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如何筛选并下载高质量Landsat影像：

news 2025/9/26 9:33:36

0. 前言

Landsat是十分常用的卫星遥感数据，然而想要获取长时序云量较少的高质量遥感影像并不是非常方便。笔者结合已有知识和一些新的思考，提供一个比较高效的筛选方式，希望能够对有需求和感兴趣的伙伴们提供一个相对合理的解决方案，同时这也是笔者个人科研过程的一个记录。

本文中主要借助的方法和工具包括：

（1）方法：下载Landsat影像的快试图+人工目视解译

（2）工具：通过官方渠道“美国国家地质调查局USGS（https://earthexplorer.usgs.gov/）”下载Landsat遥感影像；浏览器插件“Web Scraper”用于批量获取快试图下载链接；电脑软件“IDM”批量下载快试图；保障正常访问的科学上网工具

1. 一个寻常的下载Landsat影像的流程

（1）首先访问USGS（https://earthexplorer.usgs.gov/），一般无需科学上网环境，考虑网络稳定性和时间段的问题还是建议代理一下网络。访问网址得到下图所示界面：

如果没有账号，可查看链接文章（https://blog.csdn.net/weixin_41512747/article/details/107565535），注册USGS账号并登录

（2）假设我们的期望是获取“长江口区域2025年8月所有Landsat8和Landsat9影像（即L1B级数据以自己做大气校正）”。这句话当中包含的信息有：一、研究区域：长江口；二、目标数据时间：2025年8月1日至2025年8月31日；三、影像数据集：Landsat8和Landsat9（目前在轨的两个）。

按照顺序，首先需要让USGS网站知道我们想要“哪个研究区域”的卫星数据。如下图所示，上传研究区域的.geojson文件或者.shp文件皆可。此处以上传.geojson为例，上传结束后，左侧显示研究区经纬度范围，地图自动跳转至研究区并显示.geojson文件确定的范围

补充说明，对于一般的下载任务而言，通过手动在USGS提供的地图上绘制研究区多边形同样能过实现上述效果，但一个代表研究区的.geojson（或者.shp）文件在科学研究的其他环节中也是十分重要的。通过“geojson网站（https://geojson.io/）”可以绘制并下载自己研究区的geojoson文件，详细可参考链接（https://mp.weixin.qq.com/s/8vWCMYy_pkwauVkwZd3rYQ）

（3）在底部选项卡“Date Range”的“Search from”当中，输入时间范围信息即可，如下述左图，注意这里日期的表记方法为“月/日/年”。

值得一提的是，虽然底部选项卡的“Cloud Cover”提供了确定“影像当中云量覆盖”的选项，这种方法会粗暴的按照云量的百分比筛选影像，但假使一幅多云的影像中我们感兴趣的区域恰好没有被云彩覆盖，使用这种筛选方式便很容易漏掉有效影像。为规避此，本文此处保持默认

（4）上述步骤完成后点击顶部选项卡的“Data Sets”，按照下左图所示选择对应的Landsat影像数据，考虑到我们要自行大气校正，所以选择Level 1数据；如果打算直接利用Landsat的SR/Rrs数据，应该选择Level 2；而此处的Collection代表Landsat官方发布的产品集，Collection1已过时且被弃用，Collection2能够全面替代Collection1。

完成之后点击顶部/底部的“Additional Criteria”选项卡/按键，如下右图所示，在“WRS Path/WRS Row”当中代表Landsat影像采集区域的行列号（可以不写），并在下方“Data Type L1”当中选择“Level 1TP”，“TP”的数据质量要高于“GT”和“GS”。完成后点击底部按钮“Results”

（5）在“Search Results”当中查看当前筛选结果。2025年8月在长江口研究区当中一共有4幅影像。通常在面积相对较小的区域，Landsat8和Landsat9一个月影像总和大致在3~6幅。

以第一幅影像为例的下载方式入下图所示，这里对新手友好的记录了下载方式。至此，一幅Landsat影像便可以下载啦

2. 通过目视识别快试图筛选所需影像

寻常的Landsat影像的下载网上已具备大量可行性好、操作友好的方法，然而在面对长时序、例如需要获取一个地区连续10年或以上Landsat影像时，面对大量的影像时进行逐个下载便不再快捷。

由于影像质量的好与坏是一个主观的判断，难以采用统一的指标量化。而通过人工目视观察快视图、以判断这幅影像是否是满足自己需要，便成为了一种可行的手段。基于这种想法，如果我们能批量下载一个地区10年所有的快试图，即可相对快速的筛选

（1）科学上网环境下，使用Chrome浏览器，访问“Chrome网上应用店（https://chromewebstore.google.com/search/Web%20Scraper?hl=zh-CN）”。顶部搜索栏搜索“Web Scraper”并安装

（2）返回USGS检索页面（该界面应当位于Chrome浏览器当中），此处仍以2025年8月的4幅影像及其快试图为例，在地图任意区域鼠标右键点击检查，弹出底部框中点击“Web Scraper”。Web Scraper是一个网络爬虫，功能强大，详细学习可参考B站其他up主发布的视频（https://www.bilibili.com/video/BV1LJ411t7Gi）

（3）在“Web Scraper”的“Create new sitemap”选择“Create Sitemap”。“Sitemap name”填写任意数量（需要大于3）的小写字母，以作为名称；在“Start URL 1”当中输入https://earthexplorer.usgs.gov/，即当前所在网站的地址，随后点击“Create Sitemap”。在当前显示页面点击“Add new selector”

（4）如图所示，在下面窗口中id填入任意英文单词；Type选择Text（注：选择Image的方法已经失效）。而后点击Select，此后在Landsat影像的检索界面依次点击“第一个id”和“第二个id”，这样所有检索出来的id就都被“捕捉”了。“捕捉”完成后，点击绿色的“Done Selecting”。此后，按照第二张图所示切换“Multiple Type”，然后点击“Data Preview”

在“Data Preview”可以见到所有被“捕获的”影像id

（5）一个Landsat影像快试图的下载链接如：（https://landsatlook.usgs.gov/gen-browse?size=thumb&type=refl&product_id=LC08_L1TP_118038_20250830_20250903_02_T1）。其中https://landsatlook.usgs.gov/gen-browse?size=thumb&type=refl&product_id=固定不变；而“LC08_L1TP_118038_20250830_20250903_02_T1”为影像id。在上个步骤中，由于我们已经获取了所有影像的id，因此把“固定不变”的部分和“每个id”拼接起来即可，这个操作可以借助Excel快速实现。把所有的“完整快视图下载路径”拼接好后，复制到一个文本文档（新建文本文档.txt）格式当中备用，如下图所示：