1. Landsat数据命名规则详解第一次接触Landsat数据的朋友看到那些长得像密码一样的文件名肯定一头雾水。我刚开始用Landsat数据做研究时也是这样花了好几天时间才把这些命名规则搞明白。今天我就用最直白的语言带你彻底读懂这些文件名背后的秘密。Landsat文件名采用的是标准化的命名规则每个字段都有特定含义。以这个典型文件名为例LC08_L1GT_029030_20151209_20160131_01_RT这个文件名可以拆解为7个关键部分LC08LC代表传感器类型OLI/TIRS组合08代表Landsat 8卫星L1GT处理级别这里是经过系统地形校正的数据029030WRS路径/行号相当于这张影像的家庭住址20151209影像获取日期2015年12月9日20160131数据处理日期2016年1月31日01数据集编号这里是Collection 1RT收集层类别这里是实时数据理解这些字段的含义非常重要因为不同字段组合代表着不同质量、不同用途的数据产品。比如做高精度地形分析时你会优先选择L1TP级别的数据而如果只是做粗略的土地覆盖分类L1GS可能就够用了。2. 传感器类型与卫星代号的秘密2.1 传感器代码解析文件名第一个字母L代表Landsat这个大家都懂。但第二个字母就很有意思了它告诉我们这个数据来自哪种传感器COLI和TIRS传感器的组合数据Landsat 8/9O只有OLI传感器数据T只有TIRS传感器数据EETM传感器Landsat 7TTM传感器Landsat 4/5MMSS传感器早期的Landsat 1-5举个例子LC08表示这是Landsat 8的OLITIRS组合数据而LE07就是Landsat 7的ETM数据。选择数据时一定要注意这个字段因为不同传感器的波段设置和分辨率差异很大。2.2 卫星代号的意义接下来的两位数字代表卫星编号07Landsat 708Landsat 809Landsat 9这里有个小细节要注意Landsat 8和9的传感器代码都是C、O或T但Landsat 7及更早的卫星用的是不同的代码体系。这也是为什么文件名设计要包含卫星代号因为同样的传感器代码在不同卫星上可能代表不同的传感器。3. 处理级别全解析3.1 Level-1数据的三种类型处理级别是文件名中最重要的信息之一直接影响数据质量和使用场景L1TP精度最高经过地面控制点和数字高程模型校正L1GT中等精度只做了系统地形校正L1GS基础校正没有地形校正实际项目中该怎么选如果你要做精确的几何分析比如测量地块面积或监测地表形变必须用L1TP。但如果是大范围的土地覆盖分类L1GT可能就足够了处理速度还更快。3.2 Level-2数据的两种类型Collection 2开始引入了Level-2数据主要区别在于L2SP包含地表反射率(SR)和地表温度(ST)L2SR只有地表反射率(SR)做植被监测或水体分析时L2SR就够用了。但如果要研究城市热岛效应就必须选择包含温度数据的L2SP产品。4. 时间信息与数据质量4.1 采集时间与处理时间文件名中有两个日期字段第一个日期YYYYMMDD是影像采集时间第二个日期yyyymmdd是数据处理时间这两个日期可能相差几个月特别是对于需要复杂校正的数据。我遇到过采集后半年才处理完成的数据这种情况在早期Landsat任务中比较常见。4.2 收集层类别最后一个两位代码表示数据质量等级T1最高质量几何精度12米T2中等质量几何精度12米RT实时数据未经全面质量检查做长期变化分析时建议坚持使用T1数据。但如果是应急监测比如火灾或洪水RT数据虽然精度稍差但时效性更强。5. 实际应用场景指南5.1 土地利用分类做土地利用分类时建议选择传感器LC或LE多光谱数据处理级别L1TP或L2SR质量等级T1季节根据作物生长周期选择我曾经用LC08_L1TP数据做过农作物分类几何精度高的数据能显著提高分类边界准确性。5.2 环境监测水质或植被监测需要处理级别L2SR已做大气校正特别注意云量文件名不包含云量信息需要查元数据有个小技巧夏季水体监测最好选择云量10%的数据否则反射率测量会不准确。5.3 灾害评估灾害应急响应通常需要最新数据优先考虑RT级别处理级别L1TP或L1GT多时相对比选择相同季节的历史数据记得去年帮一个团队做洪水评估他们一开始用了L1GS数据结果淹没区边界误差很大换成L1TP后才得到可靠结果。6. 数据获取与处理技巧6.1 官方数据源选择USGS提供了多个数据下载平台EarthExplorer最全面的数据目录LandsatLook Viewer可视化浏览Machine to Machine (M2M)批量下载接口我通常先用LandsatLook Viewer快速浏览影像质量确定需要的场景后再去EarthExplorer下载。6.2 文件名筛选技巧在大量数据中快速找到需要的文件可以用这些命名规则按时间筛选YYYYMMDD字段按质量筛选TX字段按位置筛选PPPRRR字段写个简单的脚本自动筛选会省很多时间比如用Python的glob模块按日期范围筛选文件名。6.3 元数据的重要性文件名虽然信息丰富但更多细节还是在元数据文件中MTL.txt文件包含辐射定标参数ANG.txt文件包含太阳角度信息QA_PIXEL波段包含云掩膜有次我差点用错太阳高度角参数幸好检查了MTL文件才发现问题。所以下载数据后第一件事应该是仔细阅读元数据。
