Landsat 8卫星数据及其应用介绍
Landsat_8卫星数据应用探讨_初庆伟
Ｌａｎｄｓａｔ－８卫星按近 极 点 太 阳 同 步 轨 道 绕 地 球 扫式成 像 仪。 表 １ 列 举 了 Ｌａｎｄｓａｔ－８ 与 Ｌａｎｄｓａｔ－５／７
飞行，轨道高度 为 ７０５ｋｍ，轨 道 倾 角 ９８．２°，每 ９８．９ 相比的异同。
分钟绕地球一圈，每 １６ 天 覆 盖 地 球 一 遍，降 交 点 时
关 键 词 ：遥 感 应 用 ；Ｌａｎｄｓａｔ－８；数 据 特 点 ；产 品 分 级 ；应 用 方 向 ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－３１７７．２０１３．０４．０１９ 中 图 分 类 号 ：ＴＰ７９ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１０００－３１７７（２０１３）１２８－０１１０－０５
数据分级表4landsat8数据产品级别产品级别描述格式l0rp经过分景编目处理以地面参考网格为单位景分割的数据子集hdf5l1g辐射校正数据经过系统级几何校正处理未使用地面控制点和数字高程模型数据得到的数据产品geotiffl1gt辐射校正数据进行系统几何校正并在校正处理中使用数字高程模型得到的数据产品geotiffl1t辐射校正数据经过几何精校正处理使用地面控制点和数字高程模型数据得到的数据产品geotiffl0rp数据产品是卫星地面系统对卫星原始数据进行帧同步去格式化解压缩分帧分景重新格式化处理生成的数据集其中包含后续处理所需的所有图像数据和辅助数据4
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ；Ｌａｎｄｓａｔ－８；ｄａｔａ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ；ｄａｔａ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ
１ 引 言
从１９７２年美国第一 颗 陆 地 卫 星 （Ｌａｎｄｓａｔ－１）发 射升空算 起，Ｌａｎｄｓａｔ系 列 卫 星 成 功 地 向 地 面 输 送 了大量的、高质 量 的 地 球 表 面 观 测 数 据。 这 些 数 据 为人们更好地管理地球资源、监测地球的生态环境变 化以及估计全球的居住承受力做出了杰出贡献 。 ［１－２］
介绍一个卫星或传感器
PART 1
卫星：Landsat 8
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卫星：Landsat 8
背景
Landsat 8是美国国家航空航天局(NASA)和美国地质 调查局(USGS)共同研发的一颗地球观测卫星，于2013 年2月11日成功发射升空。Landsat 8旨在提供对地球 的详细和精确的卫星图像，以帮助科学家们更好地理 解地球的资源和环境变化
PART 2
传感器： MODIS(中分辨率
成像光谱仪)
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传感器：MODIS(中分辨率成像光谱仪)
背景
MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)是由NASA戈达德航天 飞行中心研制的一种中分辨率成像光谱仪 ，已广泛应用于地球观测和环境科学领域 。MODIS是Terra和Aqua两颗卫星的主要科 学仪器之一，这两颗卫星都在NASA的 EOS(Earth Observing System)计划中
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卫星：Landsat 8
技术特点
Landsat 8携带了先进的传感器 ，能够收集从可见光到热红外线 范围内的数据。这使得科学家可 以研究地球的大气、陆地、冰层 和海洋。特别是，它的多光谱成 像仪(OLI)和热红外线辐射计 (TIRS)，可以捕捉到地球表面的 光谱信息，提供有关植被、土壤 、水体和人造结构等详细信息
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传感器：MODIS(中分辨率成像光谱仪)
数据应用
MODIS数据被广泛应用于天气预 报、气候变化研究、环境监测等 领域。例如，通过分析MODIS的 数据，科学家可以追踪火灾、洪 水等自然灾害的发展过程，为灾 害救援提供及时的信息。此外， MODIS数据也被用于监测全球植 被健康状况、评估农业产量和预 测气候变化的影响等
LandSat-8卫星的特点及应用
Landsat-8卫星特点及应用Landsat-8卫星是美国陆地卫星系列卫星中的一个。
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）。
陆地卫星的主要任务是调查地下矿藏、海洋资源和地下水资源，监视和协助管理农、林、畜牧业和水利资源的合理使用，预报农作物的收成，研究自然植物的生长和地貌，考察和预报各种严重的自然灾害（如地震）和环境污染，拍摄各种目标的图像，以及绘制各种专题图（如地质图、地貌图、水文图）等。
中国科学院遥感与数字地球研究所接收、处理、存档和分发美国陆地卫星系列中的Landsat-5、Landsat-7和LANDSAT-8三颗卫星的数据。
其中Landsat-8卫星于2013年2月11日发射，是美国陆地探测卫星系列的后续卫星。
Landsat-8卫星装备有陆地成像仪（Operational Land Imager，简称“OLI”）和热红外传感器（Thermal Infrared Sensor，简称“TIRS”）。
OLI被动感应地表反射的太阳辐射和散发的热辐射，有9个波段的感应器，覆盖了从红外到可见光的不同波长范围。
与Landsat-7卫星的ETM+传感器相比，OLI增加了一个蓝色波段（0.433–0.453μm）和一个短波红外波段(band 9; 1.360–1.390 μm)，蓝色波段主要用于海岸带观测，短波红外波段包括水汽强吸收特征，可用于云检测。
TIRS是有史以来最先进，性能最好的热红外传感器。
TIRS将收集地球热量流失，目标是了解所观测地带水分消耗，特别是干旱地区水分消耗。
中国科学院遥感与数字地球研究所接收的LANDSAT-8卫星数据实现了数据共享。
陆地卫星7和8的轨道高度是705公里（438英里）。
landsat 8归一化水体指数实际应用计算
landsat 8归一化水体指数实际应用计算1. 引言1.1 概述引言部分将对文章的主题进行概述和介绍。
本文旨在探讨landsat 8归一化水体指数的实际应用计算方法。
其中，归一化水体指数是一种用于测量和监测水体环境质量的指标，通过对Landsat 8卫星图像进行处理和分析，可以得出准确的水体指数值，并进而推断水体质量情况。
1.2 文章结构本文将按照以下结构进行论述。
首先，我们将介绍归一化水体指数的定义、计算方法和应用领域。
其次，我们会简要介绍Landsat 8卫星，并讨论数据获取与处理方法以及数据质量评估和校正方法。
然后，我们将详细阐述实际应用计算步骤，并通过案例分析展示计算结果。
最后，我们会总结研究结果并展望其意义和应用前景。
1.3 目的本文的目的是提供一种实际应用计算归一化水体指数的方法，并展示该方法在实践中的有效性和可靠性。
通过深入了解Landsat 8卫星数据处理流程和归一化水体指数的计算方法，读者将能够在自己的研究或实践中应用这一技术，并获得准确的水体环境质量信息。
此外，本文还将探讨研究成果的意义和未来发展方向，以推动该领域的进一步研究和应用。
2. 归一化水体指数介绍：2.1 归一化水体指数的定义归一化水体指数（Normalized Difference Water Index，NDWI）是一种用来评估陆地卫星影像中水体分布和含量的指标。
它基于不同波段的反射率差异，通过计算绿色波段和近红外波段之间的差值来准确识别和监测水体。
2.2 归一化水体指数的计算方法归一化水体指数（NDWI）的计算公式如下所示：NDWI = (G−NIR) / (G+NIR)其中，G表示绿色波段的反射率，NIR表示近红外波段的反射率。
在实际应用中，可以使用遥感图像处理软件来计算归一化水体指数。
首先，需要获取正确波段范围内的遥感数据，包括可见光、红外等不同波长的数据。
然后，通过对应波段上像元的反射率进行上述公式的计算即可得到每个像元点对应的归一化水体指数值。
landsat8用法
landsat8用法
Landsat 8用法：
Landsat 8是一颗美国国家航空航天局（NASA）与美国地质调查局（USGS）联合操作的卫星，致力于收集和提供地球表面的高分辨率遥感图像。
这些图像具有多种用途，包括监测地球上的土地利用变化、辅助农业和林业管理、以及研究地质和环境变化等。
在土地利用方面，Landsat 8的用法广泛。
它可以帮助农业部门监测农作物的生长和健康状况，包括土壤湿度、植被覆盖和植物健康指数等。
这些信息对于农民来说非常有价值，可以帮助他们做出更明智的农业管理决策，提高农作物产量和减少资源浪费。
此外，Landsat 8还可以用于监测森林覆盖度的变化，帮助林业部门进行可持续林业管理，保护和维护森林资源。
除了土地利用，Landsat 8还被广泛应用于地质和环境研究中。
例如，通过收集卫星图像，科学家可以研究火山活动、地震震源和其他地质现象。
它们还可以监测冰川和海洋的变化，以了解全球气候变化和海洋生态系统的情况。
这些研究为我们理解地球的动态变化提供了重要数据。
Landsat 8图像的高分辨率和多波段能力使其成为地球科学研究和应用的重要工具。
它为各个领域提供了有价值的数据，包括农业、林业、地质、环境科学等。
借助这些数据，我们能够更好地了解地球，支持可持续发展和环境保护。
总之，Landsat 8的用法多样而广泛。
它为我们提供了有关地球表面的高质量图像和数据，支持各种研究和应用。
这颗卫星为我们提供了更好地认识和保护我们的地球的机会。
Landset8卫星波段及组合介绍
Landset8卫星波段及常用组合介绍
Landsat8卫星包含OLI（Operational Land Imager 陆地成像仪）和TIRS （Thermal Infrared Sensor 热红外传感器）两种传感器。
OLI包括了ETM+的所有波段，为了避免大气吸收部分特征，OLI对波段进行了重新调整，比较大的调整：
1、OLI Band5(0.845–0.885 μm)，排除了0.825μm处水汽吸收特征；
2、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；
3、新增两个波段：海蓝波段(band 1; 0.433–0.453 μm) 主要应用海岸带观测；短波红外波段，又称卷云波段(band 9; 1.360–1.390 μm) 包含水汽强吸收特征，可用于云检测；
4、近红外band5和短波红外band9与MODIS对应的波段更加接近。
表1Landsat7 Landsat8卫星对比
表2：OLI波段合成
Landsat8波段组合图示：
432波段合成真彩色图像，接近地物真实色彩，图像平淡，色调灰暗
543波段合成标准假彩色图像，地物色彩鲜明，有利于植被（红色）分类，水
体识别
564波段合成非标准假彩色图像，红外波段与红色波段合成，水体边界清晰，利于海岸识别；植被有较好显示，但不便于区分具体植被类别
765对大气层穿透能力较强，例如图像中红色方框内云的影响明显减少
652植被类型丰富，便于植被分类
654便于植被分析。
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。
landasat8水分校正系数
landasat8水分校正系数（实用版）目录1.引言NDSAT 8 卫星及其传感器3.水分校正系数的作用和重要性NDSAT 8 水分校正系数的获取和计算方法NDSAT 8 水分校正系数的应用实例6.结论正文1.引言LANDSAT 8 是美国国家航空航天局（NASA）发射的一颗地球观测卫星，它携带了多个传感器，可以获取地表的反射率、辐射率、温度等信息。
其中，水分校正系数是其中一个关键参数，对于卫星遥感数据的准确性和可靠性具有重要意义。
NDSAT 8 卫星及其传感器LANDSAT 8 卫星于 2013 年 2 月 11 日发射，是 LANDSAT 系列卫星的最新一颗。
它搭载了一个名为 TIRS（Thermal Infrared Sensor）的热红外传感器，用于测量地表的温度。
此外，LANDSAT 8 还搭载了一个名为 OLI（Operational Land Imager）的光学传感器，可以获取地表的反射率信息。
3.水分校正系数的作用和重要性水分校正系数是用于纠正卫星遥感数据中水分含量的一个参数。
由于大气、土壤、植被等因素的影响，卫星遥感数据中的水分含量往往与实际水分含量存在偏差。
为了消除这种偏差，需要使用水分校正系数对遥感数据进行校正。
这样可以提高遥感数据的准确性和可靠性，为农业、水利、环境监测等领域的应用提供有力支持。
NDSAT 8 水分校正系数的获取和计算方法LANDSAT 8 水分校正系数的获取主要依赖于地面观测数据。
通常，需要在地面设置观测站点，通过实地测量获取土壤、植被等参数，然后与卫星遥感数据进行对比，从而计算出水分校正系数。
计算方法通常采用回归分析、神经网络等技术，将地面观测数据与遥感数据进行拟合，得到水分校正系数。
NDSAT 8 水分校正系数的应用实例LANDSAT 8 水分校正系数在农业、水利、环境监测等领域具有广泛应用。
例如，在农业领域，通过使用水分校正系数，可以更准确地获取农田的实际水分含量，从而指导农业生产和灌溉。
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Landsat8
卫星数据及其应用介绍
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Landsat1-7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185x185km。
与Landsat-7上的ETM传感器相比，OLI陆地成像仪做了以下调整：1.Band5的波段范围调整为0.845–0.885μm，排除了0.825μm处水汽吸收的影响;2.Band8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。
Band1蓝色波段(0.433–0.453μm)主要应用于海岸带观测，Band9短波红外波段(1.360–1.390μm)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
产品类型Level1T地形矫正影像
分辨率1-7,9-OLI多光谱波段（30米）；8–OLI全色
波段（15米）；10,11-TIRS波段（30米）
输出格式GeoTIFF
取样方法三次卷积算法（Cubic Convolution Resampling）
地图投影UTM-WGS84投影坐标系
地形矫正L1数据产品已经经过系统辐射校正和几何校正
数据大小约1GB（解压后约2GB）
数据获取互联网下载，对于已经有数据实体的影像可以立即通过网上下载，对于未获得数据实体的影像，需要
提交数据预订后获取。
最快重返
周期>72小时
倾角98.2度
运行周期98.9分钟
轨道类型近极地太阳同步轨道
轨道高度705km
2.数据更新量
Landsat8每天至少可以获得400幅图像。
Landsat8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Landsat8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。
3.应用领域
数据的应用范围很广，包括诸如：研究全球变化、农业、林业、地质、资源管理、地理学、制图、水质、海岸研究
等领域。
3.1常见波段组合形式
自然色（Natural Color）432假彩色（False Color(urban))764红外彩色（Color Infrared(vegetation)）543农业（Agriculture）652大气渗透（Atmospheric Penetration）765健康植被（Healthy Vegetation）562陆地/水体（Land/Water）564大气去除（Natural With Atmospheric Removal）753短波红外（Shortwave Infrared）754植被分析（Vegetation Analysis）654
3.2Landsat8波段组合图示
432波段合成真彩色图像，接近地物真实色彩，图像平淡，色调灰暗
543波段合成标准假彩色图像，地物色彩鲜明，有利于植被(红色)分类，水体识别
564波段合成非标准假彩色图像，红外波段与红色波段合成，水体边界清晰，利于海岸识别;植被有较好显示，但不便于区分具体植被类别
765对大气层穿透能力较强，例如图像中红色方框内云的影响明显减少
652植被类型丰富，便于植被分类
654便于植被分析。