Landsat 5 C02数据集2007-2011年

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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