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 resultis a reflectance image that is corrected for the effects of atmospheric scattering and absorption.3. Geometric correction: This process corrects for the geometric distortions in the DN image. The result is a geometrically corrected image that is aligned with a map projection.4. Mosaicking: This process combines multiple Landsat images into a single, seamless mosaic. The result is a mosaic image that covers a larger area than any of the individual images.5. Subsetting: This process extracts a portion of a Landsat image, such as an area of interest for a specific study. The result is a subset image that contains only the data of interest.中文回答：Landsat影像预处理流程。

Landsat8卫星遥感数据预处理方法

０引言
２０１３年２月，美国航空航天局（ｎａｔｉｏｎａｌａｅｒｏ— ｎａｕｔｉｃｓａｎｄｓｐａｃｅａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，ＮＡＳＡ）在美国加利福尼亚成功发射了Ｌａｎｄｓａｔ家族的第８颗陆地卫星—— Ｌａｎｄｓａｔ８。Ｌａｎｄｓａｔ８的发射是 “陆地卫星数据连续性任务 ”（Ｌａｎｄｓａｔｄａｔａｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙｍｉｓｓｉｏｎ，ＬＤＣＭ）的一个重要组成部分，该任务是纪念Ｌａｎｄｓａｔ系列卫星发射４０ａ而特别制订的。Ｌａｎｄｓａｔ８卫星搭载有陆地成像仪（ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｌａｎｄｉｍａｇｅｒ，ＯＬＩ）和热红外传感器（ｔｈｅｒｍａｌｉｎｆｒａｒｅｄｓｅｎｓｏｒ，ＴＩＲＳ）。ＯＬＩ被动感应地表反射的太阳辐射和散发的热辐射，有９个波段，覆盖了从可见光到红外谱段的不同波长范围。与Ｌａｎｄｓａｔ７卫星搭载的传感器ＥＴＭ相比Ｊ，ＯＬＩ增加了１个Ｃ／Ａ波段（０．４３３～０．４５３ｍ）和１个短波红外波段（Ｂａｎｄ９，１．３６０～１．３９０ｍ）。Ｃ／Ａ波段主要用于海岸带观测；短波红外波段能反映水汽强吸收特征，可用于卷云检测。ＴＩＲＳ是有史以来最先进、性能最好的热红外传感器，能收集地球热量流失，可用于了解所观测地带的水分消耗、特别是干旱地区的水分消耗。
收稿Ｅｔ期：２０１５一Ｏ１—２１；修订日期：２０１５—０３—０１
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

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。

表1-2 TIRS载荷参数1.2 LandSat-8产品分级参照美国对Landsat卫星数据及其产品的描述，Landsat-8数据产品分为L0Rp、L1G、L1Gt和L1T几个等级1。

遥感实习1landsat影像数据、导入、目视解译与分析

Landsat影像数据下载、导入、目视解译与分析
实习人姓名
韦昭华
专业班级及编号
水文一班20
任课教师姓名
陈华
实习指导教师姓名
陈华王佳伶
实习地点
八教2楼机房
实习日期时间
2016-10-21
实习目的
(1)学会使用地理空间数据云或美国NASA/USGS网上下载工具进行Landsat卫星影像的检索和下载。
(2)初步掌握ENVI影像处理软件的使用方法，熟悉软件的用户界面、功能模块。
用于水体穿透，分辨土壤植被
Band2
绿色波段
分辨植被
Band3
红色波段
处于叶绿素吸收区域，用于观测道路/裸露土壤/植被种类效果很好
Band4
近红外波段
用于估算生物数量，尽管这个波段可以从植被之间有好的对比度，并且有较好的穿透大气、云雾的能力
Band5
短红外波段
用于分辨道路/裸露土壤/水，它还能在不同植被之间有好的对比度，并且有较好的穿透大气、云雾的能力
5、城镇居民地第三波段第四波段DN值变化均匀，点连线斜率近似为1。
6、云第三第四波段DN值变化幅度大，点比较离散，点连线斜率大于一。
不同的地物光谱特征相差很大，相同的地物在散点图中较为聚集，即使在地理空间上相隔很远，但其光谱特征呈现一致性，这说明各种地物的光谱特征具有特殊性和统一性。
特殊性是指各种地物的光谱特征不尽相同，而统一性是指相同的地物无论空间距离多远，其光谱特征将呈现一致性。这就为遥感分类提供了切实可行的依据。
1.河流
2、森林
3、公路
4、耕地
5、云
6、城镇居民地
7、利用所得数据完成每种地物的样本特征光谱统计表

Landsat数据处理

国内科研机构和高校：提供部分数据的共享和下载
04
欧洲航天局（ESA）：提供在线浏览和下载
03
NASA地球观测数据中心（EOSDIS）：提供在线浏览和下载
02
美国地质调查局（USGS）官方网站：提供免费下载
01
2
数据处理流程
数据预处理
数据清洗：去除异常值、缺失值等
数据归一化：将不同量纲的数据转换为统一量纲
QGIS：开源的地理信息系统软件，具有丰富的插件和扩展功能。
Python：编程语言，可以进行遥感数据的处理和分析。
软件操作技巧
使用Landsat Toolbox进行数据处理
使用Python进行Landsat数据处理
使用GIS软件进行Landsat数据处理
掌握图像预处理、分类、变化检测等操作
掌握NumPy、SciPy等库的使用
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
结论：土地利用变化趋势明显，需要加强监管和规划
04
目前已发射了多颗Landsat卫星，形成了一个完整的观测网络
数据类型和特点
Landsat数据主要包括遥感影像和地理信息数据
地理信息数据包括地形、地貌、植被、水文等
Landsat数据具有空间分辨率高、时间序列长、覆盖范围广等特点
遥感影像数据主要包括多光谱影像、热红外影像和雷达影像等
数据获取途径
02
4

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，File、Basic 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，调用编辑特定文件头参数的独立对话框。

这些参数包括波段名、波长、地图信息等。

3．图像的存取File > Open Image File. 当你打开任何文件，可用波段列表（ABL）自动地出现。

ABL列出该图像文件的所有波段，并允许你显示灰阶和彩色图像、启动新的显示窗口、打开新文件、关闭文件，以及设置显示边框。

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Footprints4.2 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！4.3 无缝镶嵌自动生成接边线，自动生成的接边线往往比较生硬，往往我们需要对接边线进行编辑，是接边线沿山脊，河流等进行接边，因此需要对接边线进行编辑对接边线编辑好后，对停止接边线处理在接边线选项卡中，选择应用接边线并基于接边线进行羽化处理4.4 导出镶嵌影像最后镶嵌的结果还是挺让我们满意的。

landsat 遥感影像地表温度反演教程(大气校正法)

基于辐射传输方程的Landsat数据地表温度反演教程一、数据准备Landsa 8遥感影像数据一景，本教程以重庆市2015年7月26日的=行列号为（128，049）影像（LC81280402016208LGN00）为例。

同时需提前查询影像的基本信息（详见下表）二、地表温度反演的总体流程三、具体步骤1、辐射定标地表温度反演主要包括两部分，一是对热红外数据，二是多光谱数据进行辐射定标。

（1）热红外数据辐射定标选择Radiometric Correction/Radiometric Calibration。

在File Selection对话框中，选择数据LC81230322013132LGN02_MTL_Thermal，单击Spectral Subset选择Thermal Infrared1（10.9），打开Radiometric Calibration面板。

（2）多光谱数据辐射定标选择要校正的多光谱数据“LC81230322013132LGN02_MTL_MultiSpectral”进行辐射定标。

因为后续需要对多光谱数据进行大气校正，可直接单击Apply FlaashSettings，如下图。

Scale factor 不能改变，否则后续计算会报错。

保持默认1即可。

2、大气校正本教程选择Flaash 校正法。

FLAASH Atmospheric Correction，双击此工具，打开辐射定标的数据，进行相关的参数设置进行大气校正。

注意：如果在多光谱数据辐射定标时Scale factor值忘记设置，可在本步骤中打开辐射定标数时设置single scale faceor 值为0.1，若已设置，则默认值为1即可。

1)Input Radiance Image：打开辐射定标结果数据；2)设置输出反射率的路径，由于定标时候；3)设置输出FLAASH校正文件的路径，最优状态：路径所在磁盘空间足够大；4)中心点经纬度Scene Center Location：自动获取；5)选择传感器类型：Landsat-8 OLI；其对应的传感器高度以及影像数据的分辨率自动读取；注意与热红外数据辐射定标是的差别，设置后Scale factor值为0.1。

Landsat产品介绍

Landsat产品介绍在数据产品方面，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。

按产品处理级别分类1.原始数据产品（Level 0）原始数据产品是卫星下行数据经过格式化同步、按景分幅、格式重整等处理后得到的产品，产品格式为HDF格式，其中包含用于辐射校正和几何校正处理所需的所有参数文件。

原始数据产品可以在各个地面站之间进行交换并处理。

2.系统几何校正产品（Level 2）系统几何校正产品是指经过辐射校正和系统级几何校正处理的产品，其地理定位精度误差为250米，一般可以达到150米以内。

如果用确定的星历数据代替卫星下行数据中的星历数据来进行几何校正处理，其地理定位精度将大大提高。

几何校正产品的格式可以是FAST－L7A格式、HDF格式或GeoTIFF格式。

3.几何精校正产品（Level 3）几何精校正产品是采用地面控制点对几何校正模型进行修正，从而大大提高产品的几何精度，其地理定位精度可达一个象元以内，即30米。

产品格式可以是FAST－L7A格式、HDF格式或GeoTIFF格式。

4.高程校正产品（Level 4）高程校正产品是采用地面控制点和数字高程模型对几何校正模型进行修正，进一步消除高程的影响。

产品格式可以是FAST－L7A格式、HDF格式或GeoTIFF格式。

要生成高程校正产品，要求用户提供数字高程模型数据。

按产品大小分类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。

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。

最后一部分是结束语，对全文进行简要总结，并再次强调Landsat地表温度反演的重要性和应用前景。

1.3 目的本文旨在系统介绍Landsat地表温度反演的原理、方法和实现过程，并探索MATLAB在这一过程中发挥的作用。

通过本文的阐述，读者可以了解到Landsat 卫星数据在地表温度反演中的应用前景以及MATLAB在该领域中的优势和使用方法。

landsat8_toa_反射率的计算_概述及解释说明

landsat8 toa 反射率的计算概述及解释说明1. 引言1.1 概述在当今的遥感技术领域中，Landsat 8卫星成像数据是一种常用的数据源。

TOA 反射率（Top of Atmosphere reflectance）是通过遥感图像预处理和辐射定标等步骤计算得到的一种重要的遥感产品。

TOA反射率可以提供地表特征的信息，例如植被覆盖、土地类型和陆地表面温度等。

因此，了解如何计算TOA反射率及其应用与意义是进行准确地表分析和监测的关键。

1.2 文章结构本文旨在介绍和解释如何计算Landsat 8卫星数据的TOA反射率，并探讨其应用与意义。

文章分为五个部分：引言、正文、TOA反射率计算过程解释、TOA 反射率计算的注意事项和挑战以及结论。

在引言部分，我们将首先对文章进行整体概述，并说明文章的结构和目标。

然后逐步展开介绍Landsat 8卫星以及TOA反射率这一概念及其计算方法。

1.3 目的本文旨在向读者介绍Landsat 8卫星数据中TOA反射率的计算方法，并探讨其应用与意义。

我们将详细解释TOA反射率的计算过程，包括遥感图像预处理、辐射定标和转换以及大气校正和模型选择。

此外，我们还将提供一些解决TOA 反射率计算中常见问题和困难的方法和技巧，并指出在数据获取和处理过程中需要考虑的因素和误差来源。

最后，我们将对文章进行总结，并展望未来TOA反射率计算的发展方向。

通过本文的阅读，读者将能够全面了解Landsat 8卫星数据中TOA反射率的计算方法以及其应用与意义，并具备解决相关问题的基本知识和技巧。

2. 正文:2.1 Landsat 8介绍:Landsat 8是美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）合作的一颗卫星，于2013年发射并投入使用。

它携带着一台名为Operational Land Imager (OLI) 的传感器，能够提供高分辨率、多光谱的遥感图像数据。

Landsat 8可以对地球表面进行全球范围的观测，并用于许多应用领域，如环境监测、农业、林业和城市规划等。

landsat7辐射定标和大气校正步骤

landsat7辐射定标和大气校正步骤Landsat是美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）合作推出的一系列卫星，用于进行地球遥感观测。

Landsat 7是其中的一颗卫星，它能够提供高分辨率的遥感影像数据，广泛应用于地球科学研究、环境监测和资源调查等领域。

为了获得准确的地球表面反射率信息，需要对Landsat 7卫星数据进行辐射定标和大气校正。

辐射定标是指将Landsat 7卫星接收到的原始辐射数据转换为辐射亮度值的过程。

在这个过程中，需要校正卫星传感器的非线性响应、移除大气散射和吸收的影响，以及纠正地表与卫星之间的距离差异等。

为了实现辐射定标，需要使用卫星的辐射定标系数，这些系数通过在轨定标和地面辐射定标实验获得。

通过对原始辐射数据进行辐射定标，可以消除不同时间和地点采集的数据之间的差异，从而确保数据的一致性和可比性。

大气校正是指对辐射定标后的数据进行进一步处理，以消除大气散射和吸收的影响，获取地表反射率信息。

地球大气层中的气体、云和气溶胶等物质会对太阳辐射和地球表面辐射的传播和接收造成干扰，导致遥感数据中存在大气噪声。

为了消除这些干扰，需要进行大气校正。

大气校正的目标是根据大气模型和卫星观测数据，估算出大气散射和吸收的光谱反射率，从而得到地表的真实反射率。

在进行大气校正时，需要使用大气模型来模拟和估算大气散射和吸收的光谱反射率。

常用的大气模型有大气透射率模型和大气散射模型。

大气透射率模型用于估算太阳辐射和地球辐射在大气中的传播损失，而大气散射模型用于估算大气散射对地表反射率的影响。

根据这些模型，可以通过对卫星观测数据进行反演和拟合，得到大气散射和吸收的光谱反射率。

辐射定标和大气校正是Landsat 7数据预处理的重要步骤，对于获取准确的地表反射率信息至关重要。

通过辐射定标，可以消除不同时间和地点采集的数据之间的差异，确保数据的一致性和可比性。

而通过大气校正，可以消除大气散射和吸收的影响，获取地表的真实反射率。

(完整版)Landsat7卫星的TM数据介绍

Landsat7卫星的TM/ETM+ 数据介绍 2010年1月14日361人浏览LANDSAT 是美国陆地探测卫星系统。

从1972年开始发射第一颗卫星 LANDSAT 1，到目前最新的LANDSAT 7。

LANDSAT 7 卫星于 99 年发射，装备有 En ha need Thematic Mapper Plus(ETM+)设备，ETM+被动感应地表反射的太阳辐射和散发的热辐射，有8个波段的感应器，覆盖了从红外到可见光的不同波长范围。

ETM+比起在 LANDSAT 4、5上面装备的 ThematicMapper(TM)设备在红外波段的分辨率更高，因此有更高的准确性。

Landset 卫星介绍:卫星系列卫星名称服务时间RS 器名称周期/轨道辐射宽度波段/频率(^m )分辨率美国陆地卫星系列(Landsat1-7"172.7 〜 78.1RBV,MSS 18D/918km185km B:0.45-0.52 30m号星)Lan dsat-2 75.1 〜 82.2185km G:0.52 - 0.60 30m78.3Lan dsat-383.3185km R:0.63-0.6930m82.7 〜Lan dsat-492MSS,TM84.1 〜Lan dsat-5至今185km NIR:0.76-0.9030m185km SWIR1.55-1.75 30mLan dsat-6 93.10.5 MSS.ETM 发射失败 Lan dsat7 99.4 〜 TM.ETM+ 16D/705km窗体顶端LANDSAT 7的一些总体数据:、波段介绍16D/705km185km TIR:10.4-12.5 60m185km SWIR2.08-2.35 30m1. TM1 0.45-0.52um,蓝波段对水体穿透强，该波段位于水体衰减系数最小，散射最弱的部位( 0.45 —0.55um ),对水体的穿透力最大，可获得更多水下信息，用于判断水深，浅海水下地形，水体浑浊度，沿岸水，地表水等；能够反射浅水水下特征，区分土壤和植被、编制森林类型图、区分人造地物类型，分析土地利用。

landsat8处理流程

landsat8处理流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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1. 预处理。

定标和大气校正，移除来自传感器和大气层的影响，将原始图像转换为表面反射率或辐射率。

landsat 5 ndvi 指数 -回复

landsat 5 ndvi 指数-回复Landsat 5 NDVI指数——用于监测地表植被健康状况的有力工具引言：地表植被对于维持生态平衡和地球环境至关重要。

随着环境变化带来的威胁逐渐增加，监测植被健康状况变得尤为重要。

Landsat 5归一差异植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）为我们提供了一种可靠的工具，用于评估地表植被的状况和变化。

本文将详细介绍Landsat 5 NDVI指数的原理、应用以及使用步骤。

第一部分：Landsat 5和NDVI指数的概述Landsat 5卫星是美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）合作开发的一颗携带遥感仪器的地球观测卫星。

该卫星可以提供高分辨率、高质量的遥感影像，对于监测地表植被非常有用。

归一差异植被指数（NDVI）是一种用于评估植被生长和健康情况的指标。

它基于遥感数据中红外波段和可见光波段之间的差异。

NDVI的计算公式为：NDVI = （NIR - 红光）/（NIR + 红光）其中，NIR代表红外波段的反射率，红光代表可见光波段的反射率。

NDVI 指数的范围为-1到1之间，数值越高，表示植被健康程度越高。

第二部分：Landsat 5 NDVI指数的应用Landsat 5 NDVI指数在农业、林业以及环境保护等领域具有广泛的应用。

下面将重点介绍几个典型的应用案例。

1.农业监测：NDVI指数可以用于监测农作物的生长状况和确定适宜的农作物种植区域。

通过分析NDVI图像，农民可以及时了解到作物的健康程度，并采取相应的措施来提高产量和质量。

2.森林评估：NDVI指数可以帮助评估森林的健康状况和植被覆盖率。

通过分析NDVI图像，可以检测到森林的退化情况、林火病害的影响以及人类活动对森林的影响，为森林保护和管理提供重要的依据。

3.环境监测：NDVI指数可以用于监测地表植被的变化，比如城市绿化覆盖率的变化、土地退化和沙漠化的扩展等。

landsat8植被提取步骤 -回复

landsat8植被提取步骤-回复Landsat 8是一款美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）合作开发的卫星，旨在提供高分辨率的地球观测数据。

它携带了一台名为OLI（Operational Land Imager）的传感器，可以获取多光谱影像。

这使得Landsat 8成为研究植被覆盖和植被健康状况的理想工具。

本文将介绍使用Landsat 8数据进行植被提取的步骤。

步骤1：数据获取和预处理获取Landsat 8卫星数据是植被提取流程中的第一步。

您可以通过美国地质调查局网站（USGS Earth Explorer）或其他数据提供商获得卫星影像。

通常，您需要选择适合您研究区域和时间范围的图像。

下载完成后，您需要对原始数据进行预处理，包括影像配准、辐射校正和云去除等。

这些步骤可以使用遥感图像处理软件如ENVI、QGIS或ArcGIS实现。

步骤2：图像增强和索引计算在进行植被提取之前，您可以对影像进行一些增强操作，以便更好地区分植被和非植被区域。

这些增强操作包括直方图均衡化、对比度拉伸和多尺度变换等。

然后，您可以计算一些植被指数，如归一化差异植被指数（NDVI）和土地表面水指数（LSWI）等。

这些指数可以通过以下公式计算：NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)LSWI = (NIR -SWIR2) / (NIR + SWIR2)其中，NIR代表近红外波段，Red代表红色波段，SWIR2代表短波红外波段2。

步骤3：阈值分割阈值分割是一种将遥感影像转换为二值图像的方法，即将植被和非植被区域分开。

在这一步骤中，您需要确定适当的阈值，以便正确地提取植被。

常用的阈值分割方法包括基于直方图的阈值法和基于自适应阈值的方法。

您可以在遥感图像处理软件中使用相应的工具进行阈值分割。

步骤4：去除噪声和填充空洞在进行阈值分割后，可能会出现一些噪声和空洞。

为了得到更加准确的植被提取结果，您需要移除这些干扰因素。

Landsat陆地卫星TM遥感影像数据介绍

Landsat陆地卫星遥感影像数据简介“地球资源技术卫星”计划最早始于1967年，美国国家航空与航天局（NASA）受早期气象卫星和载人宇宙飞船所提供的地球资源观测的鼓舞，开始在理论上进行地球资源技术卫星系列的可行性研究。

1972年7月23日，第一颗陆地卫星（Landsat_1）成功发射，后来发射的这一系列卫星都带有陆地卫星（Landsat）的名称。

到1999年，共成功发射了六颗陆地卫星，它们分别命名为陆地卫星1到陆地卫星5以及陆地卫星7，其中陆地卫星6的发射失败了。

Landsat陆地卫星系列遥感影像数据覆盖范围为北纬83o到南纬83o之间的所有陆地区域，数据更新周期为16天（Landsat 1~3的周期为18天），空间分辨率为30米（RBV和MSS传感器的空间分辨率为80米）。

目前，中国区域内的Landsat陆地卫星系列遥感影像数据（见图1）可以通过中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据服务平台QQ电子网免费获得（）。

Landsat 陆地卫星在波段的设计上，充分考虑了水、植物、土壤、岩石等不同地物在波段反射率敏感度上的差异，从而有效地扩充了遥感影像数据的应用范围。

在基于Landsat遥感影像数据的一系列应用中，计算植被指数和针对Landsat ETM off影像的条带修复为最常用同时也是最为基础的两个应用。

因此，中国科学院计算机网络信息中心基于国际科学数据服务平台，提供了1）基于Landsat 数据的多种植被指数提取。

2）对Landsat ETM SLC-off影像数据的条带修复。

图1 Landsat 遥感影像中国区示意图数据特征（1）数据基本特征Landsat陆地卫星包含了五种类型的传感器，分别是反束光摄像机（RBV），多光谱扫描仪（MSS），专题成像仪（TM），增强专题成像仪（ETM）以及增强专题成像仪+（ETM+），各传感器拍摄影像的基本特征如下：（2）数据主要参数Landsat陆地卫星携带的传感器，在南北向的扫描范围大约为179km，东西向的扫描范围大约为183km，数据输出格式是GeoTIFF，采取三次卷积的取样方式，地图投影为UTM-WGS84南极洲极地投影。

Landsat数据介绍

Landsat数据介绍LANDSAT是美国NASA的陆地卫星计划（1975年前称“地球资源技术卫星-ERTS”）,从1972年开始发射第一颗卫星LANDSAT-1，已发射7颗。

目前，在役服务的是Landsat5。

Landsat5搭载MSS(Multi Spectral Scanner)四波段光-机扫描仪和TM（Thematic Mapper）多光谱扫描仪。

在2003年出现故障的Landsat7于1999年发射，搭载Enhanced Thematic Mapper Plus(ETM+)多光谱扫描仪，ETM+除有TM 7个波段外，增加了一个全色波段，空间分辨率为15米，同时热红外波段空间分辨率也提高到了60m。

Landsat系列卫星参数一览表陆地卫星的MSS、TM在波段的选择上，均考虑到在各自的条件下最大限度地区分和监测不同类型的地球资源。

MSS选用可见光-近红外（0.5~1.1μm）谱段，共分4个波段。

TM选用可见光-热红外（0.45~0.55μm）谱段，共分7个波段。

Landsat各个传感器波段设计1.MSS2.MSS3.TM4.ETM+数据解压后将得到7（TM）个波段文件，1个控制点文件（GCP.txt），1个头文件（MTL.txt）. 定标，打包都可以通过头文件来完成。

landsat8表1：OLI陆地成像仪OLIOLI陆地成像仪ETM+序号波段(μm)空间分辨率(m)序号波段(μm)空间分辨率(m)1 0.433–0.453 302 0.450–0.515 30 1 0.450–0.515 303 0.525–0.600 30 2 0.525–0.605 304 0.630–0.680 30 3 0.630–0.690 305 0.845–0.885 30 4 0.775–0.900 306 1.560–1.660 30 5 1.550–1.750 30常用的合成方法：321：真彩合成。

与肉眼所见接近；仅使用反射的可见光，受大气、云雾、阴影、散射的影响较大，通常对比度不高，感觉模糊（蓝色光散射严重）；对于海岸区域研究特别有用，因为可见光可穿透水面，观察到海底。