在GEE中对USGS Landsat 8 Collection 2 Tier 1 TOA Reflectance使用大气校正的代码

运行大气校正的代码，可以使用Google Earth Engine的函数`ee.Algorithms.Landsat.TOA()`，它可以根据USGS Landsat 8 Collection 2 Tier 1 TOA Reflectance的数据进行大气校正。

相关问题

使用GEE对Landsat-8二级产品进行大气校正

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：

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：

// 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：

Map.addLayer(corrImage, {bands:['B4', 'B3', 'B2'], min:0, max:0.3}, 'Corrected Image');

使用GEE对Landsat-8二级产品数据进行大气校正

GEE是Google Earth Engine的缩写，是一个基于云计算的地理信息数据处理平台。使用GEE进行Landsat-8二级产品数据的大气校正可以分为以下几个步骤：

1. 在GEE中选择Landsat-8 OLI/TIRS Collection 2 Level-2数据集作为数据源。

2. 选择需要进行大气校正的影像，并导入到代码中。

3. 根据影像的时间和位置信息，获取对应的气象数据，如大气温度、水汽含量等。

4. 使用提供的大气校正模块，对影像进行大气校正。GEE提供了多种大气校正模块，如DOS (Dark Object Subtraction)、ATCOR (Atmospheric and Topographic Correction)等。

5. 对校正后的影像进行后续处理，如NDVI计算、图像显示等。

以下是一个基于GEE进行Landsat-8二级产品数据大气校正的示例代码：

// 选择数据集
var dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2')
              .filter(ee.Filter.eq('WRS_PATH', 44))
              .filter(ee.Filter.eq('WRS_ROW', 34))
              .filterDate('2018-01-01', '2018-12-31')
              .select(['SR_B2', 'SR_B3', 'SR_B4', 'SR_B5', 'SR_B6', 'SR_B7']);

// 导入需要进行大气校正的影像
var img = ee.Image(dataset.first());

// 获取影像的时间和位置信息
var date = img.get('system:time_start');
var lat = img.get('LAT');
var lon = img.get('LON');

// 获取气象数据
var meteoData = ee.ImageCollection('NOAA/CFSV2/FOR6H')
                  .filterBounds(ee.Geometry.Point(lon, lat))
                  .filterDate(ee.Date(date).advance(-1, 'day'), ee.Date(date))
                  .select(['Temperature_height_above_ground', 'Specific_humidity_height_above_ground']);

// 获取大气温度和水汽含量
var airTemp = meteoData.select('Temperature_height_above_ground').mean();
var waterVap = meteoData.select('Specific_humidity_height_above_ground').mean();

// 大气校正
var corrImg = ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore(img).select(['B2','B3','B4','B5','B6','B7','cloud']);
var dosCorr = ee.Image(ee.Algorithms.Landsat.dos(corrImg, airTemp, waterVap, 0.08));

// 输出校正后的影像
Map.addLayer(dosCorr, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 3000}, 'dos corrected');

其中，ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore用于对影像进行云检测，返回一个包含云掩膜的影像，ee.Algorithms.Landsat.dos用于进行DOS大气校正，返回一个校正后的影像。在输出校正后的影像时，可以选择需要显示的波段、色彩范围等参数。