Landsat简介及数据预处理教学内容

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landsat影像预处理流程

Landsat Image Preprocessing Workflow.

Landsat data is a valuable resource for a wide range of applications, including land cover mapping, change detection, and environmental monitoring. However, the raw Landsat data is often not suitable for use directly. It is necessary to preprocess the data to correct for geometric and radiometric distortions.

The general workflow for Landsat image preprocessing is as follows:

1. Radiometric calibration: This process corrects for the sensor's response to different wavelengths of light. The result is a digital number (DN) image that is proportional to the reflectance of the ground surface.

2. Atmospheric correction: This process corrects for the effects of the atmosphere on the DN image. The result

Landsat8卫星遥感数据预处理方法

１原始数据解析
原始数据解析是获取影像信息的第一步。其过程是利用Ｌａｎｄｓａｔ８卫星下传的原始未加工（ｒａｗ）数据，依次进行同步、帧解析、数据包解析和任务数据拼接，最终提取出影像数据和辅助参数、生成０级图像产品的过程。
充分了解空问数据传输协议和数据传输格式是进行原始数据解析的关键。空间数据传输协议是卫星下传数据的传输控制协议，原始数据同步、数据帧和数据包的解析、影像数据和辅助参数的提取，均需依据该协议进行；而数据传输格式描述的是任务数据在传输时所采用的组合方式，对整景图像的数据提取和对应辅助、校正参数的确定有着重要作用，直接关系到任务数据的完整获取和准确校正。对于Ｌａｎｄｓａｔ８卫星系统，其空间数据传输协议和数据传输格式都是参照空问数据系统咨询委员会（ｃｏｎｓｕｌｔ－ａｔｉｖｅｃｏｍｍｉｔｔｅｅｆｏｒｓｐａｃｅｄａｔａｓｙｓｔｅｍｓ，ＣＣＳＤＳ）的遥控遥测相关建议标准制定的。
本文将针对Ｌａｎｄｓａｔ８卫星的原始数据，首先对原始数据的解同步、解包等解析步骤进行分析和讨

.dat格式Landsat数据的预处理过程

以隆德县2010年数据为例

在envi中File-Open External file-Landsat-Fast-header.dat

根据辐射定标的原理进行

(不明白的看辐射定标的原理)

QCALmax为255，QCALmin为1

按照上述公式对每个波段进行辐射定标，以b1波段为例

打开Basic Tools-Band math输入(193+1.52)/(255-1)*(b1-1)-1.52,然后Add to list

将b1选择header 的第一波段，然后保存输出

按照上述公式和表格里的值，依次对剩下五个波段进行计算，

每个波段对应不同的公式，切记不要算错，不用计算第6波段

第2波段公式为 (365+2.84)/254*(b1-1)-2.84 第3波段公式为 (264+1.17)/254*(b1-1)-1.17 第4波段公式为 (221+1.51)/254*(b1-1)-1.51 第5波段公式为 (30.2+0.37)/254*(b1-1)-0.37 第7波段公式为 (16.5+0.15)/254*(b1-1)-0.15

将计算出来的六个波段进行叠加：Basic Tools-Layer stacking-Import File ，输入6个波段

对第二波段进行辐射定标就选band2，依次类推

选择Reorder Files，对波段进行重新排序，本来是倒序（左图显示），换成正序（右图显示）(直接上拉修改)，然后输出数据即可

叠加完的影像没有中心波长，手动添加上，点击影像名称-Edit header-edit attributes-wavelengths，依次修改6个波段的中心波长为485,560,660,830,1650和2215，OK 即可(此步骤必须进行，否则无法进行大气校正)

基于Landsat影像的土地利用变化分析

随着人口的持续增长和经济的不断发展，土地利用变化成为了当今社会面临的重要问

题之一。如何有效监测和分析土地利用变化，成为了各国政府和研究机构所关注的焦点。

而通过卫星遥感技术获取的Landsat影像，可以为土地利用变化的监测和分析提供大量的

数据支持，成为了研究土地利用变化的重要工具之一。本文将介绍基于Landsat影像的土

地利用变化分析的方法和步骤，并通过实例进行案例分析。

1. Landsat影像在土地利用变化分析中的应用

Landsat卫星系列由美国国家航空航天局（NASA）与美国地质调查局（USGS）联合运营，提供全球覆盖的高分辨率多光谱遥感影像数据。它具有长期连续数据记录、多波段光谱信

息和中低空间分辨率等特点，适合用于土地利用变化的监测和分析。Landsat影像可以提

供多个波段的数据，如红、绿、蓝、近红外等波段，利用这些波段的信息可以对土地覆盖

类型进行监测和分析，从而揭示土地利用变化的情况。

2. 基于Landsat影像的土地利用变化分析方法

（1）数据获取：通过USGS官方网站可以获取Landsat影像的数据，选择合适的影像

数据作为研究对象。在选择影像时，应考虑地理位置、时间范围等因素，并选择具有相应

波段的多光谱影像数据。

（2）影像预处理：对获取的Landsat影像数据进行预处理，包括大气校正、辐射校正、镶嵌处理等。通过预处理可以提高影像数据的质量，减少噪声和误差，为后续的土地利用

变化分析做准备。

（3）土地覆盖分类：利用影像分类算法对Landsat影像进行土地覆盖分类，根据不同的光谱信息将影像像素分为不同的土地覆盖类型，如耕地、林地、水域等。常用的分类算

landsat8影像介绍

足需求。
云层与阴影影响
云层遮挡
云层会遮挡地表，导致获取的影像数据不完整或质量下降。
阴影区域
对于建筑物、山脉等地物，由于太阳角度的变化，可能会产生阴影，影响影像解译和分析。
高光谱分辨率需求
要点一
细节表现不足
Landsat 8影像虽然具有多光谱通道的优势，但在某些特定应用中，可能还需要更高光谱分辨率的数据来捕捉更多细节。
通过算法识别和去除影像中的云雾区域，提高影像的清晰度和可用性。
影像增强与变换
色彩拉伸
通过调整影像的对比度和亮度，增强地物特征的显示效果，提高影像
的可读性。
直方图均衡化
通过拉伸像素强度分布范围，增强影像的对比度，提高影像的细节显
示。
主成分分析
将多波段影像进行线性变换，生成一组新的分量影像，突出地物的主
03
Landsat 8在地理信息科学中的应用
土地覆盖分类
总结词
利用Landsat 8影像，通过遥感技术对地球表面的土地覆盖类型进行分类，有助于了解地球表面的生态系统和环境变化。
详细描述
Landsat 8卫星搭载了多光谱和热红外传感器，能够获取高分辨率的地球表面信息。通过分析影像的光谱特征和纹理信息，可以识别出不同的土地覆盖类型，如森林、草地、水体、城市等。这些信息对于环境保护、资源管理和城市规划等领域具有重要意义。

基于Landsat影像的土地利用变化分析

土地利用变化分析是利用遥感技术对不同时间点的土地利用/覆盖数据进行比较，以了解土地利用变化的过程和模式。这种分析能够帮助研究者和决策者了解土地资源的合理利用和管理，为未来的规划和决策提供参考。

Landsat是美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）联合推出的一系列地球观测卫星，被广泛应用于土地利用/覆盖变化监测。通过Landsat系列卫星获取的影像可以提供中高分辨率的空间信息和连续的时间序列数据，可以有效地用于土地利用变化分析。

土地利用变化的分析步骤一般包括数据获取与预处理、影像分类与分类精度评价、土地利用变化检测与分析三个主要步骤。

数据获取与预处理是土地利用变化分析的第一步，需要获取Landsat系列卫星的多期影像数据，并对数据进行预处理。预处理步骤包括辐射校正、大气校正、几何校正和影像融合等，以确保数据的质量和一致性。

影像分类与分类精度评价是土地利用变化分析的核心步骤。基于多期的Landsat影像数据，利用遥感图像分类算法，可以将土地覆盖划分为不同的类别，如建筑用地、农田、林地等。常用的分类算法有最大似然法、支持向量机和决策树等。为了评估分类结果的准确性，可以采用地面调查数据进行分类精度评价。

土地利用变化检测与分析是土地利用变化分析的最后一步。通过对多期影像分类结果的比较，可以检测出不同时间段内土地利用的变化情况。通过分析土地利用变化的空间分布和时间变化趋势，可以揭示土地利用变化的模式和规律。

在基于Landsat影像的土地利用变化分析中，还可以结合地理信息系统（GIS）技术，进行空间分析和空间模拟，进一步深入了解土地利用变化对社会经济和环境的影响。

LandSat8 数据处理流程v0.1

武汉中心LandSat-8数据处理流程v0.11 ndSat 8数据简介

1.1传感器平台

2013年2月11号，NASA 成功发射了 Landsat 8 卫星，为走过了四十年辉煌岁月的 Landsat 计划重新注入新鲜血液。LandSat-8上携带有两个主要载荷：OLI和TIRS。2013年5月30号开始向全球提供免费下载（/）。

波段：成像宽幅为185x185km。OLI包括了ETM+传感器所有的波段，为了避免大气吸收特征，OLI对波段进行了重新调整，比较大的调整是OLI Band5(0.845–0.885 μm)，排除了

0.825μm处水汽吸收特征；OLI全色波段Band8波段范围较窄，这种方式可以在全色图像上

更好区分植被和无植被特征；此外，还有两个新增的波段：蓝色波段 (band 1; 0.433–0.453 μm)主要应用海岸带观测，短波红外波段(band 9; 1.360–1.390 μm)包括水汽强吸收特征可用于云检测；近红外band5和短波红外band9与MODIS对应的波段接近。

表1-1 OLI陆地成像仪OLI与ETM+波段一览

Landsat-8卫星搭载了由戈达德航天飞行中心(GSFC)研制的专用于热红外谱段成像的热红外探测器——TIRS成像仪。TIRS成像仪与OLI成像仪工作方式相似，也是推扫式结构，在Landsat-8卫星705km 的轨道上，能够获取成像幅宽为185km、地面分辨率为100m的两个热红外波段图像。

TIRS成像仪能够获取10.8μｍ和12μｍ两个热红外波段图像（表2），二者配合使用能够在反演的时候对大气削弱进行修正，将地表温度从大气温度中分离出来，可用于热强度测定分析，探测地表物质自身热辐射。TIRS成像仪的数据量化为12比特，辐射分辨率也比ETM+的热红外图像更高。

landsat 叶面积指数

Landsat 叶面积指数

1. 概述

Landsat 叶面积指数（Leaf Area Index，简称LAI）是一个用来定量评估植被结构和生长状况的重要指标。它通常用来估计植被覆盖的程度以及植物光合作用的强度。LAI的测量对于研究气候变化、生态系统监测和农业管理等领域非常重要。

2. LAI的定义和计算方法

2.1 定义

LAI是指通过测量单位地面上的植被叶面积，来反映单位地面上植被覆盖程度的指数。它的单位为m²/m²或无量纲。

2.2 计算方法

测量LAI的方法有多种，其中较常用的是基于遥感数据的计算方法。以下是一种常见的计算公式：

LAI = (K * LAIretrieved - C) / (1 - C)，其中K为辐射传输系数，LAIretrieved为从遥感数据中获取的植被叶面积指数，C为地表背景的修正常数。

3. Landsat卫星提供的数据

Landsat系列是美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）联合研制的一组卫星，用于收集地球表面的遥感数据。这些卫星提供了高分辨率、多光谱波段的图像数据，非常适合用于进行植被监测和LAI的估算。

4. 基于Landsat数据的LAI计算方法

基于Landsat数据进行LAI计算的方法主要包括基于植被指数的方法和基于辐射传输模型的方法。

4.1 基于植被指数的方法

基于植被指数的方法是一种比较常用的LAI计算方法。常用的植被指数包括归一化差异植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、植被指数（Vegetation Index，VI）等。通过计算这些指数可以得到反映植被覆盖程度的信息，从而进一步计算LAI。

基于Landsat影像的土地利用变化分析

1. 引言

土地利用变化是指由于自然和人为因素影响，导致土地利用类型发生改变的现象。对于地球资源的合理利用和环境保护具有重要的意义。通过对土地利用变化的分析，可以更好地了解土地资源的利用状况，指导土地规划和管理工作，促进可持续发展。

Landsat是美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）合作发起的一个遥感卫星项目，其卫星搭载先进的光学和热红外传感器，能够捕捉地球表面的高景观分辨率影像。利用Landsat影像进行土地利用变化分析，能够提供全面、快速、准确的方法，并且具有较高的时空分辨率，适用于中小尺度的土地利用变化监测。

本文将结合Landsat影像，运用遥感技术和地理信息系统（GIS），分析基于Landsat 影像的土地利用变化，并探讨该方法在土地资源管理中的应用价值。

2. 数据获取

本文选取了中国某省市作为研究区域，获取了2000年、2010年和2020年的Landsat 卫星影像数据。这些影像数据包括可见光和红外波段，能够提供足够的信息来反映土地利用类型和变化情况。还获取了相应年份的地面实地调查数据作为辅助验证。

3. 影像预处理

对获取的Landsat影像数据进行预处理是非常重要的，首先需要进行辐射校正和大气校正，以消除影像中的大气和辐射干扰，保证数据的准确性。其次进行图像配准，确保不同年份的影像数据能够高精度地叠加在一起。最后进行影像裁剪和镶嵌，得到研究区域相同范围内的影像数据。

4. 土地利用分类

在进行土地利用变化分析之前，需要对Landsat影像进行土地利用分类。本研究采用支持向量机（SVM）分类算法进行土地利用分类，该算法可以利用地物的光谱特征进行高精度分类，对于复杂地物分类效果较好。在分类过程中，选择了水域、林地、耕地、建设用地等典型土地利用类型作为分类对象，并在图像分类时引入地面实地调查数据进行验证，提高分类精度和可信度。

Landsat TM 影像处理最完整流程

一. 界面系统介绍

1. 主菜单：菜单项， Tool、Classification、Tranform、Spectral实

习所涉及的（粗略介绍）

2. Help 工具的使用

3. 主菜单设置（preferences）：内存设置

二. 文件的存取与显示

1．图像显示

由一组三个不同的图像窗口组成：主图像窗口、滚动窗口、缩放窗口。

1）主图像Image窗口：（400*400） 100％显示（全分辨率显示）scroll的方框，可

交互式分析、查询信息。主图像窗口内的功能菜单：在主图像窗口内点击鼠标右键，

切换隐藏子菜单的开启和关闭。该 "Functions" 菜单控制所有的ENVI交互显示功能，

这包括：图像链接和动态覆盖；空间和波谱剖面图；对比度拉伸；彩色制图；诸如ROI 的限定、光标位置和值、散点图和表面图等交互特征；诸如注记、网格、图像等值线

和矢量层等的覆盖（叠置）；动画以及显示特征。

2）滚动Scroll窗口：全局，重采样(降低分辨率)显示一幅图像。只有要显示的图像比

主图像窗口能显示的图象大时，才会出现滚动窗口。滚动窗口位置和大小最初在

envi.cfg 文件中被设置并且可以被修改。

3）缩放Zoom窗口：（200*200）显示image的方框。缩放系数（用户自定义）出现在

窗口标题栏的括号中。

2．图像的头文件资料的获取和编辑

ENVI：File>>Edit ENVI Header，选择相应的文件。

从 Header Info 对话框里，你可以点击 Edit Attributes 下拉菜单中的选项，调用

landsat7波段介绍

Landsat-7是美国的陆地卫星计划（Landsat）中的第七颗，于1999年4月15日在加利福尼亚范登堡空军基地用Delta II 火箭发射。卫星携带增强型专题制图仪（Enhanced Thematic Mapper ，ETM+）传感器。自2003年6月以来，该传感器已采集并传输了扫描线校正器（SLC）故障导致的数据间隙数据。到2020年底，地球资源卫星9号将取代轨道上的Landsat 7。

在数据产品方面，Landsat-7与Landsat-5的最主要差别有：增加了分辨率为15米的全色波段（PAN波段）；波段6的数据分低增益和高增益数据，分辨率从120米提高到60米。此外，在增加了2个校准灯之外，还增加了一个全孔径太阳校准器（FASC）和一个部分孔径太阳校准器（PASC）。

产品分类：

1. 标准景产品

按标准WRS分幅体系（World Reference System）确定产品。

2. 移动景产品

移动景产品是指在连续两幅标准景产品中分割出的图像产品，其大小与标准景产品相同。需指定产品下移比例。

3. 超级景（superscene）产品

在Landsat－7数据预处理系统中，超级景产品是指图像长度在1景和3景之间、宽度与标准景产品相同的连续图像产品。需指定产品下移比例及产品大小（以景为单位），但必须在连续3个标准景的范围内选择，也就是说，下移比例及产品大小之和不能超过3。

4. 子区产品

针对标准景产品、移动景产品和超级景产品，可以选择1/4景产品、1/2景产品、或给定产品范围，也可以用户上机选子区。与以上产品一样，子区产品也只经过一次数据重采样。

利用Landsat 8遥感影像数据进行土地覆盖分类研究

利用Landsat 8遥感影像数据进行土地覆盖

分类研究

近年来，土地覆盖变化是全球环境变化的重要表征之一。如何准确、高效地获取土地覆盖信息成为土地利用与管理领域亟需解决的问题。而遥感技术可以有效地解决这一问题。其中，Landsat 8遥感影像数据是一种重要的土地覆盖分类研究工具。

Landsat 8是美国国家航空航天局和美国地质勘探局在2013年联合发射的一颗卫星，它能够提供全球覆盖的高分辨率、多光谱、免费的遥感影像数据。作为一种重要的土地覆盖分类研究工具，Landsat 8遥感影像数据具有以下几个优点：

一、高空间分辨率。Landsat 8卫星的成像仪器能够提供30米分辨率的遥感影像数据，可以有效地表现出土地面积单位内的细微特征。

二、多光谱数据。Landsat 8遥感影像数据同时具有蓝、绿、红、近红外和两个短波红外波段，可以获得土地覆盖变化的丰富信息。

三、数据免费。Landsat 8遥感影像数据是免费的，并且可供全球范围内的研究者获取和应用。

基于以上的优点，Landsat 8遥感影像数据成为了进行土地覆盖分类研究的有力工具。接下来，我们将从研究方法和研究案例两个方面来展开讨论。

一、研究方法

1、数据获取。Landsat 8遥感影像数据可以从全球范围内的美国地质调查局（USGS）网站上获取。研究者可以根据自己的研究需求，选择目标地区和时间段的影像数据进行下载。

2、数据预处理。获取到的遥感影像数据需要进行预处理，包括大气、气溶胶

校正以及辐射定标等步骤。这些步骤可以消除遥感影像数据中的噪声和干扰，保证后续分类分析的准确性。

Landsat数据处理

04
数据可视化
利用GIS软件进行数据可视化
1
可视化方法包括：热力图、散点图、柱状图等
2
可视化数据可以帮助分析数据分布和趋势
3
可视化数据可以提高数据分析效率和准确性
4
3
数据处理工具
常用软件介绍
ENVI：遥感图像处理软件，具有强大的图像处理和分析功能。
ArcGIS：地理信息系统软件，可以进行地理空间数据的处理和分析。
02
4
数据处理案例
案例背景
数据类型：Landsat遥感影像数据
02
处理方法：图像处理、分类、变化检测等
04
案例来源：某地土地资源调查
01
处理目的：提取土地利用信息
03wenku.baidu.com
数据处理过程
数据下载：从Landsat数据中心下载所需数据
数据预处理：对数据进行格式转换、裁剪、拼接等操作
数据校正：对数据进行辐射校正、几何校正等处理
数据分析：对数据进行分类、回归、聚类等分析操作
数据可视化：将分析结果进行可视化展示
数据应用：将处理后的数据应用于实际项目中
案例分析与结论
案例背景：某地区土地利用变化分析
01
数据来源：Landsat卫星遥感数据
02
处理方法：图像处理、分类、变化检测等
03

Landset影像数据数据处理流程

Landsat影像数据数据处理流程1 影像打开

打开XXXX_MTL.txt文本文件

可以对影像进行一个线性拉伸

2：射定标

在进行其他操作之前，我们应该做一辐射定标，如果先进行其他操作，定标参

数可能会丢失，因此在进行其他步骤之前先进行辐射定标

选择要辐射定标的多光谱影像数据

对影像进行辐射定标

3 影像裁剪

我们一般要处理我们感兴趣区域的影像，而没必要对正幅影像进行处理，因此需要进行影像裁剪。很多教材都是在做完影像镶嵌后或者其他操作后再做裁剪，但是比较耗费时间，在不影响其他操作之前，我们先对影像进行裁剪

3.1 打开矢量文件

本次使用的是shp文件（矢量文件的坐标系应该和影像数据坐标系相同，如果不相同建议在ArcGIS中进行处理）

3.2 打开ROI工具导入矢量文件

3.3 关联影像文件

3.4 影像裁剪

这里要注意：只处理矢量范围内部的影像数据。

我们看到我们裁剪的结果，同样对另外一幅影像进行操作

4 影像镶嵌

我们的影像是有地理坐标的，因此我们使用Seamless Mosaic 工具进行影像镶嵌

4.1 加载影像

我们可以计算一下Footprints

4.2 色彩平衡

两幅影像往往存在一定的色差，一般我们需要进行色彩平衡处理，否则镶嵌后的影像效果比较不理想。

在色彩平衡中，我们一般现在面积较大的影像作为参考影像，选择面积较小的作为色彩校正影像。

（如果右键影像没有出现Reference等信息，可以先选择Color Correction选项卡，勾线直方图后再进行操作）

在进行色彩平衡前，我们明显可以看到影像在接边线出有色差勾选show preview后,我们可以看到两幅影像的色差不明显了！

landsat影像预处理流程

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landsat地表温度反演matlab_概述说明

landsat地表温度反演matlab 概述说明

1. 引言

1.1 概述

本文旨在介绍利用Landsat卫星数据进行地表温度反演的方法和实现过程，并探讨MATLAB在这一过程中的应用。地表温度是一个重要的地球物理参数，对气候变化、环境监测等领域具有重要意义。由于Landsat系列卫星具备高空间分辨率、多光谱波段等特点，成为许多遥感研究中必不可少的数据源。通过地表温度反演，我们可以获取全球各地不同时间点下的精确温度信息，从而更好地了解和研究地球系统。

1.2 文章结构

本文主要分为五个部分展开论述，如下所示：

第二部分为正文部分，包括三个小节。首先，我们将介绍Landsat地表温度反演的基本概念和背景知识，并简要介绍相关研究现状；其次，我们将详细探讨MATLAB在地表温度反演中的应用，介绍MATLAB在数据处理、算法实现等方面的优势和使用方法；最后，我们将深入探讨与解释常见的反演算法原理与方法，为后续的方法与实现提供理论基础。

第三部分是方法与实现部分，包含三个小节。首先，我们将介绍地表温度反演的数据预处理步骤，包括影像校正、大气校正等内容；其次，我们将详细讲解温度反演算法的具体实现过程，包括数学模型、参数设置等；最后，我们将对结果进行分析并展开讨论，评估地表温度反演的准确性和可靠性。

第四部分为结论与展望部分，包含两个小节。我们将总结主要研究成果，并指出在Landsat地表温度反演领域取得的进展和突破点；同时，我们还将对Landsat 地表温度反演的意义和应用前景进行展望，探讨其在气候变化、资源监测等方面的潜力和发展方向。