USGS Landsat 7 Level 2, Collection 2, Tier 1

LANDSAT/LE07/C02/T1_L2
データセットの可用性
1999-05-28T01:02:17Z–2024-01-19T01:39:58.042000Z
データセット プロバイダ
Earth Engine スニペット
ee.ImageCollection("LANDSAT/LE07/C02/T1_L2")
再確認間隔
16 日間
タグ
cfmask cloud etm fmask global landsat lasrc le07 lst reflectance satellite-imagery sr usgs

説明

このデータセットには、Landsat 7 ETM+ センサーによって生成されたデータから導出された、大気補正済みの地表反射率と地表温度が含まれています。これらの画像には、オルソ補正された地表反射率に処理された 4 つの可視近赤外線(VNIR)バンドと 2 つの短波赤外線(SWIR)バンド、オルソ補正された地表温度に処理された 1 つの熱赤外線(TIR)バンドが含まれています。また、ST プロダクトの計算で使用される中間バンドと QA バンドも含まれています。

Landsat 7 SR プロダクトは、Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System(LEDAPS)アルゴリズム(バージョン 3.4.0)で作成されます。Collection 2 ST プロダクトはすべて、ロチェスター工科大学(RIT)と米国航空宇宙局(NASA)ジェット推進研究所(JPL)が共同で作成したシングル チャンネル アルゴリズムで作成されています。

収集されたデータのストリップは、標準化された参照グリッドを使用して、約 170 km × 183 km をカバーする重複する「シーン」にパッケージ化されます。

アセットによっては SR データのみが含まれている場合があり、その場合、ST バンドは存在するものの空になります。ST バンドと SR バンドの両方を含むアセットの場合、PROCESSING_LEVEL は L2SP に設定されます。SR バンドのみのアセットの場合、PROCESSING_LEVEL は L2SR に設定されます。

その他のドキュメントと使用例。

Landsat Collection 2 ファイルは、リクエスタ支払いの Google Cloud Storage バケットで一般公開されています。ファイルは、分析を容易にするために、定期的に更新される BigQuery テーブル earth-engine-public-data.geo_index.landsat_c2_index にインデックス登録されます。

データ プロバイダのメモ:

  • ASTER NDVI は、ASTER GED プロダクトをターゲットの Landsat シーンに時間的に調整するために必要であるため、データ プロダクトには地表温度に正常に処理されるように光学データと熱データの両方が含まれている必要があります。そのため、夜間の取得を処理して体温を表示することはできません。

  • 雲や雲の影に関連する地表温度の取得に既知のエラーがあります。これらの問題の特性は、Cook ら、(2014 年)

  • ASTER GED には、ST プロダクトの生成に必要な平均放射率データが欠落している領域が含まれています。ASTER GED 情報が欠落している場合、そのエリアの ST データも欠落します。

  • ASTER GED データセットは、2000 年から 2008 年に取得された ASTER シーンのすべての晴天ピクセルから作成されます。このデータセットはグローバルな空間範囲を持っていますが、ASTER 測定での雲の汚染が原因で、平均放射率情報が欠落している領域があります。

  • USGS は、ASTER GED で非物理的な値(放射率 < 0.6)をさらにスクリーニングし、検出されなかった雲による放射率の過小評価を排除します。ASTER GED 入力がない、または物理的にありえない放射率値を持つピクセルについては、結果の Landsat ST プロダクトに欠落したピクセルが含まれます。ASTER GED の平均気候データは静的であるため、Landsat ST の欠損ピクセルは時間を通じて(1982 年から現在まで)一貫しています。詳しくは、landsat-collection-2-surface-temperature-data-gaps-due-missing をご覧ください。

Landsat 7 の軌道は 2017 年以降、取得時間が早まる方向にドリフトしています

バンド

ピクセルサイズ
30 メートル

帯域

名前 単位 最小 最大 スケール オフセット ピクセルサイズ 波長 説明
SR_B1 1 65455 2.75e-05 -0.2 メートル 0.45 ~ 0.52 μm

バンド 1(青)の表面反射率

SR_B2 1 65455 2.75e-05 -0.2 メートル 0.52 ~ 0.60 μm

バンド 2(緑)の表面反射率

SR_B3 1 65455 2.75e-05 -0.2 メートル 0.63 ~ 0.69 μm

バンド 3(赤)の表面反射率

SR_B4 1 65455 2.75e-05 -0.2 メートル 0.77 ~ 0.90 μm

バンド 4(近赤外)の地表反射率

SR_B5 1 65455 2.75e-05 -0.2 メートル 1.55 ~ 1.75 μm

バンド 5(短波赤外 1)の地表反射率

SR_B7 1 65455 2.75e-05 -0.2 メートル 2.08 ~ 2.35 μm

バンド 7(短波赤外 2)の地表反射率

SR_ATMOS_OPACITY 0 10000 0.001 メートル なし

LEDAPS によって生成され、シーン内の Dark Dense Vegetation(DDV)で観測された放射輝度に基づく大気の不透明度の一般的な解釈。大気不透明度の一般的な解釈では、値(0.001 でスケーリングした後)が 0.1 未満の場合は晴れ、0.1 ~ 0.3 の場合は平均、0.3 を超える場合は霧やその他の雲の状態を示します。大気不透明度の高いピクセルの SR 値は、特に太陽天頂角が大きい条件下では信頼性が低くなります。SR_ATMOS_OPACITY バンドは、上級ユーザーと製品品質の評価のために提供されており、検証されていません。ほとんどのユーザーは、代わりにクラウドの識別に QA_PIXEL 帯域情報を使用することをおすすめします。

SR_CLOUD_QA メートル なし

クラウド品質評価

ST_B6 K 0 65535 0.00341802 149 メートル 10.40 ~ 12.50 μm

バンド 6 の表面温度。「PROCESSING_LEVEL」が「L2SR」に設定されている場合、このバンドは完全にマスクされます。

ST_ATRAN 0 10000 0.0001 メートル なし

大気透過率。「PROCESSING_LEVEL」が「L2SR」に設定されている場合、このバンドは完全にマスクされます。

ST_CDIST km 0 24000 0.01 メートル なし

クラウドまでのピクセル距離。「PROCESSING_LEVEL」が「L2SR」に設定されている場合、このバンドは完全にマスクされます。

ST_DRAD W/(m^2*sr*um)/ DN 0 28000 0.001 メートル なし

下向き放射輝度。「PROCESSING_LEVEL」が「L2SR」に設定されている場合、このバンドは完全にマスクされます。

ST_EMIS 0 10000 0.0001 メートル なし

放射率は ASTER GED から推定されます。「PROCESSING_LEVEL」が「L2SR」に設定されている場合、このバンドは完全にマスクされます。

ST_EMSD 0 10000 0.0001 メートル なし

放射率の標準偏差。「PROCESSING_LEVEL」が「L2SR」に設定されている場合、このバンドは完全にマスクされます。

ST_QA K 0 32767 0.01 メートル なし

皮膚温バンドの不確かさ。「PROCESSING_LEVEL」が「L2SR」に設定されている場合、このバンドは完全にマスクされます。

ST_TRAD W/(m^2*sr*um)/ DN 0 22000 0.001 メートル なし

熱帯域が放射輝度に変換されました。「PROCESSING_LEVEL」が「L2SR」に設定されている場合、このバンドは完全にマスクされます。

ST_URAD W/(m^2*sr*um)/ DN 0 28000 0.001 メートル なし

上向きの放射輝度。「PROCESSING_LEVEL」が「L2SR」に設定されている場合、このバンドは完全にマスクされます。

QA_PIXEL メートル なし

CFMASK アルゴリズムから生成されたピクセル品質属性。

QA_RADSAT メートル なし

放射量飽和 QA

画像プロパティ検出

画像プロパティ

名前 説明
ALGORITHM_SOURCE_SURFACE_REFLECTANCE STRING

地表反射率アルゴリズムの名前とバージョン。

ALGORITHM_SOURCE_SURFACE_TEMPERATURE STRING

表面温度アルゴリズムの名前とバージョン。

CLOUD_COVER DOUBLE

雲量(0 ~ 100%)。-1 = 計算されていません。

CLOUD_COVER_LAND DOUBLE

陸地の雲量(0 ~ 100%)、-1 = 計算なし。

COLLECTION_CATEGORY STRING

シーン コレクションのカテゴリ(「T1」または「T2」)。

DATA_SOURCE_AIR_TEMPERATURE STRING

気温のデータソース。

DATA_SOURCE_ELEVATION STRING

標高データソース。

DATA_SOURCE_OZONE STRING

オゾン データソース。

DATA_SOURCE_PRESSURE STRING

気圧のデータソース。

DATA_SOURCE_REANALYSIS STRING

再分析データソース。

DATA_SOURCE_WATER_VAPOR STRING

水蒸気のデータソース。

DATE_PRODUCT_GENERATED DOUBLE

商品が生成された日付のタイムスタンプ。

EARTH_SUN_DISTANCE DOUBLE

地球と太陽の距離(AU)。

EPHEMERIS_TYPE STRING

使用された軌道暦の種類(「DEFINITIVE」または「PREDICTIVE」)をユーザーに通知する識別子。このフィールドが存在しない場合、ユーザーは「PREDICTIVE」と想定する必要があります。

GEOMETRIC_RMSE_MODEL DOUBLE

幾何学的残差(メートル)のクロストラック方向とアロントラック方向の両方の RMSE(二乗平均平方根誤差)を組み合わせた値。このパラメータは、L1_PROCESSING_LEVEL が L1TP の場合にのみ存在します。

GEOMETRIC_RMSE_MODEL_X DOUBLE

幾何補正に使用される GCP(地上基準点)で測定された、クロス トラック方向の幾何残差の RMSE(二乗平均平方根誤差)(メートル)。このパラメータは、L1_PROCESSING_LEVEL が L1TP の場合にのみ存在します。

GEOMETRIC_RMSE_MODEL_Y DOUBLE

GCP(地上基準点)で測定された、沿軌道方向の幾何学的精度補正で使用される幾何学的残差の RMSE(二乗平均平方根誤差)(メートル)。このパラメータは、L1_PROCESSING_LEVEL が L1TP の場合にのみ存在します。

GROUND_CONTROL_POINTS_MODEL DOUBLE

精度補正プロセスで使用される GCP の数。このパラメータは、L1_PROCESSING_LEVEL が L1TP の場合にのみ存在します。

GROUND_CONTROL_POINTS_VERSION DOUBLE

精度補正プロセスで使用される GCP データセットのバージョン。このパラメータは、L1_PROCESSING_LEVEL が L1TP の場合にのみ存在します。

IMAGE_QUALITY INT

バンドの複合画像品質。0 = 最悪、9 = 最高、-1 = 品質が計算または評価されていない。

L1_DATE_PRODUCT_GENERATED STRING

対応する L1 商品の作成日。

L1_LANDSAT_PRODUCT_ID STRING

対応する L1 プロダクトの Landsat プロダクト ID。

L1_PROCESSING_LEVEL STRING

対応する L1 プロダクトの処理レベル。

L1_PROCESSING_SOFTWARE_VERSION STRING

対応する L1 製品の処理ソフトウェアのバージョン。

LANDSAT_PRODUCT_ID STRING

Landsat プロダクト ID

LANDSAT_SCENE_ID STRING

Landsat シーンの短い識別子

PROCESSING_LEVEL STRING

SR バンドと LST バンドの両方が存在する場合は「L2SP」、SR バンドのみが存在する場合は「L2SR」。

PROCESSING_SOFTWARE_VERSION STRING

プロダクトを作成した処理ソフトウェアのバージョン。

SCENE_CENTER_TIME STRING

ISO 8601 文字列形式の観測時間。

SENSOR_ID STRING

センサーの名前。

SPACECRAFT_ID STRING

宇宙船の名前。

SUN_AZIMUTH DOUBLE

画像の中央の取得時間における画像の中央位置の太陽の方位角(度数)。正の値は、東への角度または北からの時計回りの角度を示します。負の値は、西方向の角度または北から反時計回りの角度を示します。

SUN_ELEVATION DOUBLE

画像の中央の取得時間における画像の中央位置の太陽高度(度数)。正の値は、昼間のシーンを示します。負の値は夜間のシーンを示します。注: 反射率の計算には太陽天頂角が必要です。これは 90 - 太陽高度角です。

TEMPERATURE_MAXIMUM_BAND_ST_B6 DOUBLE

Band 6 で達成可能な最大温度値。

TEMPERATURE_MINIMUM_BAND_ST_B6 DOUBLE

Google Pixel Watch 6 で達成可能な最低温度値。

WRS_PATH INT

シーンの WRS パス番号。

WRS_ROW INT

シーンの WRS 行番号。

利用規約

利用規約

Landsat データセットは連邦政府が作成したデータであるため、パブリック ドメインに属し、著作権の制限なしで使用、転送、複製できます。

データソースとしての USGS の謝辞またはクレジットは、以下の例に示すようなテキスト引用行を含めることで提供する必要があります。

(商品、画像、写真、データセットの名前)提供: 米国地質調査所

例: Landsat-7 画像(米国地質調査所提供)

USGS 製品の適切な引用と謝辞について詳しくは、USGS Visual Identity System Guidance をご覧ください。

Earth Engine で探索する

コードエディタ(JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LE07/C02/T1_L2')
    .filterDate('2017-06-01', '2017-07-01');

// Applies scaling factors.
function applyScaleFactors(image) {
  var opticalBands = image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2);
  var thermalBand = image.select('ST_B6').multiply(0.00341802).add(149.0);
  return image.addBands(opticalBands, null, true)
              .addBands(thermalBand, null, true);
}

dataset = dataset.map(applyScaleFactors);

var visualization = {
  bands: ['SR_B3', 'SR_B2', 'SR_B1'],
  min: 0.0,
  max: 0.3,
};

Map.setCenter(-114.2579, 38.9275, 8);

Map.addLayer(dataset, visualization, 'True Color (321)');

Python の設定

Python API とインタラクティブな開発での geemap の使用については、 Python 環境のページをご覧ください。

import ee
import geemap.core as geemap

Colab(Python)

dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LE07/C02/T1_L2').filterDate(
    '2017-06-01', '2017-07-01'
)


# Applies scaling factors.
def apply_scale_factors(image):
  optical_bands = image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2)
  thermal_bands = image.select('ST_B6').multiply(0.00341802).add(149.0)
  return image.addBands(optical_bands, None, True).addBands(
      thermal_bands, None, True
  )


dataset = dataset.map(apply_scale_factors)

visualization = {
    'bands': ['SR_B3', 'SR_B2', 'SR_B1'],
    'min': 0.0,
    'max': 0.3,
}

m = geemap.Map()
m.set_center(-114.2579, 38.9275, 8)
m.add_layer(dataset, visualization, 'True Color (321)')
m
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