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
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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。
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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。
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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。