遥感影像数据集
时间: 2025-03-23 17:13:22 浏览: 34
### 遥感影像数据集及其下载网站
遥感技术的发展使得大量高质量的遥感影像数据得以公开发布,这些数据对于科学研究、地理信息系统(GIS)应用以及机器学习模型训练具有重要意义。以下是几个重要的遥感影像数据集及相关下载网站:
#### 1. Landsat 卫星数据
Landsat 是美国地质调查局 (USGS) 提供的一系列地球观测卫星数据,覆盖范围广且时间跨度大。该数据集适用于多种研究领域,包括土地利用变化监测、气候变化影响评估等[^3]。
- **下载地址**: [EarthExplorer](https://earthexplorer.usgs.gov/)
#### 2. Sentinel 系列卫星数据
由欧洲航天局 (ESA) 发布的哨兵计划提供了多光谱和雷达传感器数据,广泛应用于环境监控、灾害管理等领域。其开放性和高频次成像能力使其成为最受欢迎的遥感数据源之一。
- **下载地址**: [Copernicus Open Access Hub](https://scihub.copernicus.eu/)
#### 3. MODIS 数据产品
Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 能够提供全球尺度上的大气、陆地和海洋参数测量结果。它适合于宏观趋势分析及长期动态观察[^4]。
- **下载地址**: [NASA LAADS DAAC](https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/archive/allData/)
#### 4. 开放存取平台 GEE (Google Earth Engine)
虽然不是传统意义上的“下载”,但 Google Earth Engine 提供了一个强大的云服务平台,在其中可以访问并处理海量历史与实时更新的遥感资料而无需本地存储或计算资源消耗过多成本[^1]。
- **使用链接**: [Google Earth Engine Code Editor](https://code.earthengine.google.com/)
#### 5. 特定主题型数据库汇总
除了上述通用类别外还有针对特定应用场景定制化的集合可供选用比如农业方面就有专门面向作物健康状况诊断或者产量预测用途设计好的样本库;城市规划则可能更倾向于关注建筑物提取、道路网络重建等方面的内容。
```python
import ee
ee.Initialize()
# Example of loading a dataset from GEE
landsat = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR')
filtered = landsat.filterDate('2020-01-01', '2020-12-31').filterBounds(ee.Geometry.Point([-122.08, 37.42]))
print(filtered.size().getInfo())
```
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