landsat9 原始DN值到反射率公式python

以下是Landsat 9原始DN值到反射率的Python代码：

import numpy as np

def dn_to_reflectance(dn, meta_data):
    # 获取反射率放大系数
    gain = meta_data['REFLECTANCE_MULT_BAND']
    # 获取反射率偏移量
    bias = meta_data['REFLECTANCE_ADD_BAND']
    # 获取太阳高度角
    sun_elevation = meta_data['SUN_ELEVATION']
    
    # 计算反射率
    reflectance = (dn * gain + bias) / np.sin(np.deg2rad(sun_elevation))
    
    return reflectance

其中，`dn`为原始DN值，`meta_data`为Landsat 9图像的元数据。在元数据中，`REFLECTANCE_MULT_BAND`和`REFLECTANCE_ADD_BAND`分别表示反射率的放大系数和偏移量，`SUN_ELEVATION`表示太阳高度角（以度为单位）。函数返回的是反射率值。

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landsat9 原始DN值到反射率公式

Landsat 9的原始数字值（DN）可以通过以下公式转换为反射率（Reflectance）：

Reflectance = (DN x scale factor) / (cos(θ) x d)

其中，DN是Landsat 9传感器所测得的原始数字值；scale factor是由Landsat 9提供的比例因子，用于将DN转换为辐射亮度（Radiance）；θ是太阳天顶角，可以从Landsat 9元数据中获取；d是太阳和地球之间的距离，可以根据日期和时间计算。

通过反射率，我们可以更准确地分析和比较不同地区的地表特征和环境变化。

landsat9 原始DN值到反射率

Landsat 9的原始DN值可以通过以下公式转换为反射率：

反射率 = 大气校正系数 * (DN值 - 暗像元值) / (太阳辐射能 * 太阳天顶角余弦值)

其中，大气校正系数是通过大气校正算法计算得出的，暗像元值是指无光照的区域的DN值，太阳辐射能是指太阳的辐射能量，太阳天顶角余弦值是指太阳光线与地表法线的余弦值。

需要注意的是，反射率的值通常在0到1之间，但在某些情况下可能会超出这个范围，需要进行调整。