landsat 8 卫星 波段介绍 及组合

　　landsat8卫星包含OLI和TIRS两种传感器。OLI包括了ETM+的所有波段。为了避免大气吸收特征，OLI对波段进行了重新调整，比较大的调整是OLI Band5(0.845–0.885 μm)，排除了0.825μm处水汽吸收特征；OLI全色波段Band8波段范围较窄，这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征；此外，还有两个新增的波段：蓝色波段 (band 1; 0.433–0.453 μm) 主要应用海岸带观测，短波红外波段(band 9; 1.360–1.390 μm) 包括水汽强吸收特征可用于云检测；近红外band5和短波红外band9与MODIS对应的波段接近。

landsat7 landsat8卫星对比

Landsat 7			Landsat 8
Band Name	Bandwidth (μm)	Resolution (m)	Band Name	Bandwidth (μm)	Resolution (m)
			Band 1 Coastal	0.43 – 0.45	30
Band 1 Blue	0.45 – 0.52	30	Band 2 Blue	0.45 – 0.51	30
Band 2 Green	0.52 – 0.60	30	Band 3 Green	0.53 – 0.59	30
Band 3 Red	0.63 – 0.69	30	Band 4 Red	0.64 – 0.67	30
Band 4 NIR	0.77 – 0.90	30	Band 5 NIR	0.85 – 0.88	30
Band 5 SWIR 1	1.55 – 1.75	30	Band 6 SWIR 1	1.57 – 1.65	30
Band 7 SWIR 2	2.09 – 2.35	30	Band 7 SWIR 2	2.11 – 2.29	30
Band 8 Pan	0.52 – 0.90	15	Band 8 Pan	0.50 – 0.68	15
			Band 9 Cirrus	1.36 – 1.38	30
Band 6 TIR	10.40 – 12.50	30/60	Band 10 TIRS 1	10.6 – 11.19	100
			Band 11 TIRS 2	11.5 – 12.51	100

 

表1： OLI陆地成像仪和ETM+对照表

OLI陆地成像仪			ETM+
序号	波段(μm)	空间分辨率 (m)	序号	波段(μm)	空间分辨率 (m)
1	0.433–0.453	30
2	0.450–0.515	30	1	0.450–0.515	30
3	0.525–0.600	30	2	0.525–0.605	30
4	0.630–0.680	30	3	0.630–0.690	30
5	0.845–0.885	30	4	0.775–0.900	30
6	1.560–1.660	30	5	1.550–1.750	30
7	2.100–2.300	30	7	2.090–2.350	30
8	0.500–0.680	15	8	0.520–0.900	15
9	1.360–1.390	30

 

表2：OLI波段合成

R、G、B	主要用途
4 、3 、2 Red、Green、Blue	自然真彩色
7、 6 、4 SWIR2、SWIR1、Red	城市
5、 4 、3 NIR、Red、Green	标准假彩色图像，植被
6 、5 、2 SWIR1、NIR、Blue	农业
7 、6、 5 SWIR2、SWIR1、NIR	穿透大气层
5、 6、 2 NIR、SWIR1、Blue	健康植被
5 、6、 4 NIR、SWIR1、Red	陆地/水
7、 5 、3 SWIR2、NIR、Green	移除大气影响的自然表面
7 、5 、4 SWIR2、NIR、Red	短波红外
6、 5 、4 SWIR1、NIR、Red	植被分析

 

表3：Landsat TM波段合成总结说明

R、G、B	类型	特点
3、2、1	真假彩色图像	用于各种地类识别。图像平淡、色调灰暗、彩色不饱和、信息量相对减少。
4、3、2	标准假彩色图像	它的地物图像丰富，鲜明、层次好，用于植被分类、水体识别，植被显示红色。
7、4、3	模拟真彩色图像	用于居民地、水体识别
7、5、4	非标准假彩色图像	画面偏蓝色，用于特殊的地质构造调查。
5、4、1	非标准假彩色图像	植物类型较丰富，用于研究植物分类。
4、5、3	非标准假彩色图像	（1）利用了一个红波段、两个红外波段，因此凡是与水有关的地物在图像中都会比较清楚；（2）强调显示水体，特别是水体边界很清晰，益于区分河渠与道路；（3）由于采用的都是红波段或红外波段，对其它地物的清晰显示不够，但对海岸及其滩涂的调查比较适合；（4）具备标准假彩色图像的某些点，但色彩不会很饱和，图像看上去不够明亮；（5）水浇地与旱地的区分容易。居民地的外围边界虽不十分清晰，但内部的街区结构特征清楚；（6）植物会有较好的显示，但是植物类型的细分会有困难。
3、4、5	非标准接近于真色的假彩色图像	对水系、居民点及其市容街道和公园水体、林地的图像判读是比较有利的。