把大象放到冰箱里只需要三步，但要获得Landsat地表温度数据，一般性操作是登录USGS等数据管理门户，经过复杂的筛选，缓慢的下载，还要寻找可靠的算法来反演，最后在专业软件上查看和处理影像数据。这般操作保守点也得半小时吧？不过总有人想找捷径，而下面这个Landsat地表温度云平台用了之后绝对让人满意！
平台简介
PSC APP便是这个云平台的简称，由中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院资源环境遥感与智能地学分析团队依托Google Earth Engine框架开发，可以实现Landsat卫星的筛选、地表温度数据的反演、显示和下载。而这些功能仅需在浏览器打开此的网址即可使用：https://15203878955lz.users.earthengine.app/view/psc-app。
影像过滤
影像筛选的结果由四个方面决定：日期、卫星、研究区和云量。
日期：可以选择手动输入，但要注意区别不同卫星数据的存档时段。
卫星：可以在Landsat4，5，7，8中选择，支持多选。
区域：支持四种模式，分别是绘制矢量、输入坐标、输入行列号、和上传研究区。绘制矢量模式可以在地图中选择绘制工具来确定研究区。在坐标模式下可以选择矩形坐标或者点坐标。行列号为默认的选择方式。而上传研究区可以支持导入用户Assets中栅格与矢量数据以匹配任何与之有交集的影像。
云量：移动滑块即可确定最大允许的云量。
上述参数确认后，就可以过滤影像，最后满足条件的影像数量会在左下角的弹出面板上显示。
影像过滤
影像可视化
影像的显示需要确定影像的波段和合成方法，波段可以在地表温度，归一化植被指数、植被覆盖度、大气水汽、发射率数据中选择；融合方法可以在下拉列表中的9类中选择。默认选择地表温度波段和均值合成方法。确认后，合成的数据会被加载到图层。
此外，还有3种可选的显示模式：显示影像某位置所有时期的时间变化序列，显示选择年份内每年的时间变化动图，显示某年每月的时间变化动图。第一种模式下，在研究区点击某一位置，即可在提示面板中选择所在点位的时序变化散点图，后面两种模式可以加载动图，在提示面板上移动滑块可以选择年份。需要注意的是，后面两种模式非常消耗计算资源，加载过程缓慢甚至内存溢出不加载。
影像可视化
影像导出
导出的对象是单幅影像序列，其参数包含空值掩膜，坐标系，分辨率和数据类型。由于最大允许导出的影像大小为32MB，所以需要在分辨率与数据类型之间取舍。一个200米分辨率的浮点型单波段影像大概有9MB，100米则有36MB，最大下载的影像的分辨率推荐为100米，但下载成功需要更改数据类型，这里建议Int16类型，但存在0.01的比例因子。点击提示面板的下载链接即可完成下载。
影像可视化与导出并不冲突，如果只需要下载影像可以跳过显示步骤，5分钟内就可以搞定！
影像导出
PSC反演算法
该平台采用采用一种实用单通道地表温度反演算法（Practical Single-Channel, PSC），针对通用单通道算法（Generalized Single-Channel, GSC）的推导和系数求解过程进行优化而提出，具有输入参数误差敏感性低，反演结果稳定的优势。经1317个晴天站点样本验证，PSC算法反演到的地表温度产品的平均偏差为0.33K，均方根误差为2.01K。其技术路线图为：
参考与引用
关于PSC原理及平台开发的论文如下：
Wang, M., Zhang, Z., Hu, T., & Liu, X. (2019). A Practical Single-Channel Algorithm for Land Surface Temperature Retrieval: Application to Landsat Series Data. Journal of Geophysical Research-Atmospheres, 124, 299-316
Wang, M., Zhang, Z., & Hu, T. (2020). An efficient Framework for Producing Landsat Based Land Surface Temperature Data using Google Earth Engine. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 1-1.
平台操作上的更多细节可以在《产品说明手册》中查看，回复关键词“PSC”即可获取该手册。
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如果在使用平台的过程中遇到无法解决的问题，请联系作者：
王猛猛：wangmm@cug.edu.cn
中国地质大学（武汉） 地理与信息工程学院
