Landsat 5是美国陆地卫星系列（Landsat）的第五颗卫星，于1984年3月1日发射，2011年11月停止工作。16天可覆盖全球范围一次。Landsat5_C2_TOA数据集是由Collection2 level1数据通过MTL文件计算得到的TOA反射率产品。数据集的空间分辨率为30米，相对于Collection1 level1数据，Collection2 level1数据提高了几何校正和辐射定标的精度。Collection 2 level1数据采用了新的地面控制点（GCPs Phase 4），融合了Lan'd'sa't 8和欧洲航天局（ESA）发布的哨兵2（Sentinel-2）的控制点数据，提高了几何校正精度。为了便于在线分析存储，平台将影像像素值扩大了10000倍。前言 – 人工智能教程
Landsat 5是美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）联合制造和运营的一颗卫星，可以获取高分辨率的地球表面影像。其to-anything (TOA)数据则是指在卫星上进行测量时，记录的辐射能量数据，不经过大气校正和地表反射校正。
如果您需要获取Landsat 5的TOA数据，您可以访问USGS的地球资源观测数据中心（EROS）网站。在该网站上，您可以选择下载Landsat 5的TOA数据，可以按照日期、地理位置或其他过滤器过滤数据，以符合您的需要。此外，还有一些付费的数据提供商也提供Landsat 5的TOA数据下载服务。
| 名称 | 分辨率（米） | 类型 | 比例因子 | 波长范围（微米） | 描述 | 主要作用 |
| B1 | 30 | int16 | 10000 | 0.45 - 0.52 | Blue（蓝色波段） | 用于水体穿透，分辨土壤植被 |
| B2 | 30 | int16 | 10000 | 0.52 - 0.60 | Green（绿色波段） | 分辨植被 |
| B3 | 30 | int16 | 10000 | 0.63 - 0.69 | Red（红色波段） | 处于叶绿素吸收区域，对道路、裸露土壤、植被种类具有良好的观测效果 |
| B4 | 30 | int16 | 10000 | 0.76 - 0.90 | Near infrared（近红外） | 用于估算生物数量，可以区分植被和水体，分辨潮湿土壤，但是对于道路的辨认效果逊于B3 |
| B5 | 30 | int16 | 10000 | 1.55 - 1.75 | Shortwave infrared 1（中红外） | 可分辨道路、裸露土壤、水，在不同植被间具有良好的对比度，有较好的穿透大气、云雾的能力 |
| B6 | 30 | int16 | 10 | 10.40 - 12.50 | Thermal Infrared（热红外） | 感应发出热辐射的目标 |
| B7 | 30 | int16 | 10000 | 2.08 - 2.35 | Shortwave infrared 2（中红外） | 可分辨岩石、矿物，也可用于辨识植被覆盖和湿润土壤 |
| QA_PIXEL | 30 | Landsat Collection 2 QA Bitmask（像素质量评估波段） | ||||
| QA_RADSAT | 30 | Radiometric saturation QA（辐射饱和度和地形遮挡的质量评估波段） | ||||
| SAA | 30 | Solar Azimuth Angle（太阳方位角） | ||||
| SZA | 30 | Solar Zenith Angle（太阳天顶角） | ||||
| VAA | 30 | View Azimuth Angle（卫星方位角） | ||||
| VZA | 30 | View Zenith Angle（卫星天顶角） |
代码：
/** * @File : Landsat5_C2_TOA_T1 * @Time : 2023/03/20 * @Author : GEOVIS Earth Brain * @Version : 0.1.0 * @Contact : 中国(安徽)自由贸易试验区合肥市高新区望江西路900号中安创谷科技园一期A1楼36层 * @License : (C)Copyright 中科星图数字地球合肥有限公司 版权所有 * @Desc ： 数据集key为LANDSAT_5/02/T1/TOA的Landsat5_C2_TOA类数据集 * @Name : Landsat5_C2_TOA_T1数据集 */ //指定检索数据集，可设置检索的空间和时间范围，以及属性过滤条件（如云量过滤） var imageCollection = gve.ImageCollection("LANDSAT_5/02/T1/TOA") .filterCloud('lt',20) .filterDate('2011-01-07','2011-01-11') .select(['B1','B2','B3']) .limit(10); print("imageCollection",imageCollection); function applyScaleFactors(image) { var opticalBands = image.select('B.*').multiply(0.0001); return image.addBands(opticalBands, null, true) } var img = imageCollection.map(applyScaleFactors).first(); print("first", img); var visParams = { bands: ['B3', 'B2', 'B1'], min: 0, max: 0.4 }; var id = Map.addLayer(img,visParams); Map.flyto(id);
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