HLSL30: HLS-2 Landsat Operational Land Imager Surface Reflectance and TOA Brightness Daily Global 30m

NASA/HLS/HLSL30/v002
数据集可用时间
2013-04-11T00:00:00Z–2025-08-25T23:52:44Z
数据集提供方
Earth Engine 片段
ee.ImageCollection("NASA/HLS/HLSL30/v002")
标签
陆地卫星 nasa 卫星图像 哨兵 usgs

说明

Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) 项目可提供来自虚拟卫星传感器星座的一致地表反射率 (SR) 和大气层顶部 (TOA) 亮度数据。OLI(陆地业务成像仪)搭载在 NASA/USGS 联合的 Landsat 8 和 Landsat 9 卫星上,而 MSI(多光谱成像仪)则搭载在欧洲的哥白尼 Sentinel-2A 和 Sentinel-2B 卫星上。通过组合测量,每隔 2 到 3 天即可在全球范围内以 30 米的空间分辨率观测陆地。 HLS 项目使用一组算法从 OLI 和 MSI 获取无缝产品,这些产品包括大气校正、云和云阴影掩蔽、空间共同配准和通用网格化、光照和视角归一化以及光谱带通调整。

HLS 项目以两种不同的产品形式分发数据:HLSL30(Landsat 8/9)和 HLSS30(Sentinel-2 A/B)。两者均提供 30 米 Nadir 双向反射率分布函数 (BRDF) 调整后的反射率 (NBAR)。

文档:

频段

像元大小
30 米

波段

名称 单位 像元大小 说明
B1

沿海气溶胶

B2

蓝色

B3

绿色

B4

红色

B5

NIR

B6

SWIR1

B7

SWIR2

B9

Cirrus

B10

TIRS1

B11

TIRS2

Fmask

质量位

SZA deg

太阳天顶角

SAA deg

太阳方位角

VZA deg

查看天顶角

VAA deg

查看方位角

图片属性

图像属性

名称 类型 说明
ACCODE STRING

LaSRC 版本,例如 LaSRCS2AV3.5.5 或 LaSRCL8V3.5.5

LANDSAT_PRODUCT_ID STRING

用于处理回溯的 Landsat-8 输入 L1 场景产品 ID。

TIRS_SSM_MODEL STRING

TIRS SSM 编码器位置模型(初步、最终或实际)。

TIRS_SSM_POSITION_STATUS STRING

L30

USGS_SOFTWARE STRING

LPGS_2.6.2

CLOUD_COVERAGE 双精度

基于 Fmask 的观测中云和云影的百分比

HLS_PROCESSING_TIME STRING

相应观测的 HLS 处理日期和时间

MEAN_SUN_AZIMUTH_ANGLE 双精度

HLS L30 的输入数据的平均太阳方位角(以度为单位)

MEAN_SUN_ZENITH_ANGLE 双精度

HLS L30 的输入数据的平均太阳天顶角(以度为单位)

MEAN_VIEW_AZIMUTH_ANGLE 双精度

输入数据的平均观看方位角(以度为单位)

MEAN_VIEW_ZENITH_ANGLE 双精度

输入数据的平均观测天顶角(以度为单位)

NBAR_SOLAR_ZENITH 双精度

NBAR 推导中使用的太阳天顶角

SPATIAL_COVERAGE 双精度

包含数据的图块所占的百分比

使用条款

使用条款

NASA 提倡与研究和应用社区、私营行业、学术界和公众全面开放地分享所有数据。

引用

引用:
  • Masek, J.,Ju, J.、Roger, J.、Skakun, S.、Vermote, E.、Claverie, M.、Dungan, J.、Yin, Z.、Freitag, B.,Justice, C. (2021 年)。HLS Operational Land Imager Surface Reflectance and TOA Brightness Daily Global 30m v2.0 [数据集]。NASA EOSDIS 土地进程分布式主动归档中心。 Accessed 2023-09-12 from https://doi.org/10.5067/HLS/HLSL30.002

DOI

通过 Earth Engine 探索

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var collection = ee.ImageCollection("NASA/HLS/HLSL30/v002")
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var visParams = {
  bands: ['B4', 'B3', 'B2'],
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  max:0.18,
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var visualizeImage = function(image) {
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var rgbCollection = collection.map(visualizeImage);

Map.setCenter(-60.1765, -22.5318, 11)
Map.addLayer(rgbCollection, {}, 'HLS RGB bands');
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