大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
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。 |
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/163467.html原文链接：https://javaforall.net
![备份集中的数据库与现有数据库“XXX”数据库不同[通俗易懂]](https://javaforall.net/wp-content/uploads/2020/11/2020110817443450-480x300.jpg)
