GEE中的LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA含义

时间: 2023-10-19 14:09:34 浏览: 35
LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA是指Landsat 8 OLI传感器拍摄的表观反射率数据,经过大气校正后得到的地表反射率数据,分辨率为30米。其中,LC08代表Landsat 8卫星,C01代表Collection 1数据集,T1代表Tier 1数据级别,即经过大气校正的数据,TOA代表Top of Atmosphere,即大气顶部。
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gee对landsat云掩膜

GEE(Google Earth Engine)可以使用Landsat影像数据进行云掩膜处理,以便在处理遥感数据时减少云覆盖的影响。常用的方法是使用Landsat的蓝色波段和近红外波段计算归一化差异植被指数(NDVI),然后根据NDVI值的阈值来判断像素是否是云。具体步骤如下: 1. 导入Landsat数据集 ``` var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA') .filterBounds(geometry) .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31') .sort('CLOUD_COVER'); ``` 2. 计算NDVI ``` var addNDVI = function(image) { var ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('NDVI'); return image.addBands(ndvi); }; var collectionNDVI = collection.map(addNDVI); ``` 3. 根据NDVI值的阈值来判断像素是否是云 ``` var cloudMask = function(image) { var ndvi = image.select('NDVI'); var cloud = ndvi.lt(0.2); return image.updateMask(cloud.not()); }; var collectionMasked = collectionNDVI.map(cloudMask); ``` 4. 可以将云掩膜后的影像数据导出 ``` Export.image.toDrive({ image: collectionMasked.select(['B4', 'B3', 'B2']), description: 'masked_image', scale: 30, region: geometry }); ``` 通过以上步骤,即可对 Landsat 影像数据进行云掩膜处理,得到更准确的遥感数据分析结果。

gee landsat影像中值处理代码

gee的影像中值处理代码是使用ImageCollection.median()函数。该函数用于计算一个影像集合中每个像素的中值,并返回一个包含中值影像的结果。中值影像将每个像素的值替换为该像素在给定集合中的中值。 代码示例如下: ```javascript // 导入gee包 var ee = require('users/username/modules:ee'); // 获取Landsat影像集合 var l8_collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA'); // 设置时间范围和空间范围 var start_date = '2019-01-01'; var end_date = '2019-12-31'; var geometry = ee.Geometry.Rectangle([lon_min, lat_min, lon_max, lat_max]); // 过滤影像集合 var filtered_collection = l8_collection.filterDate(start_date, end_date).filterBounds(geometry); // 计算中值影像 var median_image = filtered_collection.median(); // 可选:设置显示参数 var vis_params = { bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 0.3 }; // 显示中值影像 Map.addLayer(median_image, vis_params, 'Median Landsat Image'); // 可选:设置地图显示范围 Map.centerObject(geometry, 10); ``` 以上代码首先导入ee包,然后获取Landsat影像集合。接着设置时间范围和空间范围,并过滤出满足条件的影像集合。然后使用median()函数计算中值影像,并设置显示参数。最后将中值影像添加到地图中,并设置地图显示范围。

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首先,需要在GEE中导入Landsat-8图像。在GEE中,可以使用以下代码导入Landsat-8图像: javascript var L8 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR'); var image = L8.filterDate('2019-01-01', '2019-12-31') .filterBounds(geometry) .sort('CLOUD_COVER') .first(); 其中,filterDate和filterBounds分别用于按时间和区域筛选图像,sort用于按云量排序,first用于选择云量最小的图像。 接下来,需要对图像进行大气校正。在GEE中,可以使用以下代码进行大气校正: javascript // 定义参数 var aeroModel = 'MODTRAN'; // 大气校正模型 var elevation = ee.Image('USGS/SRTMGL1_003'); // 地形高度 var waterVapor = 'MOD08_D3'; // 水汽数据集 var ozone = 'OMI/AURA/OMTO3/Monthly'; // 臭氧数据集 var year = image.date().get('year'); // 根据图像日期获取年份 // 进行大气校正 var corrImage = ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore(image).select(['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7', 'B10', 'B11']); corrImage = ee.Algorithms.Landsat.correctRadiometry(corrImage); corrImage = ee.Algorithms.Landsat.calibrate(corrImage); corrImage = ee.Algorithms.Landsat.TOA(corrImage); corrImage = ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore(corrImage).select(['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7', 'B10', 'B11']); corrImage = ee.Algorithms.Landsat.atmosphericCorrection(corrImage, elevation, aeroModel, ozone, waterVapor, year); 在上述代码中,ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore用于计算云量,ee.Algorithms.Landsat.correctRadiometry用于矫正辐射定标系数,ee.Algorithms.Landsat.calibrate用于定标反射率,ee.Algorithms.Landsat.TOA用于将反射率转换为顶部大气反射率,ee.Algorithms.Landsat.atmosphericCorrection用于进行大气校正。 最后,可以使用以下代码将大气校正后的图像可视化: javascript Map.addLayer(corrImage, {bands:['B4', 'B3', 'B2'], min:0, max:0.3}, 'Corrected Image');
在Google Earth Engine (GEE)中进行Landsat条带修复可以使用以下代码: javascript // 定义一个函数来进行Landsat条带修复 var fillLandsatBands = function(image) { // 选择需要修复的波段 var bands = ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']; // 定义一个内核来计算缺失值 var kernel = ee.Kernel.square({ radius: 5, units: 'pixels' }); // 对每个波段应用条带修复 var fillMissing = function(band) { // 获取缺失值图层 var missing = image.select(band).mask().not(); // 使用内核进行模糊处理,以填充缺失值 var filled = image.select(band).convolve(kernel); // 将填充的值与原始图像中的非缺失值相结合 var filledMasked = filled.updateMask(missing.not()); return filledMasked; }; // 对指定波段列表应用条带修复函数 var filledBands = bands.map(fillMissing); // 将修复后的波段组合成一个图像 var filledImage = ee.Image(filledBands).rename(bands); return image.addBands(filledImage, null, true); }; // 加载Landsat影像 var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_044034_20140318'); // 应用条带修复函数 var filledImage = fillLandsatBands(image); // 显示原始图像和修复后的图像 Map.centerObject(image, 10); Map.addLayer(image, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 0.3}, 'Original'); Map.addLayer(filledImage, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 0.3}, 'Filled'); 这段代码加载了一幅Landsat图像并应用了条带修复函数,然后在Google Earth Engine中显示了原始图像和修复后的图像。你可以根据需要修改代码中的参数和图像,以适应你自己的情况。
在GEE中,可以使用移动窗口主成分分析(Moving Window Principal Component Analysis, MWPCA)对遥感影像进行特征提取和降维。MWPCA是将PCA与滑动窗口相结合的一种方法,可以在考虑空间上下文的情况下进行特征提取。 实现MWPCA的步骤如下: 1. 定义一个固定大小的滑动窗口,如3x3或5x5。 2. 将该窗口应用于整个影像,对每个窗口内的像素进行PCA分析。 3. 对每个像素的PCA结果取前n个主成分,作为该像素的新特征。 4. 将新特征重构为一个新的影像。 在GEE中,可以使用ee.Image.neighborhoodToBands()函数实现滑动窗口,使用ee.Image.reduceNeighborhood()函数实现PCA分析和特征提取。具体代码如下: // 定义滑动窗口大小 var winSize = 3; // 定义PCA分析的主成分数量 var numComponents = 3; // 加载遥感影像 var img = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_044034_20140318'); // 定义滑动窗口 var kernel = ee.Kernel.square({ radius: winSize, units: 'pixels' }); // 对每个像素进行PCA分析并提取前n个主成分 var pcaImg = img.reduceNeighborhood({ reducer: ee.Reducer.pca(numComponents), kernel: kernel }); // 将新特征重构为一个新的影像 var pcImg = ee.Image.cat(pcaImg.select('pc1'), pcaImg.select('pc2'), pcaImg.select('pc3')); // 可视化结果 Map.addLayer(pcImg, {}, 'PCA Result'); 需要注意的是,MWPCA会增加计算量和内存需求,因此在处理大尺寸影像时需要进行优化。可以通过调整滑动窗口大小、减少主成分数量等方式来减小计算量和内存需求。

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