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
This dataset provides accurate actual evapotranspiration (AET or ETa) for Australia using the CMRSET algorithm. The AET band (named 'ETa') contains the average daily value from the CMRSET model for all cloud-free Landsat observations in that month (indicated with value 3 in the AET Data Source QA bits). After the Landsat 7 ETM+ Scan Line Corrector (SLC) failed on 31 May 2003, Landsat 7 ETM+ data are only used if there are no cloud-free Landsat 5 TM or Landsat 8 OLI data for that month. If there is no cloud-free Landsat available, then pixels are infilled with Landsat-VIIRS blended output (indicated with value 2 in the AET Data Source QA bits). If there is no VIIRS available in a month, then missing monthly AET values are linearly interpolated (indicated with value 1 in the AET Data Source QA bits). This means monthly 30 m AET data covering all Australia, with no gaps due to cloud, are available and ready to use.
当你使用一个影像集合的数据，而且有想按照自己的研究区域进行裁剪，但发现很多时候直接再后面.clip()无法进行裁剪，那么很大程度上是应为影像集合的裁剪对应的是矢量集合的裁剪，而不是单张影像，所以会出现错误。今天给大家利用GEE在线多个矢量集合裁剪案例：
谷歌地球引擎的厉害之处，在于它是一个云平台，集合了目前许多的遥感数据。我们可以不用再去各种平台搜集遥感数据，直接利用GEE就可以处理我们想要的数据。除了大量的卫星遥感数据，它还整合了一个API，这个API不仅能支持Javascript还支持Python，同时支持对遥感数据的处理。总而言之，它很强。。。而且很适合于一些不喜欢本地平台运作的人。依托GEE，如果你愿意付费，它完全可以成为一个在线运行的服务器，源源不断的产出你需要的结果。
The GLS2005 data set is a collection of 9500 orthorectified leaf-on medium-resolution satellite images collected between 2004 and 2007 and covering the Earth's land masses. GLS2005 uses mainly Landsat 5 and gap-filled Landsat 7 data with EO-1 ALI and Terra ASTER data filling in any data holes.
美国NASA的陆地卫星(Landsat)计划从1972年7月23日以来，已发射8颗（第6颗发射失败）。目前Landsat1-4均相继失效，Landsat-5于2013年6月退役。Landsat-7于1999年4月15日发射 升空。Landsat-8于2013年2月11日发射升空，经过100天测试运行后开始获取影像。
1975 年全球土地调查 (GLS) 是来自 Landsat 多光谱扫描仪 (MSS) 的全球图像集合。大多数场景是由 Landsat 1-3 在 1972-1983 年获取的。Landsat 1-3 数据中的一些空白已被 Landsat 4-5 在 1982-1987 年间获取的场景所填补。这些数据包含 4 个光谱波段：绿色、红色、NIR 波段和 SWIR 波段。在典型的假色显示中，图像显示为红色，因为显示为红色的 NIR 波段突出了植被。
The Global Land Survey (GLS) 1975 is a global collection of imagery from the Landsat Multispectral Scanner (MSS). Most scenes were acquired by Landsat 1-3 in 1972-1983. A few gaps in the Landsat 1-3 data have been filled with scenes acquired by Landsat 4-5 during the years 1982-1987. These data contain 4 spectral bands: Green, Red, an NIR band, and a SWIR band. In the typical False-color presentation, the images appear red because the NIR band, displayed as red, highlights vegetation.
Landsat7_C2_SR数据集是经大气校正后的地表反射率数据，属于Collection2的二级数据产品，空间分辨率为30米，基于Landsat生态系统扰动自适应处理系统（LEDAPS）（版本3.4.0）生成。水汽、臭氧、大气高度、气溶胶光学厚度、数字高程与Landsat数据一起输入到太阳光谱(6S)辐射传输模型中对卫星信号进行二次模拟，以生成大气顶部(TOA)反射率、表面反射率、TOA亮度温度和云、云影、陆地、水体的掩膜。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
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。原文地址为： landsat 8 卫星 波段介绍 及组合
JRC Monthly Water History产品，是利用1984至2020年获取的landsat5、landsat7和landsat8的卫星影像，生成的一套30米分辨率的全球地表水覆盖的月度地表水监测地图集。该数据集共有442景数据，包含1984年3月至2020年12月间的月度水体检测情况，用户可以在全球尺度上按地区回溯某月份水体检测情况。前言 – 人工智能教程
Landsat4/5/7 SR数据除云是我们进行波段计算必须要进行的一项工作，这样能更加准确的获取波段信息，所以我们今天来简单介绍除云。当然除云后会有空白板块的出现，这是在所难免的，至于影像色差如何取补，可以点击连接访问：
JRC Yearly Water Classification History, v1.4是一个对全球水资源进行分类的数据集，覆盖了1984年至2019年的时间范围。该数据集是由欧盟联合研究中心（JRC）开发的，使用的数据源是来自Landsat系列卫星的高分辨率图像。数据集根据水体的类型和水体覆盖的百分比进行分类，包括河流、湖泊、人工水体和沼泽等。前言 – 人工智能教程
Landsat7_C2_ST数据集是经大气校正后的地表温度数据，属于Collection2的二级数据产品，以开尔文为单位测量地球表面温度，是全球能量平衡研究和水文模拟中的重要地球物理参数。地表温度数据还有助于监测作物和植被健康状况，以及极端高温事件，如自然灾害(如火山爆发、野火)和城市热岛效应。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。前言 – 人工智能教程
全球地表水覆盖（Global Surface Water）是利用1984至2019年获取的landsat5、landsat7和landsat8的卫星影像，生成分辨率为30米的一套全球地表水覆盖的地图集。用户可以在全球尺度上按地区回溯某个时间上地表水分的变化情况。该数据集包含
很多时候我们在长时间序列的研究中会忽略使用Landsat7 因为充满条带，而且在使用的时候我们因为需要填充，所以比较麻烦，但是我们今天使用一个填充函数来快速实现后，然后进行下一步ndvi和LST的计算。
JRC Global Surface Water Mapping Layers产品，是利用1984至2020年获取的landsat5、landsat7和landsat8的卫星影像，生成分辨率为30米的一套全球地表水覆盖的地图集。用户可以在全球尺度上按地区回溯某个时间上地表水分的变化情况。产品由包含7个波段的图像组成，反映了过去35年间地表水在空间和时间的分布情况。
1. 预处理：把一个预处理指示写成多行要用“\”续行，因为根据定义，一条预处理指示只能由一个逻辑代码行组成。
摘要：本篇文章主要介绍下载遥感卫星影像数据常用的几种的获取方法。适合刚接触遥感这个领域不久却需要下载和使用遥感影像的人群。
基于从集成到管理的各种因素，企业和云服务并不总是能很好地契合。 “要让企业能够使用云服务需要做很多事情，”David Linthicum，他是总部位于波士顿的云咨询公司Cloud Technology Partners的SVP，在最近的活动中说。 要帮助企业解决这些问题，公有云供应商需要更加重视私有云。在这次播客活动里，Linthicum和Sandeepan Banerjee,容器管理开发和运维的企业ClusterHQ的SVP，也是Google的前数据首席工程师，一起讨论了该话题，以及新的云技术，比如容器和
清华大学宫鹏教授研究组基于Landsat影像完成了40年时间跨度的1978年、1985-2017逐年的中国建成区制图产品。该数据集包含城市建筑用地情况，数据按省组织，空间分辨率为30m。
SG滤波（Savitzky-Golay滤波）是一种常用的数字信号处理技术，用于平滑数据和降低噪音。它是一种线性滤波方法，通过在局部区域内拟合多项式来对数据进行平滑处理。
高光谱遥感可应用在矿物精细识别（比如油气资源及灾害探测）、地质环境信息反演（比如植被重金属污染探测）、行星地质探测（比如中国行星探测工程 天问一号）等。
Earth Engine Explorer (EE Explorer) 是一个轻量级地理空间图像数据查看器，可以访问Earth Engine Data Catalog 中提供的大量全球和区域数据集。它允许快速查看数据，并能够在地球上的任何地方进行缩放和平移、调整可视化设置以及对数据进行分层以检查随时间的变化。
WdToggle - Cobalt Strike的信标对象文件(BOF)，它使用直接的系统调用来启用WDigest凭证缓存。
Landsat8_C2_SR数据集是经大气校正后的地表反射率数据，属于Collection2的二级数据产品，空间分辨率为30米，基于Landsat生态系统扰动自适应处理系统（LEDAPS）（版本3.4.0）生成。水汽、臭氧、大气高度、气溶胶光学厚度、数字高程与Landsat数据一起输入到太阳光谱(6S)辐射传输模型中对卫星信号进行二次模拟，以生成大气顶部(TOA)反射率、表面反射率、TOA亮度温度和云、云影、陆地、水体的掩膜。前言 – 人工智能教程
全球土地造型的叶子性状估计 在生物体层面，植物性状是可测量的形态学、解剖学、生理学和物候学特征，可以影响个体的建立、健身和生存。这些可测量的特征为解释全球碳、水、能量通量和生物多样性的长期（如年度）模式提供了基本信息。我们提供了唯一的基于遥感的全球1公里空间分辨率的叶片特征图。特别是，我们提出了特定叶面积（SLA）、叶干物质含量（LDMC）、每干重叶氮含量（LNC）和每干重叶磷含量（LPC）的全球地图。该方法结合了MODIS和Landsat数据、气候学数据（Worldclim）、最大的性状数据库（TRY）和机器学习算法。
首先，制作一个包含多波段的影像，每个波段作为随机森林分类器的一个feature输入，提升feature的丰富度以保证分类精度。
Landsat5_C2_SR数据集是经大气校正后的地表反射率数据，属于Collection2的二级数据产品，空间分辨率为30米，基于Landsat生态系统扰动自适应处理系统(LEDAPS)(版本3.4.0)生成。水汽、臭氧、大气高度、气溶胶光学厚度、数字高程与Landsat数据一起输入到太阳光谱(6S)辐射传输模型中对卫星信号进行二次模拟，生成大气顶部(TOA)反射率、表面反射率、TOA亮度温度和云、云影、陆地、水体的掩膜。前言 – 人工智能教程
什么是预处理？ 您将在 Google 地球引擎 (GEE) 中找到的大部分数据都经过了一定程度的预处理。这涉及几种不同的质量控制方法，以确保栅格集合内的最高准确性和一致性。根据收集的不同，可能有各种可用的预处理级别，了解差异以将遥感数据成功整合到生态研究中非常重要。在 GEE 中提供数据之前，出版商一致解决了图像产品的三个常见错误来源：大气（即空气化学）、地形（即高程）和几何（即像素一致性）。
有关详细信息，请参阅有关 Collection 1 Tiers 的 USGS 文档（https://www.usgs.gov/core-science-systems/nli/landsat/landsat-collection-1?qt-science_support_page_related_con=1#qt-science_support_page_related_con）。
什么是预处理？ 您将在 Google Earth Engine (GEE) 中找到的大部分数据都经过一定程度的预处理。这涉及多种不同的质量控制方法，以确保栅格集合中的最高级别的准确性和一致性。根据收集的不同，可能有多种可用的预处理级别，了解差异以成功地将遥感数据集成到生态研究中是很重要的。在 GEE 中提供数据之前，出版商一致解决图像产品的三个常见错误来源：大气（即空气化学）、地形（即高程）和几何（即像素一致性）。
Landsat9_C2_SR数据集是经大气校正后的地表反射率数据，属于Collection2的二级数据产品，空间分辨率为30米，基于Landsat生态系统扰动自适应处理系统(LEDAPS)(版本3.4.0)生成。水汽、臭氧、大气高度、气溶胶光学厚度、数字高程与Landsat数据一起输入到太阳光谱(6S)辐射传输模型中对卫星信号进行二次模拟，以生成大气顶部(TOA)反射率、表面反射率、TOA亮度温度和云、云影、陆地、水体的掩膜。前言 – 人工智能教程
问题： 我在谷歌地球引擎中有一个Landsat 7的镶嵌图，在网络应用的地图窗口中显示时（导出前）看起来没有问题。但是，当我导出它时，有些像素变窄了，有些变宽了。基本上有一些南北向的长度，其像素宽度为22米，而不是30米。
当我们下载或者展示影像的时候会出现错误，本文主要解决两个问题，第一个就是解决影像展示的问题，展示如果不能正常显示影像的RGB影像，一般情况下主要出现的问题就在于最大值和最小值的设定，如果你不知道该如何设置，就直接去掉min和max的设置。这样也能正常显示，
Landsat8_C2_ST数据集是经大气校正的地表温度数据，属于Collection2的二级数据产品，以开尔文为单位测量地球表面温度，是全球能量平衡研究和水文模拟中的重要地球物理参数。地表温度数据还有助于监测作物和植被健康状况，以及极端高温事件，如自然灾害(如火山爆发、野火)和城市热岛效应。前言 – 人工智能教程
本文涉及的代码已经全部嵌入文章，如果你想要的完整代码，请看这个GitHub仓库。在链接指向的目录下可以直接运行测试用例。
遥感大数据云计算服务平台为区域或全球土地利用空间信息的获取提供了新的途径和方法。GEE 云平台是一款专门用于处理卫星影像数据和其他地球观测数据的云端运算平台，不但存储了完整的对地观测卫星影像数据，以及环境和社会经济等数据，还提供足够的运算能力对这些数据进行处理，成为解决遥感数据收集困难和处理效率低下问题的新途径。
Landsat Image Mosaic of Antarctica (LIMA) - Processed Landsat Scenes (16 bit)
Landsat9_C2_ST数据集是经大气校正的地表温度数据，属于Collection2的二级数据产品，以开尔文为单位测量地球表面温度，是全球能量平衡研究和水文模拟中的重要地球物理参数。地表温度数据还有助于监测作物和植被健康状况，以及极端高温事件，如自然灾害(如火山爆发、野火)和城市热岛效应。前言 – 人工智能教程
This dataset is the atmospherically corrected surface reflectance from the Landsat 8 OLI/TIRS sensors. These images contain 5 visible and near-infrared (VNIR) bands and 2 short-wave infrared (SWIR) bands processed to orthorectified surface reflectance, and two thermal infrared (TIR) bands processed to orthorectified brightness temperature
GHSL 依赖于新的空间数据挖掘技术的设计和实施，允许从大量异构数据中自动处理和提取分析和知识，这些数据包括：全球、精细规模的卫星图像数据流、人口普查数据和人群来源或自愿地理信息来源。
这是之前关于去除遥感影像条带的另一篇文章，因为出版商推迟了一年发布，所以让大家久等了。这篇文章的主要目的是对Landsat系列卫星因为条带拼接或者镶嵌产生的条带来进行的一种在线修复方式。
Landsat 8 Collection 1 (C1) Land Surface Reflectance Code (LaSRC)
上一篇文章写了如何去除Landsat 8 SR数据，这一片主要是讲一下如何去除Landsat8 TOA 影像。
Landsat等常用的卫星影像数据下载到本地后再进行处理十分麻烦。而且没必要为一个小区域而下载整幅影像的所有波段数据。GEE支持下载任意区域，任意波段的多种投影的影像数据，可直接通过GEE下载所需要的区域、波段和投影。
This dataset contains atmospherically corrected surface reflectance and land surface temperature derived from the data produced by the Landsat TM sensor. These images contain 4 visible and near-infrared (VNIR) bands and 2 short-wave infrared (SWIR) bands processed to orthorectified surface reflectance, and one thermal infrared (TIR) band processed to orthorectified surface temperature. They also contain intermediate bands used in calculation of the ST products, as well as QA bands.
如果你仅仅是使用影像来可视化的话，追求没有云的效果 你可以适当的调整时间，来看看哪一张那个融合后的影像效果最好
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