- 資料集開放期間
- 2021-10-31T00:00:00Z–2026-10-11T23:19:19.950000Z
- 資料集產生者
- USGS
- 再訪間隔
- 16 天
- 標記
說明
這個資料集包含經過大氣校正的地表反射率和地表溫度,資料來源為 Landsat 9 OLI/TIRS 感應器。這些影像包含 5 個可見光和近紅外線 (VNIR) 波段,以及 2 個經過正射校正處理的短波紅外線 (SWIR) 波段,可提供地表反射率資料,還有 1 個經過正射校正處理的熱紅外線 (TIR) 波段,可提供地表溫度資料。此外,也包含用於計算 ST 產品的中間波段,以及品質確保波段。
Landsat 9 SR 產品是使用地表反射率代碼 (LaSRC) 建立。所有第 2 集 ST 產品都是使用單一管道演算法建立,該演算法是由 Rochester Institute of Technology (RIT) 和 National Aeronautics and Space Administration (NASA) Jet Propulsion Laboratory (JPL) 共同建立。
收集到的資料條帶會封裝成重疊的「場景」,使用標準參考格線,涵蓋範圍約為 170 公里 x 183 公里。
部分資產只有 SR 資料,因此 ST 波段會存在但為空白。 如果資產同時具有 ST 和 SR 頻帶,「PROCESSING_LEVEL」會設為「L2SP」。如果資產只有 SR 波段,「PROCESSING_LEVEL」會設為「L2SR」。
Landsat Collection 2 檔案公開儲存在 Google Cloud Storage bucket,採用要求者付費模式。檔案會編入定期更新的 BigQuery 資料表索引,方便分析:earth-engine-public-data.geo_index.landsat_c2_index。
資料供應商附註:
資料產品必須同時包含光學和熱能資料,才能成功處理成地表溫度,因為 ASTER NDVI 必須將 ASTER GED 產品暫時調整為目標 Landsat 場景。因此,夜間取得的資料無法處理為地表溫度。
相較於雲朵和可能的雲影,地表溫度檢索存在已知錯誤。Cook 等人(2014)。
ASTER GED 缺少部分區域的平均發射率資料,因此無法成功產生 ST 產品。如果缺少 ASTER GED 資訊,這些區域就會缺少 ST 資料。
ASTER GED 資料集是根據 2000 年至 2008 年間取得的 ASTER 場景,以及所有晴空像素建立而成。雖然這個資料集涵蓋全球空間範圍,但由於 ASTER 測量結果持續受到雲層干擾,部分區域缺少平均發射率資訊。
USGS 會進一步篩選 ASTER GED 中的非實體值 (發射率 < 0.6),以移除因未偵測到雲層而低估的發射率。如果任何像素沒有 ASTER GED 輸入內容或非實體發射率值,產生的 Landsat ST 產品就會缺少像素。由於 ASTER GED 平均氣候資料的靜態性質,缺少 Landsat ST 像素的情況在 1982 年至今的期間內會保持一致。詳情請參閱 landsat-collection-2-surface-temperature-data-gaps-due-missing
頻帶
波段
像素大小:30 公尺 (所有頻段)
| 名稱 | 單位 | 最小值 | 最大值 | 規模 | 偏移 | 像素大小 | 波長 | 說明 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
SR_B1 |
1 | 65455 | 2.75e-05 | -0.2 | 30 公尺 | 0.435-0.451 微米 | 頻帶 1 (超藍、沿海氣溶膠) 表面反射率 |
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SR_B2 |
1 | 65455 | 2.75e-05 | -0.2 | 30 公尺 | 0.452-0.512 微米 | Band 2 (藍色) 表面反射率 |
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SR_B3 |
1 | 65455 | 2.75e-05 | -0.2 | 30 公尺 | 0.533-0.590 微米 | 第 3 波段 (綠色) 表面反射率 |
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SR_B4 |
1 | 65455 | 2.75e-05 | -0.2 | 30 公尺 | 0.636-0.673 微米 | 波段 4 (紅色) 表面反射率 |
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SR_B5 |
1 | 65455 | 2.75e-05 | -0.2 | 30 公尺 | 0.851-0.879 微米 | 波段 5 (近紅外線) 地表反射率 |
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SR_B6 |
1 | 65455 | 2.75e-05 | -0.2 | 30 公尺 | 1.566-1.651 微米 | 波段 6 (短波紅外線 1) 地表反射率 |
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SR_B7 |
1 | 65455 | 2.75e-05 | -0.2 | 30 公尺 | 2.107-2.294 微米 | 波段 7 (短波紅外線 2) 地表反射率 |
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SR_QA_AEROSOL |
30 公尺 | 無 | 氣膠屬性 |
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ST_B10 |
K | 0 | 65535 | 0.00341802 | 149 | 30 公尺 | 10.60-11.19 微米 | 波段 10 地表溫度。如果「PROCESSING_LEVEL」設為「L2SR」,這個波段會完全遮蓋。 |
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ST_ATRAN |
0 | 10000 | 0.0001 | 30 公尺 | 無 | 大氣透射率。 如果「PROCESSING_LEVEL」設為「L2SR」,這個波段會完全遮蓋。 |
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ST_CDIST |
公里 | 0 | 24000 | 0.01 | 30 公尺 | 無 | 與雲層的像素距離。如果「PROCESSING_LEVEL」設為「L2SR」,這個波段會完全遮蓋。 |
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ST_DRAD |
W/(m^2*sr*um)/ DN | 0 | 28000 | 0.001 | 30 公尺 | 無 | 下行輻射。 如果「PROCESSING_LEVEL」設為「L2SR」,這個波段會完全遮蓋。 |
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ST_EMIS |
0 | 10000 | 0.0001 | 30 公尺 | 無 | 根據 ASTER GED 估算的波段 10 發射率。如果「PROCESSING_LEVEL」設為「L2SR」,這個波段會完全遮蓋。 |
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ST_EMSD |
0 | 10000 | 0.0001 | 30 公尺 | 無 | 發射率標準差。如果「PROCESSING_LEVEL」設為「L2SR」,這個波段會完全遮蓋。 |
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ST_QA |
K | 0 | 32767 | 0.01 | 30 公尺 | 無 | 地表溫度頻帶的不確定度。 如果「PROCESSING_LEVEL」設為「L2SR」,這個波段會完全遮蓋。 |
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ST_TRAD |
W/(m^2*sr*um)/ DN | 0 | 22000 | 0.001 | 30 公尺 | 無 | 熱波段轉換為輻射。如果「PROCESSING_LEVEL」設為「L2SR」,這個波段會完全遮蓋。 |
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ST_URAD |
W/(m^2*sr*um)/ DN | 0 | 28000 | 0.001 | 30 公尺 | 無 | 上湧輻射。如果「PROCESSING_LEVEL」設為「L2SR」,這個波段會完全遮蓋。 |
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QA_PIXEL |
30 公尺 | 無 | 根據 CFMASK 演算法產生的像素品質屬性。 |
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QA_RADSAT |
30 公尺 | 無 | 放射飽和度品質評估 |
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圖片屬性
影像屬性
| 名稱 | 類型 | 說明 |
|---|---|---|
| ALGORITHM_SOURCE_SURFACE_REFLECTANCE | STRING | 表面反射率演算法的名稱和版本。 |
| ALGORITHM_SOURCE_SURFACE_TEMPERATURE | STRING | 地表溫度演算法的名稱和版本。 |
| CLOUD_COVER | DOUBLE | 雲層覆蓋率百分比 (0-100),-1 = 未計算。 |
| CLOUD_COVER_LAND | DOUBLE | 陸地上空的雲層覆蓋率 (0-100),-1 = 未計算。 |
| COLLECTION_CATEGORY | STRING | 場景集合類別,例如「T1」或「T2」。 |
| DATA_SOURCE_AIR_TEMPERATURE | STRING | 氣溫資料來源。 |
| DATA_SOURCE_ELEVATION | STRING | 海拔資料來源。 |
| DATA_SOURCE_OZONE | STRING | 臭氧資料來源。 |
| DATA_SOURCE_PRESSURE | STRING | 壓力資料來源。 |
| DATA_SOURCE_REANALYSIS | STRING | 重新分析資料來源。 |
| DATA_SOURCE_TIRS_STRAY_LIGHT_CORRECTION | STRING | TIRS 雜散光校正資料來源。 |
| DATA_SOURCE_WATER_VAPOR | STRING | 水氣資料來源。 |
| DATE_PRODUCT_GENERATED | DOUBLE | 產品生成日期的時間戳記。 |
| EARTH_SUN_DISTANCE | DOUBLE | 地日距離 (天文單位)。 |
| EPHEMERIS_TYPE | STRING | 用於告知使用者所用軌道星曆類型的 ID:「DEFINITIVE」或「PREDICTIVE」。如果沒有這個欄位,使用者應假設為「PREDICTIVE」。 |
| GEOMETRIC_RMSE_MODEL | DOUBLE | 跨軌和沿軌方向幾何殘差 (公尺) 的合併均方根誤差 (RMSE)。只有在 L1_PROCESSING_LEVEL 為 L1TP 時,才會顯示這項參數。 |
| GEOMETRIC_RMSE_MODEL_X | DOUBLE | 在跨軌方向進行幾何精確度校正時,在 GCP (地面控制點) 上測得的幾何殘差 (公尺) RMSE (均方根誤差)。只有在 L1_PROCESSING_LEVEL 為 L1TP 時,才會顯示這項參數。 |
| GEOMETRIC_RMSE_MODEL_Y | DOUBLE | 幾何殘差的均方根誤差 (公尺),在沿軌方向的幾何精確度校正中,於地面控制點 (GCP) 上測得。只有在 L1_PROCESSING_LEVEL 為 L1TP 時,才會顯示這項參數。 |
| GEOMETRIC_RMSE_VERIFY | DOUBLE | 使用 GLS2000 獨立測量地形校正產品時,幾何殘差的 RMSE (公尺)。只有在 L1_PROCESSING_LEVEL 為 L1TP 時,才會顯示這項參數。 |
| GROUND_CONTROL_POINTS_MODEL | DOUBLE | 精確度校正程序中使用的 GCP 數量。只有在 L1_PROCESSING_LEVEL 為 L1TP 時,才會顯示這項參數。 |
| GROUND_CONTROL_POINTS_VERIFY | DOUBLE | 用於驗證地形校正產品的地面控制點數量。 |
| GROUND_CONTROL_POINTS_VERSION | DOUBLE | 用於精確度修正程序的 GCP 資料集版本。只有在 L1_PROCESSING_LEVEL 為 L1TP 時,才會顯示這項參數。 |
| IMAGE_QUALITY_OLI | INT | OLI 波段的影像品質。1 = 最差,9 = 最佳,0 = 未計算品質。 如果是 Landsat 8,系統會針對使用 OLI 感應器較低 12 位元收集的場景,向下調整這項參數 (TRUNCATION_OLI = "LOWER")。 |
| IMAGE_QUALITY_TIRS | INT | TIRS 波段的影像品質。 1 = 最差,9 = 最佳,0 = 未計算品質。 如果場景處理時,TIRS_SSM_POSITION_STATUS 值為「SWITCHED」,則會向下調整。 |
| L1_DATE_PRODUCT_GENERATED | STRING | 對應 L1 產品的產品生成日期。 |
| L1_LANDSAT_PRODUCT_ID | STRING | 對應 L1 產品的 Landsat 產品 ID。 |
| L1_PROCESSING_LEVEL | STRING | 對應 L1 產品的處理層級。 |
| L1_PROCESSING_SOFTWARE_VERSION | STRING | 對應 L1 產品的處理軟體版本。 |
| LANDSAT_PRODUCT_ID | STRING | Landsat 產品 ID |
| LANDSAT_SCENE_ID | STRING | Landsat 景象簡短 ID |
| PROCESSING_LEVEL | STRING | 如果同時有 SR 和 LST 波段,則為「L2SP」;如果只有 SR 波段,則為「L2SR」。 |
| PROCESSING_SOFTWARE_VERSION | STRING | 建立產品的處理軟體版本。 |
| ROLL_ANGLE | DOUBLE | 場景中心的太空船滾轉角量。側傾值以偏航轉向架構 (YSF) 參照表示,該架構的 x 軸與即時地面軌跡速度向量對齊。繞著這個 x 軸的滾轉遵循右手定則:正滾轉會使儀器指向地面軌跡的左側,而負滾轉會使儀器指向右側。 |
| SCENE_CENTER_TIME | STRING | 觀測時間,採用 ISO 8601 字串格式。 |
| SENSOR_ID | STRING | 感應器名稱。 |
| SPACECRAFT_ID | STRING | 太空船名稱。 |
| SUN_AZIMUTH | DOUBLE | 影像中心位置在影像中心擷取時間的太陽方位角 (以度為單位)。正值表示向東或從北向順時針方向的角度。負值表示向西或從北方逆時針方向的角度。 |
| SUN_ELEVATION | DOUBLE | 影像中心位置在影像中心擷取時間的太陽仰角 (以度為單位)。正值表示白天場景。負值表示夜間場景。 注意:計算反射率時,需要太陽天頂角,也就是 90 度減去太陽仰角。 |
| TARGET_WRS_PATH | INT | 最接近影像視線 (LOS) 場景中心的 WRS-2 路徑。 |
| TARGET_WRS_ROW | INT | 最接近影像 LOS 場景中心的 WRS-2 列。第 880 至 889 列保留給北極,第 990 至 999 列保留給南極,這些區域未定義 WRS-2。 |
| TEMPERATURE_MAXIMUM_BAND_ST_B10 | DOUBLE | 波段 10 可達成的最高溫度值。 |
| TEMPERATURE_MINIMUM_BAND_ST_B10 | DOUBLE | 波段 10 可達成的最低溫度值。 |
| TIRS_SSM_MODEL | STRING | 指出 Landsat 8 TIRS 場景選取鏡 (SSM) 位置的判定方式。
|
| TIRS_SSM_POSITION_STATUS | STRING |
|
| TRUNCATION_OLI | STRING |
正常截斷模式為「UPPER」。 |
| WRS_PATH | INT | 場景的 WRS 路徑編號。 |
| WRS_ROW | INT | 場景的 WRS 列號。 |
使用條款
使用條款
Landsat 資料集是聯邦政府建立的資料,因此屬於公有領域,可不受著作權限制使用、轉移或重製。
請提供 USGS 做為資料來源的註明或出處,方法是加入一行文字引用,如下列範例所示。
(產品、影像、相片或資料集名稱) 由美國地質調查局提供
範例:Landsat-7 影像由美國地質調查局提供
如要進一步瞭解如何正確引用及註明 USGS 產品出處,請參閱 USGS 視覺辨別系統指南。
使用 Earth Engine 探索
程式碼編輯器 (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