地表温度反演

地表温度反演

目录

一：单窗算法 (3)

1.1实验原理 (3)

1.1.1TM/ETM波段的热辐射传导方程： (3)

1.1.2化简后最终的单窗体算法模型为： (3)

1.1.3大气平均作用温度Ta的近似估计 (3)

1.1.4大气透射率t6的估计 (3)

1.1.5地表比辐射率的估计 (4)

1.1.6像元亮度温度计算 (4)

1.1.7遥感器接收的辐射强度计算 (4)

1.2操作步骤 (5)

1.2.1研究区示意图 (5)

1.3实验结果 (7)

1.3.1灰度图像 (7)

1.3.2密度分割后图像 (7)

二：单通道算法 (8)

2.1实验原理 (8)

2.1.1单通道算法模型为： (8)

2.1.2大气平均作用温度Ta的近似估计 (8)

2.1.3大气透射率t6的估计 (8)

2.1.5像元亮度温度计算 (8)

2.1.6遥感器接收的辐射强度计算 (9)

2.2操作步骤 (9)

研究区示意图 (9)

2.2.1计算L6 (10)

2.2.2T6e6的求算 (10)

2.2.3计算R (10)

2.2.4计算t (10)

2.3实验结果 (11)

2.3.1温度反演灰度图像 (11)

2.3.2密度分割后的图像 (11)

三：辐射方程 (12)

3.1实验过程 (12)

3.1.1数据准备 (12)

3.1.2地表比辐射率的估计 (12)

3.1.3计算同温度下黑体的辐射亮度值 (12)

3.1.4反演地表温度 (13)

3.2温度反演结果 (13)

一：单窗算法

1.1实验原理

1.1.1TM/ETM波段的热辐射传导方程：

B6(T6)=t6(q)[ ε6B6(Ts)+(1-ε6)I6~]+I6_

Ts是地表温度；

T6是TM6的亮度温度；

t6是大气透射率；

ε6是地表辐射率。

B6(T6)表示TM6遥感器所接收到的热辐射强度；

B6(Ts)是地表在TM6波段区间内的实际热辐射强度，直接决取于地表温度；

I6~和I6_分别是大气在TM6波段区间内的向上和向下热辐射强度。

1.1.2化简后最终的单窗体算法模型计算Ts（地表温度）：

Ts={a(1-C-D)+[b(1-C-D)+C+D]T6-DTa}/C

式中

C6=τ6ε6(ε6为比辐射率，τ6为透射率）

D6=(1-τ6)[1+t6(1-ε6)]

a =-67.355351，b=0.458606

1.1.3大气平均作用温度Ta的近似估计

温度换算：T＝t＋273.15

本图为9月份拍摄，对于中纬度夏季平均大气Ta=16.0110+0.92621T0

取平均气温为25摄氏度时Ta = 312.15753

1.1.4大气透射率τ6的估计

τ6=0.974290-0.08007w，0.4≤w≤1.6。

w为水分含量，单位(g/cm2)，这里，取w=1.0，计算得到τ6=0.89422

1.1.5地表比辐射率ε6的估计

典型地表类型的比辐射率

Ndvi<=0 水体，εw=0.995

NDVI>0 陆地（surface）εsurface=0.9625+0.0614Pv-0.0461Pv^2

Pv=[(NDVI- NDVIs)/(NDVIv- NDVIs)]2=NDVI^2/0.49

(NDVI>0 and NDVI <0.70)

式中NDVI 为归一化植被指数,

取NDVIv=0.70 和NDVIs=0（分别取自5%及95%数据）

e w算法：0.995*(b1 le 0)

Pv算法：((b1*b1)/0.49)*(b1 gt 0 and b1 le 0.7)

e surface算法：(0.9625+0.0614*b1-0.0461*b1^2)*(b2 gt 0)

e6算法：e w+e surface

1.1.6像元亮度温度T6计算

T6=K2/ln(1+K1/L6)

其中：K1=607.76，K2=1260.56（覃志豪，用陆地卫星TM6数据演算地表温度的单窗算法）；

L6为遥感器接收的辐射强度。

1.1.7遥感器接收的辐射强度L6计算

L6=(15.303-1.238)*b1/255.0+1.238 （覃志豪，用陆地卫星TM6数据演算地表温度的单窗算法）；b1为第六波段像元灰度值（DN值）。

LMAX_BAND6 = 15.303

LMIN_BAND6 = 1.238

1.2操作步骤

1.2.1研究区示意图

1.2.2计算L6

ENVI->Basic Tools->Band Math

在Enter an expression中输入(15.303-1.238)*b1/255.0+1.238，点击Add to List. 选中刚才输入的公式，点击OK。

选中B1变量，在Available Bands List中选Band6，保存文件名为L6，点击OK。

1.2.3计算T6（同计算L6,只是计算公式不同）。

1.2.4计算C6（同计算L6,只是计算公式不同）。

1.2.5计算D6（同计算L6,只是计算公式不同）。

1.2.36计算Ts

同计算C6相同，在Enter an expression中输入：

(((-67.355351*(1-b1-b2)+(0.458606*(1-b1-b2)+b1+b2)*b3-b2*292.15753)/b1-273.15))，点击Add to List.

选中b1变量，在Available Bands List中选择C6，

选中b2变量，在Available Bands List中选择D6，

选中b3变量，在Available Bands List中选择T6，保存文件名为Ts ，点击OK。

1.3实验结果1.3.1灰度图像

1.3.2密度分割后图像

二：单通道算法

2.1实验原理

2.1.1单通道算法模型为：

Ts=r*[(y1*L6+y2)/e6+y3]+t

2.1.2大气平均作用温度Ta的近似估计

温度换算：T＝t＋273.15

本图为7月份拍摄，对于中纬度夏季平均大气Ta=16.0110+0.92621T0

取乌鲁木齐市平均气温为25摄氏度时Ta = 312.15753

2.1.3大气透射率t6的估计

t6=0.974290-0.08007w，0.4≤w≤1.6。

w为水分含量，单位(g/cm2)，这里，取w=1.0，计算得到t6=0.89422

2.1.4地表比辐射率的估计

典型地表类型的比辐射率

ew=0.995

ev=0.986

em=0.970

Pv=[(NDVI- NDVIs)/(NDVIv- NDVIs)]2

NDVI 为归一化植被指数, 取NDVIv=0.70 和NDVIs=0（分别取自5%及95%数据）

e surface=0.9625+0.0614Pv-0.0461Pv^2

2.1.5像元亮度温度计算

T6=K2/ln(1+K1/L6)

其中：K1=607.76，K2=1260.56（覃志豪，用陆地卫星TM6数据演算地表温度的单窗算法）；

L6为遥感器接收的辐射强度。

2.1.6遥感器接收的辐射强度计算

L6=(15.303-1.238)*b1/255.0+1.238 （覃志豪，用陆地卫星TM6数据演算地表温度的单窗算法）；b1为第六波段像元灰度值（DN值）。

LMAX_BAND6 = 15.303

LMIN_BAND6 = 1.238

单通道算法模型表达式中, Ts是陆地表面温度, L6是卫星高度上遥感传感器测得的辐射强度(W·m- 2·sr- 1·m- 1),e6是地表发射率; r, t,y1,y2,y3是中间变量, 分别由以下公式计算: R=1/[(c2*L6/T6^2)*(λ^4*L6/c1+1/λ)]

y1=0.14714w^2- 0.15583w+1.1234=1.11471

y2=-1.1836w^2- 0.37607w- 0.52894=0.27859

y3=-0.04554w^2+1.8719w- 0.39071=1.43565

t=T6-r*L6

其中, C1和C2是Plank 函数的常量, C1=1.19104×10^8

W·μm4·m- 2·sr- 1, C2=14387.7 μm·K; T6是卫星高

度上传感器所探测到的像元亮度温度, 单位为K; λ

是有效作用波长, TM6 有效作用波长为11.457μm;

w为大气水分含量

在此我们也取w=取w=1.0

2.2操作步骤

研究区示意图

2.2.1计算L6

在单窗算法中我们已经具体说明，在此请参阅基于TM单窗算法反演地表温度文本。2.2.2T6e6的求算

T6同理。

e6同理。

2.2.3计算R

在Band Math中编写1/[(14387.7*L6/T6^2)*(11.457^4*L6/1.19104×10^8+1/11.457)] 选中b1变量，在Available Bands List中选择L6，

选中b2变量，在Available Bands List中选择T6，

保存文件为R。

2.2.4计算t

在Band Math中编写(b1-b2*b3)

选中b1变量，在Available Bands List中选择T6，

选中b2变量，在Available Bands List中选择R，

选中b3变量，在Available Bands List中选择L6，保存文件名为Ts ，点击OK。

2.3实验结果

2.3.1温度反演灰度图像

操作过程中许多未知参数大都取参考值，所以可能不能很准确的表示真实地表温度，在日后的学习过程中，需要收集更多的资料做好温度反演。

2.3.2密度分割后的图像

三：辐射方程

3.1实验过程

3.1.1数据准备

热红外数据使用的是TM6，我们需要已经经过大气校正，几何校正，传感器定标的剪裁好的TM影像，以及由次影像生成的NDVI图像。

3.1.2地表比辐射率的估计

典型地表类型的比辐射率

ew=0.995

ev=0.986

em=0.970

Pv=[(NDVI- NDVIs)/(NDVIv- NDVIs)]2

NDVI 为归一化植被指数, 取NDVIv=0.70 和NDVIs=0（分别取自5%及95%数据）

e surface=0.9625+0.0614Pv-0.0461Pv^2

具体操作步骤与其他两种算法一直，在Band Math中编写即可。

3.1.3计算同温度下黑体的辐射亮度值

Lx=[e6B(Ts)+(1-e6)I6~]t6+I6_

其中e6是地表辐射率。

B(Ts)为普朗克定律推导得到的黑体在Ts的热辐射亮度。

I6~和I6_分别是大气在TM6波段区间内的向上和向下热辐射强度。

Ts是地表真是温度。

t6为透射度。

则B(Ts)=[Lx-I6~-t6(1-e6)I6_]/t6e6

上式中所需要的参数可以通过各种数学模型进行计算，也可以在NASA官网(https://www.wendangku.net/doc/42263697.html,/)进行查询，本次试验中，我们取t6=0.89422，I6~=3.39W/(m2*sr*um)，I6_=5.12W/(m2*sr*um)。

在Band Math中编写

(b2-3.39-0.89422*(1-b1)*5.12)/(0.89422*b1)

其中b1为比辐射率e6。

b2表示红外波段大气校正后的辐射定标值。

注:辐射定标

1. 由于ENVI 4.5 中有专门进行辐射定标的模块，因此实际的操作十分简单。将原始TM 影像打开以后，选择

Basic Tools–Preprocessing–Calibration Utilities–Landsat TM

2. 进入下一步参数选择：根据传感器类型选择Landsat 4,5 或者7。从遥感影像的头文件中获取Data Acquisition 的时间，Sun elevation。如果你是用File–Open External File–Landsat–Fast 的方法打开header.dat（头文件）

的话，sun elevation 就已经填好了。这里Calibration Type 注意选择为Radiance。输出文件，定标就完成了。

3.1.4反演地表温度

在获取温度为Ts的黑体在热红外波段的辐射亮度后，根据普朗克公式的反函数，求得地表真是温度Ts。

Ts=K2/ln(K1/B(Ts)+1)

其中：K1=607.76，K2=1260.56（覃志豪，用陆地卫星TM6数据演算地表温度的单窗算法）；在Band Math下进行编写。

1260.56/alog(607.76/b1+1)-273

其中b1为温度Ts下的黑体辐射亮度值。

3.2温度反演结果

地表温度反演实验报告

遥感原理与及应用 地表温度反演实验报告 专业：地理信息系统 班级： XXXXXXXX 姓名： XXX 学号： XXXXXX 成绩： 指导教师： XXX 2014年12月17日 一. 实验目的 1. 根据实际需要，学会在网上（如中国科学院遥

感与数字地球研究所数据共享网）下载研究区内的遥感数据； 2. 掌握在ENVI中实现简单的地表温度反演的原理与步骤。 二. 实验任务 1. 在中国科学院遥感与数字地球研究所数据共享网上订购并下载覆盖郫县的TM影像； 2. 在ENVI中实现简单的地表温度反演算法。 三. 实验数据 在中国科学院遥感与数字地球研究所数据共享网上下载的覆盖郫县地区的TM影像。

四. 实验原理 图1 TM 影像地表温度反演流程 1. 地表温度(Land Surface Temperature)反演公 式为: 2 1(1)K LST K In R ε=+， 其中，R m DN d =?+，2111607.76K W m sr m μ---=???，21260.56K K =。 2. 根据TM 辐射定标原理，热红外波段表观辐亮 度可以进一步写作: max min 6min 255L L R DN L -=?+， 其中LmaxBand6=15.303 , LminBand6=1.238。 3. 地表比辐射率ε为同温度下地表辐射能与黑体 辐射能的比率，其可以表示为: 1.0090.047(In )(0)NDVI NDVI ε=+>，

其中，4343 TM TM NDVI TM TM -=+，当0NDVI <=时(如水体)地表比辐射率取常数1。 五. 实验步骤 1. TM 数据下载 数 据查询和下载网址https://www.wendangku.net/doc/42263697.html,/query.html ，界面如图2 所示。 图2 中国科学院遥感与数字地球研究所数据共享 网址界面

ENVI支持下地表温度反演

[转载]ENVI下利用ETM+数据反演地表温度 (2012-05-15 08:31:18) 转载▼ 标签： 转载 原文地址：ENVI下利用ETM+数据反演地表温度作者：ENVIIDL 地表温度作为地球环境分析的重要指标，而遥感技术作为现代重要的对地观测手段，使得基于遥感图像的地表温度反演的研究越来越多。主要的地表温度反演方法有：大气校正法，单窗算法，单通道法等等。本文介绍用辐射传输方程法对地表温度进行反演。 技术流程： 例子数据为2002年9月2日的襄樊市Landsat ETM+数据。根据数据的特点以及地表温度反演研究的技术要求，采用的技术路线为：先对Landsat ETM+数据进行预处理：数据读取、辐射定标、大气校正、襄樊区域裁剪，利用大气校正，即：辐射传输方程法对其影像热红外波段数据进行操作反演，实现襄樊市地区的地表真实温度的反演研究。具体的处理流程如下：

具体的实现步骤如下： 第一步：准备数据 热红外数据使用的是Landsat的第六波段，已经做了传感器定标、几何校正、工程区裁剪，详细流程参考上面的流程图。文件为TM6-rad-subset-jz-xiangfan.img。

由TM影像（已经过大气校正）生成的NDVI数据，已经利用主菜单->Basic Tools- >Resize Data（SFatial/SFectral）重采样为60米分辨率，与TMi6数据保持一致，文件名为：TM-NDVI-60m.img。 第二步：地表比辐射率计算 物体的比辐射率是物体向外辐射电磁波的能力表征。它不仅依赖于地表物体的组成， 而且与物体的表面状态(表面粗糙度等)及物理性质(介电常数、含水量等)有关，并随着所测 定的波长和观测角度等因素有关。在大尺度上对比辐射率精确测量的难度很大，目前只是 基于某些假设获得比辐射率的相对值，本文主要根据可见光和近红外光谱信息来估计比辐 射率。 (一)植被覆盖度计算 计算植被覆盖度Fv采用的是混合像元分解法，将整景影像的地类大致分为水体、植被和建筑，具体的计算公式如下： F V = (NDVI- NDVI S)／(NDVI V - NDVI S) （2） 其中，NDVI为归一化差异植被指数，取NDVI V = 0.70和NDVI S = 0.00，且有，当某 个像元的NDVI大于0.70时，F V取值为1；当NDVI小于0.00，F V取值为0。 利用ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式输入栏中输入： （b1 gt 0.7）*1+（b1 lt 0.）*0+（b1 ge 0 and b1 le 0.7）*（(b1-0.0)/(0.7-0.0)）b1:选择NDVI图像 得到植被盖度图像。 (二)地表比辐射率计算

基于ETM数据地表温度反演实验单通道算法操作文档

基于ETM 数据煤田火区地表温度反演的研究实验操作步骤与流程 算法：单通道算法，其公式为 Τs =γ ε?1 ψ1L sensor +ψ2 +ψ3 +δ（1） γ= c 2L sensor T sensor 2 λ4 c 1 L sensor +λ?1 ?1 （2） δ=?γL sensor +T sensor （3） L sensor =L min λ + L max λ ?L min λ Q DN Q max （4） T sensor = K 2 ln 1+K 1L λ （5） K 1=666.09 mW ?cm ?2?sr ?1?um ?1 , K 2=1282.71K ψ1=0.1471?ω2?0.1558ω+1.1234 （6） ψ2=?1.1836?ω2?0.3761ω?0.5289（7） ψ3=?0.0455?ω2+1.8719ω?0.3907 （8） ω=0.177e +0.339 （9） e =0.6108?exp 17.27 Τ0 ?273 237.3+Τ 0?273 ?RH （10） 先来说明单通道算法公式（1）中γ，L sensor ，δ，ψ1，ψ2，ψ3等这些参数的计算过程，地表比辐射率ε的计算过程稍后在说明。 （1）对于ψ1，ψ2，ψ3的计算，只要查阅资料得知相对湿度RH ，与温度Τ0后，就可以算出大气中水蒸汽的含量ω，进而可以根据公式算出ψ1，ψ2，ψ3。 （2）对于L sensor 的计算，也就是辐射校正的过程，主要目的在于把影像中像元的灰度值转化成辐亮度L sensor ，公式（4）中的L min λ ，L max λ ，Q max 在影像头文件中可以找到，Q DN 就是所要进行校正的影像。在ENVI 中的操作如下： Basic tools → band math ,然后点开出现如下左侧对话框： 对于ETM 数据热红外波段高增益就是L sensor =3.2+9.45?Q DN 255 然后点ok 出现如下右侧对话框：

Landsat8 TIRS 地表温度反演

热红外遥感（Infrared Remote Sensing）是指传感器工作波段限于红外波段范围之内的遥感。即利用星载或机载传感器收集、记录地物的热红外信息，并利用这种热红外信息来识别地物和反演地表参数如温度、湿度和热惯量等。目前有很多的卫星携带了热红外传感器，包括ASTER、AVHRR、MODIS、TM/ETM+/ TIRS等。 目前，地表温度反演算法主要有以下三种：大气校正法（也称为辐射传输方程：Radiative Transfer Equation——RTE）、单通道算法和分裂窗算法。 本实例是基于大气校正法，利用Landsat8 TIRS反演地表温度。 基本原理：首先估计大气对地表热辐射的影响, 然后把这部分大气影响从卫星传感器所观测到的热辐射总量中减去, 从而得到地表热辐射强度, 再把这一热辐射强度转化为相应的地表温度。 具体实现为：卫星传感器接收到的热红外辐射亮度值Lλ由三部分组成：大气向上辐射亮度L↑，地面的真实辐射亮度经过大气层之后到达卫星传感器的能量；大气向下辐射到达地面后反射的能量。卫星传感器接收到的热红外辐射亮度值Lλ的表达式可写为（辐射传输方程）： Lλ = [εB(T S) + (1-ε)L↓]τ+ L↑（1.1） 式中，ε为地表比辐射率，T S为地表真实温度(K)，B(T S)为黑体热辐射亮度，τ为大气在热红外波段的透过率。则温度为T的黑体在热红外波段的辐射亮度B(T S)为： B(T S) = [Lλ - L↑- τ(1-ε)L↓]/τε（1.2） T s可以用普朗克公式的函数获取。

T S = K2/ln(K1/ B(T S)+ 1) （1.3） 对于TM，K1 =607.76 W/(m2*μm*sr)，K2 =1260.56K。 对于ETM+，K1=666.09 W/(m2*μm*sr)，K2 =1282.71K。 对于TIRS Band10，K1= 774.89 W/(m2*μm*sr)，K2 = 1321.08K。 从上可知此类算法需要2个参数：大气剖面参数和地表比辐射率。大气剖面参数在NASA提供的网站(https://www.wendangku.net/doc/42263697.html,/)中，输入成影时间以及中心经纬度可以获取大气剖面参数。适用于只有一个热红外波段的数据，如Landsat TM /ETM+/TIRS数据。 主要内容就是使用BandMath工具计算公式（1.2）和公式（1.3），处理流程如下图所示。

基于热红外波段的地表温度反演实验报告

遥感原理与应用 地表温度反演 实验报告 专业：地理信息系统 班级：XXXXXXXX 姓名：XXX 学号：XXXXXX 成绩： 指导教师：XXX 2014年12月17日

一. 实验目的 1. 根据实际需要，学会在网上（如中国科学院遥感与数字地球研究所数据共享网）下载研究区内的遥感数据； 2. 掌握在ENVI中实现简单的地表温度反演的原理与步骤。 二. 实验任务 1. 在中国科学院遥感与数字地球研究所数据共享网上订购并下载覆盖郫县的TM影像； 2. 在ENVI中实现简单的地表温度反演算法。 三. 实验数据 在中国科学院遥感与数字地球研究所数据共享网上下载的覆盖郫县地区的TM影像。 四. 实验原理 图1 TM影像地表温度反演流程

1. 地表温度(Land Surface Temperature)反演公式为: 2 1(1) K LST K In R ε= +， 其中，R m DN d =?+，2111607.76K W m sr m μ---=???，21260.56K K =。 2. 根据TM 辐射定标原理，热红外波段表观辐亮度可以进一步写作: max min 6min 255 L L R DN L -= ?+， 其中LmaxBand6=15.303 , LminBand6=1.238。 3. 地表比辐射率ε为同温度下地表辐射能与黑体辐射能的比率，其可以表示为: 1.0090.047(In ) (0)NDVI NDVI ε=+>， 其中，4343 TM TM NDVI TM TM -=+，当0NDVI <=时(如水体)地表比辐射率取常数1。 五. 实验步骤 1. TM 数据下载 数据查询和下载网址https://www.wendangku.net/doc/42263697.html,/query .html ，界面如图2所示。 图2 中国科学院遥感与数字地球研究所数据共享网址界面

erdas 北京地表温度反演_实习报告

Landsat TM6 地表温度反演实习报告 实习目的： 1、TM Level 1 数据的热红外波段辐射定标：学会阅读头文件，找出所需定标参数；利用定标参数将TM图像热红外波段DN值转换为辐射亮度； 2、运用单通道法，反演地表温度反演 实习步骤： 1.加载图像：import—>选择需要加载的图像 2.分部建模 2.1求算NDVI的建模如图所示

第三第四波段的辐射定标运算的增益和偏移均来自数据的头文件。 2.2第六波段辐射定标计算

说明：第六波段的辐射定标计算的增益和偏移不能再用头文件中的增益和偏移，否则误差会很大造成无法显示，因此必须在老师给的表格中查找。 然后再用老师给的公式进行计算. 从表格中找出L min 和L max 输入下面公式 255 G min max L L rescale -= min B L rescale = rescale cal rescale B Q G L +?=λ 即可求出增益和偏移，然后进行辐射定标运算即可求出所需结果。

2.3求解地表反射率（λε）的建模运算。 所使用的经验公式根据Van 的经验公式： )ln(047.00094.1NDVI +=λε 2.4求解)T (B s λ的建模。)T (B s λ为温度为s T 的黑体在热红外波段的辐射亮度。

使用的公式是 L L o o o s ↓ ↑ -- -=λ λ λ λλλλλεετε1L )T (B ）（，其中 L o ↓ λ 表示大气向下辐射亮度，模拟结果为1.68 Wm -2um -1Sr -1，L o ↑ λ表示大气向上辐射亮度， 模拟结果为1.74 Wm -2um -1Sr -1，λτo 为大气在热红外波段的透过率，模拟结果为0.77。λε为上一步求解的结果。 2.5反演温度的建模

landsat 遥感影像地表温度反演教程

基于辐射传输方程的Landsat 数据地表温度反演教程 一、数据准备 Landsa 8遥感影像数据一景，本教程以重庆市2015年7月26日的=行列号为（128，049）影像（LC8LGN00）为例。 同时需提前查询影像的基本信息（详见下表） 二、地表温度反演的总体流程 三、具体步骤 1、辐射定标 地表温度反演主要包括两部分，一是对热红外数据，二是多光谱数据进行辐射定标。 （1）热红外数据辐射定标 选择Radiometric Correction/Radiometric Calibration 。在File Selection 对话框中，选择数据LC8LGN02_MTL_Thermal ，单击Spectral Subset 选择Thermal Infrared1（），打开Radiometric Calibration 面板。 （2）多光谱数据辐射定标 选择要校正的多光谱数据“进行辐射定标。 Settings ，如下图。 2、大气校正

本教程选择Flaash 校正法。FLAASH Atmospheric Correction，双击此工具，打开辐射定标的数据，进行相关的参数设置进行大气校正。 注意：如果在多光谱数据辐射定标时Scale factor值忘记设置，可在本步骤中打开辐射定标数时设置single scale faceor 值为，若已设置，则默认值为1即可。 1)Input Radiance Image：打开辐射定标结果数据； 2)设置输出反射率的路径，由于定标时候； 3)设置输出FLAASH校正文件的路径，最优状态：路径所在磁盘空间足够大； 4)中心点经纬度Scene Center Location：自动获取； 5)选择传感器类型：Landsat-8 OLI；其对应的传感器高度以及影像数据的分辨率自动读取； 6) 设置研究区域的地面高程数据； 7)影像生成时的飞行过境时间：在layer manager中的Lc8数据图层右键选择View Metadata，浏览time字段获取成像时间； 注：也可以从元文件“”中找到，具体名称：DATE_ACQUIRED = 2013-05-12；SCENE_CENTER_TIME = 02:55:； 8) 大气模型参数选择：Sub-Arctic Summer（根据成像时间和纬度信息选择）； 9) 气溶胶模型Aerosol Model：Urban，气溶胶反演方法Aerosol Retrieval：2-band（K-T）； 10) 其他参数按照默认设置即可。 11) 多光谱参数设置中， K-T反演选择默认模式：Defaults->Over-Land Retrieval standard （600:2100） 波谱响应函数：默认指向.. \Program Files\Exelis\ENVI51\classic\filt_func\ 把它重新指向：..\Program Files\Exelis\ENVI51\resource\filterfuncs\ 注：这是因为版本的一个小bug，即Classic中的L8的波谱响应函数不正确，另外一个一劳永逸的方法是：将

landsat遥感影像地表温度反演教育教案(大气校正法)

基于辐射传输方程的Landsat数据地表温度反演教程 一、数据准备 Landsa 8遥感影像数据一景，本教程以重庆市2015年7月26日的=行列号为（128，049）影像（LC81280402016208LGN00）为例。 同时需提前查询影像的基本信息（详见下表） 注：基本信息在影像头文件中均可查询到，采集时间为格林尼治时间。 二、地表温度反演的总体流程 三、具体步骤

1、辐射定标 地表温度反演主要包括两部分，一是对热红外数据，二是多光谱数据进行辐射 定标。 （1）热红外数据辐射定标 选择Radiometric Correction/Radiometric Calibration。在File Selection 对话框中，选择数据LC81230322013132LGN02_MTL_Thermal，单击Spectral Subset选择Thermal Infrared1（10.9），打开Radiometric Calibration面板。 （2）多光谱数据辐射定标 Scale factor 不能改变，否则后续 计算会报错。保持默认1即可。

选择要校正的多光谱数据 “LC81230322013132LGN02_MTL_MultiSpectral” 进行辐射定标。 因为后续需要对多光谱数据进行大气校正，可直接单击Apply Flaash Settings，如下图。 注意与热红外数据辐射定标是的差 别，设置后Scale factor值为0.1。 2、大气校正 本教程选择Flaash 校正法。FLAASH Atmospheric Correction，双击此工具，打开辐射定标的数据，进行相关的参数设置进行大气校正。 注意：如果在多光谱数据辐射定标时Scale factor值忘记设置，可在本步骤中打开辐射定标数时设置single scale faceor 值为0.1，若已设置，则默认值为1即可。

定量遥感：地表温度反演

作品名称：黄河三角洲地表温度反演 姓名+学号： 小组成绩：

一、概述 1、作业背景： 地表温度是很多环境模型的一个重要参数，在大气与地表的能量与物质交换，天气预报，全球洋流循环，气候变化等研究领域有重要的应用。利用热红外遥感可以得到大范围的地表温度面状信息，与传统的地表温度测量方式相比，具有快速、便捷、测量范围大、信息连续等特点，因此利用热红外遥感数据反演地面温度得到了广泛的应用 2、作业意义： 黄河三角洲是黄河携带大量泥沙在渤海凹陷处沉积形成的冲积平原，位处黄河入海口处的黄河三角洲自然保护区正是以保护河口湿地生态系统和珍稀、濒危鸟类为主的湿地类型保护区。以利津为顶点，北到徒骇河口，南到小清河口，呈扇状三角形，面积5,450平方公里。地面平坦，在海拔10公尺以下。向东撒开的扇状地形，海拔高程低于15米，面积达5450平方公里。三角洲属，温带季风性气候。四季分明，光照充足，区内自然资源丰富。 黄河口湿地生态旅游区占地23万亩，都处在黄河三角洲之内，地貌以芦苇沼泽，湿地为主，其次为河口滩地，带翅碱蓬盐滩湿地，灌丛疏林湿地以及人工槐林湿地等。集自然景观与人文景观为一体，既有沧海桑田的神奇与壮阔，又有黄龙入海的壮观和长河落日的静美，是人们休闲、度假、观光科普的最佳场所。 二、数据介绍 数据来自地理空间数据云，Landsat 4-5 TM（陆地卫星4、5号，1982年发射后运行至今，携带有TM传感器）的相关遥感影像作为研究数据，研究黄河三角洲温度分布状况。 实验数据：2010年9月11号黄河三角洲图像（中心经度：118.8878w，中心纬度：37.4815n） 三、基本概念及技术流程图 3.1、基本概念：

地表温度反演

地表温度反演

目录 一：单窗算法 (3) 1.1实验原理 (3) 1.1.1TM/ETM波段的热辐射传导方程： (3) 1.1.2化简后最终的单窗体算法模型为： (3) 1.1.3大气平均作用温度Ta的近似估计 (3) 1.1.4大气透射率t6的估计 (3) 1.1.5地表比辐射率的估计 (4) 1.1.6像元亮度温度计算 (4) 1.1.7遥感器接收的辐射强度计算 (4) 1.2操作步骤 (5) 1.2.1研究区示意图 (5) 1.3实验结果 (7) 1.3.1灰度图像 (7) 1.3.2密度分割后图像 (7) 二：单通道算法 (8) 2.1实验原理 (8) 2.1.1单通道算法模型为： (8) 2.1.2大气平均作用温度Ta的近似估计 (8) 2.1.3大气透射率t6的估计 (8) 2.1.5像元亮度温度计算 (8) 2.1.6遥感器接收的辐射强度计算 (9) 2.2操作步骤 (9) 研究区示意图 (9) 2.2.1计算L6 (10) 2.2.2T6e6的求算 (10) 2.2.3计算R (10) 2.2.4计算t (10) 2.3实验结果 (11) 2.3.1温度反演灰度图像 (11) 2.3.2密度分割后的图像 (11) 三：辐射方程 (12) 3.1实验过程 (12) 3.1.1数据准备 (12) 3.1.2地表比辐射率的估计 (12) 3.1.3计算同温度下黑体的辐射亮度值 (12) 3.1.4反演地表温度 (13) 3.2温度反演结果 (13)

一：单窗算法 1.1实验原理 1.1.1TM/ETM波段的热辐射传导方程： B6(T6)=t6(q)[ ε6B6(Ts)+(1-ε6)I6~]+I6_ Ts是地表温度； T6是TM6的亮度温度； t6是大气透射率； ε6是地表辐射率。 B6(T6)表示TM6遥感器所接收到的热辐射强度； B6(Ts)是地表在TM6波段区间内的实际热辐射强度，直接决取于地表温度； I6~和I6_分别是大气在TM6波段区间内的向上和向下热辐射强度。 1.1.2化简后最终的单窗体算法模型计算Ts（地表温度）： Ts={a(1-C-D)+[b(1-C-D)+C+D]T6-DTa}/C 式中 C6=τ6ε6(ε6为比辐射率，τ6为透射率） D6=(1-τ6)[1+t6(1-ε6)] a =-67.355351，b=0.458606 1.1.3大气平均作用温度Ta的近似估计 温度换算：T＝t＋273.15 本图为9月份拍摄，对于中纬度夏季平均大气Ta=16.0110+0.92621T0 取平均气温为25摄氏度时Ta = 312.15753 1.1.4大气透射率τ6的估计 τ6=0.974290-0.08007w，0.4≤w≤1.6。 w为水分含量，单位(g/cm2)，这里，取w=1.0，计算得到τ6=0.89422

定量遥感_地表温度反演

遥感数字影像处理 作品名称：黄河三角洲地表温度反演 +学号： 小组成绩：

一、概述 1、作业背景： 地表温度是很多环境模型的一个重要参数，在大气与地表的能量与物质交换，天气预报，全球洋流循环，气候变化等研究领域有重要的应用。利用热红外遥感可以得到大围的地表温度面状信息，与传统的地表温度测量方式相比，具有快速、便捷、测量围大、信息连续等特点，因此利用热红外遥感数据反演地面温度得到了广泛的应用 2、作业意义： 黄河三角洲是黄河携带大量泥沙在渤海凹陷处沉积形成的冲积平原，位处黄河入处的黄河三角洲自然保护区正是以保护河口湿地生态系统和珍稀、濒危鸟类为主的湿地类型保护区。以利津为顶点，北到徒骇河口，南到小清河口，呈扇状三角形，面积5,450平方公里。地面平坦，在海拔10公尺以下。向东撒开的扇状地形，海拔高程低于15米，面积达5450平方公里。三角洲属，温带季风性气候。四季分明，光照充足，区自然资源丰富。 黄河口湿地生态旅游区占地23万亩，都处在黄河三角洲之，地貌以芦苇沼泽，湿地为主，其次为河口滩地，带翅碱蓬盐滩湿地，灌丛疏林湿地以及人工槐林湿地等。集自然景观与人文景观为一体，既有沧海桑田的神奇与壮阔，又有黄龙入海的壮观和长河落日的静美，是人们休闲、度假、观光科普的最佳场所。 二、数据介绍 数据来自地理空间数据云，Landsat 4-5 TM（陆地卫星4、5号，1982年发射后运行至今，携带有TM传感器）的相关遥感影像作为研究数据，研究黄河三角洲温度分布状况。 实验数据：2010年9月11号黄河三角洲图像（中心经度：118.8878w，中心纬度：37.4815n） 三、基本概念及技术流程图 3.1、基本概念：

遥感反演地表温度

1、 裁剪出出济南市区 2、 分别利用ENVI 、ERDAS 反演地表温度（LST ）、NDVI ，对LST 进行彩色显示。 3、 分析LST 、NDVI 的关系。 反演公式 具体流程： 图像的DN 值 辐射亮度 辐射亮温 地表温度。 反演时从图像数值（DN ）转换成绝对辐射亮度值时的公式、从辐射亮度值转成辐射亮温时的公式、从亮温转换成地表温度时的公式分别是： min min max 6255)(L L L DN L tm +-?=、 )1/ln(/12+=λL K K T 、 ε ρλl n )/(1T T T s += 其中：6tm L 为TM 传感器所接收到的辐射亮度（mW .cm -2s r-1.um -1），max L 、min L 分别是传感器所接收到的最大和最小的辐射强度，即对应于DN ＝255和DN ＝0时的最大和最小辐射强度。对于Landsat5的TM 6波段， 1K =60.77mW .cm -2s r-1.um -1,2K =1260.56K 。S T 为地表温度（K ） ；T 为辐射温度（K ）；λ为有效波谱范围内的最大灵敏度值，λ＝11.5um ，ρ=/hc δ=1.438×10-2mk ，其中δ=1.38 ×10-23/J k ，为玻尔兹曼常数，h =6.626×10-34Js ，为Plank′s 常数，c =2.998 ×108/m s ，为光速。一般地，有植被覆盖的地表取ε＝0.95，没有植被覆盖的地表取ε＝0.92（Weng ，2004[16]）。 min L =0.1238 255 )(min max L L - =0.005632156 )1/ln(/12+=λL K K T 1260.56 / LOG ( 1 + 60.766 / $n8_fu ) $n1_12736l / (1 + (0.0000115 * $n1_12736l /0.01438) * LOG (0.95 ) )

遥感反演地表温度

遥感地学分析 实验报告 成绩： 姓名： 学号： 班级： 题目：

课程实验报告要求 一、实验目的 掌握并熟悉band math的操作，对建筑用地分离用的几个建筑指数；学会面对对象分类；学会反演地表温度。 二、实验准备 软件准备： 数据准备：中等分辨率数据AA、高分辨率数据、热岛监测band6 三、实验步骤 1.中等分辨率数据中城市范围的提取： （1）加载数据AA，首先在BAND MATH里面计算图像的NDVI值其公式：(float(b1)-float(b2))/(float(b1)+float(b2))，正确输入公式后点击OK； 在接下来的界面中为公式中b1和b2赋予相应的波段，及近红外波段和红色波段，选择合适的路径即可点击OK； 结果如图：

（2）同样用上述发放计算图像的归一化建筑指数（NDBI值），公式同样使用前面所用，但是后面给b1和b2赋予第五和第四波段就行，同样选择合适的路径即可； 结果如图：

（3）利用前面所计算的NDVI和NDBI值计算改进的归一化裸露指数（MNDBI），MNDBI= NDBI+(1-NDVI)，首先在BAND MATH中输入一下公式并b1和b2赋予NDBI的波段和NDVI的波段； 结果如图：

（3）同样使用上述方法计算城镇用地指数（ULI）计算公式为ULI=NDBI and NDVI，同样在BAND MATH中输入公式并赋予相应的波段，在设置好输出路径即可； 结果如图：

（4）三种指数的阈值的设置，通过查看三种指数的直方图可以为每种指数的分离建筑用地提取合适的阈值；通过查看NDBI的阈值设置为，并将其在band math中进行二值化； 通过查看MNDBI的阈值设置为，并将其在band math中进行二值化；

地表温度反演

《地表温度反演》实验报告院系：资源与环境科学学院 专业及班级：地信08-1 学号：20081207019 姓名：李荣立 指导教师：丁建丽 2011年12月

目录 一：单窗算法 (3) 1.1实验原理 (3) 1.1.1TM/ETM波段的热辐射传导方程： (3) 1.1.2化简后最终的单窗体算法模型为： (3) 1.1.3大气平均作用温度Ta的近似估计 (3) 1.1.4大气透射率t6的估计 (3) 1.1.5地表比辐射率的估计 (4) 1.1.6像元亮度温度计算 (4) 1.1.7遥感器接收的辐射强度计算 (4) 1.2操作步骤 (5) 1.2.1研究区示意图 (5) 1.3实验结果 (7) 1.3.1灰度图像 (7) 1.3.2密度分割后图像 (7) 二：单通道算法 (8) 2.1实验原理 (8) 2.1.1单通道算法模型为： (8) 2.1.2大气平均作用温度Ta的近似估计 (8) 2.1.3大气透射率t6的估计 (8) 2.1.5像元亮度温度计算 (8) 2.1.6遥感器接收的辐射强度计算 (9) 2.2操作步骤 (9) 研究区示意图 (9) 2.2.1计算L6 (10) 2.2.2T6e6的求算 (10) 2.2.3计算R (10) 2.2.4计算t (10) 2.3实验结果 (11) 2.3.1温度反演灰度图像 (11) 2.3.2密度分割后的图像 (11) 三：辐射方程 (12) 3.1实验过程 (12) 3.1.1数据准备 (12) 3.1.2地表比辐射率的估计 (12) 3.1.3计算同温度下黑体的辐射亮度值 (12) 3.1.4反演地表温度 (13) 3.2温度反演结果 (13)

地表温度反演单通道算法

1、单通道算法模型为： Ts=r*[(y1*L6+y2)/e6+y3]+t 2、大气平均作用温度Ta的近似估计 温度换算：T＝t＋273.15 本图为7月份拍摄，对于中纬度夏季平均大气Ta=16.0110+0.92621T0 取乌鲁木齐市平均气温为25摄氏度时Ta = 312.15753 3、大气透射率t6的估计 t6=0.974290-0.08007w，0.4≤w≤1.6。 w为水分含量，单位(g/cm2)，这里，取w=1.0，计算得到t6=0.89422 4、地表比辐射率的估计 典型地表类型的比辐射率 ew=0.995 ev=0.986 em=0.970 Pv=[(NDVI- NDVIs)/(NDVIv- NDVIs)]2 NDVI 为归一化植被指数, 取NDVIv=0.70 和NDVIs=0（分别取自5%及95%数据） e surface=0.9625+0.0614Pv-0.0461Pv^2 5、像元亮度温度计算 T6=K2/ln(1+K1/L6) 其中：K1=607.76，K2=1260.56（覃志豪，用陆地卫星TM6数据演算地表温度的单窗算法）； L6为遥感器接收的辐射强度。 6、遥感器接收的辐射强度计算 L6=(15.303-1.238)*b1/255.0+1.238 （覃志豪，用陆地卫星TM6数据演算地表温度的单窗算法）；b1为第六波段像元灰度值（DN值）。 LMAX_BAND6 = 15.303 LMIN_BAND6 = 1.238 单通道算法模型表达式中, Ts是陆地表面温度, L6是卫星高度上遥感传感器测得的辐射强度(W·m- 2·sr- 1·m- 1),e6是地表发射率; r, t,y1,y2,y3是中间变量, 分别由以下公式计算: R=1/[(c2*L6/T6^2)*(λ^4*L6/c1+1/λ)] y1=0.14714w^2- 0.15583w+1.1234=1.11471 y2=-1.1836w^2- 0.37607w- 0.52894=0.27859 y3=-0.04554w^2+1.8719w- 0.39071=1.43565 t=T6-r*L6 其中, C1和C2是Plank 函数的常量, C1=1.19104×10^8 W·μm4·m- 2·sr- 1, C2=14387.7 μm·K; T6是卫星高 度上传感器所探测到的像元亮度温度, 单位为K; λ

MODIS数据反演地表温度

表1 MODIS 部分波段及其参数[14] 波段 光谱范围 信噪比 主要用途 分辨率 1 620～670nm 128 陆地、云边界 250m 2 841～876nm 201 陆地、云边界 250m 19 915～965nm 250 大气水汽 1000m 31 10.780～11.280μm 0.05 地球表面和 云顶温度 1000m 32 11.770～12.270μm 0.05 1000m 劈窗算法介绍 McMillin （1975年）最早提出了劈窗算法，最先是用于海面温度的反演，这种方法是利用2个相邻的热红外窗口大气水汽吸收特性的差异，把海面温度表达成2个热红外窗口亮度温度的线性组合。Price （1984年）最先把劈窗算法推广到陆面温度的反演，通过引入比辐射率改正项来减小因陆地表面比辐射率变化而引起的误差。Becker 从理论上证明了用分裂窗技术反演地表温度的可行性，并且第一次从理论上给出了使用分裂窗技术时大气和比辐射率对地表温度反演的影响。Becker 和Li 根据热辐射传导的地方性特征，提出了著名的局地劈窗算法，已得到了较广泛的应用。Wan 和Dozier 在Becker 和Li 的研究基础上，于1996年提出了一种广义的地表温度反演劈窗算法。Sobrino 和Becker 用Lowtran 7对不同的大气、观测角度以及地表参数进行模拟，得出了各参数的表达式。在这些表达式里，大气和比辐射率的作用是耦合在一起的。而Sobrino 等则通过某些近似把这2种作用分开了，通过对大气向下热辐射的近似解和对Planck 辐射函数的线性化。覃志豪等推导了劈窗算法，该算法仅需要2个因素来进行地表温度的演算，即大气透过率和地表比辐射率 [15][ 16] 。在众多的劈窗算法中，覃志豪等提出的算法由于需要参数少、计算简单且精 度较高，被认为是较好的算法之一。本文主要针对这一算法进行介绍。 覃志豪[15]等提出的针对MODIS 数据反演地表温度的劈窗算法使用的公式如下: 0131232Ts A A T A T =+- （1） 其中：Ts 是地表温度，31T 、32T 分别是MODIS 第31、32通道的亮温。0A 、1A 、2A 是系数，分别定义如下： 01264.6036368.72575A E E =-+ 1110.440817A A E =++ 220.473453A A E =+

实验4-地表温度反演 [兼容模式]

实验四：地表温度反演

实验四：地表温度反演 ?实验目的： 1.利用辐射传输方程法对TM影像热红外波段数据进行操作反演，实 现研究区的地表真实温度的反演研究； 2.熟练掌握利用ENVI对Landsat TM数据进行预处理的方法，了解 相关辅助数据查找途径，掌握遥感定量反演常用建模处理方式。

实验四：地表温度反演 ?基本原理： 1.辐射传输方程法，又称大气校正法，其基本思路为：首先利用与 卫星过空时间同步的大气数据来估计大气对地表热辐射的影响。 然后把这部分大气影响从卫星高度上传感器所观测到的热辐射总 量中减去，从而得到地表热辐射强度，再把这一热辐射强度转化 为相应的地表温度； 2.卫星传感器接收到的热红外辐射亮度值Lλ由三部分组成：大气向 上辐射亮度L↑，地面的真实辐射亮度经过大气层之后到达卫星传 感器的能量；大气向下辐射到达地面后反射的能量。卫星传感器 接收到的热红外辐射亮度值的表达式可写为（辐射传输方程）：

实验四：地表温度反演 ?基本原理： 3. ε为地表辐射率，T S为地表真实温度，B(T S)为普朗克定律推导得到 的热辐射亮度，τ 为大气在热红外波段的透过率。则的黑体在T S )为： 温度为T的黑体在热红外波段的辐射亮度B(T S 4. 在获取温度为T S的黑体在热红外波段的辐射亮度后，根据普朗克公 式的反函数，求得地表真实温度Ts：

实验四：地表温度反演 K1和K2为热红外波段的定标常数。 Landsat TM：K1=607.76（W·m-2·sr-1·μm-1），K2=1260.56 K； Landsat ETM+：K1=666.09（W·m-2·sr-1·μm-1），K2=1282.71 K； Landsat 8 TIRS 10：K1=774.89（W·m-2·sr-1·μm-1），K2=1321.08 K； Landsat 8 TIRS 11：K1=480.89（W·m-2·sr-1·μm-1），K2=1201.14 K。

地表温度反演单窗算法

一：单窗算法 1、TM/ETM波段的热辐射传导方程： B6(T6)=t6(q)[e6B6(Ts)+(1-e6)I6~]+I6_ Ts是地表温度； T6是TM6的亮度温度； t6是大气透射率； e6是地表辐射率。 B6(T6)表示TM6遥感器所接收到的热辐射强度； B6(Ts)是地表在TM6波段区间内的实际热辐射强度，直接决取于地表温度； I6~和I6_分别是大气在TM6波段区间内的向上和向下热辐射强度。 2、化简后最终的单窗体算法模型为： Ts={a(1-C-D)+[b(1-C+D)+C+D]T6-DTa}/C 式中 C6=t6e6(e6为比辐射率，t6为透射率） D6=(1-t6)[1+t6(1-e6)] a =-67.355351，b=0.458606 3、大气平均作用温度Ta的近似估计 温度换算：T＝t＋273.15 本图为7月份拍摄，对于中纬度夏季平均大气Ta=16.0110+0.92621T0 取乌鲁木齐市平均气温为25摄氏度时Ta = 312.15753 4、大气透射率t6的估计 t6=0.974290-0.08007w，0.4≤w≤1.6。 w为水分含量，单位(g/cm2)，这里，取w=1.0，计算得到t6=0.89422 5、地表比辐射率的估计 典型地表类型的比辐射率 ew=0.995 ev=0.986 em=0.970 Pv=[(NDVI- NDVIs)/(NDVIv- NDVIs)]2 NDVI 为归一化植被指数, 取NDVIv=0.70 和NDVIs=0（分别取自5%及95%数据） e surface=0.9625+0.0614Pv-0.0461Pv^2 6、像元亮度温度计算 T6=K2/ln(1+K1/L6) 其中：K1=607.76，K2=1260.56（覃志豪，用陆地卫星TM6数据演算地表温度的单窗算法）； L6为遥感器接收的辐射强度。 7、遥感器接收的辐射强度计算 L6=(15.303-1.238)*b1/255.0+1.238 （覃志豪，用陆地卫星TM6数据演算地表温度的单窗算法）；b1为第六波段像元灰度值（DN值）。 LMAX_BAND6 = 15.303 LMIN_BAND6 = 1.238

erdas 北京地表温度反演_实习报告

erdas 北京地表温度反演_实习报告Landsat TM6 地表温度反演实习报告实习目的: 1、TM Level 1 数据的热红外波段辐射定标:学会阅读头文件，找出所需定标参数;利用定标参数将TM图像热红外波段DN值转换为辐射亮度; 2、运用单通道法，反演地表温度反演 实习步骤: 1. 加载图像:import—>选择需要加载的图像 2. 分部建模 2.1求算NDVI的建模如图所示

第三第四波段的辐射定标运算的增益和偏移均来自数据的头文件。 2.2第六波段辐射定标计算

说明:第六波段的辐射定标计算的增益和偏移不能再用头文件中的增益和偏移，否则

误差会很大造成无法显示，因此必须在老师给的表格中查找。 然后再用老师给的公式进行计算. 从表格中找出L和L输入下面公式 minmax L,LmaxminG ,rescale255 B,L rescalemin L,G,Q，B ,rescalecalrescale 即可求出增益和偏移，然后进行辐射定标运算即可求出所需结果。 ,2.3求解地表反射率()的建模运算。 , 所使用的经验公式根据Van 的经验公式: ,,1.0094，0.047ln(NDVI) , B(T)B(T)T2.4求解的建模。为温度为的黑体在热红外波段的辐射亮度。 ,s,ss

, (L,),1,,,L,,oB(T),,,sLo,使用的公式是，其中,,,o,,,,,-2-1-1表示大气向下辐射亮度，模拟结果为1.68 WmumSr，表示大气向上辐射亮度，LLo,o, -2-1-1,,模拟结果为1.74 WmumSr，为大气在热红外波段的透过率，模拟结果为0.77。o,,为上一步求解的结果。 2.5反演温度的建模

地表温度反演IDL程序

PRO LST ; 从文件夹中读取输入数据的文件名，数据顺序为2、4、6..... imagenames=findfile('E:\rs\ld2\热岛\*', count=count) outpath = 'E:\rs\ld2\200802\sz_lst\' for k =3,count-1,2 do begin print,imagenames[k] ; 得到图像的行列数目及投影信息 envi_open_file,imagenames[k],R_FID=image_fid, /no_realize if (image_fid eq -1) then return envi_file_query, image_fid, ns=ns, nl=nl map_info = envi_get_map_info(fid=image_fid) dims = [-1, 0, ns-1, 0, nl-1] ;1,2,19波段的反射率 data_1 = envi_get_data(fid=image_fid,dims=dims,pos=0) data_2 = envi_get_data(fid=image_fid,dims=dims,pos=1) data_19 = envi_get_data(fid=image_fid,dims=dims,pos=20) ;31,32波段的亮温 data_31 = envi_get_data(fid=image_fid,dims=dims,pos=32) data_32 = envi_get_data(fid=image_fid,dims=dims,pos=33) index_bad1= where((data_1 eq 65534) or (data_2 eq 65534) or (data_19 eq 65534) or $ (data_31 eq 65534) or (data_32 eq 65534)) envi_file_mng, id=image_fid, /remove ;计算大气水含量 ;w=((alfa-ln(ref19/ref2))/beta)2 2次幂 ;alfa=0.02 beta=0.651 a=data_19*1.0/data_2 b=ALOG(a) w=((0.02-b)/0.651)^2 ;计算大气透过率