什么是 Landsat 集合？
2016 年，USGS 将 Landsat 档案重新组织成一个分层集合。这种结构确保 Landsat Level-1 产品提供一致的已知数据质量档案，以支持时间序列分析和数据“堆叠”，同时控制档案的持续改进和对所有数据的访问。
2016 年，USGS 将 Landsat 档案重组为一个名为 Landsat Collection 1的分层收集管理结构。这种结构确保所有 Landsat Level-1 产品提供已知数据质量的一致存档，同时控制存档的持续改进和对所有数据的访问。馆藏的实施代表了 Landsat 档案管理的重大变化，通过确保在时间和所有仪器中保持一致的质量。集合 1 包含自 1972 年以来从 Landsat 1-8 获取的所有 Level-1 数据。Landsat 9 仅在 Collection 2 中可用。
Landsat Collection 2 标志着 USGS Landsat Level-1 档案的第二次重大再处理事件，导致利用数据处理、算法开发以及数据访问和分发能力方面的最新进展对产品进行了几项改进。Collection 2 的一个主要特点是在 Landsat Level-1 处理流程中使用的全球地面参考数据集的绝对地理定位精度有了显着提高。此外，Collection 2 包括更新的全球数字高程建模源、校准和验证更新，以及从 1982 年至今的全球 Level-2 表面反射率和表面温度场景产品。集合 2 包含所有 Landsat 传感器 Landsat 1-9。
访问 Landsat 数据访问 页面，了解如何从 USGS 数据门户搜索和下载所有 Landsat 产品。
注意： 基于Landsat Collection 1 的前向处理已于 2021 年 12 月 31 日结束。自 2022 年 1 月 1 日起，所有新的 Landsat 采集都仅处理到 Collection 2 库存结构中。 Collection 1 产品在 2022 年 12 月 31 日之前仍可供搜索和下载。
鼓励用户尽早将其工作流程迁移到 Landsat Collection 2。由于数据处理和算法开发的进步，不鼓励用户在同一工作流程中互换使用 Collection 1 和 Collection 2。
哪些 Landsat 数据产品可用？
有多种 Landsat 数据产品可用于科学应用和土地利用/土地变化研究：
Landsat Collections Level 1 - 确保 Landsat Level-1 档案中的数据在处理和数据质量方面保持一致，以支持时间序列分析和数据堆叠。每个 1 级数据产品包括单独的光谱带文件、元数据文件和其他辅助文件。
美国 Landsat 分析就绪数据 (ARD ) - 使用 Landsat Collections Level-1 数据作为输入，以提供按照最高科学标准处理并放置在基于切片的结构中以支持时间序列分析的数据。
Landsat Science Products - Level-2 和 Level-3 产品，经过处理以包括地球表面的大气校正数据、表面反射率、临时表面温度和生物物理特性。
什么是 Landsat 收集层？
Landsat Collection Tiers 是 1 级数据产品的清单结构，基于数据质量和处理水平。层定义的目的是支持更轻松地识别合适的场景以进行时间序列像素级分析，并提供在下行链路上立即处理的临时数据，以便在校准有限的紧急响应情况下快速分发。
Landsat Collections Level-1 场景的命名约定是什么？
Landsat Collection 1 Level -1 产品标识符包括 Collection processing level、处理日期、collection number 和 collection tier 类别：
LXSS_LLLL_PPPRRR_YYYYMMDD_yyyymmdd_CC_TX
在哪里：
- L = 陆地卫星
- X = 传感器（“C”=OLI/TIRS 组合，“O”=仅 OLI，“T”=仅 TIRS，“E”=ETM+，“T”=“TM，“M”=MSS）
- SS = 卫星（“07”=Landsat 7，“08”=Landsat 8）
- LLL = 处理校正级别 (L1TP/L1GT/L1GS)
- PPP = WRS 路径
- RRR = WRS 行
- YYYYMMDD = 采集年月日
- yyyymmdd - 处理年、月、日
- CC = 集合编号（01、02、...）
- TX = 集合类别（“RT”=实时，“T1”=Tier 1，“T2”=Tier 2）
示例： LC08_L1GT_029030_20151209_20160131_01_RT
装置：Landsat 8；OLI/TIRS 结合；处理校正等级 L1GT；路径 029; 第030行；2015 年 12 月 9 日收购；2016 年 1 月 31 日处理；收藏1；即时的
Landsat Level-1 数据的处理级别是什么？
下表显示了Landsat Collections Level-1 处理级别：
| 处理级别 | 描述 |
|---|---|
| 地形精度校正 (L1TP) | 使用地面控制点 (GCP) 和数字高程模型 (DEM) 数据进行辐射校准和正射校正，以校正地势位移。适用于像素级时间序列分析的最高质量 1 级产品。 用于 L1TP 校正的 GCP 来自 2000 年全球土地调查 (GLS2000) 数据集。 Landsat 处理 DEM 源包括： |
| 系统地形校正 (L1GT) | 使用航天器星历数据和 DEM 数据应用系统几何校正进行辐射校准，以校正地势位移。 注：L1GT 是南极洲上空采集的 Landsat 7 和 Landsat 8 场景的最高辐射校准和系统校正水平。L1GT 产品使用高分辨率 Radarsat Antarctic Mapping Project (RAMP) Version 2 作为高程校正源。 |
| 几何系统校正 (L1GS) |
仅使用航天器星历数据进行系统几何校正的辐射校准。 |
* 以前称为 NED 的图层现在被称为 3DEP 无缝 DEM，是The National Map 提供 的更广泛产品套件的一部分。
处理级别在随每个 Landsat Level-1 数据产品提供的元数据 (.MTL.txt) 文件中注明。
| GROUP = METADATA_FILE_INFO ORIGIN = "Image courtesy of the US Geological Survey" REQUEST_ID = "2221601291006_00001" LANDSAT_SCENE_ID = "LT50470272010279PAC01" LANDSAT_PRODUCT_ID = "LT05_L1TP_047027_20101006_20160512_01_T1" COLLECTION_NUMBER = 01 FILE_DATE = 2016-05-12T13:14:46Z STATION_ID = "PAC" PROCESSING_SOFTWARE_VERSION = "LPGS_12.8.0" DATA_CATEGORY = "NOMINAL" END_GROUP = METADATA_FILE_INFO GROUP = PRODUCT_METADATA DATA_TYPE = "L1TP" DATA_TYPE_L0RP = "TMR_LORP" ELEVATION_SOURCE _ "GLS2000" OUTPUT_FORMAT = "GEOTIFF" EPHEMERIS_TYPE = "DEFINITIVE" SPACECRAFT_ID = "LANDSAT_5" SENSOR_ID = "TM" SENSOR_MODE = "BUMPER" WRS_PATH = 047 WRS_ROW = 027 DATE_ACQUIRED = 2010-10-06 SCENE_CENTER_TIME = "18:51:52.31601902" |
如何将 Landsat Level-1 数字数字重新缩放为反射率、辐射率和亮温？
Landsat Level-1 数据可以使用与 Landsat Level-1 产品一起提供的元数据文件 (MTL.txt) 中提供的辐射重新缩放系数重新缩放到大气顶部 (TOA) 反射率和/或辐射率。MTL 文件还包含将热波段数据转换为 TOA 亮温 (BT) 所需的热常数。这些转换的公式位于 使用 USGS Landsat Level-1 数据产品。
Landsat Level-1 数据处理是否包括大气校正？
Landsat Collection 1 Level-1 数据未针对大气条件进行校正，但是Landsat Science Products（包括 Level-2 表面反射率和临时表面温度，以及 Level-3 燃烧面积、动态地表水范围和分数积雪面积）是大气条件更正。
掩码算法的 C 函数如何与 Landsat Level-1 数据一起使用？
掩码的 C 函数(CFMask) 算法在处理Landsat Collections Level-1数据产品时填充云、云置信度、云阴影和雪/冰像素，结果在Landsat Collections 1 级内表示为位图值-1 质量评估 (QA) 带。CFMask 源自 Mask 函数 (FMask)，这是一种在波士顿大学用 MATLAB 编写的算法，并在 USGS EROS 被翻译成 C 编程语言，以促进其在生产环境中的实施。
CFMask 是一种多通道算法，它使用决策树来前瞻性地标记场景中的像素；然后它根据场景范围的统计数据验证或丢弃这些标签。它还通过迭代估计云高度并将它们投影到地面上来创建云阴影遮罩。
虽然 CFMask 算法默认设计为使用热数据运行，但也可以在没有热输入的情况下使用它。有时这可能是必要的，例如当来自 Landsat 8 热红外传感器 (TIRS) 的热数据无法立即获得时。
目前，非热 CMask 通过从算法中删除所有热阈值测试来运行。用户应注意，此更改确实会改变云、云置信度、云阴影和雪/冰检测例程的结果。 Redirecting。
为什么在某些 Landsat Surface Reflectance 产品中在水面上观察到负值？
Link: https://code.earthengine.google.com/ca512d1662ee7e38d9e513360f3167dc
Landsat 大气校正和地表反射率反演算法对于水体来说并不理想，因为水的地表反射率本来就低。类似地，在明亮的目标（例如雪地和海滩）上可能会遇到大于 1.0 的表面反射率值。这些是 Landsat 表面反射产品中的已知计算伪影。