USGS下载最新LANDSAT8-9数据无反应的原因

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用户在尝试从USGS下载最新LANDSAT数据时遇到问题，尽管下载按钮可用，但实际下载时可能出现文件名异常或加载错误。这可能与特定的产品ID有关，部分数据可能在地理空间数据云中可找到。文章建议，如果看到product_id参数，可以先检查地理空间数据云是否已有相同数据。

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想用USGS下载LANDSAT数据一般都是想要一手数据，想要时间新一点的，不然为嘛不去地理空间数据云呢？下载速度还快很多，但地理空间数据云很多时间的数据会显示无。

博文发表时间是2023.4.11，我正在下载2023.3月的数据。

 

 下载按钮也不是灰色的，能点开下载按钮就说明是有数据的，（也不是Level1公开level2不一定公开的原因，它显示说都是“The following items are available for individual download”）。

那么为什么会这样呢？

点击download后下载链接如上图，感觉没有什么毛病，但是我用迅雷点开会发现：

文件名非常怪异。

再尝试下载了2023年数据如下 

如图进行点击后，可能会出现一直加载然后报错没有数据的情况

从下载链接上看

 比2023年的多一段product_id=的句子。

等30秒后就会跳转出来下载：

 

有人说landsat9暂时不对外公开，但其实landsat8也有这个问题，也有时间限制。

省流

结论：能出这段product_id=的就能下，（但是能出这段ID的，再去地理空间数据云找找看吧，地理空间数据云也可能有的。）

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<think>嗯，用户想了解Landsat 8-9 Collection 2 Level-2数据的预处理方法和步骤。首先，我需要确认C2L2数据已经经过了哪些处理。根据引用[1]，C2L2数据已经进行了辐射校正和大气校正，生成地表反射率和地表温度产品。所以用户可能不需要再做这些预处理，但可能还需要其他步骤。 用户提到的引用[2]和[3]中，引用[2]提到C2L2数据省去了辐射定标和大气校正，可以直接计算NDVI。但引用[3]则介绍了ENVI对C2数据进行的辐射校准和大气校正，可能用户有混淆，因为C2L2应该已经处理过这些了。可能需要解释清楚不同处理级别的区别，比如Level-1和Level-2的区别。 接下来，预处理步骤可能包括数据解压、质量评估（QA波段处理）、云掩膜、重采样、辐射值转换、指数计算等。需要详细说明每个步骤的方法，比如如何使用QA波段识别云和阴影，推荐使用哪些工具（如USGS提供的工具、Python、ENVI、ArcGIS等）。 还要注意是否需要辐射定标和大气校正，根据C2L2的文档，这些已经完成，所以用户可能不需要再做。但需要确认，避免误导。可能用户有特殊需求，或者数据是Level-1的情况，但问题明确是关于Level-2的，所以应强调Level-2已经处理过，步骤不同。 此外，生成相关问题时要考虑用户可能的后续问题，比如如何计算NDVI、处理云覆盖、与其他数据融合等。需要确保问题覆盖用户可能需要的进一步信息，帮助他们深入使用数据。</think>### Landsat 8-9 Collection 2 Level-2 数据预处理步骤 Landsat 8-9 Collection 2 Level-2（C2L2）数据已通过辐射校正和大气校正，生成了地表反射率（Surface Reflectance, SR）和地表温度（Surface Temperature, ST）科学产品[^1]。预处理主要针对数据应用场景进行优化，步骤如下： #### 1. **数据解压与格式检查** - 下载的压缩包（如`*.tar`）需解压为`.TIF`格式的栅格文件。 - 验证波段完整性，确保包含多光谱波段（B2-B7）、质量评估（QA_PIXEL）等文件。 #### 2. **质量评估（QA波段处理）** - 利用`QA_PIXEL`波段进行云、云阴影、雪等干扰的掩膜。例如，通过位掩码提取有效像元： ```python # 示例：利用Python的rasterio库处理QA波段 import rasterio qa_mask = (qa_band & 0x0F00) == 0 # 过滤云和云阴影 ``` - 推荐使用USGS提供的[Landsat QA Tools](https://www.usgs.gov/landsat-missions/landsat-collection-2-quality-assessment-bands)进行自动化掩膜[^1]。 #### 3. **地表反射率数据校准（可选）** - C2L2数据已包含地表反射率值（单位为$0.0001$），需转换为实际反射率： $$ \text{Reflectance} = \text{DN} \times 0.0001 $$ 其中，DN为像元灰度值[^2]。 #### 4. **重采样与投影统一** - 若需与其他数据（如MODIS）融合，可使用工具（如GDAL、ENVI）将分辨率统一为30米，并转换为通用投影（如WGS84 UTM）。 #### 5. **指数计算与增强** - 直接基于地表反射率计算NDVI、NDWI等指数： $$ \text{NDVI} = \frac{B5 - B4}{B5 + B4} $$ 其中，B4（红波段）和B5（近红外波段）对应文件名如`LC08_L2SP_..._SR_B4.TIF`。 #### 6. **数据裁剪与子集提取** - 使用ROI（感兴趣区域）裁剪数据，工具推荐： - ENVI：`Subset Data via ROI` - Python：`rasterio.mask.mask` --- ### 关键工具与参考文献 1. **ENVI/IDL**：支持C2L2数据的直接读取与处理[^3]。 2. **Python库**： - `rasterio`：读写地理栅格数据 - `landsatxplore`：自动化下载与元数据解析 3. **USGS官方指南**：详细说明数据格式与处理方法。 ---
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