Google Earth Engine:加载影像、重命名波段属性名称和可视化

45 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
本文介绍了如何使用Google Earth Engine (GEE) 加载影像数据,通过示例代码展示了如何重命名波段属性名称,并详细解释了如何在GEE中进行数据的可视化展示。

Google Earth Engine(以下简称GEE)是一个强大的云平台,用于分析和可视化地球观测数据。它提供了丰富的遥感影像数据集,并具有强大的计算能力,使用户能够进行高效的数据处理和分析。本文将介绍如何在GEE中加载影像数据,使用remap函数重命名波段属性名称,并进行可视化展示。

  1. 加载影像数据

在GEE中,我们可以使用ee.Image()函数加载影像数据。影像数据可以来自GEE平台提供的数据集,也可以上传自己的影像数据。以下是加载影像数据的示例代码:

var image = ee.Image('影像数据ID');

其中,'影像数据ID’是待加载影像数据在GEE平台上的唯一标识符。你可以根据需要替换为相应的影像数据ID。

  1. 重命名波段属性名称

在GEE中,我们可以使用rem

<think>好的,用户想了解在Google EarthEngine中对Landsat MSS影像进行大气校正的方法。首先,我需要回顾用户之前的问题已有的回答,确保这次回答的一致性补充性。用户之前提到过使用DOS方法,询问了6S模型、DOS的局限性、精度评估等问题,现在需要更详细的大气校正方法,可能包括步骤具体实现。 首先,数据准备部分。根据引用[1][3],LandsatMSS在GEE中的数据集是经过缩放校准的传感器辐射度(DN值),需要先转换为TOA反射率。用户之前提供的代码中使用了增益偏移值,我需要确认这些参数是否正确,引用相关文献或USGS的说明。引用[1]提到的是ANDSAT/LM04/C01/T1-T2数据集,可能需要指出不同Landsat卫星(如1-34-5)的增益值是否有差异,确保用户正确应用参数。接下来,大气校正模型。用户之前提到了DOS6S,但GEE中可能没有直接集成6S模型,需要说明这一点,建议替代方法,比如使用外部库或近似方法。同时,DOS方法虽然简单,但需要解释其原理,比如暗物体减法,指出可能存在的问题,如寻找合适的暗目标区域。地表反射率转换后的处理可能需要考虑其他因素,比如地形校正(如用户之前的问题45提到的DEM数据),这里可以简要提及,但重点放在大气校正本身。示例代码部分需要检查是否正确转换TOA应用DOS。用户之前的代码可能存在问题,比如增益值的顺序是否与波段对应,以及reduceRegion的区域是否合理(使用整个影像还是特定区域)。此外,需要提醒用户注意GEE的数据集名称是否正确,比如是否使用正确的ImageCollection路径。 另外,用户引用的资料中提到Tier1Tier2的区别,可能影响数据质量,但大气校正步骤是否需要考虑这一点?可能需要指出,Tier1数据更适合分析,但校正方法对两者都适用,不过用户应注意数据质量的影响。 最后,生成相关问题时要围绕用户可能遇到的后续问题,比如其他校正模型的应用、不同地形的影响、精度验证方法等,确保问题具有连贯性逻辑性。</think>### Google Earth Engine 中 Landsat MSS 影像的大气校正方法 在 Google Earth Engine (GEE) 中对 Landsat MSS 影像进行大气校正,需结合数据集特性与 GEE 的功能模块。以下是关键步骤与方法: --- #### 1. **数据预处理与辐射定标** Landsat MSS 数据集以数字数值(DN)形式存储,需先转换为传感器辐射度($L_{\text{sensor}}$)或大气层顶反射率(TOA)。转换公式为: $$ L_{\text{sensor}} = \text{gain} \times \text{DN} + \text{offset} $$ 其中,增益(gain)偏移(offset)值由 USGS 提供[^1]。例如,Landsat 1-3 MSS 的增益为 $[0.262, 0.280, 0.253, 0.229]$,偏移为 $0$[^3]。 ```python def dn_to_toa(image): gain = ee.Image([0.262, 0.280, 0.253, 0.229]) # Bands 4,3,2,1 toa = image.select(['B4', 'B3', 'B2', 'B1']).multiply(gain) return toa.rename(['B1', 'B2', 'B3', 'B4']) # 重命名波段顺序为常规顺序 ``` --- #### 2. **大气校正方法** ##### **2.1 暗目标减法(DOS)** 假设影像中存在反射率接近 $0$ 的暗目标(如深水区),通过减去其辐射度值消除大气散射。公式为: $$ L_{\text{surface}} = L_{\text{TOA}} - L_{\text{path}} $$ 其中 $L_{\text{path}}$ 为大气路径辐射度,由影像中暗目标的最小值估计。 ```python def dos_correction(image): dark_pixel = image.reduceRegion( reducer=ee.Reducer.min(), geometry=image.geometry(), scale=60, # MSS 原始分辨率为 60m maxPixels=1e6 ) return image.subtract(ee.Image.constant(dark_pixel.values())) ``` ##### **2.2 6S 模型(间接实现)** GEE 未直接集成 6S 模型,但可通过以下方式近似: 1. 使用 `MODTRAN` 大气参数库生成查找表(LUT) 2. 结合太阳-传感器几何参数(如天顶角)与大气参数(气溶胶光学厚度)进行校正[^1] --- #### 3. **地形效应校正(可选)** 若研究区域地形复杂,需结合 DEM 数据消除地形阴影效应。公式为: $$ \rho_{\text{adj}} = \frac{\rho_{\text{TOA}}}{\cos(\theta_{\text{sun}})} $$ 其中 $\theta_{\text{sun}}$ 为太阳天顶角[^2]。 --- #### 示例代码 ```python # 加载 Landsat MSS 数据集 mss = ee.ImageCollection('LANDSAT/MSS/C01/T1') .filterDate('1975-01-01', '1975-12-31') .filterBounds(study_area) # 辐射定标 + DOS 校正 def process(img): toa = dn_to_toa(img) corrected = dos_correction(toa) return corrected.set('date', img.date()) corrected_collection = mss.map(process) # 可视化结果 Map.addLayer(corrected_collection.first(), {'bands': ['B3','B2','B1'], 'min': 0, 'max': 0.3}, 'Corrected') ``` --- ### 关键注意事项 1. **波段顺序**:Landsat MSS 波段顺序为 B4(绿)、B3(红)、B2(近红外)、B1(短波红外),需注意重命名[^2] 2. **Tier 数据质量**:优先使用 Tier 1 数据(几何精度高),Tier 2 需检查 RMSE 值[^3][^4] 3. **时间一致性**:1975 年 GLS 数据集包含 Landsat 1-3 数据,可能需统一传感器参数[^2] ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值