融合Landsat与Sentinel-2的统一地表反射率数据集

“Landsat/Sentinel-2 地表反射数据集说明文档（算法）HLS-ATBD-V15-provisional.pdf” 本文档详细介绍了一种名为 Harmonized Landsat/Sentinel-2 Reflectance（HLS）的地表反射数据集，该数据集旨在通过集成 Landsat 8 和 Sentinel-2 卫星数据，提供近乎每日的中等空间分辨率的地球观测。此数据集对于多种应用具有重要价值，如农作物类型和状况监测、植被物候研究、灾害响应以及地表水质评估。 **科学理论与假设** HLS 数据集的生成基于一系列科学假设，其中包括大气校正、BRDF 估算和标准化等过程。大气校正是通过辐射传输算法完成的，以消除大气对地表反射率测量的影响。BRDF（双向反射率分布函数）估算则用于将不同角度观测到的反射率调整到统一的天底视角几何图形，以减少由光照角度变化带来的不确定性。同时，数据还进行了光谱响应函数的校正，确保来自不同卫星传感器的波段具有可比性。 **数学理论与输入输出变量** 文档中的数学理论部分阐述了算法的数学模型和计算方法。算法输入变量包括原始卫星图像数据、大气状态参数、地形信息等。输出变量主要包括处理后的地表反射率图像，分为“L30”和“S30”两种产品，分别对应 Landsat-8 和 Sentinel-2 的30米分辨率图像。 **算法实施与使用限制** HLS 算法在不同的软件平台和处理流程中实现，并提供了使用指导。然而，该算法的使用受到一定条件的约束，例如，由于数据未经科学验证，不推荐用于严谨的科学研究或应用。 **性能评估与验证** 文档详细介绍了性能评估方法，包括验证不确定性、误差分析等。数据的访问部分提到了输入数据和输出数据的获取方式，以及相关的网址链接，便于用户获取和使用HLS数据集。 **数据访问** 用户可以通过指定的URL获取HLS数据集的输入和输出数据。这些链接涵盖了数据下载、元数据查询、项目更新等各种资源。 **联系信息** 文档末尾提供了项目团队的联系方式，包括电子邮件、电话和地址，以便用户获取技术支持和进一步的信息。 总结来说，HLS 数据集是一个整合Landsat 8 和 Sentinel-2 卫星数据的高频率地表反射率产品，它通过大气校正、BRDF 估算和标准化等处理步骤，实现了多源卫星数据的一致性和可比较性。尽管该数据集尚未经过科学验证，但其为中分辨率的地球观测提供了宝贵资源，特别适用于需要频繁观测的应用场景。