的光线。 如果将“PROCESSING_LEVEL”设置为“L2SR”，则系统会完全遮盖此频段。

QA_PIXEL

通过 CFMASK 算法生成的像素质量属性。

QA_PIXEL 的位掩码

QA_RADSAT

辐射饱和度质量检查

QA_RADSAT 的位掩码

图片属性

名称类型说明
ALGORITHM_SOURCE_SURFACE_REFLECTANCESTRING

表面反射率算法的名称和版本。

ALGORITHM_SOURCE_SURFACE_TEMPERATURESTRING

表面温度算法的名称和版本。

CLOUD_COVER双精度

云量百分比（0-100），-1 = 未计算。

CLOUD_COVER_LAND双精度

陆地上的云量百分比（0-100），-1 = 未计算。

COLLECTION_CATEGORYSTRING

场景合集类别：“T1”或“T2”。

DATA_SOURCE_AIR_TEMPERATURESTRING

空气温度数据源。

DATA_SOURCE_ELEVATIONSTRING

海拔数据源。

DATA_SOURCE_OZONESTRING

Ozone 数据源。

DATA_SOURCE_PRESSURESTRING

压力数据源。

DATA_SOURCE_REANALYSISSTRING

重新分析数据源。

DATA_SOURCE_WATER_VAPORSTRING

水蒸气数据源。

DATE_PRODUCT_GENERATED双精度

商品生成日期的时间戳。

EARTH_SUN_DISTANCE双精度

地球与太阳的距离 (AU)。

EPHEMERIS_TYPESTRING

用于告知用户所使用的轨道恒星表类型的标识符：“DEFINITIVE”或“PREDICTIVE”。如果该字段不存在，用户应假定为“PREDICTIVE”。

GEOMETRIC_RMSE_MODEL双精度

横向和纵向几何残差 (米) 的综合 RMSE（均方根误差）。仅当 L1_PROCESSING_LEVEL 为 L1TP 时，此参数才存在。

GEOMETRIC_RMSE_MODEL_X双精度

在横向方向上对 GCP（地面控制点）测量的几何残差（米）的 RMSE（均方根误差）。这些 GCP 用于几何精度校正。只有当 L1_PROCESSING_LEVEL 为 L1TP 时，此参数才会存在。

GEOMETRIC_RMSE_MODEL_Y双精度

在轨迹方向上对 GCP（地面控制点）测量的几何残差（米）的 RMSE（均方根误差）。这些残差用于几何精度校正。只有当 L1_PROCESSING_LEVEL 为 L1TP 时，此参数才会存在。

GROUND_CONTROL_POINTS_MODEL双精度

精度校正过程中使用的 GCP 数量。 仅当 L1_PROCESSING_LEVEL 为 L1TP 时，此参数才存在。

GROUND_CONTROL_POINTS_VERSION双精度

精度校正过程中使用的 GCP 数据集版本。仅当 L1_PROCESSING_LEVEL 为 L1TP 时，此参数才存在。

IMAGE_QUALITYINT

频段的综合图片质量。 0 = 最差，9 = 最好，-1 = 未计算或评估质量。

L1_DATE_PRODUCT_GENERATEDSTRING

相应 L1 商品的商品生成日期。

L1_LANDSAT_PRODUCT_IDSTRING

相应 L1 产品的 Landsat 产品标识符。

L1_PROCESSING_LEVELSTRING

相应 L1 商品的处理级别。

L1_PROCESSING_SOFTWARE_VERSIONSTRING

相应 L1 商品的处理软件版本。

LANDSAT_PRODUCT_IDSTRING

Landsat 产品标识符

LANDSAT_SCENE_IDSTRING

短 Landsat 场景标识符

PROCESSING_LEVELSTRING

如果同时存在 SR 和 LST 频段，则为“L2SP”；如果仅存在 SR 频段，则为“L2SR”。

PROCESSING_SOFTWARE_VERSIONSTRING

创建商品时所用的处理软件版本。

SCENE_CENTER_TIMESTRING

观测时间，采用 ISO 8601 字符串。

SENSOR_IDSTRING

传感器的名称。

SPACECRAFT_IDSTRING

航天器的名称。

SUN_AZIMUTH双精度

图片中心位置在图片中心获取时间的太阳方位角（以度为单位）。正值表示从北向东或顺时针方向的角度。负值表示向西或从北向顺时针方向的角度。

SUN_ELEVATION双精度

图片中心位置在图片中心获取时间的太阳高度角（以度为单位）。正值表示白天场景。负值表示夜间场景。注意：如需计算反射率，需要太阳天顶角，即 90 - 太阳仰角。

TEMPERATURE_MAXIMUM_BAND_ST_B6双精度

频段 6 可达到的最高温度值。

TEMPERATURE_MINIMUM_BAND_ST_B6双精度

频段 6 可实现的最低温度值。

WRS_PATHINT

场景的 WRS 路径编号。

WRS_ROWINT

场景的 WRS 行号。

使用条款

Landsat 数据集是联邦政府创建的数据，因此属于公共领域，可在无版权限制的情况下使用、转让或复制。

应提供 USGS 作为数据源的致谢或归因，方法是添加一行文本引用，如以下示例所示。

（产品、图片、照片或数据集名称）由美国地质调查局提供

示例：Landsat-7 图像（图片由美国地质调查局提供）

如需详细了解如何正确引用和致谢 USGS 产品，请参阅 USGS 视觉身份系统指南。

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编程日记 2025/7/8 9:58:12

基于TI AM6442+FPGA解决方案，支持6网口，4路CAN，8个串口

TI AM6442FPGA解决方案具有以下技术优势及适用领域&#xff1a; 一、技术优势 ‌异构多核架构‌&#xff1a;AM6442处理器集成7个内核&#xff08;2xCortex-A534xCortex-R5F1xCortex-M4F&#xff09;&#xff0c;可实现应用处理、实时控制和独立任务分核协同&#xff0c;满足…...

编程日记 2025/7/14 14:24:27

6. 多列布局/用户界面 - 杂志风格文章布局

6. 多列布局/用户界面 - 杂志风格文章布局 案例&#xff1a;多栏杂志排版 <!DOCTYPE html> <html><head><meta charset"utf-8"><title></title></head><style type"text/css">body {font-family: "…...

编程日记 2025/6/29 8:40:29

计算机系统----软考中级软件设计师（自用学习笔记）

目录 1、计算机的基本硬件系统 2、CPU的功能 3、运算器的组成 4、控制器 5、计算机的基本单位 6、进制转换问题 7、原码、反码、补码、移码 8、浮点数 9、寻址方式 10、奇偶校验码 11、海明码 12、循环冗余校验码 13、RISC和CISC 14、指令的处理方式 15、存储器…...

编程日记 2025/7/8 0:36:27

FPGA图像处理（六）------ 图像腐蚀and图像膨胀

默认迭代次数为1&#xff0c;只进行一次腐蚀、膨胀 一、图像腐蚀 1.相关定义 2.图像腐蚀效果图 3.fpga实现 彩色图像灰度化&#xff0c;灰度图像二值化&#xff0c;图像缓存生成滤波模块&#xff08;3*3&#xff09;&#xff0c;图像腐蚀算法 timescale 1ns / 1ps // // Des…...

编程日记 2025/6/29 8:38:45

2025年RIS SCI2区，改进白鲸优化算法+复杂非线性方程组求解，深度解析+性能实测

目录 1.摘要2.白鲸优化算法BWO原理3.改进策略4.结果展示5.参考文献6.代码获取7.读者交流 1.摘要 本文提出了一种改进白鲸优化算法&#xff08;ABWOA&#xff09;用来解决非线性方程组&#xff08;SNLEs&#xff09;求解问题。ABWOA引入了平衡因子和非线性自适应参数&#xff0…...

编程日记 2025/6/29 8:52:02

【论信息系统项目的资源管理】

论信息系统项目的资源管理 前言一、规划好资源管理&#xff0c;为保证项目完成做好人员规划二、估算活动资源&#xff0c;为制订项目进度计划提供资源需求三、获取项目资源&#xff0c;组建一个完备的项目团队四、建设项目团队&#xff0c;提高工作能力&#xff0c;促进团队成员…...

编程日记 2025/6/29 8:34:39

开发与AI融合的Windsurf编辑器

Windsurf编辑器是开发人员和人工智能真正融合在一起的地方&#xff0c;提供了一种感觉像文字魔术的编码体验。 手册&#xff1a;Windsurf - Getting Started 下载链接&#xff1a;Download Windsurf Editor for Windows | Windsurf (formerly Codeium) 下载安装 从上面的下载…...

编程日记 2025/6/29 8:23:45

maven工程跳过@SpringTest

每次跑springboot都比较费劲&#xff0c;会自动测试所有的SpringBootTest的类&#xff0c;这里对根pom添加这个插件&#xff0c;即可跳过测试&#xff0c;实测节省时间2分钟以上 <plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>ma…...

编程日记 2025/6/29 8:50:29