- 資料集開放期間
- 1982-08-22T14:19:55Z–1993-06-24T14:26:23Z
- 資料集產生者
- USGS
- 再訪間隔
- 16 天
- 標記
說明
這個資料集包含大氣校正地表反射率和地表溫度,這些資料衍生自 Landsat TM 感應器產生的資料。這些影像包含 4 個可見光和近紅外線 (VNIR) 波段,以及 2 個經過正射校正的短波紅外線 (SWIR) 波段,可反映地表反射率,還有 1 個經過正射校正的熱紅外線 (TIR) 波段,可反映地表溫度。這些檔案也包含用於計算 ST 產品的中間頻帶,以及 QA 頻帶。
Landsat 4 和 5 SR 產品是使用 Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System (LEDAPS) 演算法 (3.4.0 版) 建立。所有第 2 集 ST 產品都是使用單一管道演算法建立,該演算法由羅徹斯特理工學院 (RIT) 和美國國家航空暨太空總署 (NASA) 噴射推進實驗室 (JPL) 共同建立。
收集到的資料條會封裝成重疊的「場景」,使用標準化參考格線,涵蓋約 170 公里 x 183 公里的範圍。
部分資產只有 SR 資料,因此雖然有 ST 波段,但內容為空。 如果資產同時具有 ST 和 SR 頻帶,「PROCESSING_LEVEL」會設為「L2SP」。如果素材資源只有 SR 波段,「PROCESSING_LEVEL」會設為「L2SR」。
Landsat Collection 2 檔案可透過「使用者付費」模式,在 Google Cloud Storage bucket 中公開存取。為方便分析,這些檔案會編入定期更新的 BigQuery 資料表:earth-engine-public-data.geo_index.landsat_c2_index。
資料供應商注意事項:
資料產品必須包含光學和熱資料,才能順利處理為地表溫度,因為系統需要 ASTER NDVI 才能暫時將 ASTER GED 產品調整為目標 Landsat 場景。因此,系統無法處理夜間取得的資料,以顯示體溫。
相較於雲朵和可能的雲影,地表溫度擷取作業存在已知錯誤。Cook 等人(2014)。
ASTER GED 包含缺少平均放射率資料的區域,而這些資料是成功產生 ST 產品的必要條件。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,以及所有晴空像素所建立。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汙染,部分區域缺少平均放射率資訊。
USGS 會進一步篩選 ASTER GED 中的非物理值 (放射率 < 0.6),以移除因未偵測到雲層而低估的放射率。如果任何像素沒有 ASTER GED 輸入或非實體放射率值,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
像素大小
30 公尺
波段
| 名稱 | 單位 | 最小值 | 最大值 | 規模 | 偏移 | 像素大小 | 波長 | 說明 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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SR_B1 |
1 | 65455 | 2.75e-05 | -0.2 | 公尺 | 0.45-0.52 微米 | 波段 1 (藍色) 表面反射率 |
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SR_B2 |
1 | 65455 | 2.75e-05 | -0.2 | 公尺 | 0.52-0.60 微米 | 第 2 波段 (綠色) 的表面反射率 |
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SR_B3 |
1 | 65455 | 2.75e-05 | -0.2 | 公尺 | 0.63-0.69 微米 | 第 3 波段 (紅色) 表面反射率 |
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SR_B4 |
1 | 65455 | 2.75e-05 | -0.2 | 公尺 | 0.77-0.90 微米 | 波段 4 (近紅外線) 地表反射率 |
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SR_B5 |
1 | 65455 | 2.75e-05 | -0.2 | 公尺 | 1.55-1.75 微米 | 波段 5 (短波紅外線 1) 地表反射率 |
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SR_B7 |
1 | 65455 | 2.75e-05 | -0.2 | 公尺 | 2.08-2.35 微米 | 波段 7 (短波紅外線 2) 地表反射率 |
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SR_ATMOS_OPACITY |
0 | 10000 | 0.001 | 公尺 | 無 | LEDAPS 產生的整體大氣不透明度解讀結果,並以場景中深色密集植被 (DDV) 的輻射為依據。一般來說,大氣不透明度值 (套用 0.001 的縮放比例後) 小於 0.1 代表晴朗,0.1 到 0.3 代表平均,大於 0.3 則代表有霧或其他雲況。如果像素的大氣不透明度較高,SR 值的可靠性就會降低,尤其是在太陽天頂角較大的情況下。SR_ATMOS_OPACITY 頻帶適用於進階使用者和產品品質評估,且未經過驗證。建議大多數使用者改用 QA_PIXEL 頻帶資訊進行雲端鑑別。 |
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SR_CLOUD_QA |
公尺 | 無 | 雲端品質評估 |
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ST_B6 |
K | 0 | 65535 | 0.00341802 | 149 | 公尺 | 10.40-12.50 微米 | 第 6 波段地表溫度。 如果「PROCESSING_LEVEL」設為「L2SR」,這個頻帶會完全遮蓋。 |
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ST_ATRAN |
0 | 10000 | 0.0001 | 公尺 | 無 | 大氣透射率。 如果「PROCESSING_LEVEL」設為「L2SR」,這個頻帶會完全遮蓋。 |
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ST_CDIST |
公里 | 0 | 24000 | 0.01 | 公尺 | 無 | Pixel 與雲端的距離。 如果「PROCESSING_LEVEL」設為「L2SR」,這個頻帶會完全遮蓋。 |
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ST_DRAD |
W/(m^2*sr*um)/ DN | 0 | 28000 | 0.001 | 公尺 | 無 | 下行輻射。 如果「PROCESSING_LEVEL」設為「L2SR」,這個頻帶會完全遮蓋。 |
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ST_EMIS |
0 | 10000 | 0.0001 | 公尺 | 無 | 根據 ASTER GED 估算的放射率。 如果「PROCESSING_LEVEL」設為「L2SR」,這個頻帶會完全遮蓋。 |
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ST_EMSD |
0 | 10000 | 0.0001 | 公尺 | 無 | 發射率標準差。 如果「PROCESSING_LEVEL」設為「L2SR」,這個頻帶會完全遮蓋。 |
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ST_QA |
K | 0 | 32767 | 0.01 | 公尺 | 無 | 表面溫度範圍的不確定度。 如果「PROCESSING_LEVEL」設為「L2SR」,這個頻帶會完全遮蓋。 |
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ST_TRAD |
W/(m^2*sr*um)/ DN | 0 | 22000 | 0.001 | 公尺 | 無 | 熱能波段轉換為輻射。 如果「PROCESSING_LEVEL」設為「L2SR」,這個頻帶會完全遮蓋。 |
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ST_URAD |
W/(m^2*sr*um)/ DN | 0 | 28000 | 0.001 | 公尺 | 無 | 上湧輻射。 如果「PROCESSING_LEVEL」設為「L2SR」,這個頻帶會完全遮蓋。 |
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QA_PIXEL |
公尺 | 無 | 透過 CFMASK 演算法產生的像素品質屬性。 |
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QA_RADSAT |
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 | 地表反射率演算法的名稱和版本。 |
| ALGORITHM_SOURCE_SURFACE_TEMPERATURE | STRING | 表面溫度演算法的名稱和版本。 |
| CLOUD_COVER | DOUBLE | 雲量百分比 (0 到 100),-1 = 未計算。 |
| CLOUD_COVER_LAND | DOUBLE | 陸地上空的雲量百分比 (0 到 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 | Ozone 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_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 | 用來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 | 幾何殘差的綜合均方根誤差 (RMSE),單位為公尺,包括沿軌和跨軌方向。只有在 L1_PROCESSING_LEVEL 為 L1TP 時,才會顯示這項參數。 |
| GEOMETRIC_RMSE_MODEL_X | DOUBLE | 在用於幾何精確度校正的地面控制點上,以公尺為單位測量的幾何殘差均方根誤差 (RMSE),方向為跨軌方向。只有在 L1_PROCESSING_LEVEL 為 L1TP 時,才會顯示這項參數。 |
| GEOMETRIC_RMSE_MODEL_Y | DOUBLE | 在沿軌方向,以用於幾何精確度校正的地面控制點測量幾何殘差的均方根誤差 (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_VERSION | DOUBLE | 精確度修正程序中使用的 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 | INT | 波段的複合影像品質。 0 = 最差、9 = 最佳、-1 = 未計算或評估品質。 |
| 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 場景 ID 簡稱 |
| PROCESSING_LEVEL | STRING | 如果同時存在 SR 和 LST 頻帶,則為「L2SP」;如果只有 SR 頻帶,則為「L2SR」。 |
| PROCESSING_SOFTWARE_VERSION | STRING | 建立產品的處理軟體版本。 |
| 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)。正值表示角度為正東方或從正北方順時針旋轉。負值表示角度為北方以西或逆時針方向。 |
| 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。 |
| TEMPERATURE_MAXIMUM_BAND_ST_B6 | DOUBLE | 波段 6 可達成的最高溫度值。 |
| TEMPERATURE_MINIMUM_BAND_ST_B6 | DOUBLE | 波段 6 可達成的最低溫度值。 |
| 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
示例: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/LT04/C02/T1_L2') .filterDate('1990-04-01', '1990-05-01'); // Applies scaling factors. function applyScaleFactors(image) { var opticalBands = image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2); var thermalBand = image.select('ST_B6').multiply(0.00341802).add(149.0); return image.addBands(opticalBands, null, true) .addBands(thermalBand, null, true); } dataset = dataset.map(applyScaleFactors); var visualization = { bands: ['SR_B3', 'SR_B2', 'SR_B1'], min: 0.0, max: 0.3, }; Map.setCenter(15, 53, 8); Map.addLayer(dataset, visualization, 'True Color (321)');