Einführung
Das Unified Land Sentinel-2 (HLS)-Projekt liefert durch eine virtuelle Konstellation von Satellitensensoren konsistente Daten zum Oberflächenreflexionsvermögen (SR) und zur Helligkeit der oberen Atmosphäre (TOA). Der Land Imager (OLI) ist auf den gemeinsamen NASA/USGS-Satelliten Landsat 8 und Landsat 9 installiert, während das Multispectral Instrument (MSI) auf den europäischen Satelliten Copernicus Sentinel-2A und Sentinel-2B installiert ist. Die kombinierten Messungen ermöglichen globale Landbeobachtungen alle 2 bis 3 Tage mit einer räumlichen Auflösung von 30 Metern. Das HLS-Projekt verwendet eine Reihe von Algorithmen, um ein nahtloses Produkt aus OLI und MSI zu erhalten, einschließlich atmosphärischer Korrektur, Wolken- und Wolkenschattenverdeckung, räumlicher Co-Location und Co-Meshing, Beleuchtungsstärke und Betrachtungswinkelnormalisierung sowie spektraler Bandpassanpassung. Vorwort – Tutorial zur künstlichen Intelligenz
Das HLSL30-Produkt bietet eine 30-m-Nadir-Bidirektional-Reflexionsverteilungsfunktion (BRDF) und ein angepasstes Reflexionsvermögen (NBAR), abgeleitet aus Landsat 8/9 OLI-Datenprodukten.
Hinweis: Die vollständige Übernahme von Earth Engine wird voraussichtlich bis 2023 dauern.
Die Zusammensetzung dieses Datensatzes
Im Datenverarbeitungsprozess werden Wolkenentfernung und Kontroll-Resampling durchgeführt und anschließend die BRDF-Normalisierung verwendet.
atmosphärische Korrektur
Auf die Daten beider Sensoren wurde derselbe atmosphärische Korrekturalgorithmus angewendet, der von Eric Vermote (NASA/GSFC) entwickelte Land Surface Reflectance Code (LaSRC) (Vermote et al., 2016). LaSRC basiert auf dem 6S-Strahlungstransfermodell und ist das Erbe des MODIS MCD09-Produkts (Vermote und Kotchenova 2008) und der früheren Implementierung des LEDAPS-Algorithmus für Landsat-5 und Landsat-7 (Masek et al. 2006). Siehe Vermote et al. (2016) für eine detaillierte Beschreibung der Methode und Doxani et al. (2018) für Validierungsergebnisse des Oberflächenreflexionsvermögens für Landsat 8 und Sentinel-2 in CEOS ACIX-I.
LaSRC nutzt atmosphärische Eingaben von MODIS (Ozon, Wasserdampf), um die Gasabsorption und den Oberflächendruck für molekulare Streuung (Rayleigh) basierend auf der Geländehöhe zu korrigieren. LaSRC verwendet einen bildbasierten Algorithmus, indem es das Verhältnis der roten und blauen Spektralbänder verwendet, um die optische Tiefe des Aerosols abzuleiten (Typ fester Kontinent). Die Ausgabe ist der gerichtete Oberflächenreflexionsgrad. HLS umfasst auch zwei thermische Infrarotbänder vom Landsat 8 TIRS-Sensor im L30-Produkt – diese Werte sind nicht atmosphärisch korrigiert, sondern werden für die scheinbare Helligkeitstemperatur (keine Atmosphäre) neu skaliert