Landsat-8卫星遥感影像解译数据的购置
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 （ｎａｔｉｏｎａｌ ａｅｒｏ— ｎａｕｔｉｃｓ ａｎｄ ｓｐａｃｅ ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，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 ”（Ｌａｎｄｓａｔ ｄａｔａ ｃｏｎｔｉｎｕｉｔｙ ｍｉｓｓｉｏｎ，ＬＤＣＭ） 的一 个重要 组成 部分 ，该任 务是 纪念 Ｌａｎｄｓａｔ系列 卫 星发 射 ４０ ａ而 特别制 订 的。Ｌａｎｄｓａｔ８卫 星搭 载有 陆 地成像仪 （ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ ｌａｎｄ ｉｍａｇｅｒ，ＯＬＩ）和热红外传 感器 （ｔｈｅｒｍａｌ ｉｎｆｒａｒｅｄ ｓｅｎｓｏｒ，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 （０．４３３～０．４５３ ｍ）和 １个 短波 红 外波 段 （Ｂａｎｄ ９，１．３６０～１．３９０ ｍ）。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植被提取步骤 -回复
landsat8植被提取步骤-回复Landsat 8植被提取步骤：第一步：数据获取与准备Landsat 8是美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）联合运营的一颗卫星，它搭载了一台名为Operational Land Imager (OLI)的传感器，可以提供高空间分辨率和多光谱信息的遥感数据。
要进行植被提取，首先需要获取Landsat 8的遥感影像数据。
这些数据可以从USGS 的遥感数据分发网站下载。
下载到数据后，还需要对其进行一些预处理以准备后续的植被提取分析。
预处理步骤通常包括校正、大气校正和辐射校正。
这些校正步骤旨在消除不同波段之间的辐射差异和大气干扰，以确保准确的植被提取结果。
第二步：选择植被指标植被指标是通过遥感数据计算得出的数值，用于衡量植被的生长状况和覆盖程度。
在Landsat 8数据中，常用的植被指标有Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)和Enhanced Vegetation Index (EVI)。
选择合适的植被指标是提取植被信息的关键步骤。
NDVI是其中一种广泛使用的植被指标，计算公式为：(NIR - R) / (NIR + R)，其中NIR代表近红外波段的反射值，R代表红光波段的反射值。
NDVI的取值范围为-1到1，数值越高代表植被覆盖度越高。
EVI是在NDVI基础上进行改进的植被指标，能够更好地消除大气干扰和土壤背景噪声。
计算公式为：EVI = 2.5 * (NIR - R) / (NIR + 6 * R - 7.5 * B + 1)，其中B代表蓝光波段的反射值。
EVI的取值范围也为-1到1，数值越高代表植被覆盖度越高。
根据研究目的和数据特点，选择适合的植被指标进行后续的分析和提取。
第三步：获取植被提取结果在得到合适的植被指标后，可以使用不同的方法来提取植被信息。
常用的方法包括阈值分割、土地覆盖分类和机器学习算法。
landsat8影像介绍
Landsat 8卫星的地面覆盖范围大约为 110公里宽，能够提供全球陆地表面 的覆盖。
主要传感器与功能
传感器类型
Landsat 8卫星搭载了两个主要传感器，即OLI（Operational Land Imager）和TIRS（Thermal Infrared Sensor）。
功能
OLI传感器主要用于获取地球表面的可见光、近红外和短波红 外光谱数据，而TIRS传感器则用于获取地球表面的热辐射数 据。这些数据广泛应用于土地利用、环境监测、农业、林业 和城市规划等领域。
04
Landsat 8影像处理与分析方法
数据预处理
辐射定标
大气校正
将卫星接收到的原始辐射亮度数据转换为 地表反射率或辐射率等物理量，为后续的 地表信息提取提供基础数据。
消除大气对地表的干扰，提高影像的准确 性，为地物分类和变化检测等提供更可靠 的依据。
几何校正
云雾去除
纠正卫星影像的几何畸变，使其与地图或 其他地理信息数据相匹配，便于后续的空 间分析。
Landsat 8卫星于2013年2月19日 在美国加利福尼亚州范登堡空军 基地成功发射。
运行状况
Landsat 8卫星自发射以来一直正 常运行，并持续提供高质量的地 球观测数据。
轨道与覆盖范围
轨道类型
Landsat 8卫星运行在近极地太阳同 步轨道，该轨道使得卫星能够在地球 表面同一地点上方进行周期性观测。
多尺度分割
将影像分割成不同尺度的对象 ，实现多尺度下的信息提取和
地物识别。
05
Landsat 8影像的局限性
数据获取限制
地域覆盖不全
由于卫星轨道和地面接收站分布的限制， Landsat 8影像在某些地区可能无法获取。
基于Landsat8 OLI数据提取石河子市建筑用地的一个新方法
基于Landsat8 OLI数据提取石河子市建筑用地的一个新方法随着经济的发展和人口的增加，城市建设用地的需求越来越大。
建筑用地的合理规划和管理对城市的可持续发展至关重要。
而高分辨率的遥感影像数据能够提供城市建设用地信息的快速获取和更新，因此成为研究城市建设用地的重要途径之一。
一、数据获取和预处理我们需要获取石河子市的Landsat8 OLI影像数据。
Landsat8 OLI卫星数据具有30米的空间分辨率和11个波段的遥感信息，覆盖了从可见光到红外波段的大量数据。
在获取影像数据后，需要进行预处理，包括影像镶嵌、辐射定标、大气校正和几何定位等，确保数据的质量和一致性。
二、建筑用地提取方法1. 影像分类基于Landsat8 OLI数据进行影像分类是提取建筑用地的关键步骤。
传统的分类方法包括最大似然法、支持向量机和随机森林等。
这些方法都可以通过对遥感影像数据进行训练和分类来提取建筑用地信息。
最近兴起的深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，也被证明在遥感影像分类中具有很高的效果。
2. 特征提取和融合在进行影像分类的需要对建筑用地的特征进行提取和融合。
建筑用地在Landsat8 OLI 影像中通常表现为高度亮度和纹理细密的区域。
利用光谱特征、空间结构特征和纹理特征等，可以更加准确地提取建筑用地信息。
3. 高精度验证完成建筑用地的提取后，需要进行高精度验证和精度评价。
传统的验证方法包括人工验证和实地调查，然而这些方法费时费力，而且难以覆盖整个研究区域。
近年来，利用高分辨率遥感影像数据和地理信息系统（GIS）技术，结合空间统计分析和精度评价方法，可以更加全面地评估建筑用地提取的准确性和可信度。
三、结果分析和应用通过以上方法，我们可以提取出石河子市的建筑用地信息。
进一步对建筑用地信息进行空间分布和变化分析，可以为城市规划和管理提供重要的决策支持。
通过对建筑用地的分布、密度和规模进行分析，可以了解城市建设用地的发展趋势和需求状况，为城市规划和土地利用优化提供科学依据。
Landsat-5、Landsat-7和LANDSAT-8卫星@北京揽宇方圆
描行数据反转后按标称位置排
1级
列，但没有经过几何校正的产品
数据。1 级产品也被称为辐射校
正产品。
经过辐射校正和几何校正的产品 数据，并将校正后的图像数据映 2级 射到指定的地图投影坐标下。2 级产品也被称为系统校正产品。
经过辐射校正和几何校正的产品 数据，同时采用地面控制点改进 产品的几何精度。 3 级产品也被 3级 称为几何精校正产品。几何精校 正产品的几何精度取决于地面控 制点的精度。
北京揽宇方圆信息技术有限公司
北京揽宇方圆信息技术有限公司
北京揽宇方圆具有一支国内领先的遥感应用科研队伍，可根据用户的 实际需求，开展航天、航空对地观测数据加工、数据专题应用等服务， 用户可以向我中心的数据服务部进行咨询与洽商，具体操作过程见深加 工数据订购流程。
美国陆地卫星 LANDSAT 系列
美国陆地卫星（LANDSAT）系列卫星由美国航空航天局（NASA）和 美国地质调查局（USGS）共同管理。自 1972 年起，LANDSAT 系列卫 星陆续发射，是美国用于探测地球资源与环境的系列地球观测卫星系 统，曾称作地球资源技术卫星（ERTS）。
Landsat-5 的卫星参数、成像传感器、产品级别说明如下：
Landsat-5 卫星参数 所属国家
设计寿命（年） 发射时间 失效时间 轨道类型
轨道高度（千米） 轨道倾角（°）
美国 5
1984-03-01 2011-12-21 近极地太阳同步轨道
705 98.2
运行周期（分钟） 每天绕地球圈数
降交点地方时 轨道重复周期（天）
米
卫星
可近
热
全
短波 雷
最
垂直轨
传感器 见 红
红 最小 最大 最低
landsat8dvi的值域
Landsat 8 DVI的值域引言L a nd sa t8是一颗在轨遥感卫星，由美国国家航空航天局（NA S A）和美国地质调查局（US G S）联合运营。
L an d sa t8有很多影像产品，其中包括D VI（差值植被指数）图像。
本文旨在讨论La nd sa t8DV I的值域，以帮助读者更好地理解和应用该指数。
什么是差值植被指数（D V I）差值植被指数（D VI）是一种使用遥感数据来评估植被覆盖度的指标。
它基于红光波段（R）和近红外波段（NI R）之间的差异，计算公式如下：D V I=NI R-R其中，N IR表示近红外波段的反射值，R表示红光波段的反射值。
DV I的意义和应用D V I可以提供关于植被覆盖度和植被生长情况的信息。
通过分析D VI图像，我们可以了解植被在农业、森林、环境和城市规划等领域的分布和变化情况。
以下是DV I在不同领域的主要应用：农业D V I可以用于农作物的监测和评估。
通过分析DV I图像，可以确定农田中的植被覆盖度、生长状况和植物营养状况，帮助农民进行农作物生产管理和精确施肥。
此外，DV I还可以用于检测病虫害、干旱和水分胁迫等问题。
森林学D V I在森林学研究中也发挥着重要作用。
通过DV I图像可以估计森林的生长状况、植被类型和植被覆盖度。
这对于森林资源管理和保护具有重要意义。
此外，D VI还可以用于检测森林火灾、病虫害和人为破坏等问题。
环境监测D V I对于环境监测和土地利用规划也有很大帮助。
通过分析D VI图像，我们可以评估城市绿化程度、湿地面积和土地退化情况。
这些信息能够指导城市规划和环境保护工作，为改善城市生活质量和可持续发展提供参考。
地质勘探D V I还可用于地质勘探。
通过分析DV I图像，可以探测地下水资源、矿产资源和地质构造等信息，为资源开发和地质灾害预警提供支持。
L a n d s at 8 DV I的值域范围L a nd sa t8DVI的值域范围是由遥感数据的反射值决定的。
处理landsat8遥感影像流程
处理landsat8遥感影像流程下载温馨提示: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。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor.I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!详述Landsat 8遥感影象的处理流程Landsat 8，作为全球最广泛应用的地球观测卫星之一，为我们提供了丰富的地表信息。
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。
arcgis解译landset 8 植被类型 -回复
arcgis解译landset 8 植被类型-回复ARCgis解译Landsat 8 植被类型通过使用ARCgis软件，可以对Landsat 8卫星图像进行解译和分析，以了解和研究植被类型的分布和变化。
Landsat 8卫星提供了高分辨率的多光谱影像，可用于监测土地覆盖、植被生长和变化等。
下面将一步一步回答如何使用ARCgis软件解译Landsat 8卫星影像中的植被类型。
第一步：数据准备首先，我们需要获取Landsat 8卫星影像数据。
这些数据可以从美国地质调查局（USGS）的网站上获取，该网站提供了免费的Landsat 8数据下载。
一旦我们获得了所需的数据，我们就可以将其导入到ARCgis软件中。
第二步：图像预处理在进行植被类型解译之前，我们需要进行一些图像预处理操作，以确保数据的质量和准确性。
首先，我们可以使用“自动对比度调整”工具来调整图像的对比度，以便更清晰地显示不同的植被类型。
然后，可以使用“大气校正”工具来消除大气散射效应，以提高影像的质量。
第三步：选择合适的波段Landsat 8卫星提供了多个光谱波段，每个波段对应不同的植被指标。
在植被类型解译中，我们通常使用红光波段（Band 4）和近红外波段（Band5），来计算归一化植被指数（NDVI）。
第四步：计算植被指数使用ARCgis软件中的“Raster Calculator”工具，我们可以计算NDVI 指数。
NDVI是一种用于评估植被健康和生长的指标，其值范围从-1到1。
较高的NDVI值表示较健康的植被，而较低的NDVI值表示较不健康的植被或非植被。
通过计算NDVI指数，我们可以将图像中的每个像素分类为植被和非植被。
第五步：植被类型分类一旦我们获得了NDVI图像，我们可以使用“分类”工具来对植被类型进行分类。
在分类之前，我们需要定义一组训练样本，这些样本代表不同的植被类型。
我们可以使用已知的植被类型样本进行训练，然后应用在整个图像上进行分类。
基于Landsat 8卫星遥感影像的城市扩张动态监测
基于Landsat 8卫星遥感影像的城市扩张动态监测随着城市化的迅猛发展，城市的规模不断扩大，城市的交通、环境等问题也逐渐凸显，如何对城市的扩张进行有效的监测和管理成为了当今城市规划中的重要问题。
而基于Landsat 8卫星遥感影像的城市扩张动态监测，成为了对城市进行全面、精细化管理的重要手段。
一、Landsat 8卫星遥感影像概况Landsat 8卫星是美国航空航天局（NASA）和美国地质勘探局（USGS）于2013年发射的一颗遥感卫星，它搭载有两台卓越的遥感仪器，包括操作性陆地成像仪（OLI）和热红外成像仪（TIRS）。
操作性陆地成像仪是针对地球表面观测而设计的多光谱仪器，可以提供高分辨率、高动态范围、广泛的光谱信息，能够检测从紫外线到近红外线的光谱信号，同时具有狭窄波段、高空间分辨率的优势，可用于进行城市扩张动态监测。
二、城市扩张动态监测城市化进程中，城市的规模不断扩大，城市周围的土地逐渐被充分利用，进而引发对周围区域的侵蚀，这些进程的影响范围难以用单一数据描述，遥感技术成为了城市扩张动态监测的有效手段。
Landsat 8卫星遥感影像可提供城市的大范围、全面性信息以及高分辨率、光谱等动态监测信息，从而可为城市扩张动态监测提供数据来源和信息保障。
城市扩张动态监测的过程中，遥感技术可以包括地物分类和变化检测两个主要方面。
地物分类是指对城市及周边地区的卫星影像进行分析和解释，将影像中的像元分成不同的类别，以得到图像分类信息并确定地物的分布情况。
变化检测则是根据两个或多个不同时间的遥感影像，通过对行政区划变化、建筑物、公路、水体等特征变化的定量分析，得到城市扩张动态变化信息。
三、基于Landsat 8卫星遥感影像的城市扩张动态监测应用在城市扩张动态监测中，传统的遥感技术主要依靠高分辨率遥感影像指导及控制，Landsat 8卫星遥感影像的优势在于可提供连续的时间序列数据以及广阔的监测范围。
调查表明，基于Landsat 8卫星遥感影像的城市扩张动态监测技术可以适用于改善城市规划、街道规划和城市环境等方面，取得了比较显著的成果。
遥感卫星影像数据购买流程和遥感卫星影像价格介绍
四、北京揽宇方圆 3-5 个工作日内提供原始数据，用户可以网上自行下载也可以要求 光盘速递用户。
250km2 500km2 250km2 500km2
标准景 标准景 500km2 3000km2 25km2 100km2 25km2 100km2 25km2 100km2 标准景
标准景
标准景
标准景
日本 ALOS-PASAR ALOS-2
2006 2014
10-40m 1-100m
2950 分辨率不同， 价格不同，具 体详询
购买遥感影像数据流程
一、登陆中国遥感影像数据客户中心北京揽宇方圆信息技术有限公司，或者直接北京 揽宇方圆，根据自己项目所需要影像数据实际情况（数据类型、数据分辨率、数据时间、 数据波谱、预算经费）选择合适的遥感影像数据；
二、研究区域的经纬度范围发至北京揽宇方圆数据查询，客服对购买的数据范围，输 入卫星公司全球数据查询官网进行查询，确认数据的拍摄时间、数据类型、范围、云量、 数据拍摄角度等是否与订购要求相符，并发送查询该数据的索引图，数据索引图如下：
雷达卫星 加拿 Radarsat-2 大
德国 Terrasar-X
时间 （年 ）
2016 2015 2013 2014 2012 2007 2009 2014 2016 2001
2008 1999
2013 1999
1984
2000 2011 1986 1990 1998 2002
遥感影像处理步骤
323遥感影像数据的获取目前世界上用于民用的卫星很多，最常用于作物长势监测的是美国发射的一系列陆地卫星。
本文使用的是2013年2月11 日，NASA发射的Lan dsat 8卫星数据，Landsat 8上携带有两个主要载荷：OLI （陆地成像仪）和TIRS （热红外传感器）。
OLI包括9个波段，空间分辨率为30米，其中包括一个15米的全色波段，成像宽幅为185X185 km。
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 0）排除了0.825 yn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（band1: 0.433 - 0.453 主要应用海岸带观测，短波红外波段（band9: 1.360- 1.390 y m）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3-2 Landsat8各波段的名称与用途Table 3-2 The n ame and purpose of each band of Lan dsat8（引自张玉君，国土资源遥感，2013)波段波段名称波长范围/nm 数据用途GSD地面辐射率/ SNRNo 采样距离(W- m-2sr-1u （典型）/nm m-1）典型1 NewDeep Blue 433-453 海岸区气溶胶30 40 1302 Blue 450-515 基色/散射/海岸30 40 1303 Gree n 525-600 基色/海岸30 30 1004 Red 630-680 基色/海岸30 22 905 NIR 845-885 植物/海岸30 14 906 SWIR2 1560-1660 植物30 4.0 1007 SWIR3 2100-2300 矿物/十草/无散射30 1.7 1008 PAN 500-680 图像锐化15 23 809 SWIR 1360-1390 卷云测定30 6.0 13010 TIR 10300-11300 地表温度10011 TIR 11500-12500 地表温度100本实验获取条带号和行编号为143/029,选取棉花蕾期、花铃期、吐絮期内无云、质量较好的影像数据，过境时间分别为2013年6月25 日，8月5 日，8月29日。
LANDSAT8OLI影像不同融合方法的地类信息提取
LANDSAT8OLI影像不同融合方法的地类信息提取随着卫星遥感技术的不断发展，陆地资源的监测和管理变得越来越重要。
而LANDSAT 8卫星搭载的操作性陆地成像仪（Operational Land Imager，OLI）为科研人员提供了高质量的遥感影像数据，为地类信息提取提供了重要的数据支持。
然而，单独利用单一影像往往不能完全反映地表的复杂情况，因此需要采用融合方法来综合利用不同影像的信息，提高地类信息的提取精度和准确性。
地类信息提取是遥感应用的一个重要领域，它可以帮助我们了解和监测地表的覆盖类型和变化情况。
不同的地类在遥感影像上有着不同的反射特征，例如建筑物、水体、植被等，在不同波段的影像中呈现不同的颜色和亮度。
通过分析这些特征，我们可以将地表划分为不同的类别，进而进行相关的研究和分析。
在LANDSAT8OLI影像的地类信息提取中，常用的融合方法包括像元级融合、特征级融合和决策级融合。
像元级融合是将不同波段的影像像元直接相加或相乘，得到融合后的影像，再进行地类分类。
特征级融合是提取不同波段影像的特征，如纹理、边缘等，然后组合这些特征进行分类。
决策级融合则是将不同波段的分类结果进行综合，得到最终的地类提取结果。
在像元级融合中，可以利用不同波段的光谱信息，如红光、绿光和近红外光等，进行像元级的计算，得到融合后的影像。
这种方法能够保留不同波段的信息，但对于复杂的地物类型分辨率有限。
在特征级融合中，可以提取不同波段影像的纹理、边缘等特征，然后将这些特征进行组合，得到更为细致的地类分类结果。
决策级融合则是将像元级和特征级的结果进行综合，得到更加准确的地类信息。
除了以上提到的融合方法外，还可以结合其他数据和技术来提高地类信息提取的精度。
例如，可以利用地面调查数据对遥感影像进行训练和验证，提高分类算法的准确性；可以利用地理信息系统（GIS）技术对提取的地类信息进行进一步的空间分析和应用；还可以利用机器学习和深度学习等算法来改进地类信息提取的准确性和效率。
landsat8波谱提取
landsat8波谱提取Landsat 8是美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）联合开发和操作的一颗遥感卫星，于2013年2月11日发射升空。
作为Landsat卫星系列的最新一代，Landsat 8可以提供高质量的遥感影像数据，非常适合用于地表特征的监测和分析。
其中，波谱提取是利用Landsat 8数据进行遥感应用的重要工具之一。
波谱是指电磁波的频率和能量分布的图像，通过波谱分析可以获得物体的物理和化学特性。
Landsat 8的传感器具有多个波段，在不同波长范围内可以捕捉到地球表面的不同信息，从而实现对地表特征的准确识别和定量分析。
在Landsat 8中，主要包括了可见光、近红外和短波红外波段。
Landsat 8共有11个波段，其波长范围如下：-波段1（蓝色）：0.43-0.45微米-波段2（绿色）：0.53-0.59微米-波段3（红色）：0.64-0.68微米-波段4（近红外1）：0.85-0.88微米-波段5（近红外2）：1.57-1.65微米-波段6（短波红外）：10.60-11.19微米-波段7（短波红外）：2.11-2.29微米-波段8（短波红外）：0.50-0.68微米-波段9（短波红外）：1.36-1.38微米-波段10（短波红外）：1.55-1.75微米-波段11（短波红外热带气候指数）：1.93-2.35微米通过波谱提取，我们可以利用不同波段之间的反射率差异来推断地表上的不同物质或特征。
举例来说，植被在可见光（绿色）的反射率会相对较高，而裸地则相对较低。
因此，我们可以用绿光波段和红光波段之间的比值，来进行植被覆盖的估计。
此外，近红外波段对于植被生理状况的评估也非常重要。
在波谱提取中，最常用的方法之一是计算归一化差异植被指数（NDVI），以衡量植被的状况。
NDVI的计算公式如下：NDVI = (近红外波段反射率-红光波段反射率) / (近红外波段反射率+红光波段反射率)NDVI的取值范围在-1到+1之间，数值越高表示植被的状况越好。
Landsat 8数据介绍
Landsat 8数据介绍1. 简介1.1 数据简介2013年2月11日，美国航空航天局(NASA) 成功发射Landsat-8卫星。
Landsat-8卫星上携带两个传感器，分别是OLI陆地成像仪(Operational Land Imager)和TIRS热红外传感器(Thermal Infrared Sensor)。
Landsat-8在空间分辨率和光谱特性等方面与Landsat 1-7保持了基本一致，卫星一共有11个波段，波段1-7，9-11的空间分辨率为30米，波段8为15米分辨率的全色波段，卫星每16天可以实现一次全球覆盖。
OLI陆地成像仪有9个波段，成像宽幅为185 x 185km。
与Landsat-7上的ETM传感器相比，OLI陆地成像仪做了以下调整：1. Band 5的波段范围调整为0.845–0.885 μm，排除了0.825μm处水汽吸收的影响;2. Band 8全色波段范围较窄，从而可以更好区分植被和非植被区域;3. 新增两个波段。
Band 1蓝色波段(0.433–0.453 μm) 主要应用于海岸带观测，Band 9短波红外波段(1.360–1.390 μm) 应用于云检测。
LandSat-8上携带的TIRS热红外传感器主要用于收集地球两个热区地带的热量流失，目标是了解所观测地带水分消耗。
1.2 传感器参数传感器波段波长范围/μm信噪比空间分辨率/m用途说明1.3 产品参数2. 数据更新量Landsat 8 每天至少可以获得400幅图像。
Landsat 8覆盖中国区域大约需要9天的时间。
此前这个系列的卫星每天只能获得250幅图像。
这是因为该卫星可以监测区域有更大的灵活性，过去的陆地卫星在轨道上只能收集卫星直接下面航迹线两边一定宽度的地带，而Landsat 8上的遥感器具有指向偏离航迹一个角度获取信息的能力，可以收集到本来要后面的轨道圈才处于卫星下面的地面信息。
这有助于及时获取需多时相(如灾害)对比研究的图像。
arcgis解译landset 8 植被类型
arcgis解译landset 8 植被类型ArcGIS解译Landsat 8植被类型引言：Landsat 8是美国国家航空航天局（NASA）与美国地质调查局（USGS）合作的卫星，于2013年2月发射升空。
它携带了大量的仪器和传感器，可提供高质量的遥感数据，尤其在植被类型识别和监测方面具有很高的应用价值。
ArcGIS作为一种常用的地理信息系统（GIS）软件，提供了丰富的功能和工具，可以对Landsat 8的数据进行解译和分析。
本文将一步一步回答如何使用ArcGIS解译Landsat 8植被类型。
第一步：数据获取和准备首先，我们需要从可靠的数据源获取Landsat 8的遥感数据。
这些数据通常以卫星轨道中的图像帧（scene）的格式提供。
可以通过美国地质调查局的EarthExplorer网站或其他遥感数据分发站点下载Landsat 8的数据。
选择适当的帧（scene）并下载。
一旦下载完成，我们需要对数据进行预处理和准备。
Landsat 8的数据包括多个波段，如红、绿、蓝、近红外等，每个波段都对应不同的空间和光谱信息。
为了更好地解译植被类型，我们需要选择适当的波段组合来显示和分析。
在ArcGIS中，我们可以使用“Composite Bands”工具来创建合成图像，将不同波段组合成一张图像。
第二步：色彩增强与显示为了更好地显示和解释植被类型，我们可以使用色彩增强技术来调整图像的对比度和亮度。
在ArcGIS中，我们可以使用“图像增强”工具进行这些调整。
根据具体的需求，我们可以选择适当的增强方法，如直方图均衡化、拉伸、线性增强等。
这些方法可以帮助我们更好地分辨不同的植被类型和特征。
接下来，我们需要选择适当的伪彩色合成方法来显示植被类型。
在ArcGIS 中，我们可以使用“RGB合成”工具来创建伪彩色图像。
通常，我们可以选择红、绿和蓝波段来创建彩色图像，不同的植被类型将以不同的颜色显示。
例如，绿色的植被可能显示为亮绿色，裸露土地可能显示为暗红色。
arcgis解译landset 8 植被类型 -回复
arcgis解译landset 8 植被类型-回复ArcGIS解译Landsat 8植被类型在地理信息系统（GIS）领域中，ArcGIS是一款广泛应用的地理信息系统软件。
它提供了各种功能，可以用于地图制作、空间数据分析以及图像处理等。
其中，解译卫星遥感影像是ArcGIS的重要应用之一。
Landsat 8是NASA和美国地质调查局合作开展的一项卫星遥感项目，旨在收集地球表面的高分辨率遥感影像数据。
这些数据可以帮助我们了解各种地球现象，包括植被类型。
ArcGIS可以解译Landsat 8影像，提供植被类型信息。
在开始解译之前，需要确保已经获得了Landsat 8影像数据，并将其导入到ArcGIS软件中。
一旦加载了影像数据，我们可以按照以下步骤解译Landsat 8植被类型：1. 首先，我们需要进行预处理。
这通常包括影像校正和辐射校正。
在ArcGIS中，我们可以使用栅格处理工具来完成这个步骤。
栅格处理工具提供了各种校正方法，我们可以根据需要选择合适的方法。
2. 接下来，我们需要将影像数据进行分类。
分类是将影像中的像素分成不同的类别，每个类别代表不同类型的植被。
在ArcGIS中，我们可以使用分类工具来完成这个步骤。
这些工具提供了各种分类算法，如最大似然法、支持向量机等。
3. 在进行分类之前，我们需要定义训练样本。
训练样本是事先确定的代表不同植被类型的像素点。
在ArcGIS中，我们可以使用野外调查或其他辅助数据来选择训练样本。
我们需要在影像上标记这些样本，然后将其输入分类工具中进行训练。
4. 当训练样本准备好后，我们可以运行分类工具来对影像进行分类。
分类工具将根据训练样本的特征，将影像中的像素分成不同的类别。
这些类别代表不同类型的植被，如森林、草地、农田等。
5. 完成分类之后，我们可以对结果进行进一步的处理和分析。
例如，我们可以计算各个类别的面积或比例，并生成植被类型分布图。
在ArcGIS中，我们可以使用空间分析工具来完成这些操作。
Landsat8数据介绍、获取及合成-12页word资料
Landsat8数据介绍、获取及合成2013年2月11日，第八颗LandSat卫星在加州范登堡空军基地进行发射。
并作出说明5月底之前，所有用户都可以下载使用，注意是对所有用户。
下面是原话“By the end of May 2013, data from the Landsat 8 satellite will be available to all users. Each day, 400 scenes acquired by the Operational Land Imager (OLI) and Thermal Infrared Sensor (TIRS) will be archived at the USGS EROS Center, and will be processed to be consistent with current standard Landsat data products. Data will be ready to download within 24 hours of reception.”老美的效率就是高，其实中国的效率也是挺高的，就是不容易获得自己想用的，大家都懂得。
言归正传，今天landsat8数据尝鲜，有点小高兴，遂把数据的详细获取步骤及合成分享给能用到的朋友。
先来张13年6月的landsat8影像合成图：（刚出炉的）肿么是这个样子的一、Landsat8数据LDCM(Landsat Data Continuity Mission) 计划是美国国家航空航天局（NASA）陆地卫星系列的第八个计划，由NASA和美国地质调查局联合运行的计划，旨在长期对地进行观测。
该计划主要对资源、水、森林、环境和城市规划等提供可靠数据。
LandSat-8上携带有两个主要载荷：OLI和TIRS。
其中OLI（全称：Operational Land Imager ，运营性陆地成像仪）由卡罗拉多州的鲍尔航天技术公司研制；TIRS（全称：Thermal Infrared Sensor，热红外传感器），由NASA的戈达德太空飞行中心研制。
landsat8命名规则
landsat8命名规则Landsat 8是一颗卫星，它拍摄地球卫星图像，并且能够提供高质量的多光谱图像、数据及其应用，是遥感数据应用领域的重要工具。
为了方便管理和处理这些数据，Landsat 8有自己的命名规则。
以下是具体细节：1. 命名规则的基本概念- Landsat 8采用一种行-列坐标系统，将地球表面分割为相等的图像像素（默认30米/像素）。
- 每个像素包含来自传感器的数据，其中包括八个波段的亮度值，以及所捕捉到的太阳光和反射光的度量值。
- 每一个图像数据文件被分配了一个唯一的标识符，以便于跟踪和处理。
2. 文件名Landsat 8文件名由多个部分组成，其中包括：- LXSPPPRRRYYYYDDDGSIVV其中：- L：代表Landsat卫星。
- X：代表传感器类型，例如“O”代表操作陆地卫星的操作员或“T”代表进阶陆地观测器。
- S：代表成像模式。
例如，“00”代表标准成像模式，“10”代表裁剪模式。
- PPP：代表通道数，在不同模式下可以是1-4。
- RRR：代表路径，从001到233。
- YYYY：代表年份，例如“2015”，由2010年之后的数字组成。
- DDD：代表一年中的第几天，例如“045”，表示第45天。
- GSI：代表地面站的ID，例如“LGN”代表龙仁地面站。
- VV：代表版本号，可以在数据处理过程中增加。
3. 文件格式Landsat 8的数据文件格式是GeoTIFF，它是一种可以存储地理信息的标准格式。
每个文件包含的数据块是一个标量数组，其中每个元素代表一个像素，保存了与该像素相关的所有信息。
在处理这些文件时，需要注意其各个波段之间的差异和重要性。
总之，Landsat 8的命名规则是非常具体和详细的，这有助于管理大量的遥感数据和在后续的应用中有效地处理它们。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
广西善图科技有限责任公司
Landsat-8卫星遥感影像解译数据购置购买订购流程是什么？
Landsat-8卫星遥感影像解译数据购置购买订购流程是先查询卫星数据是否有需要订购的数据，然后再签订合作协议，付费以后提供原始数据或者成果数据。
Landsat8卫星简介
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，设计使用寿命为至少5年。
Landsat 8上携带有两个主
要载荷：OLI 和 TIRS，其中OLI(全称：Operational Land Imager，陆地成像仪)由卡
罗拉多州的鲍尔航天技术公司研制；TIRS(全称：Thermal Infrared Sensor，热红外传
感器)由NASA的戈达德太空飞行中心研制。
OLI陆地成像仪包括9个波段，空间分辨率为30米，其中包括一个15米的全色波段，成像宽幅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(0.845–0.885μm)，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(Band1: 0.433–0.453μm)主要应
用海岸带观测；短波红外波段(Band9: 1.360–1.390μm)包括水汽强吸收特征可用于云
检测，并且近红外Band5和短波红外Band9与MODIS对应的波段接近。
Landsat8传感器参数
卫星遥感数据分类：
一、卫星分辨率
1.0.3米：worldview3、worldview4
2.0.4米：worldview3、worldview2、geoeye、kompsat-3A
3.0.5米：worldview3、worldview2、geoeye、worldview1、pleiades、高景一号
4.0.6米：quickbird、锁眼卫星
5.1米：ikonos、高分二号、kompsat、deimos、北京二号
6.1.5米：spot6、spot7、锁眼卫星
7.2.5米：spot5、alos、资源三号、高分一号（4颗）、高分六号、锁眼卫星
8.5米:spot5、rapideye、锁眼卫星、planet卫星4米
9.10米:spot5、spot4、spot3、spot2、spot1、Sentinel-卫星
10.15米:landsat5(tm)、landsat(etm)、landsat8、高分一号16米
二、卫星类型
1.光学卫星：spot2、spot3、spot4、spot5、spot6、spot7、worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、ikonos、pleiades、deimos、spot1、kompsat系例、landsat5(tm)、Sentinel-卫星、landsat(etm)、rapideye、alos、kompsat系例卫星、planet卫星、高分一号、高分二号、高分六号、北京二号、高景一号、资源三号、环境卫星。
2.雷达卫星：terrasar-x、radarsat-2、alos雷达卫星、高分三号卫星、哨兵卫星
3.侦查卫星：美国锁眼卫星全系例(1960-1980)
4.高光谱类卫星：高分五号、环境小卫星、ASTER卫星、EO-1卫星
三、卫星国籍
1.美国：worldview1、worldview2、worldview3、quickbird、geoeye、ikonos、landsat5(tm)、landsat(etm)、锁眼卫星、planet卫星
2.法国：pleiades、spot1、spot2、spot3、spot4、spot5、spot6
3.中国：高分一号、高分二号、高分六号、高景卫星、北京二号、资源三号等
4.德国：terrasar-x、rapideye
5.加拿大：radarsat-2
四、卫星发射年份
1.1960-1980年：锁眼卫星(0.6米分辨率至10米)
2.1980-1990年：landsat5(tm)、spot1
3.1990-2000年：spot2、spot3、spot4、landsat(etm)、ikonos
4.2000-2010年：quickbird、worldview1、worldview2、spot5、rapideye、radarsat-2、alos
5.2010-至今：高分一号、高分二号、高分三、高分四、高分五、高分六号、高分七、spot6、spot7、资源三号、worldview3、worldview4、pleiades、高景卫星、planet卫星。