Landsat 8 波段组合

Landsat8已上线数月,其图像质量惊人。它不仅保留了前代的所有波段,还新增了海岸蓝波段和卷云波段等。本文详细介绍了Landsat8的波段组合及与Landsat7的对比。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Landsat 8 has been online for a couple of months now, and the images look incredible. While all of the bands from previous Landsat missions are still incorporated, there are a couple of new ones, such as the coastal blue band water penetration/aerosol detection and the cirrus cloud band for cloud masking and other applications. Here’s a rundown of some common band combinations applied to Landsat 8, displayed as a red, green, blue (RGB):

Natural Color 4 3 2
False Color (urban) 7 6 4
Color Infrared (vegetation) 5 4 3
Agriculture 6 5 2
Atmospheric Penetration 7 6 5
Healthy Vegetation 5 6 2
Land/Water 5 6 4
Natural With Atmospheric Removal 7 5 3
Shortwave Infrared 7 5 4
Vegetation Analysis 6 5 4

Here’s how the new bands from Landsat 8 line up with Landsat 7:

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

For the most part, the bands line up with what we’re used to, with some minor tweaking of the spectral ranges. The thermal infrared band from Landsat 7 is now split into two bands for Landsat 8. Whereas before you had one thermal band that was acquired at 60 m resolution (and resampled to 30 m) now you have increased spectral resolution at the cost of spatial resolution. It wouldn’t be remote sensing without tradeoffs, right?

### Landsat 波段合成的作用 Landsat 卫星数据的波段合成为遥感影像分析提供了重要的工具。通过对不同波段的选择和组合,能够突出特定的地表特征并增强视觉效果。例如,真彩色合成可以还原自然场景的颜色分布[^1],而假彩色合成则可以通过强调某些波段的信息来揭示肉眼不可见的地物特性[^2]。 具体来说,Landsat_5 TM 数据包含 7 个波段,这些波段覆盖了从可见光到短波红外的不同范围。每种地物对各个波段的反射率存在显著差异,这使得通过波段组合可以区分植被、水体、土壤和其他地表覆盖类型。这种方法不仅有助于提高解译精度,还能够在科学研究、资源管理以及环境监测等领域发挥重要作用。 --- ### 实现方法 #### 方法概述 波段合成通常涉及选择三个波段并将它们分别分配给红色 (R)、绿色 (G) 和蓝色 (B) 渠道以构建 RGB 图像。以下是两种主要类型的波段合成: 1. **真彩色合成** 真彩色合成的目标是重现人眼所感知的真实颜色。对于 Landsat_5 TM 数据而言,常用的波段配置为: - R: Band 3 (红光波段, 0.63–0.69 μm) - G: Band 2 (绿光波段, 0.52–0.60 μm) - B: Band 1 (蓝光波段, 0.45–0.52 μm) 这样的设置模拟了自然界中的真实色彩表现。 2. **假彩色合成** 假彩色合成旨在凸显某些特定目标或现象。一种常见的方式是使用近红外波段替代红色通道,从而更好地反映植物健康状况或其他隐含信息。典型的波段组合如下: - R: Band 4 (近红外波段, 0.76–0.90 μm) - G: Band 3 (红光波段, 0.63–0.69 μm) - B: Band 2 (绿光波段, 0.52–0.60 μm)[^2] #### MATLAB 可视化实现代码示例 下面是一个基于 MATLAB 的简单脚本,用于加载 Landsat 影像文件并执行波段合成操作: ```matlab % 加载 Landsat 波段数据 band1 = imread('path_to_band1.tif'); % 蓝色波段 band2 = imread('path_to_band2.tif'); % 绿色波段 band3 = imread('path_to_band3.tif'); % 红色波段 band4 = imread('path_to_band4.tif'); % 近红外波段 % 创建真彩色图像 trueColorImage = cat(3, band3, band2, band1); % 显示真彩色图像 figure; imshow(trueColorImage); title('True Color Composite'); % 创建假彩色图像 falseColorImage = cat(3, band4, band3, band2); % 显示假彩色图像 figure; imshow(falseColorImage); title('False Color Composite'); ``` 此代码片段展示了如何读取多个 TIFF 文件形式的波段数据,并将其转换成 RGB 格式的图像以便于进一步分析。 --- ###
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