landsat 8 卫星 波段介绍 及组合

landsat 8 卫星 波段介绍 及组合    Landsat8卫星包含OLI(OperationalLandImager陆地成像仪)和TIRS(ThermalInfraredSensor热红外传感器)两种传感器。OLI包括了

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landsat 8 卫星 波段介绍 及组合

  

  Landsat8卫星包含OLI(Operational Land Imager 陆地成像仪)和TIRS(Thermal Infrared Sensor 热红外传感器)两种传感器。OLI包括了ETM+的所有波段,为了避免大气吸收部分特征,OLI对波段进行了重新调整,比较大的调整:

 

  1、OLI Band5(0.845–0.885 μm),排除了0.825μm处水汽吸收特征;

  2、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;

  3、新增两个波段:海蓝波段 (band 1; 0.433–0.453 μm) 主要应用海岸带观测;短波红外波段,又称卷云波段(band 9; 1.360–1.390 μm) 包含水汽强吸收特征,可用于云检测;

  4、近红外band5和短波红外band9与MODIS对应的波段更加接近。

 

表1  Landsat7 Landsat8卫星对比

landsat 8 卫星 波段介绍 及组合
                               

                             表2:OLI波段合成

RGB

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

RGB

类型

特点

3、2、1

真彩色图像

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。

 

Landsat8波段组合图示:

 

432波段合成真彩色图像,接近地物真实色彩,图像平淡,色调灰暗

landsat 8 卫星 波段介绍 及组合

543波段合成标准假彩色图像,地物色彩鲜明,有利于植被(红色)分类,水体识别

landsat 8 卫星 波段介绍 及组合

564波段合成非标准假彩色图像,红外波段与红色波段合成,水体边界清晰,利于海岸识别;植被有较好显示,但不便于区分具体植被类别

landsat 8 卫星 波段介绍 及组合

765对大气层穿透能力较强,例如图像中红色方框内云的影响明显减少

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652植被类型丰富,便于植被分类

landsat 8 卫星 波段介绍 及组合

654便于植被分析

landsat 8 卫星 波段介绍 及组合

 

 

参考:

  http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d01019urt.html

  http://landsat.usgs.gov/landsat8.php

 

 个人博客:http://liuzeshu.com/

 

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