- 数据集可用时间
- 2021-10-31T00:00:00Z–2026-10-24T22:51:34.550000Z
- 数据集提供方
- USGS
- 重访周期
- 16 天
- 标记
说明
此数据集包含经过大气校正的地表反射率和地表温度,这些数据来自 Landsat 9 OLI/TIRS 传感器生成的数据。这些图像包含 5 个可见光和近红外 (VNIR) 波段以及 2 个短波红外 (SWIR) 波段(已处理为经过正射校正的地表反射率),以及 1 个热红外 (TIR) 波段(已处理为经过正射校正的地表温度)。它们还包含用于计算 ST 产品的中间波段以及 QA 波段。
Landsat 9 SR 产品是使用地表反射率代码 (LaSRC) 创建的。所有 Collection 2 ST 产品均采用由罗切斯特理工学院 (RIT) 和美国国家航空航天局 (NASA) 喷气推进实验室 (JPL) 联合开发的单通道算法创建。
收集到的数据条带会使用标准化参考网格打包成重叠的“场景”,每个场景覆盖大约 170 公里 x 183 公里的区域。
部分资产仅包含 SR 数据,在这种情况下,ST 波段存在但为空。 对于同时具有 ST 和 SR 波段的资产,“PROCESSING_LEVEL”设置为“L2SP”。 对于仅包含 SR 波段的资产,“PROCESSING_LEVEL”设置为“L2SR”。
Landsat Collection 2 文件存储在 Google Cloud Storage 存储桶中,完全公开,采用请求者付款模式。这些文件会在定期更新的 BigQuery 表中编入索引,以便于分析:earth-engine-public-data.geo_index.landsat_c2_index。
数据提供方备注:
数据产品必须同时包含光学和热数据,才能成功处理为地表温度,因为需要 ASTER NDVI 才能将 ASTER GED 产品在时间上调整为目标 Landsat 场景。因此,无法处理夜间采集的数据来获取地表温度。
地表温度检索中存在与云和可能的云阴影相关的已知错误。Cook 等人(2014 年)。
ASTER GED 包含缺少成功生成 ST 产品所需的平均发射率数据的区域。如果 ASTER GED 信息缺失,则这些区域的 ST 数据也会缺失。
ASTER GED 数据集是根据 2000 年至 2008 年期间获取的 ASTER 场景的所有晴空像素创建的。虽然此数据集具有全球空间范围,但由于 ASTER 测量中持续存在云污染,因此有些区域缺少平均发射率信息。
USGS 进一步筛选 ASTER GED 中的非物理值(发射率 < 0.6),以消除因未检测到的云而导致的发射率低估。对于任何没有 ASTER GED 输入或具有非物理发射率值的给定像素,生成的 Landsat ST 产品都会缺少像素。鉴于 ASTER GED 平均气候学数据的静态性质,缺失的 Landsat ST 像素在整个时间段(1982 年至今)内将保持一致。如需了解详情,请参阅 landsat-collection-2-surface-temperature-data-gaps-due-missing
频段
波段
像素大小:30 米(所有波段)
| 名称 | 单位 | 最小值 | 最大值 | 扩缩 | 偏移值 | 像素尺寸 | 波长 | 说明 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
SR_B1 |
1 | 65455 | 2.75e-05 | -0.2 | 30 米 | 0.435-0.451 μm | 波段 1(极致蓝、沿海气溶胶)地表反射率 |
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SR_B2 |
1 | 65455 | 2.75e-05 | -0.2 | 30 米 | 0.452-0.512 微米 | 波段 2(蓝色)表面反射率 |
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SR_B3 |
1 | 65455 | 2.75e-05 | -0.2 | 30 米 | 0.533-0.590 μm | 波段 3(绿色)表面反射率 |
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SR_B4 |
1 | 65455 | 2.75e-05 | -0.2 | 30 米 | 0.636-0.673 微米 | 波段 4(红色)表面反射率 |
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SR_B5 |
1 | 65455 | 2.75e-05 | -0.2 | 30 米 | 0.851-0.879 微米 | 波段 5(近红外)地表反射率 |
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SR_B6 |
1 | 65455 | 2.75e-05 | -0.2 | 30 米 | 1.566-1.651 微米 | 波段 6(短波红外 1)地表反射率 |
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SR_B7 |
1 | 65455 | 2.75e-05 | -0.2 | 30 米 | 2.107-2.294 μm | 波段 7(短波红外 2)地表反射率 |
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SR_QA_AEROSOL |
30 米 | 无 | 气溶胶属性 |
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ST_B10 |
K | 0 | 65535 | 0.00341802 | 149 | 30 米 | 10.60-11.19 μm | 波段 10 地表温度。 如果“PROCESSING_LEVEL”设置为“L2SR”,则此波段会被完全遮盖。 |
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ST_ATRAN |
0 | 10000 | 0.0001 | 30 米 | 无 | 大气透射率。 如果“PROCESSING_LEVEL”设置为“L2SR”,则此波段会被完全遮盖。 |
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ST_CDIST |
公里 | 0 | 24000 | 0.01 | 30 米 | 无 | 到云的像素距离。 如果“PROCESSING_LEVEL”设置为“L2SR”,则此波段会被完全遮盖。 |
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ST_DRAD |
W/(m^2*sr*um)/ DN | 0 | 28000 | 0.001 | 30 米 | 无 | 下行辐射。 如果“PROCESSING_LEVEL”设置为“L2SR”,则此波段会被完全遮盖。 |
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ST_EMIS |
0 | 10000 | 0.0001 | 30 米 | 无 | 根据 ASTER GED 估算的波段 10 的发射率。 如果“PROCESSING_LEVEL”设置为“L2SR”,则此波段会被完全遮盖。 |
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ST_EMSD |
0 | 10000 | 0.0001 | 30 米 | 无 | 发射率标准差。 如果“PROCESSING_LEVEL”设置为“L2SR”,则此波段会被完全遮盖。 |
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ST_QA |
K | 0 | 32767 | 0.01 | 30 米 | 无 | 地表温度波段的不确定性。 如果“PROCESSING_LEVEL”设置为“L2SR”,则此波段会被完全遮盖。 |
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ST_TRAD |
W/(m^2*sr*um)/ DN | 0 | 22000 | 0.001 | 30 米 | 无 | 热波段转换为辐射。 如果“PROCESSING_LEVEL”设置为“L2SR”,则此波段会被完全遮盖。 |
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ST_URAD |
W/(m^2*sr*um)/ DN | 0 | 28000 | 0.001 | 30 米 | 无 | 上涌辐射。如果“PROCESSING_LEVEL”设置为“L2SR”,则此波段会被完全遮盖。 |
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QA_PIXEL |
30 米 | 无 | 通过 CFMASK 算法生成的像素质量属性。 |
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QA_RADSAT |
30 米 | 无 | 辐射饱和度 QA |
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图片属性
图像属性
| 名称 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| ALGORITHM_SOURCE_SURFACE_REFLECTANCE | STRING | 地表反射率算法的名称和版本。 |
| ALGORITHM_SOURCE_SURFACE_TEMPERATURE | STRING | 地表温度算法的名称和版本。 |
| CLOUD_COVER | 双精度 | 云量百分比 (0-100),-1 = 未计算。 |
| CLOUD_COVER_LAND | 双精度 | 陆地上空的云层覆盖百分比 (0-100),-1 = 未计算。 |
| COLLECTION_CATEGORY | STRING | 场景集合类别,“T1”或“T2”。 |
| DATA_SOURCE_AIR_TEMPERATURE | STRING | 气温数据源。 |
| DATA_SOURCE_ELEVATION | STRING | 海拔数据源。 |
| DATA_SOURCE_OZONE | STRING | 臭氧数据源。 |
| DATA_SOURCE_PRESSURE | STRING | 压力数据源。 |
| DATA_SOURCE_REANALYSIS | STRING | 再分析数据源。 |
| DATA_SOURCE_TIRS_STRAY_LIGHT_CORRECTION | STRING | TIRS 杂散光校正数据源。 |
| DATA_SOURCE_WATER_VAPOR | STRING | 水汽数据源。 |
| DATE_PRODUCT_GENERATED | 双精度 | 商品生成日期的时间戳。 |
| EARTH_SUN_DISTANCE | 双精度 | 地球与太阳之间的距离 (AU)。 |
| EPHEMERIS_TYPE | STRING | 用于告知用户所用轨道星历类型的标识符:“DEFINITIVE”或“PREDICTIVE”。如果该字段不存在,用户应假定为“PREDICTIVE”。 |
| GEOMETRIC_RMSE_MODEL | 双精度 | 跨轨和沿轨方向几何残差(米)的组合 RMSE(均方根误差)。仅当 L1_PROCESSING_LEVEL 为 L1TP 时,此参数才会显示。 |
| GEOMETRIC_RMSE_MODEL_X | 双精度 | 在沿轨方向上,用于几何精度校正的 GCP(地面控制点)上测量的几何残差(米)的 RMSE(均方根误差)。仅当 L1_PROCESSING_LEVEL 为 L1TP 时,此参数才会显示。 |
| GEOMETRIC_RMSE_MODEL_Y | 双精度 | 在沿轨方向的几何精度校正中使用的 GCP(地面控制点)上测量的几何残差(米)的 RMSE(均方根误差)。仅当 L1_PROCESSING_LEVEL 为 L1TP 时,此参数才会显示。 |
| GEOMETRIC_RMSE_VERIFY | 双精度 | 使用 GLS2000 独立测量的地形校正产品几何残差 (米) 的 RMSE。仅当 L1_PROCESSING_LEVEL 为 L1TP 时,此参数才会显示。 |
| GROUND_CONTROL_POINTS_MODEL | 双精度 | 在精度校正过程中使用的 GCP 数量。 仅当 L1_PROCESSING_LEVEL 为 L1TP 时,此参数才会显示。 |
| GROUND_CONTROL_POINTS_VERIFY | 双精度 | 在验证经过地形校正的产品时使用的 GCP(地面控制点)数量。 |
| GROUND_CONTROL_POINTS_VERSION | 双精度 | 精度校正过程中使用的 GCP 数据集版本。仅当 L1_PROCESSING_LEVEL 为 L1TP 时,此参数才会显示。 |
| IMAGE_QUALITY_OLI | INT | OLI 波段的图像质量。 1 = 最差,9 = 最佳,0 = 未计算质量。 对于 Landsat 8,如果场景是使用 OLI 传感器的低 12 位收集的 (TRUNCATION_OLI = "LOWER"),则此参数会向下调整。 |
| IMAGE_QUALITY_TIRS | INT | TIRS 波段的图像质量。 1 = 最差,9 = 最佳,0 = 未计算质量。 对于 TIRS_SSM_POSITION_STATUS 值为“SWITCHED”的场景,该值也会向下调整。 |
| L1_DATE_PRODUCT_GENERATED | STRING | 相应 L1 产品的产品生成日期。 |
| L1_LANDSAT_PRODUCT_ID | STRING | 对应 L1 产品的 Landsat 产品标识符。 |
| L1_PROCESSING_LEVEL | STRING | 对应 L1 产品的处理级别。 |
| L1_PROCESSING_SOFTWARE_VERSION | STRING | 对应 L1 产品的处理软件版本。 |
| LANDSAT_PRODUCT_ID | STRING | Landsat 商品标识码 |
| LANDSAT_SCENE_ID | STRING | Landsat 场景短标识符 |
| PROCESSING_LEVEL | STRING | 如果 SR 和 LST 波段都存在,则为“L2SP”;如果只有 SR 波段存在,则为“L2SR”。 |
| PROCESSING_SOFTWARE_VERSION | STRING | 创建产品的处理软件版本。 |
| ROLL_ANGLE | 双精度 | 场景中心的航天器横滚角。横滚值在偏航转向框架 (YSF) 参考系中给出,其 x 轴与瞬时地面轨迹速度矢量对齐。绕此 x 轴的横滚遵循右手定则:正横滚会导致仪器指向地面轨迹的左侧,而负横滚会导致仪器指向右侧。 |
| SCENE_CENTER_TIME | STRING | 观测时间,采用 ISO 8601 字符串格式。 |
| SENSOR_ID | STRING | 传感器的名称。 |
| SPACECRAFT_ID | STRING | 航天器的名称。 |
| SUN_AZIMUTH | 双精度 | 在图片中心采集时间,图片中心位置的太阳方位角(以度为单位)。正值表示向东或从北顺时针方向的角度。负值表示向西或从北向逆时针方向的角度。 |
| SUN_ELEVATION | 双精度 | 图片中心位置在图片中心采集时间的太阳仰角(以度为单位)。正值表示白天场景。负值表示夜间场景。 注意:如需计算反射率,需要太阳天顶角,即 90 - 太阳仰角。 |
| TARGET_WRS_PATH | INT | 距离图像的视线 (LOS) 场景中心最近的 WRS-2 路径。 |
| TARGET_WRS_ROW | INT | 距离图片 LOS 场景中心最近的 WRS-2 行。第 880-889 行预留给北极,第 990-999 行预留给南极,这些区域未定义 WRS-2。 |
| TEMPERATURE_MAXIMUM_BAND_ST_B10 | 双精度 | 频段 10 的最高可达温度值。 |
| TEMPERATURE_MINIMUM_BAND_ST_B10 | 双精度 | 频段 10 可达到的最低温度值。 |
| TIRS_SSM_MODEL | STRING | 指示 Landsat 8 TIRS 场景选择镜 (SSM) 位置的确定方式。
|
| TIRS_SSM_POSITION_STATUS | STRING |
|
| TRUNCATION_OLI | STRING |
正常截断模式为“UPPER”。 |
| WRS_PATH | INT | 场景的 WRS 路径编号。 |
| WRS_ROW | INT | 场景的 WRS 行号。 |
使用条款
使用条款
Landsat 数据集属联邦政府创建数据,属于公共领域,可不受版权限制地使用、转让或复制。
必须通过包含如下示例的文字引用方式,标明美国地质调查局 (USGS) 作为数据来源。
(产品、图像、影像或数据集名称)由美国地质调查局提供
示例:Landsat-7 图像由美国地质调查局提供
有关正确引用和鸣谢美国地质调查局产品的详细要求,请参阅 美国地质调查局视觉识别系统指南。
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代码编辑器 (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC09/C02/T1_L2') .filterDate('2022-01-01', '2022-02-01'); // Applies scaling factors. function applyScaleFactors(image) { var opticalBands = image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2); var thermalBands = image.select('ST_B.*').multiply(0.00341802).add(149.0); return image.addBands(opticalBands, null, true) .addBands(thermalBands, null, true); } dataset = dataset.map(applyScaleFactors); var visualization = { bands: ['SR_B4', 'SR_B3', 'SR_B2'], min: 0.0, max: 0.3, }; Map.setCenter(-114.2579, 38.9275, 8); Map.addLayer(dataset, visualization, 'True Color (432)');
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC09/C02/T1_L2').filterDate( '2022-01-01', '2022-02-01' ) # Applies scaling factors. def apply_scale_factors(image): optical_bands = image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2) thermal_bands = image.select('ST_B.*').multiply(0.00341802).add(149.0) return image.addBands(optical_bands, None, True).addBands( thermal_bands, None, True ) dataset = dataset.map(apply_scale_factors) visualization = { 'bands': ['SR_B4', 'SR_B3', 'SR_B2'], 'min': 0.0, 'max': 0.3, } m = geemap.Map() m.set_center(-114.2579, 38.9275, 8) m.add_layer(dataset, visualization, 'True Color (432)') m