??本文介紹在USGS官網下載Landsat遙感影像資料時，出現報錯資訊，無法下載地表反射率產品（Surface Reflectance）的解決辦法，
??最近，利用這篇文章批量下載Landsat遙感影像的方法中遙感影像在USGS官網批量下載方法下載Landsat資料時，出現了如下報錯：
Errors were found in your request.
1 validation errors
→Remove invalid product request 'sr' in oli8_collection.products - Available products: ['source_metadata', 'l1', 'toa', 'aq_refl', 'stats', 'pixel_qa']
??如下圖所示，
??這一錯誤我僅僅在下載一年當中部分時段的Landsat 8資料時才會遇到，因此證明可能是部分時段的遙感影像資料缺失導致，經過不斷探索，終于發現問題所在：官網中提到，部分時段由于對應的初始遙感資料或計算地表反射率的環境變數資料缺失，因此Landsat 7與Landsat 8部分時段的影像暫時沒有地表反射率產品，如下圖（如果大家下載影像的時間不在下表所列時間范圍，但還是出現了類似問題，看本文末尾即可），
??因此，我們需要結合上述博客中的批量下載方法，對匯入訂單時所用到的相關資訊加以修改，
??例如，如果我需要下載Landsat 8在2019年11月至12月的資料，那么依據上表，我就需要將12月20日與21日的資料直接剔除掉，
??然后將新的.txt檔案重新匯入，生成訂單，即可不報錯：
??同時，還需要注意的是，有些時段的遙感影像并不是所有分幅都有問題，例如表中紅色的部分，如果我們需要用對應時間段內的遙感資料，但是遙感影像所在的Path號不是表中的號，那么其實也不會有問題，
??例如，如果我需要下載Landsat 8在2020年11月至12月的資料，那么依據上表，我就需要將11月01日至08日、11月12日至13日的資料直接全部剔除掉；同時需要對11月09日與11月14日的資料加以檢查，盡管這兩天的資料不用全部剔除，但如果其有表內對應列出的Path號，那么也需要剔除，
??首先，剔除11月01日至08日、11月12日至13日的全部資料，
??其次，剔除11月09日Path號為121、137的影像，
??11月14日同理，剔除Path為124的，上面的140由于沒有問題，因此不用剔除，
??同樣可以成功生成訂單了，
??接下來，我們來看看一個新的問題，在下載我國范圍內2015年01月至2015年04月的Landsat 8遙感影像時，同樣出現了本文開頭所示的這一報錯，導致不能成功生成訂單；但是這一時間范圍并未在本文前述的表格中所提及，那么是怎么回事呢？
??我們在官網頁面繼續往下看，可以看到這句話：
??也就是說，凡是Landsat 8遙感影像中只有OLI傳感器資料（也就是不含TIRS傳感器資料）的影像，也是無法計算地表反射率的，那么，上面2015年這個資料是不是因為這個原因而導致不能生成訂單呢？我們來驗證一下，
??首先，將無法生成訂單的2015年01月至2015年04月的Landsat 8遙感影像所對應的.csv檔案打開，在Sensor Identifier這一列做篩選，如下圖所示，
??可以看到，其中是有OLI與OLI_TIRS兩個類別的資料的，
??那么，我們再來看一個沒有問題的資料，這里我以我國2015年05月至2015年08月的Landsat 8資料為例，這個時間范圍內的遙感影像資料是沒有問題的（也就是說可以成功生成訂單的），打開其所對應的.csv檔案，同樣的在Sensor Identifier這一列做篩選，如下圖所示，
??可以看到，其中沒有OLI這個類別，而僅僅有OLI_TIRS這一個類別的資料，
??那么就驗證了我們的想法：2015年01月至2015年04月的Landsat 8遙感影像之所以不能生成地表反射率產品訂單，是因為其部分影像存在僅含有OLI傳感器資料而不含有TIRS傳感器資料的影像，而這一類影像是不可以生成地表反射率訂單的，
??那么，我們將OLI這個類別對應的影像洗掉，直接在.csv檔案中利用篩選加定位的方式即可洗掉，
??定位條件選擇“可見單元格”，
??可以看到，出現問題的影像時間范圍是2015年02月11日與03月02日至04日，
??取消選中第一行（因為我們不要將列頭那一行給洗掉了），選擇洗掉行即可，然后重新篩選，將OLI_TIRS顯示出來，即可顯示全部的行，
??隨后重新將影像名稱匯入.txt檔案，并嘗試生成訂單，
??生成訂單成功~
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