LandsatLinkr Python工具

Landsatlinkr用于在Earth Engine中运行LandTrendr算法，支持Landsat MSS、TM、ETM和OLI数据的处理。它整合了五颗搭载MSS传感器的卫星图像，经过质量筛选后，计算TOA反射率和MSScvm云掩模。用户可手动排除有扫描线问题或其他噪声的MSS图像。为了增强MSS图像的可用性，这些图像通过与TM图像的重叠关系被转换为伪TM图像，并与TM和OLI图像一起用于LandTrendr变动跟踪分析。

Landsatlinkr的具体处理流程包括多个步骤。首先，确定待处理的WRS-1颗粒区域，并为该区域创建处理目录。接着，生成MSS WRS-1参考图像，以统一MSS WRS1与MSS WRS2图像。随后，检查WRS-1图像集，识别出不良的MSS图像。处理后，准备MSS WRS-1图像并获取TM到MSS的校正系数，最终导出经过校正的MSS到TM图像。

处理过程的关键在于检查时间序列数据的质量。用户可以通过动画和检查工具探索时间序列，识别噪声影响。最终，运行LandTrendr并在地图上展示拟合集合，进一步显示时间序列中最大干扰年份及其强度。这些步骤为时间序列分析提供了可靠的数据基础，能够有效地监测土地变化。