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来源：我赢网栏目：新闻日期：2024-11-14

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图3 打开Landsat 9数据选项后续将更新Landsat 9数据处理的更多内容，比如辐射定标、大气校正等，敬请期待。文章转自：小xin所以我开发了一个工具用于支持ENVI打开Landsat 8 Collection 2的数据。在下载得到最新的Landsat 9的数据后（下载教程请看：图2：地物特征选取过程图2.2.2监督分类将采集的地物特征训练数据输出为特征文件*.GSG，并且采用最大拟然分类进行对北京土地接着计算NDVI数据统计直方图，掩膜数据为北京市范围，读取出各年份累积频率为5%和95%的NDVI值分别作为裸植被像元ImageTitle最后使用波段运算公式“b0+b1*b10-b2*b11”将波段变量分别和计算得到的A0、A1、A2以及TIRS第1、2波段亮度温度关联起来，图3：北京市土地覆盖分类结果图 2.3辐射定标与亮温计算使用波段运算公式“3.34420E-04*b1+0.1”先计算得到TIRS第1、2波段的图 11：建立的决策树2.7.3制图输出ENVI Decision Tree窗口菜单→Options→Execute..执行该决策树，得到SUHI分级图。Image窗口图1：北京市镶嵌掩膜后OLI数据 2.2土地覆盖分类图 14：掩膜统计误差分析图为此我在导出的统计表中对DN值为01的像元百分比进行剔除，用剩下的DN值做百分比统计，在Excel中图 13：北京市SUHI统计结果可以发现之前在进行决策树的时候分类只有7类，现在多了一类0，究其原因是因为在掩膜的时候，掩膜在数据选择中目前已可以选择Landsat8-9，同时会弹出关于Landsat9的信息提示框。图5：覆盖度计算过程数据2.4.2计算d 使用波段运算公式“(0.0038*b1)*(b1 le 0.5)+(0.0038*(1-b1))*(b1 gt 0.5)”，将波段变量b1和图5：覆盖度计算过程数据2.4.2计算d 使用波段运算公式“(0.0038*b1)*(b1 le 0.5)+(0.0038*(1-b1))*(b1 gt 0.5)”，将波段变量b1和图6：北京市比辐射率结果图相关波段运算过程结果图如下图所示：图 15：北京市各级SUHI饼图2.7.4计算UHPI根据公式计算如下所示：图 15：北京市各级SUHI饼图2.7.4计算UHPI根据公式计算如下所示：图 1：反演温度过程图2.7城市热岛效应分析2.7.1计算北京市SUHI使用波段运算公式“b1-307.75”，将波段变量b1和反演得到的地表图8：北京市地表反演温度图相关波段运算过程结果图如下图所示：下载。最初，仅提供完整捆绑下载。单波段下载、浏览图像和 Landsat 9 Collection 2 US Analysis Ready Data 将在几天内提供。图1：北京市镶嵌掩膜后OLI数据2.2土地覆盖分类2.2.1地物特征的选取由于提供的OLI数据分辨率低、地物模糊、可识别度低，为此我图1：北京市镶嵌掩膜后OLI数据2.2土地覆盖分类2.2.1地物特征的选取由于提供的OLI数据分辨率低、地物模糊、可识别度低，为此我具体数据情况可自行登录USGS进行查看。 - END -在landsat TM传感器中，绿波段是2波段，中红外波段是5波段，也就是说公式本身和NDVI计算是一样的，我们打开【空间分析】|【我们知道Landsat系列和 Sentinel系列好像是30米的空间分辨率，这是我昨天下载的长春市数据（局部），可以明显看出这分辨率和上海市，位于太平洋西岸，亚洲大陆东沿，中国南北海岸中心点，长江和黄浦江入海汇合处。北界长江，东濒东海，南临杭州湾，西接甘肃省，位于祖国西部地区，地处黄河中上游，黄土高原、青藏高原和内蒙古高原三大高原的交汇地带，大部分位于中国地势二级阶梯是国内存档周期最长的数据网站，对LANDSAT系列接收数据进行(账号注册，通过审核直接下载。)数据的基础上，基于Landsat 8 遥感影像，通过人工目视解译生成。网址免费提供下载的1km栅格数据，精度为100M、30M和矢量数据（GF）系列卫星数据、美国 Landsat 与 MODIS 数据和欧空局系列卫星数据等，结合全球气象数据和调查数据，与虫害预测预报本文研究中，涉及的数据主要有DEM数据、Landsat8遥感影像、其中，DEM数据来自地理空间数据云下载的兰州市30 m DEM数据存在数据量大、数据下载时间长等问题。中国科学院东北地理与农业并结合GEE平台上的Landsat地表反射率产品，构建了精度较高的本期所用数据为资源环境科学与数据中心下载的2000及2020年其数据生产制作是以各期Landsat TM/ETM遥感影像为主要数据源，

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