摘要: Landsat 8 波段 是一颗地球观测卫星，由美国国家航空航天局和美国地质调查局合作建造、发射和运营。数据调查由两个主要传感器执行，这两个传感器被调整到规定的频段。卫星工作在可见光、近红外、短波红外到热(长波)红外。这些波段被预先设置为11个波段，根据视觉...
Landsat 8 波段 是一颗地球观测卫星，由美国国家航空航天局和美国地质调查局合作建造、发射和运营。数据调查由两个主要传感器执行，这两个传感器被调整到规定的频段。卫星工作在可见光、近红外、短波红外到热(长波)红外。这些波段被预先设置为11个波段，根据视觉的波长差异而有所不同。
两个传感器分别为：可操作陆地成像仪 (OLI) 使用可见光和近红外光谱中的 9 个波段；热红外传感器 (TIRS) 在红外频率范围内工作，长波红外光。该卫星提供分辨率适中的图像，在不同波段变化，从最精确的每像素 15 米到精度不重要的长波红外波段的 100 米。在监测土地覆盖时，可以选择一个或多个波段以创建更清晰的图片，由于不同类型研究的特定需要，可以使用假彩色图像来增强数据的视觉外观, 用所需的颜色替换图像的真实颜色。
波段2、3和4（分别为蓝色、绿色和红色滤镜）所有这些滤镜一起创建了真实的彩色波段组合，或可见光的正常 RGB 图像。这些过滤器的基本目的是创建该区域的视觉地图。下图是一张正常的卫星测绘照片。
图中显示4、3、2级德国明斯特周围的农业农场。图中的深绿色是指树林，绿色是健康的种植园，淡黄色或淡绿色是最近收获的田地，棕色和黄色是不健康的植物或刚刚种植的田地。该波段还用于城市研究。
波段 8 是全色的，这有助于它制作比任何其他波段更清晰的图像。由于传感器能够看到更多的光，其分辨率为每像素 15 米，而其他分辨率为 30 米。当研究需要更精确的图片时，可以通过将波段添加到组合中来锐化照片。通过使用分辨率较低的多光谱图像对较高分辨率的全色图像进行全色锐化，可以提高后者的分辨率并增加其信息量。
波段5(近红外)，在生态监测方面起着非常重要的作用，由于近红外是从植物中所含水反射的光谱。波段 3、4、5 的组合被用于监测植物和森林，比简单地监测绿色图像更精确。该波段组合也可用于作物研究期间的排水和土壤监测。
波段 5、4、3，其中 5 为猩红色的假色，波段 4 为绿色，波段 3 为蓝色。德国明斯特附近的植被在光谱中比在标准 RGB 中更明显。红色表示种植园（与落叶林相比，针叶林反射出更深的红色甚至棕色），绿色-蓝色-城市地区，而水体接近黑色。波段 1（深蓝/紫罗兰色），此操作模式下的传感器波段能够收集深蓝色，因此有助于监测海岸以及区分空气中的灰尘颗粒或烟雾。
波段 1中拍摄的中国天津港口图像。图片的灰阶表示海深，颜色越深的海平面越深。在场景的中间，有几个造船厂。
波段 6 和波段 7 使用短波红外线的不同部分，有助于监测岩石和土壤。由于光谱几乎完全被水吸收，因此在分析图像时很容易反映出水源。由于其特性，这些波段还用于生态和地质研究。地质波段组合允许为未来的地质研究指定感兴趣的区域。
德国明斯特波段7、6、4的照片。绿色表示植被。深蓝色或黑色突出水源。城镇和市区分布在白色到青色到紫色的范围内。如果图像显示红色，这意味着传感器拍摄了火山、森林火灾或太阳能电池板场的照片，如上所述，它们反射或辐射整个红外光谱。
波段 9 是 Landsat 波段中“最盲目的”，但同样非常有趣。该波段覆盖的频率范围非常狭窄，大部分频率都被大气吸收了，在该波段中任何明亮的东西都被认为是在大气层之上。由于地球在光谱中不可见，该波段旨在识别云并在需要时帮助过滤。
波段 10 和 11 是热红外波段，可以看到热量，与可以监测气温的气象站不同，这些波段组合反映了通常比空气热的地表温度图。这个热波段组合是最不准确的，因为热扩散（像素分辨率只有100米），但它们在假着色中处理了更多的信息。此功能用于土壤水分和蒸发蒸腾评估，因此用于定义水施用速率。
波段 10 和 11 结合能够看到日本福岛周围的热扩散。一般来说，下垫面温度越高，波段10和11的辐射强度越高。颜色越浅，该区域的温度越高。图像中心的白色和灰色之间的线是海岸线。云通常温度较低，也可以检测到，云层表面温度越低，辐射强度越低，颜色也越暗。
