GEE入门篇|栅格数据集概述（二）：Image Collections（单幅图像的集合）

        在前面的内容中了解图像集合时，我们使用了 Landsat 8 原始图像数据集，这些原始图像已经为您完成了一些重要的修正。 然而，原始图像只是为 Landsat 8 生成的多个图像集合之一，遥感界开发了额外的图像校正，有助于提高分析的准确性和一致性， 每个不同图像处理路径的结果都存储在 Earth Engine 中不同的 ImageCollection 中。

       其中最突出的是ImageCollection，旨在最大限度地减少地球表面和卫星之间大气层的影响， 即使在最晴朗的日子，由于光线需要穿过大气层，卫星上的视图也变得不精确。 大气层有两种重要方式遮挡卫星的视野：影响照射到地球的阳光量，以及改变卫星在飞行过程中反射的电磁能，地球表面到卫星的接收器，揭示这些影响被称为大气校正，这是一个高度复杂的过程。 值得庆幸的是，除了来自卫星的原始图像、陆地卫星和某些其他传感器的每张图像都会使用最新的大气校正算法自动处理，从而生成称为“表面反射”图像集合的产品。表面反射率估计地球表面向上辐射率与地球表面向下辐射率的比率，模拟传感器悬停在离地面几英尺的地方时所看到的情况。

        让我们检查其中一个数据集，旨在最大限度地减少地球表面和卫星之间大气层的影响。 复制并粘贴以下代码，以按日期导入并筛选美国加利福尼亚州旧金山 (pointSF) 上空的 Landsat 8 表面反射率数据 (landsat8SR)。 我们使用第一个函数选择第一张图像 - 2014 年 3 月 18 日的单个图像。通过在控制台上打印 landsat8SRimage 图像，并访问通过其元数据，我们看到波段名称与原始图像中的名称不同（图 1）。 此处，它们的形式为“SR_B*”，如“表面反射带 *”中所示，其中 * 是波段编号。 我们还可以通过查看图像“id”来检查图像的日期（图 3.7）。 它的值为“20140318”，这是一个字符串，表明该图像来自 2014 年 3 月 18 日。

图 1 Landsat 8表面反射率图像波段和日期

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// Collections of single images - Landsat 8 Surface Reflectance

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// Create and Earth Engine Point object over San Francisco.

var pointSF = ee.Geometry.Point([-122.44, 37.76]);

// Import the Landsat 8 Surface Reflectance collection.

var landsat8SR = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2');

// Filter the collection and select the first image.

var landsat8SRimage = landsat8SR.filterDate('2014-03-18','2014-03-19').filter Bounds(pointSF).first();

print('Landsat 8 Surface Reflectance image', landsat8SRimage);

        复制并粘贴以下代码，将此图像添加到地图中，并在“bands”参数中调整 R、G 和 B 波段以实现真彩色显示（图2）。

// Center map to the first image.

Map.centerObject(landsat8SRimage, 8);

// Add first image to the map.

Map.addLayer(landsat8SRimage,

{

bands: ['SR_B4', 'SR_B3', 'SR_B2'],

min: 7000,

max: 13000

},

'Landsat 8 SR');

 图2  2014年3月18日Landsat 8表面反射率场景