1.在GEE中如何查看

进入GEE官网，选择Datasets，即可查看GEE中所有数据集，包括Landsat、MODIS、Sentinel。

2.Landsat简介

（1）概述

Landsat是由美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）联合运营的卫星遥感项目，旨在持续监测地球表面变化。自1972年发射第一颗卫星（Landsat 1）以来，Landsat系列已发展成为全球历史最悠久、数据最丰富的对地观测系统之一。

（2）主要特点

• 多光谱成像：Landsat卫星搭载多光谱传感器（如TM、ETM+、OLI），覆盖可见光、近红外、短波红外等波段，分辨率从15米（全色）到30米（多光谱）不等。
• 全球覆盖：每颗卫星每16天完成一次全球覆盖，数据免费公开，广泛应用于农业、林业、水资源管理等领域。
• 长期存档：提供近50年的连续地球观测数据，支持气候变化和地表变迁研究。

（3）传感器

1. MSS (Multi-Spectral Scanner - 多光谱扫描仪)

   • 基本介绍： 这是搭载在美国早期 Landsat 卫星（Landsat 1 至 Landsat 5）上的光学传感器。
   • 波段： 通常包含 4 个波段（绿、红、近红外、近红外）。
   • 分辨率： 空间分辨率相对较低，为 80 米（早期）或 60 米（后期）。
   • 应用： 主要用于早期的陆地观测、植被监测、土地利用分类等。

2. TM (Thematic Mapper - 专题制图仪)

   • 基本介绍： 这是 Landsat 4 和 Landsat 5 卫星上的主要传感器，是 MSS 的升级版。
   • 波段： 包含 7 个波段：
     • 蓝 (0.45-0.52 µm)
     • 绿 (0.52-0.60 µm)
     • 红 (0.63-0.69 µm)
     • 近红外 (0.76-0.90 µm)
     • 短波红外 (1.55-1.75 µm, 2.08-2.35 µm)
     • 热红外 (10.40-12.50 µm)
   • 分辨率： 可见光、近红外和短波红外波段的分辨率为 30 米，热红外波段的分辨率为 120 米。
   • 应用： 大幅提升了遥感能力，广泛应用于地质、农业、林业、环境监测、城市研究等各个领域。其数据成为长时间序列分析的基准。

3. ETM+ (Enhanced Thematic Mapper Plus - 增强型专题制图仪)

   • 基本介绍： 这是 Landsat 7 卫星上的主要传感器，在 TM 的基础上进行了增强。
   • 改进： 增加了第 8 波段 - 全色波段 (Panchromatic, 0.52-0.90 µm)，分辨率为 15 米。热红外波段的分辨率提高到 60 米。其他波段与 TM 一致。
   • 应用： 15 米全色波段可用于影像融合，提高空间分辨率。延续了 TM 的广泛应用领域。

4. OLI (Operational Land Imager - 陆地成像仪)

   • 基本介绍： 这是 Landsat 8 和 Landsat 9 卫星上的主要光学传感器，代表了 Landsat 系列传感器的重大升级。
   • 波段： 包含 9 个波段：
     • 沿海气溶胶 (0.43-0.45 µm) - 新增
     • 蓝 (0.45-0.51 µm)
     • 绿 (0.53-0.59 µm)
     • 红 (0.64-0.67 µm)
     • 近红外 (0.85-0.88 µm)
     • 短波红外 1 (1.57-1.65 µm)
     • 短波红外 2 (2.11-2.29 µm)
     • 全色 (0.50-0.68 µm) - 分辨率 15 米
     • 卷云 (1.36-1.38 µm) - 新增
   • 分辨率： 多光谱波段分辨率为 30 米，全色波段为 15 米。注意： OLI 本身不包含热红外波段。
   • 改进： 更高的辐射分辨率（12-bit），更好的信噪比，更窄的波段设计（减少大气吸收影响），增加了对海岸带和卷云观测的专用波段。
   • 应用： 提供更高质量的数据，支持更广泛和更精确的定量遥感应用。

5. TIRS (Thermal Infrared Sensor - 热红外传感器)

   • 基本介绍： 这是搭载在 Landsat 8 和 Landsat 9 卫星上、专门负责热红外波段观测的传感器。与 OLI 协同工作。
   • 波段： 包含 2 个热红外波段：
     • 波段 10 (10.6-11.19 µm)
     • 波段 11 (11.5-12.51 µm)
   • 分辨率： 空间分辨率为 100 米（但通常重采样至 30 米以匹配 OLI 数据）。
   • 应用： 主要用于地表温度反演，应用于城市热岛效应、干旱监测、蒸散发估算、火山活动监测等。Landsat 9 的 TIRS-2 在性能上有所改进。

主要传感器参数对比 

传感器	主要搭载卫星	波段数	空间分辨率	关键特点
MSS	Landsat 1-5	4	60/80 m	早期多光谱观测
TM	Landsat 4-5	7	30m (120m热红外)	引入热红外、短波红外
ETM+	Landsat 7	8	30m (15m全色, 60m热红外)	增加15m全色波段
OLI	Landsat 8-9	9	30m (15m全色)	更高信噪比、新增海岸/卷云波段
TIRS	Landsat 8-9	2 (热红外)	100m	专门负责地表温度观测

3.Landsat中的预处理级别

我们选择任意Landsat卫星的产品，都能看到三种不同的预处理级别：表面反射率、大气层顶、原始图片。

（1）原始图片（DN 值）：它直接来自卫星传感器，是未经任何辐射校正处理的原始数字值，包含传感器响应特性（如噪声、条带），受大气衰减、散射和光照条件影响很大，不同波段之间、不同时间获取的图像之间难以直接比较。主要用于传感器性能评估、定标算法研究等。

（2）大气层顶部（TOA，Top of Atmosphere）：这个级别的数据已经过辐射定标处理，将原始的DN值转换为物理量。经过了辐射定标处理，但未去除大气（云、气溶胶、水汽）的干扰。

（3）表面反射率（SR，Surface Reflectance）：在TOA辐射亮度基础上还进行了大气校正处理，消除了大气和光照的影响，更接近地表的真实反射特性。适用于绝大多数需要利用光学波段进行地表属性定量分析的应用，如农业监测、林业调查、环境评估、城市研究等。

4.Landsat常用专题数据产品

（1）植被指数：NDVI / EVI 提前计算好的植被指数

（2）地表温度(LST)：基于 Level-2 数据反演的地表真实温度（含白天 / 夜间温度）。

5.在GEE中调用Landsat数据

这里我们以显示江西省NDVI为例：

代码如下：

var jiangxi = ee.FeatureCollection('FAO/GAUL/2015/level1') // 用level1（省级）
  .filter(ee.Filter.eq('ADM0_NAME', 'China')) // 先筛选中国，缩小范围
  .filter(ee.Filter.eq('ADM1_NAME', 'Jiangxi Sheng'))
  
var dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/COMPOSITES/C02/T1_L2_ANNUAL_NDVI')
    .filterDate('2017-01-01', '2017-12-31')
    .filterBounds(jiangxi)
    .map(function(image) {
    return image.clip(jiangxi)
  }); //裁剪出江西地区

var colorized = dataset.select('NDVI'); //选择NDVI波段
var colorizedVis = {
  min: 0,
  max: 1,
  palette: [
    'ffffff', 'ce7e45', 'df923d', 'f1b555', 'fcd163', '99b718', '74a901',
    '66a000', '529400', '3e8601', '207401', '056201', '004c00', '023b01',
    '012e01', '011d01', '011301'
  ],
};
Map.setCenter(115, 26.529, 6); //设置地图中心
Map.addLayer(colorized, colorizedVis, 'Colorized');

结果：

大家可根据GEE官方给出的代码去调用感兴趣的数据。