地球大数据科学工程 I 区论文(评审中) 版本 ZH1
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2018年30米分辨率全球一张图
30 meters Global Mosaic Map of 2018
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: 2019 - 08 - 29
: 2019 - 09 - 05
: 2019 - 09 - 05
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摘要&关键词
摘要:在海量Landsat高精度正射影像的基础上,经过半自动的数据挑选、快速自动化镶嵌和匀色等关键技术,制作色彩一致性较高的2018年30米分辨率全球一张图(简称一张图)。数据使用GeoTiff格式保存,投影为WGS 84经纬度。为方便用户使用,已进行分块,并内建金字塔。本数据包含全球60°S到80°N所有陆地区域影像(除格陵兰岛),每个Path/Row选择2018年生长季云量最少的一景,在云量较多的区域使用年度中值合成影像。本数据集几何精度高、色彩一致性好,可为遥感应用、虚拟现实等提供基础底图。
关键词:全球一张图;2018年;镶嵌;匀色;海量数据;陆地卫星
Abstract & Keywords
Abstract: Based on massive ortho-rectified Landsat images, the 30m Global Mosaic Map (One-Map) of 2018 with consistent color is made by several key techniques like semi-automatic data selection, automatic mosaic, color balancing, etc. The data is projected as WGS84 latitude/longitude projection and saved in GeoTiff format. For the convenience of users, the data is also re-tiled and has inner pyramids pre-built. The valid area of One-Map covers all land from 60°S to 80°N except Greenland, and the candidate scene of each Path/Row is the one with lowest cloud cover in growing period or the composed of all scenes in 2018 using the median value. This dataset can serve as a base map since its high geometry precision and great color consistency for applications in Remote Sensing, Virtual Reality, etc.
Keywords: global map; 2018; mosaic; color balance; massive data; Landsat
数据库(集)基本信息简介
数据库(集)名称2018年全球一张图
数据作者尹然宇、何国金、王桂周、龙腾飞
数据通信作者何国金(hegj@aircas.ac.cn
数据时间范围2018年
地理区域60°S–80°N,−180°W–180°E,除格陵兰岛外的所有陆地区域。
空间分辨率30 m
数据量1.04 TB
数据格式.tif
数据服务系统网址http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/865
ftp://bigrs-info.com/2018GlobalMap/
基金项目中国科学院A类先导专项(XDA19090300)
数据库(集)组成数据集共包括354个数据文件,每个文件为一个影像块,以左上角点起始坐标命名。
Dataset Profile
TitleGlobal Mosaic Map of 2018
Data corresponding authorGuojin He (hegj@aircas.ac.cn)
Data author(s)Yin Ranyu, He Guojin, Wang Guizhou, Long Tengfei
Time range2018
Geographical scopeAll land except Greenland from 60°S to 80°N
Spatial resolution30 m
Data volume1.04 TB
Data format.tif
Data service system<http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/865>
<ftp://bigrs-info.com/2018GlobalMap/>
Source(s) of fundingStrategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences (XDA19090300)
Dataset/Database compositionIt comprises image data which is named after the latitude and longitude of the upper left corner, totaling 354 files.
引 言
目前,Landsat系列卫星可以提供长时序30米分辨率全球数据,已在农林地矿调查、生态环境监测、能源与资源管理、城市管理规划、灾害监测与恢复等领域取得广泛应用[1]。大范围的遥感数据,其数据预处理工作具有一定的技术门槛,同时也要求一定的计算资源。特别是对于非遥感图像处理专业领域的科研工作者,需要耗费大量的时间和精力来完成。此外,现势性强的30米分辨率全球遥感影像,在落实《2030年可持续发展议程》、应对气候变化以及森林、水资源的可持续管理以及虚拟现实等方面都有广泛的用途,需求迫切。研究制作公开共享的高质量的大范围影像底图,可以让地学等领域的科研工作者从繁琐的数据处理工作中解放出来,投入更多的时间和精力到科研主线,具有较为重要的现实意义。
本文提供2018年30米分辨率全球一张图数据集,给出了全球陆地区域Landsat影像一张图制作的技术流程:首先挑选出覆盖全球陆地范围的最优影像,随后经过拉伸、重投影、匀色、镶嵌处理生成2018年全球一张图,范围覆盖60°S到80°N所有陆地区域(除格陵兰岛)。为方便用户使用,已进行分块,并内建金字塔。
1   数据采集和处理方法
1.1   数据采集方法
一张图主要基于Landsat 8卫星OLI传感器数据制作而成。按照该卫星的运行计划,可以覆盖60°S–80°N的所有陆地区域[2]。其中制作一张图时排除了格陵兰岛,总体数据覆盖示意如图1所示,图中每个多边形代表一个Path/Row(简称PR),也可称一景数据,每个PR每年获取约24景影像,制作一张图的数据涉及9595个PR。然而,制作一张图需要使用尽可能无云的影像,由于受云、冰雪的影响,仅有少量的影像可用于一张图的制作。
对于每个PR,尽可能挑选无云或少云的生长季影像,保证了大尺度制图时色彩一致性。对于某些难以找到符合条件影像的特殊地区,在重点区域使用Google Earth Engine[3](简称GEE)制作的年度合成影像来替代。其中,覆盖中国及周边地区的影像来主要自于中国遥感卫星地面站接收的数据,世界其他地区的影像来自于美国地质调查局网站(USGS)和GEE。


图1   Landsat影像覆盖示意图
1.2   数据处理方法
一张图制作的数据处理技术路线如图2所示,主要分为色彩预处理、投影转换、匀色镶嵌三个数据处理步骤。对于无法找到满足质量需求的PR,使用GEE合成年度中值影像来替代。


图2   数据处理技术路线
1.2.1   色彩预处理
Landsat 8卫星OLI传感器的数据DN值量化范围是0–65535,而影像制图需要的像元值范围是0–255,因此需要对原始的像元值进行变换,将其数据范围映射到0–255,本文中采用线性拉伸的方法来变换DN值值域。由于不同景影像之间的DN值量化参数不同,所以无法使用一致的最大值/最小值对影像进行拉伸。为了保证全球所有的影像具有较一致的拉伸效果,先将原始数据处理为星上反射率,再使用最小值0,最大值0.6对全球所有的数据进行线性拉伸,RGB分别使用OLI传感器的SWIR1、NIR、RED三个波段。
1.2.2   投影变换与匀色镶嵌
Landsat 8原始数据的投影为UTM分带投影,该投影并不适用全球范围的制图。制作一张图使用WGS 84经纬度投影,分辨率为0.00025度,使用三次立方卷积进行重采样。投影变换处理使用PCI GXL高性能处理平台中的空间数据转换模块。
由于不同影像之间拍摄时间不一,且大气条件不同,相邻影像之间仍然会有少许色差,镶嵌时需要匀色处理。匀色过程使用捆绑算法。该算法首先使用每个重叠图像之间的“块约束”方法来全局调整每个图像的均值和标准差;随后在图像对之间自动计算闪避点并进行局部调整。过渡自然的镶嵌影像依赖于高质量的镶嵌线,本文使用最小平方差方法来确定镶嵌接边线。该方法在相邻影像的重叠区域之间计算所有波段的像元值平方差,通过使平方差最小来确定镶嵌线。
最后对最终镶嵌输出结果进行分块,分块及命名规则详见下一节。
2   数据样本描述
为方便用户使用,一张图数据集使用GeoTiff格式保存,以10°×10°(40000×40000)分块,包含三个波段,分别对应OLI传感器的SWIR1、NIR、RED,分辨率为0.00025。为便于用户浏览影像,已在TIF文件中内建了金字塔。
文件命名规则如图3所示:
图3   文件命名规则示意图
N50E110.tif
图像块左上角纬度,其中N表示北纬;S表示南纬。图像块左上角经度,其中E表示东经,W表示西经。扩展名
3   数据质量控制和评估
制作一张图所使用的数据有66.95%为L1TP级别产品,3.23%为L1GT级别产品,29.82%为GEE中值合成产品,其分布如图4所示。据USGS报告描述,截至2019年2月28日,在所有存档的卫星数据中,92.2%的L1TP产品的RMSE小于等于12米[4]。GEE中值合成产品在空间细节上会有一定的丢失,定位精度接近L1TP产品。经过匀色后的一张图色彩一致性较好,整体概览如图6所示。


图4   产品级别分布图


图5   2018年全球一张图概览
4   数据价值
本文率先推出2018年30米分辨率全球一张图,几何精度高、色彩一致性好,可为遥感应用、虚拟现实等提供基础底图,对于农林地矿调查、生态环境监测、能源与资源管理、城市管理规划、灾害监测与恢复、全球变化研究、一带一路倡议的落实以及《2030年可持续发展议程》的行动具有重要的应用价值。
致 谢
感谢贡成娟、郭燕滔、何海鹏、何陈临秋、黄莉婷、冷宛春、李墨瑄、蒲东川、孙嘉悦、郑覃在数据挑选方法探索时鼎力相助。
[1]
姜高珍, 韩冰, 高应波等. Landsat系列卫星对地观测40年回顾及LDCM前瞻[J]. 遥感学报, 2013(5): 1033-1048.
[2]
WULDER M A, WHITE J C, LOVELAND T R, et al. The global Landsat archive: Status, consolidation, and direction[J]. Remote Sensing of Environment, 2016, 185: 271-283.
[3]
GORELICK N, HANCHER M, DIXON M, et al. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone[J]. Remote Sensing of Environment, 2017, 202: 18-27.
[4]
Landsat Levels of Processing[EB/OL]. [2019-08-18]. https://www.usgs.gov/land-resources/nli/landsat/landsat-levels-processing.
数据引用格式
尹然宇, 何国金, 王桂周, 龙腾飞. 2018年30米分辨率全球一张图[DB/OL]. Science Data Bank, 2019. (2019-08-29). DOI:10.11922/sciencedb.865.
稿件与作者信息
论文引用格式
尹然宇, 何国金, 王桂周, 龙腾飞. 2018年30米分辨率全球一张图[J/OL]. 中国科学数据, 2019. (2019-09-05). DOI: 10.11922/csdata.2019.0048.zh
尹然宇
Yin Ranyu
主要承担工作:方案设计,数据挑选程序编写,论文撰写。
(1995—),男,山东省临沂市人,在读博士,研究方向为遥感图像处理。
何国金
He Guojin
主要承担工作:总体思路与实验方案设计。
hegj@radi.ac.cn
(1968—),男,福建省龙岩市人,博士,研究员,研究方向为遥感信息智能提取。
王桂周
Wang Guizhou
主要承担工作:数据挑选方案设计,数据处理流程设计。
(1984—),男,山东省济宁市人,博士,高级工程师,研究方向为遥感图像智能处理。
龙腾飞
Long Tengfei
主要承担工作:影像合成程序编写,数据处理流程设计。
(1986—),男,湖北省武汉市人,博士,助理研究员,研究方向为遥感图像智能处理。
出版历史
I区发布时间:2019年9月5日 ( 版本ZH1
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中国科学数据
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