中科星图——Landsat9_C2_SR大气校正后的地表反射率数据

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
B1	Reflectance	1	65455	0.0000275	-0.2	0.435-0.451	Band 1 (ultra blue, coastal aerosol) surface reflectance
B2	Reflectance	1	65455	0.0000275	-0.2	0.452-0.512	Band 2 (blue) surface reflectance
B3	Reflectance	1	65455	0.0000275	-0.2	0.533-0.590	Band 3 (green) surface reflectance
B4	Reflectance	1	65455	0.0000275	-0.2	0.636-0.673	Band 4 (red) surface reflectance
B5	Reflectance	1	65455	0.0000275	-0.2	0.851-0.879	Band 5 (near infrared) surface reflectance
B6	Reflectance	1	65455	0.0000275	-0.2	1.566-1.651	Band 6 (shortwave infrared 1) surface reflectance
B7	Reflectance	1	65455	0.0000275	-0.2	2.107-2.294	Band 7 (shortwave infrared 2) surface reflectance
SR_QA_AEROSOL	Bit index						Aerosol attributes
QA_PIXEL	Bit Index	21824	65534				Landsat Collection 2 QA Bitmask
QA_RADSAT	Bit Index	0	3829				Radiometric 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