作者：超图研究院技术支持中心-于丁

SuperMap iDesktopX以广州市影像为例——实现Landsat 8 OLI_TIRS卫星不同波段组合彩色影像合成

一、背景

我们从地理空间数据云官网（https://www.gscloud.cn/）或世界地质勘探局官网USGS（https://earthexplorer.usgs.gov/），下载Landsat 8 OLI_TIRS卫星影像数据解压后会发现一个问题，数据是十多张黑白色的影像，根本没有一张平常见到的彩色影像。

这是因为这是Landsat 8采集的各个波段的原始数据，每张影像只存储了单一波段的信息，还未进行彩色合成，因此呈现黑白色。
我们需要了解每个波段所代表的信息类型。例如，某些波段可能关注特定类型的植被或地质特征。然后选择合适自己研究或业务的波段组合方式，来合成彩色影像。
本文为以一套广州市的Landsat 8 OLI_TIRS影像为例，使用超图SuperMap iDesktopX实现各个波段组合的彩色影像合成。

二、Landsat 8 OLI_TIRS 卫星

Landsat8是美国国家航空航天局（NASA）于2013年发射升空的一颗卫星，主要用于地球观测和环境监测研究。
Landsat8卫星每16天就能拍摄一次全球范围的影像，数据分辨率从15米到100米不等，用户可以通过开放的数据平台（如地理空间数据云或世界地质勘探局官网USGS）免费获取卫星数据。Landsat8卫星是一项重要的遥感技术成果，为我们对地球环境的认知提供了强有力的支持。

Landsat8卫星重量大约为2800千克，是一颗高度集成的遥感卫星，携带有两个主要载荷：OLI和TIRS。其中OLI（全称：Operational Land Imager ，陆地成像仪）由卡罗拉多州的鲍尔航天技术公司研制；TIRS（全称：Thermal Infrared Sensor，热红外传感器），由NASA的戈达德太空飞行中心研制。设计使用寿命为至少5年。前者可获取高质量、高光谱的地表影像，后者可用于测量地表温度和辐射。Landsat-8 在空间分辨率和光谱特性等方面与Landsat 1-7保持了基本一致，卫星一共有11个波段。

相比起前代Landsat卫星，Landsat8卫星可以捕捉到更多的光谱范围，其光谱范围涵盖了红外线和紫外线等较广泛的范围，能够探测到从冰川到城市的许多不同物质的变化，有助于制图和监测全球林业、农业、生态、地形和水资源等方面状况的变化，并有更高的空间分辨率，这使得它能够提供更为准确和详细的地球表面信息，为环境监测、灾害预警等方面提供有力的支持。

2.1OLI传感器

2.1.1概述

OLI陆地成像仪包括9个波段，空间分辨率为30米，其中包括一个15米的全色波段，成像宽幅为185x185km。

2.1.2数据解释

OLI陆地成像仪有9个波段，成像宽幅为185x185km。与Landsat-7 上的ETM传感器相比，OLI陆地成像仪做了以下调整：1. Band 5的波段范围调整为0.845–0.885 μm，排除了0.825μm处水汽吸收的影响；2. Band 8全色波段范围较窄，从而可以更好区分植被和非植被区域；3. 新增两个波段。Band 1蓝色波段 (0.433–0.453 μm) 主要应用于海岸带观测，Band 9短波红外波段(1.360–1.390 μm) 应用于云检测。

2.1.3数据领域

OLI包括了ETM+传感器所有的波段，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。

2.2TIRS传感器

2.2.1概述

Landsat TIRS波段是Landsat 8卫星上的两个热红外传感器之一。TIRS波段由两个热红外探测器组成，用于测里地表的热辐射能里，并以数字形式记录。它的主要目标是获取地表温度信息，进一步了解地球表面的热动力学过程。TIRS波段的波长范围为10.6-12.5微米，可以有效地感知地表的热辐射特征。

2.2.2数据解译

Landsat TIRS波段数据的解译需要进行辐射校正和大气校正等处理。首先，需要进行辐射校正，将原始的TIRS波段数据转换为辐射亮度温度。然后，根据大气模型和大气参数，进行大气校正，去除大气对热辐射的影响。最后，通过计算地表辐射亮度温度和地表辐射能里，可以得到地表的温度分布和热红外辐射特征。
在数据解译过程中，还可以结合其他Landsat波段的数据进行综合分析。例如，结合Landsat OLI波段的数据，可以获取更多地表信息，如植被指数﹑土地利用类型等。这些综合分析的结果可以为地表温度和热红外辐射特征的解释提供更多参考。

2.2.2数据领域

1，地表温度监测:Landsat TIRS波段可以通过测里地表的热辐射能里，估计出地表的温度分布。这对于气候变化研究、农作物生长监测、城市热岛效应研究等具有重要意义。通过对不同地区的地表温度进行比较和分析，可以揭示出她表的热力学特征和变化趋势。
2．热红外辐射特征研究:Landsat TIRS波段可以探测地表的热红外辐射特征，从而了解地表材料的热性质。不同地表材料的热红外辐射特征不同，可以通过对TIRS波段数据的解译，识别出不同地表类型，如水体﹑植祯﹑建筑物等，并进一步分析它们的热力学特征。
3．环境监则:Landsat TTRS波段还可以用于环境监测，例如监测火灾、火山活动等自然灾害的热辐射特征。通过对TIRS波段数据的分析，可以及时掌握灾害的发展趋势和范围，为防灾减灾工作提供重要的参考依据。

2.2.4应用情况

Landsat TIRS波段是Landsat 8卫星上的重要热红外传感器波段，可以用于地表温度监测、热红外辐射特征研究和环境监测等方面。通过对TIRS波段数据的解译，可以揭示出地表的热力学特征和变化趋势。然而，在数据解译过程中需要进行辐射校正和大气校正等处理，以获得准确的地表温度和热红外辐射特征信息。此外，结合其他Landsat波段的数据进行综合分析，可以获得更多地表信息，为地表温度和热红外辐射特征的解释提供更多参考。通过对Landsat TIRS波段的应用和数据解译的研究，可以为地球科学研究和资源环境管理提供重要的支持。

2.3传感器参数及波段用途

Landsat8常传感器参数及波段常见用途
传感器	波段		波长范围 （微米μm）	空间分辨率 （米m）	信噪比	用途说明
OLI	1-COASTAL/AEROSOL	波段1-气溶胶	0.43-0.45	30	130	海岸带环境监测
	2-Blue	波段2-蓝	0.45-0.51	30	130	可见光三波段 真彩色用于地物识别等
	3-Green	波段3-绿	0.53-0.59	30	100
	4-Red	波段4-红	0.64-0.67	30	90
	5-NIR	波段5-近红	0.85-0.88	30	90	植被信息提取
	6-SWIR1	波段6-SWIR1	1.57-1.65	30	100	植被旱情监测、强火监测、 部分矿物信息提取
	7-SWIR2	波段7-SWIR2	2.11-2.29	30	100
	8-PAN	波段8-全色	0.50-0.68	15	80	地物识别，数据融合
	9-Cirrus	波段9- Cirrus	1.36-1.38	30	50	卷云检测，数据质量评价
TIRS	10-TIR	波段10-TIRS热红外传感器1	10.60-11.19	100	0.4K	地表温度反演，火灾检测 土壤湿度评价，夜间成像
	11-TIR	波段11-TIRS热红外传感器2	11.50-12.51	100	0.4K

三、假彩色合成

3.1基本内容

假彩色合成是指多光谱遥感图像彩色合成处理时，如果参与合成的三个波段的波长与对应的红、绿、蓝三种原色的波长不同，那么合成图像的颜色就不可能是地面景物的真是颜色，这种合成就是假彩色合成。

3.2目的

假彩色合成的目的在于彩色增强而不是彩色复原。故可通过变换多波段单色影像数目，如2～4个或同滤色镜的不同组合来改变假彩色影像色彩，以达到不同应用目的。

3.3Landsat8常见的波段组合形式

Landsat8常见的波段组合形式
波段组合	合成类型	主要用途
4、3、2	自然真彩色	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
3、4、5	接近于真色的假彩	有利于对水系、居民点及其市容街道和公园水体、林地的图像判读
7、6、5	假彩色合成	大气渗透，穿透大气层
7、6、4	假彩色合成	用于城市监测，较波长较短的波段效果比较明亮
7、5、4	假彩色合成	画面偏篮色,用于特殊的地质构造调查
7、5、3	假彩色合成	移除大气影响的自然表面
7、4、3	假彩色合成	用于居民地、水体识别
6、5、4	假彩色合成	植被分析
6、5、2	假彩色合成	农作物监测，农作物显示为高亮的绿色，裸地显示为品红色，休耕地显示为很弱的墨绿色
6、3、2	假彩色合成	突出裸露地表上的一些景观，对于没有或少量植被情况下，突出地表的景观，对地质监测有效
5、6、4	假彩色合成	有效区分陆地和水体，深浅的橙色和绿色是陆地，深浅蓝色是水
5、6、2	假彩色合成	健康植被
5、4、3	假彩色合成	用来监测植被、农作物和湿地，植被显示为红色，植被越健康红色越亮，而且可以区分出植被的种类
5、4、1	假彩色合成	植物类型较丰富，用于研究植物分类。
4、5、3	假彩色合成	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，对海岸及其滩涂的调查比较适合，水浇地与旱地的区分容易，居民地白的外围边界虽不十分清晰,但内部的街区结构特征清楚，植物有较好的显示,但是植物类型的细分会有困难
3、2、1	假彩色合成	用于各种地类识别。图像平淡、色调灰暗﹑彩色不饱和﹑信息相对减少

四、获取数据

广州市Landsat 8 OLI_TIR原始单波段影像一套：
从从地理空间数据云官网（https://www.gscloud.cn/）下载Landsat 8免费卫星数据，原始数据为EPSG CODE:32649投影坐标系坐标系。

4.1进入网站

4.2 数据资源-公开数据

4.3Landsat 8 OLI_TIRS卫星数字产品

4.4筛选数据

通常我们使用目标区域的条带行列号或huohuh经纬度范围来进行筛选，然后根据时间排序找到尽可能新的数据，
在较新的数据中选择云量尽可能小的数据。

云量是原始遥感影像的一项重要参数，若没注意该项，很可能辛苦几个G的数据下载下来发现全是云，如图：

4.5下载解压数据

五、使用工具

SuperMap iDesktopX 11i(2023)V11.1.1及以上版本。（以下简称iDesktopX）
获取跳转

六、操作步骤

6.1新建数据源

开始-数据源分组-文件-新建文件型数据源

6.2导入单波段影像数据

开始-数据处理-数据导入-“+”-全选所有影像-默认参数确定导入

6.3添加地图查看

全选所有数据集-右键添加到新地图-控制图层显隐查看各波段影像

6.4选择符合研究、业务需求的波段组合

Landsat8常见的波段组合形式
波段组合	合成类型	主要用途
4、3、2	自然真彩色	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
3、4、5	接近于真色的假彩	有利于对水系、居民点及其市容街道和公园水体、林地的图像判读
7、6、5	假彩色合成	大气渗透，穿透大气层
7、6、4	假彩色合成	用于城市监测，较波长较短的波段效果比较明亮
7、5、4	假彩色合成	画面偏篮色,用于特殊的地质构造调查
7、5、3	假彩色合成	移除大气影响的自然表面
7、4、3	假彩色合成	用于居民地、水体识别
6、5、4	假彩色合成	植被分析
6、5、2	假彩色合成	农作物监测，农作物显示为高亮的绿色，裸地显示为品红色，休耕地显示为很弱的墨绿色
6、3、2	假彩色合成	突出裸露地表上的一些景观，对于没有或少量植被情况下，突出地表的景观，对地质监测有效
5、6、4	假彩色合成	有效区分陆地和水体，深浅的橙色和绿色是陆地，深浅蓝色是水
5、6、2	假彩色合成	健康植被
5、4、3	假彩色合成	用来监测植被、农作物和湿地，植被显示为红色，植被越健康红色越亮，而且可以区分出植被的种类
5、4、1	假彩色合成	植物类型较丰富，用于研究植物分类。
4、5、3	假彩色合成	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，对海岸及其滩涂的调查比较适合，水浇地与旱地的区分容易，居民地白的外围边界虽不十分清晰,但内部的街区结构特征清楚，植物有较好的显示,但是植物类型的细分会有困难
3、2、1	假彩色合成	用于各种地类识别。图像平淡、色调灰暗﹑彩色不饱和﹑信息相对减少

实践我们选择常规432波段，合成真彩色影像。

6.5合成多波段影像

数据—数据处理—合成多波段影像-选择432波段-调整顺序
注意波段顺序必须为432由上到下，4波段作为主数据，否则合成的影像色彩不对

6.6添加地图查看

合成出的432影像数据集右键-添加到新地图

6.7调整适合的拉伸方式

432影像图层右键-图层属性
选择不同的拉伸方式及调整参数，查看图中效果设置为自己认为合适的方式。
本数据最终选择标准差拉哈呢，拉伸系数2效果最为自然真实。

6.8去除黑边

图层属性中开启透明色—拾取黑色背景值部分

7、与天地图关联对比浏览结果

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