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landsat 8 卫星 波段介绍 及组合

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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。

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