Landsat 5是美国陆地卫星系列(Landsat)的第五颗卫星,于1984年3月1日发射,2011年11月停止工作。16天可覆盖全球范围一次。Landsat5_C2_TOA数据集是由Collection2 level1数据通过MTL文件计算得到的TOA反射率产品。数据集的空间分辨率为30米,相对于Collection1 level1数据,Collection2 level1数据提高了几何校正和辐射定标的精度。Collection 2 level1数据采用了新的地面控制点(GCPs Phase 4),融合了Lan'd'sa't 8和欧洲航天局(ESA)发布的哨兵2(Sentinel-2)的控制点数据,提高了几何校正精度。为了便于在线分析存储,平台将影像像素值扩大了10000倍。前言 – 人工智能教程
Landsat 5是美国国家航空航天局(NASA)和美国地质调查局(USGS)联合制造和运营的一颗卫星,可以获取高分辨率的地球表面影像。其to-anything (TOA)数据则是指在卫星上进行测量时,记录的辐射能量数据,不经过大气校正和地表反射校正。
如果您需要获取Landsat 5的TOA数据,您可以访问USGS的地球资源观测数据中心(EROS)网站。在该网站上,您可以选择下载Landsat 5的TOA数据,可以按照日期、地理位置或其他过滤器过滤数据,以符合您的需要。此外,还有一些付费的数据提供商也提供Landsat 5的TOA数据下载服务。
名称 | 分辨率(米) | 类型 | 比例因子 | 波长范围(微米) | 描述 | 主要作用 |
---|---|---|---|---|---|---|
B1 | 30 | int16 | 10000 | 0.45 - 0.52 | Blue(蓝色波段) | 用于水体穿透,分辨土壤植被 |
B2 | 30 | int16 | 10000 | 0.52 - 0.60 | Green(绿色波段) | 分辨植被 |
B3 | 30 | int16 | 10000 | 0.63 - 0.69 | Red(红色波段) | 处于叶绿素吸收区域,对道路、裸露土壤、植被种类具有良好的观测效果 |
B4 | 30 | int16 | 10000 | 0.76 - 0.90 | Near infrared(近红外) | 用于估算生物数量,可以区分植被和水体,分辨潮湿土壤,但是对于道路的辨认效果逊于B3 |
B5 | 30 | int16 | 10000 | 1.55 - 1.75 | Shortwave infrared 1(中红外) | 可分辨道路、裸露土壤、水,在不同植被间具有良好的对比度,有较好的穿透大气、云雾的能力 |
B6 | 30 | int16 | 10 | 10.40 - 12.50 | Thermal Infrared(热红外) | 感应发出热辐射的目标 |
B7 | 30 | int16 | 10000 | 2.08 - 2.35 | Shortwave infrared 2(中红外) | 可分辨岩石、矿物,也可用于辨识植被覆盖和湿润土壤 |
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:
/*** @File : Landsat5_C2_TOA_T1* @Time : 2023/03/20* @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_5/02/T1/TOA的Landsat5_C2_TOA类数据集* @Name : Landsat5_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_5/02/T1/TOA").filterCloud('lt',20).filterDate('2011-01-07','2011-01-11').select(['B1','B2','B3']).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();print("first", img);var visParams = {bands: ['B3', 'B2', 'B1'],min: 0,max: 0.4
};var id = Map.addLayer(img,visParams);Map.flyto(id);
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