Landsat 9 Satellitenbilder: Einfacher Zugriff & Erweiterte Landsat 9 Datenanalyse
Greifen Sie auf großflächige, mittelauflösende und optimierte thermische Multispektraldaten von Landsat 9 zu – direkt über die Plattform zur Visualisierung von Landsat 9-Daten in EOSDA LandViewer:
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Räumliche Auflösung
15 m (panchromatisch), 30 m (multispektral), 100 m (thermisch)
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Szenengröße
185 × 180 km
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Wiederholungsrate
Alle 16 Tage (8 Tage kombiniert mit Landsat 8)
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Datenarchiv
Seit 2021 bis heute
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Spektralbänder
11 Bänder (sichtbar, NIR, SWIR, thermisch – OLI-2 + TIRS-2)
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Analysetools
Veränderungserkennung, Clusterbildung, Zeitreihenanalyse
So greifen Sie auf Landsat 9 Satellitenbilder zu & laden sie in EOSDA LandViewer herunter
Definieren Sie Ihr AOI (Gebiet von Interesse)
Wählen Sie Ihr Gebiet durch Eingabe eines Orts, direktes Zeichnen auf der Karte oder Hochladen einer Grenzdatei zur Überwachung.
Filter anwenden, um die Suche zu verfeinern
Finden Sie schnell relevante Landsat 9 Bilder durch Filterung nach Datum, Wolkenbedeckung, Sensortyp und AOI-Abdeckung.
Passendste Szene auswählen
Prüfen Sie die gefilterten Szenen und wählen Sie das Bild, das Ihrem Projekt am besten entspricht
Daten herunterladen oder direkt analysieren
Laden Sie Ihr gewünschtes Landsat 9 Bild als GeoTIFF, KMZ oder JPEG herunter, oder nutzen Sie die integrierten Analyse-Tools in EOSDA LandViewer – z. B. spektrale Indizes, Bandkombinationen, Zeitreihen, Veränderungserkennung und Clustering.
Benachrichtigungen für neue Bilder einrichten
Falls aktuell keine aktuellen Landsat 9 Satellitenbilder verfügbar sind, aktivieren Sie E-Mail-Alerts für neue Daten zu Ihrem Gebiet.
Verwandeln Sie Landsat 9 Bilder in wertvolle Erkenntnisse mit EOSDA LandViewer
Indizes und Bandkombinationen
Mit EOSDA LandViewer können Sie Satellitendaten sofort mit über 20 vordefinierten Indizes und Bandkombinationen analysieren. Perfekt für Vegetations-, Boden- und Umweltmonitoring – oder mit individuellen Indizes für maßgeschneiderte Landsat 9 Datenanalyse.
Veränderungserkennung
Vergleichen Sie Landsat 9 Satellitenbilder, die zu unterschiedlichen Zeitpunkten aufgenommen wurden, um zu erkennen, wie sich Landschaften verändern – sei es durch städtisches Wachstum, Umweltzerstörung oder die Folgen natürlicher Katastrophen. Dieser Ansatz liefert wertvolle Erkenntnisse zur Risikobewertung, zur Entwicklung von Strategien und zur Unterstützung einer nachhaltigen Landnutzungsplanung.
Zeitreihenanalyse
Decken Sie langfristige Muster und subtile Veränderungen in Ihrem Interessensgebiet auf, indem Sie Zeitreihendiagramme auf Basis von Landsat 9 Satellitenbildern erstellen. Durch die Anwendung relevanter Vegetations- oder Landnutzungsindizes lassen sich saisonale Zyklen verfolgen, ökologische Veränderungen beobachten und die Ausbreitung städtischer Entwicklung messen. Diese zeitliche Analyse unterstützt fundiertere Entscheidungen in Bereichen von der Landwirtschaft bis hin zur Stadtplanung.
Clusterbildung
Wandeln Sie Rohdaten aus Satellitenbildern in klar interpretierbare Zonen um, indem Sie Clustering- und Vektorisierungstechniken auf Rasterdaten anwenden. Dieser Prozess erzeugt zwei zusätzliche Ebenen innerhalb Ihres AOI, die Bereiche mit ähnlichen Indexwerten hervorheben. Die so entstehende Segmentierung deckt Muster in der Vegetationsgesundheit, den Dynamiken der Landbedeckung und der Wasserqualität auf und liefert wertvolle Informationen für Umweltmonitoring, Landmanagement und branchenspezifische Entscheidungsfindung.
Praxisbeispiele für die Analyse von Landsat 9 Bildern
Auswirkungen von Niederschlag auf landwirtschaftliche Flächen
- Tulare County, Kalifornien, USA
- Bandkombination für Landwirtschaft
- 6. Jun. 2022 – 9. Jun. 2023
Neue Stadtentwicklung
- Östlich von Kairo, Ägypten (29.98695°N 31.60848°E)
- Falschfarben-Kombination (Urban)
- 8. Nov. 2021 – 9. Jun. 2025
Überwachung von Waldbränden
- 47.32327°N 91.81389°W (Minnesota)
- NBR-Index
- 4. Mai 2025 – 29. Mai 2025
Felssturzbewertung
- Wiler (Lötschen), Schweiz
- Infrarot-Farbkombination
- 13. Mai 2025 – 29. Mai 2025
