遥感影像云检测-现有光学遥感卫星数据参数合集

HheeFish

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分类专栏：遥感文章标签：计算机视觉图像处理遥感大数据

于 2021-10-17 21:35:31 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ssshyeong/article/details/120815566

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现有光学遥感卫星

1.MODIS卫星介绍
2.LandSat系列
3.Sentinel-2
4.高分系列

1.MODIS卫星介绍

转载：Modis卫星介绍

1.1.MODIS传感器简介

MODIS是搭载在TERRA和AQUA卫星上的一个重要的传感器，是卫星上唯一将实时观测数据通过x波段向全世界直接广播，并可以免费接收数据并无偿使用的星载仪器。
TERRA卫星于1999年12月18日发射成功，AQUA卫星于2002年5月4日发射成功。
TERRA为上午星，从北向南于地方时10:30左右通过赤道，AQUA为下午星，从南向北于地方时13：30左右通过赤道。
两颗星相互配合每1-2天可重复观测整个地球表面，得到36个波段的观测数据

1.2.MODIS传感器基本参数

项目	Value
空间分辨率	250 m (1-2 波段 ) ； 500 m (3-7 波段 ) ； 1000 m (8-36 波段 )
扫描宽度	扫描宽度： 2330km
时间分辨率	1 天
光谱波段	36 个离散光谱波段，光谱范围宽，从 0.4 微米（可见光）到 14.4 微米（热红外）全光谱覆盖。
轨道	705KM ，降轨上午 10:30 过境，升轨下午 1:30 过境；太阳同步；近极地圆轨道
设计寿命	5年

1.3.MODIS 数据特点及波段分布特征

全球免费
光谱范围广：共有36个波段，光谱范围从0.4μm-14.4μm
数据接收简单
更新频率高：每天最少2次白天和2次黑夜的更新数据

1.4.MODIS 数据产品产品级别及类型

1.4.1.产品级别

按处理级别划分，可以分为以下5种：

0级产品：也称原始数据;
1级产品：指L1A数据，已经被赋予定标参数;
2级产品：经过定标定位后数据，本系统产品是国际标准的EOS-HDF格式。包含所有波段数据，是应用比较广泛的一类数据。;
3级产品：在1B数据的基础上，对由遥感器成像过程产生的边缘畸变(Bowtie效应)进行校正，产生L3级产品;
4级产品：由参数文件提供的参数，对图像进行几何纠正，辐射校正，使图像的每一点都有精确的地理编码、反射率和辐射率。 L4级产品的MODIS图像进行不同时相的匹配时，误差小于1个像元。该级产品是应用级产品不可缺少的基础;
5级及以上产品：根据各种应用模型开发L5级产品。

1.4.2.产品类型

按数据产品特征划分，主要产品包括：一级数据产品、大气标准产品、陆地标准产品、海洋标准产品。
在这里插入图片描述

1.5.MODIS 1B数据简介

MODIS 1B 数据是 MODIS 44 种系列数据产品中的一种，产品编号为MOD02 ( Terra-MIDIS)/MYD02(Aqua-MIDIS)。具有以下特点：

经过仪器标定的数据产品，但是没有经过大气校正【ENVI打开的标准1B数据，直接显示为表观反射率(TOA Reflectance)】;
是包含有地理坐标产品的数据，但是“科学数据”和“地理数据”还没有连接，直接显示时，边缘存在“蝴蝶结”(Bow-tie)现象;
MODIS 1B 数据采用层次数据模型(HDF)或其对地观测扩展(HDF-EOS)，这些模型有不同版本，受不同软件支持。
MODIS 1B包含3 个科学数据(Earth View，Science Data Set)+ 1 类工程数据(OBC):

1.6.MODIS 命名规则

MODIS文件名的命名遵循一定的规则，通过文件名，可以获得很多关于此文件的详细信息，比如：
文件名 MOD09A1.A2006001.h08v05.005.2006012234657.hdf

MOD09A1 –产品缩写
.A2006001 – 数据获得时间(A-YYYYDDD)
.h08v05 – 分片标示(水平XX，垂直YY)
.005 – 数据集版本号
.2006012234567 – 产品生产时间(YYYYDDDHHMMSS)
.hdf – 数据格式(HDF-EOS)

1.7.MODIS 应用领域

MODIS是高信噪比仪器，具有高效的数据存储格式(HDF) 、信息丰富、数据获取快及覆盖范围广等特点，等方面有非常大的应用价值。因此MODIS数据在开展水文水监测、土地利用覆盖监测、草地估产、洪涝监测都等方面具有非常大的应用价值。

1.6.1.水文水资源监测

MODIS在水文水资源中的直接应用主要表现在洪水过程和洪灾范围实时动态监测、冰川和积雪的融化状态监测等方面。而间接应用主要表现在利用MODIS数据,采用一些经验公式、统计模型和物理模型进行有关水文过程中的参数和中间变量的推求,如降水量估算、植被情况等,继而利用水文和水资源模型来获取诸如径流、土壤水分、蒸发和水质状况等水文和水资源变量。