Landsat7_C2_TOA数据集是将数据每个波段的辐射亮度值转换为大气层顶表观反射率TOA，是飞行在大气层之外的航天传感器量测的反射率，包括了云层、气溶胶和气体的贡献，可通过辐射亮度定标参数、太阳辐照度、太阳高度角和成像时间等几个参数计算得到。为了便于在线分析存储，平台将影像像素值扩大了10000倍。Landsat7卫星携带的主要传感器为增强型主题成像仪(ETM+)，星上设置绝对定标，提高了对地观测分辨率和定位质量，调整了辐射测量精度、范围和灵敏度。卫星每16天可以实现一次全球覆盖。2003年6月以来，因扫描线校正器(SLC)故障导致传输数据存在间隙问题。Landsat ETM+影像数据包括8个波段，波段1-5和波段7的空间分辨率为30米，波段6的空间分辨率为60米，波段8的空间分辨率为15米，南北的扫描范围大约为170km，东西的扫描范围大约为183km。前言 – 人工智能教程
Landsat7_C2_TOA是一个包含Landsat 7卫星数据的数据集，该数据集是由美国地质勘探局（USGS）维护的。具体来说，这个数据集包含了Landsat 7卫星的Tier 1数据，即表观反射率（TOA）数据。该数据集主要包含了由Landsat 7卫星采集的多波段图像，每个图像都表示地表在可见光和近红外波段的反射率。这些图像可以用于许多地球科学研究领域，如陆地利用/覆盖分类、地表温度估算、水体检测等。
| 名称 | 分辨率（米） | 波长范围（微米） | 比例因子 | 描述 | 主要作用 |
| B1 | 30 | 0.45 - 0.52 | 10000 | Blue（蓝色波段） | 用于水体穿透，分辨土壤植被 |
| B2 | 30 | 0.52 - 0.60 | 10000 | Green（绿色波段） | 分辨植被 |
| B3 | 30 | 0.63 - 0.69 | 10000 | 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 | 0.76 - 0.90 | 10000 | 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 | 1.55 - 1.75 | 10000 | 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_VCID_1 | 30 | 10.40 - 12.50 | 10 | Low-gain Thermal Infrared 1（热红外） This band has expanded dynamic range and lower radiometric resolution (sensitivity), with less saturation at high Digital Number (DN) values. Resampled from 60m to 30m. | 感应发出热辐射的目标 |
| B6_VCID_2 | 30 | 10.40 - 12.50 | 10 | High-gain Thermal Infrared 1（热红外） High-gain Thermal Infrared 1. This band has higher radiometric resolution (sensitivity), although it has a more restricted dynamic range. Resampled from 60m to 30m. | 感应发出热辐射的目标 |
| B7 | 30 | 2.08 - 2.35 | 10000 | 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 |
| B8 | 15 | 0.52 - 0.90 | 10000 | Panchromatic（全色） | 可获取黑白图象，分辨率为15m，用于增强分辨率，提高分辨能力 |
| 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 : Landsat7_C2_TOA_T1 * @Time : 2023/03/07 * @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_7/02/T1/TOA的Landsat7_C2_TOA类数据集 * @Name : Landsat7_C2_TOA_T1数据集 */ var imageCollection = gve.ImageCollection("LANDSAT_7/02/T1/TOA") .filterCloud('lt',20) .filterDate('2022-02-15','2022-02-28') .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(); var img = imageCollection.first(); print("first", img); var visParams = { // min: 32, // max: 10893, // gamma: 1, // brightness: 1, bands: ['B3', 'B2', 'B1'] }; Map.centerObject(img); Map.addLayer(img,visParams);
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