five

LEDAPS corrected Landsat Enhanced Thematic Mapper image data for Central Arizona - Phoenix LTER collected on 1987-10-26

收藏
DataONE2015-07-20 更新2024-06-27 收录
下载链接:
https://search.dataone.org/view/https://pasta.lternet.edu/package/metadata/eml/lter-landsat-ledaps/953/1
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
This LTER Remote Sensing spatial raster dataset consists of LEDAPS corrected Landsat Enhanced Thematic Mapper image data for Central Arizona - Phoenix LTER, originally collected on 1987-10-26 (17:25:03.4350500Z) by Landsat 5, row 36, path 36. Cloud cover was 30 percent. The Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System (LEDAPS) software was originally developed by the National Aeronautics and Space Administration–Goddard Space Flight Center and the University of Maryland to produce top-of-atmosphere reflectance from Landsat Thematic Mapper and Enhanced Thematic Mapper Plus Level 1 digital numbers and to apply atmospheric corrections to generate a surface-reflectance product. The U.S. Geological Survey (USGS) has adopted the LEDAPS algorithm for producing the Landsat Surface Reflectance Climate Data Record. NASA Landsat Program, 2009, Landsat TM LT50360361987299XXX03, LPGS_12.0.2, USGS, Sioux Falls, 2012-08-17T18:14:12Z.

本长期生态研究网络(Long Term Ecological Research,LTER)空间栅格遥感数据集,包含针对亚利桑那州中部-凤凰城LTER站点的、经LEDAPS校正的陆地卫星增强型专题制图仪(Landsat Enhanced Thematic Mapper)影像数据。该数据由陆地卫星5号(Landsat 5)于1987年10月26日17时25分03.4350500秒(协调世界时,UTC)采集,轨道行号(row)为36,轨道路径号(path)为36,云量覆盖率为30%。 陆地卫星生态扰动自适应处理系统(Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System,LEDAPS)最初由美国国家航空航天局戈达德太空飞行中心与马里兰大学联合开发,其功能为基于陆地卫星专题制图仪(Landsat Thematic Mapper)及增强型专题制图仪Plus(Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus)的一级数字量化值生成大气顶部反射率数据,并通过大气校正处理生成地表反射率产品。 美国地质调查局(U.S. Geological Survey,USGS)已采用LEDAPS算法,用于生成陆地卫星地表反射率气候数据记录(Landsat Surface Reflectance Climate Data Record)。 数据来源标注如下:美国国家航空航天局陆地卫星计划,2009年;数据编号为Landsat TM LT50360361987299XXX03,处理版本为LPGS_12.0.2;由美国地质调查局苏福尔斯分部发布,发布时间为2012年8月17日18时14分12秒(协调世界时,UTC)。
创建时间:
2015-07-20
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作