1. 研究背景和意义
Landsat卫星影像已成为对地观测中最具影响和广泛使用的数据，近期发射的Landsat 9是Landsat系列中最新的卫星，它将延续Landsat对地观测的使命。除此之外，它的另一重要任务是就是与Landsat 8组合，将Landsat对地观测的周期从16天缩短到8天。这就需要Landsat 9和Landsat 8卫星的影像数据具有高度的一致性，以确保二者的结果具有严格的可比性。
鉴于这些世界上的相关权威机构都已进行了交互对比研究，它们本身又是研发机构，拥有各种必需的设备和验证场地，因此就存在以下3个问题：
显然，对于已有研究，是一味照搬、模仿，或者是积极发现问题，提出自己的创新思路和方法，是本研究的关键。类似的问题也是困惑许多研究者的问题。
两种传感器影像数据的交互对比，采用最多的就是逐波段对比，前述的NASA等权威机构采用的基本上都是这种方法。然而，我们不是参与研发机构，缺乏必要的场地和仪器，如果还是做逐波段对比，显然不会有什么独特的见解，必须另辟蹊径。
因此，除了常规的逐波段对比外，我们将研究聚焦在已发现的各波段微小误差是否不变的问题上。我们在两篇论文中分别采用以下两种思路进行验证。
(1) 最直接的方法就是把针对Landsat 8开发的算法不加修改地应用到Landsat 9中，然后对比二者计算后的结果，如果二者结果完全一致，就说明Landsat 9和Landsat 8的数据完全一致。这一方法的结果发表在以上第一篇论文。
对应以上两种思路，分别采用缨帽变换(TCT)和遥感生态指数(RSEI)两种算法。
(1) 选用缨帽变换的目的就是考察Landsat 9采用Landsat 8的缨帽变换公式计算后，二者的结果是否会一致。选用缨帽变换的理由是缨帽变换三个主分量的计算几乎涉及到Landsat 8和Landsat 9的所有多光谱波段，因此可以较全面地考察两种传感器影像数据的一致性。另外，缨帽变换的三大分量：亮度、绿度和湿度对应了地表的三大覆盖类别：土壤(广义，含建筑)、植被和水体，这样的对比目标也更有意义。如果Landsat 9直接采用Landsat 8的缨帽变换公式计算后，二者的结果高度一致，则说明Landsat 9的数据与Landsat 8高度吻合，针对Landsat 8开发的算法应该可以直接应用于Landsat 9。
(2) 选用RSEI的理由是因为RSEI的运算要经过4个指标计算，然后通过主成分变换将4个指标集成为RSEI的两个主要步骤。前者可以作为二级对比，后者作为三级对比。这一比较还涉及到热红外波段的对比和地表温度的反演，以及各级拉伸和变换。因此可以考察在逐波段发现的微小误差经过两级相对复杂的计算后是否被放大。厘清这一问题非常关键，因为所有遥感数据的应用都不会是仅停留在第一级，而是都必须进行不同层次的计算。
(3) 影像数据的选用是保证交互比较准确性的关键。基于影像对的交互比较都要求采用同步影像对。本次采用的是美国地质调查局(USGS)提供的底飞数据(underfly data)，这些数据的Landsat 9和Landsat 8几乎是同步过空，时间相差最小只有10几秒，最大不超过3分钟，太阳方位角、高度角都几乎一致。从而避免了大气和光照条件差异的影响。
(4) 直接选用USGS提供的地表反射率数据(SR)和地表温度数据(ST)，避免各种后续影像预处理和校正带来的差异影响了结果的客观性。缨帽变换中也采用了TOA反射率数据，以附带考察SR数据的准确性。
(3) 差异原因分析
NASA相关团队已经对Landsat 9和Landsat 8数据之间的差距原因进行了详细分析，但是除此之外，我们认为两者辐射分辨率之间的差异也是一个重要的原因，这无论在缨帽变换对比或RSEI对比上都能发现。Landsat 9较高的辐射分辨率使其在极亮和极暗地物的辨析上体现了明显的优势，但也由此造成了二者数据的差距。
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Hanqiu Xu, Mengjie Ren, Lijuan Yang, 2023. Evaluating the consistency of surface brightness, greenness, and wetness observations between Landsat-8 OLI and Landsat-9 OLI2 through underfly images. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 124, 103546, DOI: 10.1016/j.jag.2023.103546.(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1569843223003709)
