- Dataset-Verfügbarkeit
- 1984-03-16T16:18:01Z–2012-05-05T17:54:06Z
- Ersteller des Datasets
- USGS
- Wiederholungsintervall
- 16 Tage
- Tags
Beschreibung
Dieses Dataset enthält atmosphärisch korrigierte Oberflächenreflexion und Landoberflächentemperatur, die aus den Daten des Landsat-TM-Sensors abgeleitet wurden. Diese Bilder enthalten vier sichtbare und nahe Infrarotbänder (VNIR) und zwei kurzwellige Infrarotbänder (SWIR), die für die orthorektifizierte Oberflächenreflexion verarbeitet wurden, sowie ein thermisches Infrarotband (TIR), das für die orthorektifizierte Oberflächentemperatur verarbeitet wurde. Sie enthalten auch Zwischenbänder, die bei der Berechnung der ST-Produkte verwendet werden, sowie QA-Bänder.
Landsat 4- und 5-SR-Produkte werden mit dem LEDAPS-Algorithmus (Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System, Version 3.4.0) erstellt. Alle ST-Produkte der Collection 2 werden mit einem Single-Channel-Algorithmus erstellt, der gemeinsam vom Rochester Institute of Technology (RIT) und dem Jet Propulsion Laboratory (JPL) der National Aeronautics and Space Administration (NASA) entwickelt wurde.
Die erfassten Datenstreifen werden in überlappende „Szenen“ mit einer Größe von etwa 170 km × 183 km verpackt. Dabei wird ein standardisiertes Referenzgitter verwendet.
Einige Assets enthalten nur SR-Daten. In diesem Fall sind ST-Bänder vorhanden, aber leer. Bei Assets mit ST- und SR-Bändern wird „PROCESSING_LEVEL“ auf „L2SP“ gesetzt. Bei Assets mit nur SR-Bändern wird „PROCESSING_LEVEL“ auf „L2SR“ gesetzt.
Zusätzliche Dokumentation und Anwendungsbeispiele
Dateien aus Landsat Collection 2 sind in einem Google Cloud Storage-Bucket öffentlich verfügbar und werden nach dem „Requester Pays“-Modell abgerechnet. Die Dateien werden in einer regelmäßig aktualisierten BigQuery-Tabelle indexiert, um die Analyse zu erleichtern: earth-engine-public-data.geo_index.landsat_c2_index.
Hinweise des Datenanbieters:
Für die erfolgreiche Verarbeitung zu Oberflächentemperatur müssen Datenprodukte sowohl optische als auch thermische Daten enthalten, da ASTER NDVI erforderlich ist, um das ASTER GED-Produkt zeitlich an die Landsat-Szene anzupassen. Daher können Aufnahmen in der Nacht nicht zur Berechnung der Oberflächentemperatur verarbeitet werden.
Bei der Ableitung der Oberflächentemperatur gibt es einen bekannten Fehler in Bezug auf Wolken und möglicherweise auch auf Wolkenschatten. Die Charakterisierung dieser Probleme wurde von Cook et al. (2014).
ASTER GED enthält Bereiche mit fehlenden Daten zur mittleren Emissivität, die für die erfolgreiche Erstellung von ST-Produkten erforderlich sind. Wenn ASTER GED-Informationen fehlen, fehlen auch ST-Daten in diesen Bereichen.
Das ASTER GED-Dataset wird aus allen wolkenlosen Pixeln von ASTER-Szenen erstellt, die zwischen 2000 und 2008 aufgenommen wurden. Dieses Dataset hat zwar eine globale räumliche Ausdehnung, aber es fehlen Informationen zur durchschnittlichen Emissivität in Gebieten, in denen die ASTER-Messungen aufgrund von anhaltender Wolkenkontamination nicht möglich waren.
Das USGS überprüft außerdem unphysikalische Werte (Emissivität < 0,6) in ASTER GED, um eine Unterschätzung der Emissivität aufgrund nicht erkannter Wolken zu vermeiden. Bei jedem Pixel ohne ASTER GED-Eingabe oder mit einem unphysikalischen Emissivitätswert fehlen die entsprechenden Pixel in den resultierenden Landsat-ST-Produkten. Die fehlenden Landsat-ST-Pixel bleiben im Zeitverlauf (1982 bis heute) konsistent, da die ASTER GED-Mittelklimatologiedaten statisch sind. Weitere Informationen finden Sie unter landsat-collection-2-surface-temperature-data-gaps-due-missing.
Bänder
Bänder
Pixelgröße: 30 Meter (alle Bänder)
| Name | Einheiten | Min. | Max. | Maßstab | Offset | Pixelgröße | Wellenlänge | Beschreibung | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
SR_B1 |
1 | 65455 | 2,75e-05 | −0,2 | 30 Meter | 0,45–0,52 μm | Oberflächenreflektanz für Band 1 (Blau) |
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SR_B2 |
1 | 65455 | 2,75e-05 | −0,2 | 30 Meter | 0,52–0,60 μm | Oberflächenreflektanz für Band 2 (Grün) |
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SR_B3 |
1 | 65455 | 2,75e-05 | −0,2 | 30 Meter | 0,63–0,69 μm | Oberflächenreflektanz von Band 3 (Rot) |
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SR_B4 |
1 | 65455 | 2,75e-05 | −0,2 | 30 Meter | 0,77–0,90 μm | Oberflächenreflektanz von Band 4 (nahes Infrarot) |
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SR_B5 |
1 | 65455 | 2,75e-05 | −0,2 | 30 Meter | 1,55–1,75 μm | Oberflächenreflektanz von Band 5 (kurzwellen-Infrarot 1) |
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SR_B7 |
1 | 65455 | 2,75e-05 | −0,2 | 30 Meter | 2,08–2,35 μm | Oberflächenreflektanz für Band 7 (Kurzwellen-Infrarot 2) |
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SR_ATMOS_OPACITY |
0 | 10000 | 0,001 | 30 Meter | Keine | Eine allgemeine Interpretation der atmosphärischen Opazität, die von LEDAPS generiert wird und auf der Strahlung basiert, die in der Szene über Dark Dense Vegetation (DDV) beobachtet wird. Allgemein gilt, dass Werte für die atmosphärische Trübung (nach der Skalierung um 0,001) unter 0,1 für klare Verhältnisse, zwischen 0,1 und 0,3 für durchschnittliche Verhältnisse und über 0,3 für Dunst oder andere Wolkensituationen stehen. SR-Werte von Pixeln mit hoher atmosphärischer Opazität sind weniger zuverlässig, insbesondere bei einem hohen Sonnenzenitwinkel. Das Band SR_ATMOS_OPACITY ist für fortgeschrittene Nutzer und zur Bewertung der Produktqualität vorgesehen und wurde nicht validiert. Die meisten Nutzer sollten stattdessen die QA_PIXEL-Bandinformationen für die Cloud-Diskriminierung verwenden. |
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SR_CLOUD_QA |
30 Meter | Keine | Cloud Quality Assessment |
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ST_B6 |
K | 0 | 65535 | 0.00341802 | 149 | 30 Meter | 10,40–12,50 μm | Oberflächentemperatur von Band 6. Wenn „PROCESSING_LEVEL“ auf „L2SR“ gesetzt ist, wird dieses Band vollständig maskiert. |
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ST_ATRAN |
0 | 10000 | 0.0001 | 30 Meter | Keine | Atmosphärische Transmission. Wenn „PROCESSING_LEVEL“ auf „L2SR“ gesetzt ist, wird dieses Band vollständig maskiert. |
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ST_CDIST |
km | 0 | 24000 | 0,01 | 30 Meter | Keine | Pixelabstand zur Cloud. Wenn „PROCESSING_LEVEL“ auf „L2SR“ gesetzt ist, wird dieses Band vollständig maskiert. |
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ST_DRAD |
W/(m^2*sr*um)/ DN | 0 | 28000 | 0,001 | 30 Meter | Keine | Abwärts gerichtete Strahlung. Wenn „PROCESSING_LEVEL“ auf „L2SR“ gesetzt ist, wird dieses Band vollständig maskiert. |
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ST_EMIS |
0 | 10000 | 0.0001 | 30 Meter | Keine | Emissivität geschätzt aus ASTER GED. Wenn „PROCESSING_LEVEL“ auf „L2SR“ gesetzt ist, wird dieses Band vollständig maskiert. |
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ST_EMSD |
0 | 10000 | 0.0001 | 30 Meter | Keine | Standardabweichung des Emissionsgrads. Wenn „PROCESSING_LEVEL“ auf „L2SR“ gesetzt ist, wird dieses Band vollständig maskiert. |
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ST_QA |
K | 0 | 32767 | 0,01 | 30 Meter | Keine | Unsicherheit des Bands für die Oberflächentemperatur. Wenn „PROCESSING_LEVEL“ auf „L2SR“ gesetzt ist, wird dieses Band vollständig maskiert. |
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ST_TRAD |
W/(m^2*sr*um)/ DN | 0 | 22000 | 0,001 | 30 Meter | Keine | Das thermische Band wurde in Strahlung umgewandelt. Wenn „PROCESSING_LEVEL“ auf „L2SR“ gesetzt ist, wird dieses Band vollständig maskiert. |
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ST_URAD |
W/(m^2*sr*um)/ DN | 0 | 28000 | 0,001 | 30 Meter | Keine | Aufwärts gerichtete Strahlung. Wenn „PROCESSING_LEVEL“ auf „L2SR“ gesetzt ist, wird dieses Band vollständig maskiert. |
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QA_PIXEL |
30 Meter | Keine | Aus dem CFMASK-Algorithmus abgeleitete Attribute für die Pixelqualität. |
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QA_RADSAT |
30 Meter | Keine | QA für radiometrische Sättigung |
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Bildattribute
Bildeigenschaften
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| ALGORITHM_SOURCE_SURFACE_REFLECTANCE | STRING | Name und Version des Algorithmus für die Oberflächenreflektanz. |
| ALGORITHM_SOURCE_SURFACE_TEMPERATURE | STRING | Name und Version des Algorithmus für die Hauttemperatur. |
| CLOUD_COVER | DOUBLE | Prozentsatz der Wolkendecke (0–100), -1 = nicht berechnet. |
| CLOUD_COVER_LAND | DOUBLE | Prozentsatz der Wolkendecke über Land (0–100), -1 = nicht berechnet. |
| COLLECTION_CATEGORY | STRING | Kategorie der Szenensammlung, „T1“ oder „T2“. |
| DATA_SOURCE_AIR_TEMPERATURE | STRING | Datenquelle für die Lufttemperatur. |
| DATA_SOURCE_ELEVATION | STRING | Datenquelle für die Höhe. |
| DATA_SOURCE_OZONE | STRING | Ozon-Datenquelle. |
| DATA_SOURCE_PRESSURE | STRING | Druckdatenquelle. |
| DATA_SOURCE_REANALYSIS | STRING | Datenquelle für die erneute Analyse. |
| DATA_SOURCE_WATER_VAPOR | STRING | Datenquelle für Wasserdampf. |
| DATE_PRODUCT_GENERATED | DOUBLE | Zeitstempel des Datums, an dem das Produkt generiert wurde. |
| EARTH_SUN_DISTANCE | DOUBLE | Entfernung zwischen Erde und Sonne (AE). |
| EPHEMERIS_TYPE | STRING | Kennung, um den Nutzer über den verwendeten Typ der Bahnelemente zu informieren: „DEFINITIVE“ oder „PREDICTIVE“. Wenn das Feld nicht vorhanden ist, sollte der Nutzer von „PREDICTIVE“ ausgehen. |
| GEOMETRIC_RMSE_MODEL | DOUBLE | Kombinierte RMSE (Wurzel der mittleren Fehlerquadratsumme) der geometrischen Residuen (Meter) sowohl in Quer- als auch in Längsrichtung. Dieser Parameter ist nur vorhanden, wenn L1_PROCESSING_LEVEL auf L1TP festgelegt ist. |
| GEOMETRIC_RMSE_MODEL_X | DOUBLE | RMSE (Root Mean Square Error, Wurzel der mittleren Fehlerquadratsumme) der geometrischen Residuen (Meter), gemessen an den GCPs (Ground Control Points, Bodenkontrollpunkten), die bei der Korrektur der geometrischen Präzision in der Querrichtung verwendet wurden. Dieser Parameter ist nur vorhanden, wenn L1_PROCESSING_LEVEL auf L1TP festgelegt ist. |
| GEOMETRIC_RMSE_MODEL_Y | DOUBLE | RMSE (Root Mean Square Error) der geometrischen Residuen (Meter), gemessen an den GCPs (Ground Control Points), die für die Korrektur der geometrischen Präzision in der Trackrichtung verwendet wurden. Dieser Parameter ist nur vorhanden, wenn L1_PROCESSING_LEVEL auf L1TP festgelegt ist. |
| GROUND_CONTROL_POINTS_MODEL | DOUBLE | Anzahl der GCPs, die bei der Präzisionskorrektur verwendet wurden. Dieser Parameter ist nur vorhanden, wenn L1_PROCESSING_LEVEL auf L1TP festgelegt ist. |
| GROUND_CONTROL_POINTS_VERSION | DOUBLE | Die GCP-Dataset-Version, die im Prozess zur Korrektur der Genauigkeit verwendet wird. Dieser Parameter ist nur vorhanden, wenn L1_PROCESSING_LEVEL auf L1TP festgelegt ist. |
| IMAGE_QUALITY | INT | Zusammengesetzte Bildqualität für die Bänder. 0 = schlechteste, 9 = beste, -1 = Qualität nicht berechnet oder bewertet. |
| L1_DATE_PRODUCT_GENERATED | STRING | Datum der Produktgenerierung für das entsprechende Produkt der Ebene 1. |
| L1_LANDSAT_PRODUCT_ID | STRING | Landsat-Produktkennung für das entsprechende L1-Produkt. |
| L1_PROCESSING_LEVEL | STRING | Verarbeitungsstufe für das entsprechende L1-Produkt. |
| L1_PROCESSING_SOFTWARE_VERSION | STRING | Version der Verarbeitungssoftware für das entsprechende L1-Produkt. |
| LANDSAT_PRODUCT_ID | STRING | Landsat-Produktkennung |
| LANDSAT_SCENE_ID | STRING | Kurze Landsat-Szenen-ID |
| PROCESSING_LEVEL | STRING | „L2SP“, wenn sowohl SR- als auch LST-Bänder vorhanden sind, oder „L2SR“, wenn nur SR-Bänder vorhanden sind. |
| PROCESSING_SOFTWARE_VERSION | STRING | Die Version der Verarbeitungssoftware, mit der das Produkt erstellt wurde. |
| SCENE_CENTER_TIME | STRING | Uhrzeit der Beobachtungen als ISO 8601-String. |
| SENSOR_ID | STRING | Name des Sensors. |
| SPACECRAFT_ID | STRING | Name des Raumfahrzeugs. |
| SUN_AZIMUTH | DOUBLE | Sonnenazimutwinkel in Grad für die Position der Bildmitte zum Zeitpunkt der Aufnahme der Bildmitte. Ein positiver Wert gibt Winkel im Osten oder im Uhrzeigersinn ab Norden an. Ein negativer Wert gibt Winkel nach Westen oder gegen den Uhrzeigersinn vom Norden an. |
| SUN_ELEVATION | DOUBLE | Sonnenhöhenwinkel in Grad für den Standort der Bildmitte zum Zeitpunkt der Aufnahme der Bildmitte. Ein positiver Wert weist auf eine Szene bei Tageslicht hin. Ein negativer Wert weist auf eine Nachtszene hin. Hinweis: Für die Berechnung des Reflexionsgrads ist der Zenitwinkel der Sonne erforderlich, der 90 – Sonnenhöhenwinkel ist. |
| TEMPERATURE_MAXIMUM_BAND_ST_B6 | DOUBLE | Maximal erreichbarer Temperaturwert für Band 6. |
| TEMPERATURE_MINIMUM_BAND_ST_B6 | DOUBLE | Mindesttemperaturwert für Band 6. |
| WRS_PATH | INT | WRS-Pfadnummer der Szene. |
| WRS_ROW | INT | WRS-Zeilennummer der Szene. |
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Landsat-Datasets sind Daten, die von der US-Bundesregierung erstellt wurden. Sie sind daher frei von Urheberrechten und dürfen ohne Einschränkungen verwendet, übertragen oder reproduziert werden.
Die USGS muss als Datenquelle angegeben werden. Dazu muss eine Textzeile mit einer Quellenangabe wie im folgenden Beispiel eingefügt werden.
(Produkt-, Bild-, Foto- oder Dataset-Name) mit freundlicher Genehmigung des U.S. Geological Survey
Beispiel: Landsat 7-Bild mit freundlicher Genehmigung des U.S. Geological Survey
Weitere Informationen zur korrekten Quellenangabe und zum korrekten Zitieren von USGS-Produkten finden Sie im USGS Visual Identity System Guidance.
Die Earth Engine nutzen
Code-Editor (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LT05/C02/T1_L2') .filterDate('2000-06-01', '2000-07-01'); // 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(-114.2579, 38.9275, 8); Map.addLayer(dataset, visualization, 'True Color (321)');
import ee import geemap.core as geemap
Colab (Python)
dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LT05/C02/T1_L2').filterDate( '2000-06-01', '2000-07-01' ) # 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_B6').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_B3', 'SR_B2', 'SR_B1'], 'min': 0.0, 'max': 0.3, } m = geemap.Map() m.set_center(-114.2579, 38.9275, 8) m.add_layer(dataset, visualization, 'True Color (321)') m