landsat tm、etm+数据介绍

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1、TM各个波段的特征B1为蓝色波段,该波段位于水体衰减系数最小的部位,对水体的穿透力最大,用于判别水深,研究浅海水下地形、水体浑浊度等,进行水系及浅海水域制图;B2为绿色波段,该波段位于绿色植物的反射峰附近,对健康茂盛植物反射敏感,可以识别植物类别和评价植物生产力,对水体具有一定的穿透力,可反映水下地形、沙洲、沿岸沙坝等特征;B3为红波段,该波段位于叶绿素的主要吸收带,可用于区分植物类型、覆盖度、判断植物生长状况等,此外该波段对裸露地表、植被、岩性、地层、构造、地貌、水文等特征均可提供丰富的植物信息;B4为近红外波段,该波段位于植物的高反射区,反映了大量的植物信息,多用于植物的识别、分

2、类,同时它也位于水体的强吸收区,用于勾绘水体边界,识别与水有关的地质构造、地貌等;B5为短波红外波段,该波段位于两个水体吸收带之间,对植物和土壤水分含量敏感,从而提高了区分作物的能力,此外,在该波段上雪比云的反射率低,两者易于区分,B5的信息量大,应用率较高;B6为热红外波段,该波段对地物热量辐射敏感,根据辐射热差异可用于作物与森林区分、水体、岩石等地表特征识别;B7为短波外波段,波长比B5大,是专为地质调查追加的波段,该波段对岩石、特定矿物反应敏感,用于区分主要岩石类型、岩石水热蚀变,探测与交代岩石有关的粘土矿物等;B8为全色波段(Pan),该波段为Landsat-7新增波段,它覆

3、盖的光谱范围较广,空间分辨率较其他波段高,因而多用于获取地面的几何特征。=============================波段组合:TM321(RGB):均是可见光波段,合成结果接近自然色彩。对浅水透视效果好,可用于监测水体的浊度、含沙量、水体沉淀物质形成的絮状物、水底地形。一般而言:深水深兰色;浅水浅兰色;水体悬浮物是絮状影象;健康植被绿色;土壤棕色或褐色。可用于水库、河口及海岸带研究,但对水陆分界的划分不合适。这种RGB组合模拟出一副自然色的图象。有时用于海岸线的研究和烟柱的探测。TM453(RGB):2个红外波段、1个红色波段。对内陆湖泊及河流分辨清楚。植被类型及长势可

4、由棕、绿、橙、黄等色调分别。能区分土壤含水量(水分越多则越暗)。用于土壤湿度和植被状况的分析。也很好的用于内陆水体和陆地/水体边界的确定。TM742(RGB):植被基本都是绿色,城市呈现品红色或紫色,草地淡绿色,森林深绿色(针叶林色调比阔叶林暗)。能区分土壤和植被的含水量。适用于水/陆边界划分、土/植被边界划分,但不适于植被分类。土壤和植被湿度内容分析;内陆水体定位。植被显示为绿色的阴影。TM432(RGB):标准假彩色。植被呈现各种红色调。深红色/亮红色为阔叶林,浅红色为草地等生物量较小的植被。密集的城市地区为青灰色。最适合用于植被分类。红外假色。在植被、农作物、土地利用和湿地分析

5、的遥感方面,这是最常用的波段组合。TM543(RGB):城镇和农村土地利用的区分;陆地/水体边界的确定。TM457(RGB):探测云,雪和冰(尤其在高维度地区)。tm4-tm3/tm4+tm3  NDVI-标准差植被指数;TM波段4:3的不同比率被证明在增强不同植被类型对比度方面很有用。===================实践应用3,2,1普通色图象。适宜于浅海探测作图。4,3,2红外色图象。提供中等的空间分辨率。在这种组合中,所有的植被都显示为红色。MultiSpec3-ch.Default。7,5,4适宜于湿润地区。提供了最大的空间分辨率。7,4,2适宜于温带到干旱地区。提供最

6、大的光谱多样性。=====================类型提取1.城市与乡镇的提取:TM1+TM7+TM3+TM5+TM6+TM2-TM42.乡镇与村落:TM1+TM2+TM3+TM6+TM7-TM4-TM53.河流的提取:TM5+TM6+TM7-TM1-TM2-TM44.道路的提取:TM6-(TM1+TM2+TM3+TM4+TM5+TM7)========================光谱差异 TM1 居民地与河流菜地不易分开. TM2 居民地与河流菜地不易分 TM3 乡村与菜地不易分 TM4 农田与道路不易分,乡镇,道路,河滩易浑. TM5 县城与农田不易分 TM6 村庄与

7、河流易混.LANDSAT是美国陆地探测卫星系统。从1972年开始发射第一颗卫星LANDSAT1,到目前最新的LANDSAT7。      LANDSAT7卫星于99年发射,装备有EnhancedThematicMapperPlus(ETM+)设备,ETM+被动感应地表反射的太阳辐射和散发的热辐射,有8个波段的感应器,覆盖了从红外到可见光的不同波长范围。ETM+比起在LANDSAT4、5上面装备的ThematicMapper(TM)设备在红外波段的分辨率更高

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