资源简介

摘要： 空间对地观测技术为地球系统科学研究提供了多时相、宽覆盖、立体化的遥感数据资源，使对地球系统行为的观测、理解、模拟及预测变为可能。然而，如何从海量数据资源中及时有效地获取信息也成为日渐凸显的问题。现有遥感数据服务系统的检索结果冗余度高，既无法直接满足用户多样化需求，也增加了高质量数据清洗成本。为此，基于2017年全球Landsat 8卫星元数据检索信息，建立由空间完整性、时间邻近性及云覆盖量3个专有指标组成的质量评价体系，设计满足最简化和定制化需求的精选遥感数据集汇聚方法。实验结果表明:该方法在不改变现有遥感数据服务系统的同时提高数据的检索效率和精度。 关键词： Landsat 8;  质量评价体系;  精选数据集     Abstract: Earth observation technology provides massive multi-temporal, wide-coverage and three-dimensional remote sensing data resources for Earth System science, making it possible to observe, understand, simulate and predict the complex behavior of earth systems. However, large redundant information from the existing remote sensing data retrieval systems fails to directly meet the diverse research needs and also increases the high-quality data cleaning cost. In this study, a newly retrieval results optimization method was established based on Landsat 8 satellite metadata database in 2017. The method is to select three indicators as a data quality evaluation system, including spatial integrity, temporal proximity and cloud cover, to filter out the high-quality datasets. The simplest and customized experimental results show that this method can improve the efficiency and accuracy of data retrieval and no changes for the existing data service system.

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