作为 AI 语言模型，我没有个人偏好，但这里有一些准则可供考虑：
1. 项目类型：项目类型可能决定光度数据还是辐射数据更合适。例如，光度数据可能更适合美学或视觉分析，例如土地覆盖测绘，而辐射数据可能更适合定量分析，例如表面温度测量。
2. 可用传感器：光度数据和辐射数据之间的选择可能取决于特定项目可用的传感器。一些传感器更适合捕获光度数据，例如卫星图像，而其他传感器可能更适合捕获辐射数据，例如热像仪。
3.精度要求：项目的精度要求也可能在光度数据和辐射数据之间的决策中发挥作用。如果需要高精度，则可能首选辐射数据，因为它能够捕获精确的测量值。
4. 成本：获取光度和辐射数据的成本可能不同，这可能是选择要使用的数据类型时要考虑的一个因素。
5. 数据分析：最后，还应考虑将要执行的数据分析类型。光度数据可能更容易在视觉上处理，而辐射数据可能需要专门的软件来处理和分析。
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