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landsat8与landsat7波段对比

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全栈程序员站长
发布2022-09-15 15:36:55
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发布2022-09-15 15:36:55
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文章被收录于专栏:全栈程序员必看

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接: https://blog.csdn.net/bigbigtree911/article/details/21253097

  landsat8卫星包含OLI和TIRS两种传感器。OLI包括了ETM+的所有波段。为了避免大气吸收特征,OLI对波段进行了重新调整,比较大的调整是OLI Band5(0.845–0.885 μm),排除了0.825μm处水汽吸收特征;OLI全色波段Band8波段范围较窄,这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征;此外,还有两个新增的波段:蓝色波段 (band 1; 0.433–0.453 μm) 主要应用海岸带观测,短波红外波段(band 9; 1.360–1.390 μm) 包括水汽强吸收特征可用于云检测;近红外band5和短波红外band9与MODIS对应的波段接近。

landsat7 landsat8卫星对比

Landsat 7

Landsat 8

Band Name

Bandwidth (μm)

Resolution (m)

Band Name

Bandwidth (μm)

Resolution (m)

Band 1 Coastal

0.43 – 0.45

30

Band 1 Blue

0.45 – 0.52

30

Band 2 Blue

0.45 – 0.51

30

Band 2 Green

0.52 – 0.60

30

Band 3 Green

0.53 – 0.59

30

Band 3 Red

0.63 – 0.69

30

Band 4 Red

0.64 – 0.67

30

Band 4 NIR

0.77 – 0.90

30

Band 5 NIR

0.85 – 0.88

30

Band 5 SWIR 1

1.55 – 1.75

30

Band 6 SWIR 1

1.57 – 1.65

30

Band 7 SWIR 2

2.09 – 2.35

30

Band 7 SWIR 2

2.11 – 2.29

30

Band 8 Pan

0.52 – 0.90

15

Band 8 Pan

0.50 – 0.68

15

Band 9 Cirrus

1.36 – 1.38

30

Band 6 TIR

10.40 – 12.50

30/60

Band 10 TIRS 1

10.6 – 11.19

100

Band 11 TIRS 2

11.5 – 12.51

100

表1: OLI陆地成像仪和ETM+对照表

OLI陆地成像仪

ETM+

序号

波段(μm)

空间分辨率 (m)

序号

波段(μm)

空间分辨率 (m)

1

0.433–0.453

30

2

0.450–0.515

30

1

0.450–0.515

30

3

0.525–0.600

30

2

0.525–0.605

30

4

0.630–0.680

30

3

0.630–0.690

30

5

0.845–0.885

30

4

0.775–0.900

30

6

1.560–1.660

30

5

1.550–1.750

30

7

2.100–2.300

30

7

2.090–2.350

30

8

0.500–0.680

15

8

0.520–0.900

15

9

1.360–1.390

30

表2:OLI波段合成

R、G、B

主要用途

4 、3 、2 Red、Green、Blue

自然真彩色

7、 6 、4 SWIR2、SWIR1、Red

城市

5、 4 、3 NIR、Red、Green

标准假彩色图像,植被

6 、5 、2 SWIR1、NIR、Blue

农业

7 、6、 5 SWIR2、SWIR1、NIR

穿透大气层

5、 6、 2 NIR、SWIR1、Blue

健康植被

5 、6、 4 NIR、SWIR1、Red

陆地/水

7、 5 、3 SWIR2、NIR、Green

移除大气影响的自然表面

7 、5 、4 SWIR2、NIR、Red

短波红外

6、 5 、4 SWIR1、NIR、Red

植被分析

表3:Landsat TM波段合成总结说明

R、G、B

类型

特点

3、2、1

真假彩色图像

用于各种地类识别。图像平淡、色调灰暗、彩色不饱和、信息量相对减少。

4、3、2

标准假彩色图像

它的地物图像丰富,鲜明、层次好,用于植被分类、水体识别,植被显示红色。

7、4、3

模拟真彩色图像

用于居民地、水体识别

7、5、4

非标准假彩色图像

画面偏蓝色,用于特殊的地质构造调查。

5、4、1

非标准假彩色图像

植物类型较丰富,用于研究植物分类。

4、5、3

非标准假彩色图像

(1)利用了一个红波段、两个红外波段,因此凡是与水有关的地物在图像中都会比较清楚;(2)强调显示水体,特别是水体边界很清晰,益于区分河渠与道路;(3)由于采用的都是红波段或红外波段,对其它地物的清晰显示不够,但对海岸及其滩涂的调查比较适合;(4)具备标准假彩色图像的某些点,但色彩不会很饱和,图像看上去不够明亮;(5)水浇地与旱地的区分容易。居民地的外围边界虽不十分清晰,但内部的街区结构特征清楚;(6)植物会有较好的显示,但是植物类型的细分会有困难。

3、4、5

非标准接近于真色的假彩色图像

对水系、居民点及其市容街道和公园水体、林地的图像判读是比较有利的。

发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/163467.html原文链接:https://javaforall.cn

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