利用Landsat+TM数据进行地表比辐射率和地表温度的反演

浙江大学

硕士学位论文

利用Landsat TM数据进行地表比辐射率和地表温度的反演

姓名：涂梨平

申请学位级别：硕士

专业：农业遥感与信息技术

指导教师：周斌

20060501

第二章陆面温度反演算法的研究现状

对于混台像元Ｉ的ＮＤＶｌ，可以表示为：

１＝，。只＋，６０一只）（２－２８）

】。和ｌｏ分射是植被和地面怕ＮＤⅥ值。严格地说，像元的反射率是不同地类像元依所占比例进行分配权重后的值（像元线性分解）：

ｎ＝Ｐ．。只＋Ｐ日Ｏ一只Ｊ（２—２９）

ｐ。是ｉ通道测得反射率，ｐｉｖ和Ｐ，Ｇ分别是同一波段中植被和裸士的反射率。对于红外通道（ｒ）和近红外通道（日），校正后的ＮＤＶＩ值：

，０（ｐ。，一ｐ，）一０一Ｐ，Ｘｐ。。一Ｐ。）可万再万可ｉ面而

方程式（２－２８）可以被写成：

，＝Ｉｖ０＋Ｉｓ（１一品）＋ｄ／（２．３１）其中ｄｉ；（２３６）一（２－３３）。根据方程式（２．３１），Ｐｖ可咀表示为：

只＝

垒二！！生１

０一ｌ／Ｉｃ）－Ｋ。（１－１１１，）

（２—３０）

（２３２）

Ｋ，＝ｃｐ。，一ｐ，），ｈＧ—ｐ略）。方程式Ｃ２．３２）插入（２．２６）得到一个发射率和ＮＤｖＩ之间的关系式（Ｖａｌｏｒ．Ｅ等，１９９６）：

ｓ＝ＸＩ＋ｒ（２－３３）

Ｊ＝‰一ｓｏ）／０，一Ｉｏ），】，＝ｋ“＋血）一唧阢＋讲Ⅺ／仉一七）＋如。

Ｖａｌｏｒ和Ｃａｓｅｌｌｅｓ在不同地区和不同的大气环境条件下应用和验证了这一方法，结果表明，中纬度１月和热带产生ｏ．６％的发射率估计误差（Ｖａｌｏｒ．Ｅ等，１９９６）。此方法依赖于对地表发射率和植被的结构及其分布信息的了解，因此Ｃａｒｌｏ＋－ＲｉｐＪｅｙ根据影像的ＮＤｖｌ值提出另一种植被覆盖度的表达式（Ｃａｒｌｓｏｎ．ｔＮ等，１９９７）：

只《———．Ｎ——Ｄ——Ｖ———１———．－———．Ｎ———Ｄ—————Ｖ．．１．．ｍ．—。—

ＮＤＶＩ一一ＮＤＷ。

（２．３４）

２．３．Ｌ６ＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅＥｍｉｓｓｉｖｉｔｙＳｅｐａｒａｔｉｏｎ（ＴＥＳ）

ＴＥＳ算法是由Ｇｉｌｌｅｓｐｌｅ等针对Ｔｏ仃ａ－ＡＳＴＥＲ数据提出的一种温度发射率分开算法。此算法试图补偿反射的下行辐照度并估计绝对光谱发射率，克服了来自最小发射率回归的不确定性。此算法包含了ＮＥＭ、ＲＡＴ和ＭＭＤ三种算法的综合应用．吸收了三种常规算法的优

不同地表状况下的温度分布比较研究(1)解读

不同地表状况下的温度分布比较研究(1) 介绍了不同地表状况对微气候的影响，选择相应的裸地、草坪和水泥地， 描述了不地表的环境特点，测试时的气候条件，测试仪表和测试手段，进行了 温度测量，详细的分析比较了在1.5(米)以下不同地表状况的温度梯度分布和 随时间周期性变化的规律。 关键词：微气候；地表状况；温度分布 1 研究背景 不同地表状况对室外人员活动区的微气候会产生很大影响。夏季大面积的 绿化草坪不仅给人赏心悦目的心理感觉，而且有效的调节着室外地人员活动区 的温度分布，明显改善了人员的舒适程度。草坪与土壤、水泥地面等地表状况 下的微气候存在本质的不同，由于草坪叶面对于太阳辐射的反射和遮挡作用， 使得活动面提升到叶面高度附近，从而改变了地面附近的温度分布，使之分布 具有独特的性质，与裸地和水泥地产生差异。 室外的绿化状况对建筑物的热工性能和建筑物内的环境也有着重的影响。 因此人们都会大面积的铺设草坪，既调节室外环境，而且提高了建筑质量，减 少了噪音和杂质的污染，甚至可以部分取代建筑材料，达到低能耗的效果。 2 实验测试 2.1 测试场地 为了分析和评价室外不同地表状况对微气候的影响，选择对比实验的方 法。实验场地分别为草坪、水泥地和裸地。为突出不同地表的特点，三块实验 场地均选取面积较大、地面平整和地表的情况单纯而统一的区域。其中，草坪 面积约为1000m2（平方米），区域内无高大树木；水泥地和裸地的面积相对较 小，约为500m2（平方米），但其表面的状况单纯，无杂草，土质均一，且无建 筑产生的阴影。 影响室外微气候的因素比较多，为了便于分析地表状况对微气候的作用， 必须尽量排除对温度产生影响的其他因素。实验选择在晴朗无云的条件下进 行，太阳辐射强度大，天空散射相对很小，辐射的效果显著。其次挑选在室外 风速低于0.4m/s（米/秒）的情况下进行，以减少相邻区域微气候的影响。 2.2 测试方法和仪表 2.2.1 测点位置 根据有关文献[1]的分析，地表上方1.5m（米）以下为温度变化剧烈的区 域，而在地表以上的0.5m(米)范围内，温度存在很大波动。因此，温度的测点 集中布置在1.5m(米)以下，特别是0.5m(米)以内的区域中。实验中，共布置四

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/6614856382.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

热辐射计算公式

传热学课程自学辅导资料 （热动专业） 二○○八年十月

传热学课程自学进度表 教材：《传热学》教材编者：杨世铭陶文铨出版社：高教出版时间：2006 1

注：期中（第10周左右）将前半部分测验作业寄给班主任，期末面授时将后半部分测验作业直接交给任课教师。总成绩中，作业占15分。 2

传热学课程自学指导书 第一章绪论 一、本章的核心、重点及前后联系 （一）本章的核心 1、导热、对流、辐射的基本概念。 2、传热过程传热量的计算。 （二）本章重点 1、导热、对流、辐射的基本概念。 2、传热过程传热量的计算。 （三）本章前后联系 简要介绍了热量传递的三种基本方式和传热过程 二、本章的基本概念、难点及学习方法指导 （一）本章的基本概念 1、热传导 导热（Heat Conduction）：物体各部分之间不发生相对位移时，依靠分子、原子及自由电子等微观粒子的热运动而产生的热量传递称为导热。 特点：从宏观的现象看，是因物体直接接触，能量从高温部分传递到低温部分，中间没有明显的物质迁移。 从微观角度分析物体的导热机理： 气体：气体分子不规则运动时相互碰撞的结果。 导电固体：自由电子不规则运动相互碰撞的结果，自由电子的运动对其导热起主导作用。 非导电固体：通过晶格结构振动所产生的弹性波来实现热量传递，即院子、分子在其平衡位置振动。 液体：第一种观点类似于气体，只是复杂些，因液体分子的间距较近，分子间的作用力对碰撞的影响比气体大；第二种观点类似于非导电固体，主要依靠弹性波（晶格的振动，原子、分子在其平衡位置附近的振动产生的）的作用。 热流量：单位时间传递的热量称为热流量，用Ф表示，单位为W。 3

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

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） 标识日期采集时间中心经度中心纬度LC8LGN002016/7/263:26:56 ………………………… 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。 Scale factor 不能改变，否则后续 计算会报错。保持默认1即可。 （2）多光谱数据辐射定标 选择要校正的多光谱数据“LC8LGN02_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。 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；

基于单窗算法反演地表温度的ENVI操作教程

单窗算法反演地表温度教程 1.1 算法原理 1.1.1 单窗算法 单窗算法(M Ｗ算法)是覃志豪于2001年提出的针对ＴM 数据只有一个热红外波段的地面温度反演算法。经过众多学者验证,单窗算法具有很高的反演精度，且同样适用于ＥTM ＋和land ｓat 8数据。公式如下: 式中,LS Ｔ为地表温度（Ｋ),T ｓｅns ｏr 是传感器上的亮度温度（K)，T a 是大气平均温度(K ）;a 、b 为参考系数，当地表温度为0-７0℃时,a = -６７.3５５351，ｂ = ０.４５860６；C 、D 为中间变量,计算公式为： 式中，为地表比辐射率,为地面到传感器的大气总透射率。 因此单窗算法反演地表温度的关键是计算得到亮度温度T senso 、地表比辐射率、大气透射率和大气平均作用温度Ｔa 。 1.1.2 参数计算 1.1. 2.1 辐射亮温计算 利用Pla ｎck 公式将图像像元对应传感器辐射强度值转换为对应的亮度温度值。公式如下 6666666666/)))1(()1((C T D T D C D C b D C a T a sensor s -++--+-- =

式中，T senso 为亮度温度值;λL 影像预处理后得到的光谱辐射值,单 位为 )/(2m sr m w μ??，K １ 、Ｋ2为常量,可由数据头文件获取。 计算图像辐射亮温之前，需采用辐射定标参数将像元灰度值DN 转换为热辐射强度值,公式如下： 式中,ＭL 为增益参数,A Ｌ为偏移参数，该参数可直接在影像通文件数据中获取，且ＥＮV Ｉ软件中已经集成,不需要自己在查找。 1.1. 2.2 地表比辐射率计算 根据覃志豪针对TM 影像提出的混合像元分解法来确定区域地表福辐射率。对于城市区域，我们简单的将其分为水体、自然表面和建筑表面三种,因此针对混合像元尺度上的地表比辐射率通过下式来估算： 式中,为混合像元的地表比辐射率；P V 为植被覆盖率；R Ｖ为植被的温度比率;R M 为建筑表面的温度比率; V 表示植被法地表比辐射率,ｍ表示建筑表面的地表比辐射率;d 表示辐射校正项。 根据覃志豪经验公式， V ＝０.986;m =0.97２。

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：

landsat 遥感影像地表温度反演 教程(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） 标识日期采集时 间 中心经度中心纬度 LC81280402016208LGN002016/7/263:26:56106.1128830.30647…………………………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。

Scale factor 不能改变，否则后续计算会报错。保持默认1即可。 Scale factor 不能改变，否则后续计算会报错。保持默认1即可。 （2）多光谱数据辐射定标 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。

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/6614856382.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

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：

近地表气温遥感反演方法(定)

近地表气温遥感反演方法研究进展 摘要：气温是描述陆地环境条件的重要参数，也是气象观测资料中最基本观测项目之一。结合遥感的空间分辨率高，覆盖面广，资料同步性强的特点，运用遥感方法反演气温弥补了传统方法的缺点，气象卫星的发展，为其提供了技术平台支持。本文从近地表气温反演的各种不同的方法进行阐述，分别从半统计方法、统计方法、多因子分析方法和遗传算法方面进行叙述。 关键词：气温；遥感；反演方法这 1.引言 气温是描述陆地环境条件的重要参数，也是气象观测资料中最基本观测项目之一。由于近地球表面气温控制着大部分陆地表面过程(如光合作用、呼吸作用及陆地表面蒸散过程等)，因此，气温是各种植物生理、水文、气象、环境等模式或模型中的一个非常重要的近地表气象参数输入因子[1,2]。高山、水体、植被以及土壤含水量等，以至于表现出很大的空间异质性。我们常常听说的气温，是有气象观测站在植有草皮的观测场所中离地面1.5米高的百叶箱中的温度表测得的。由于温度表保持了良好的通风性并避免了阳光直接照射，因而具有较好的代表性，这个温度基本上反映了观测地点(当地)的气温。但是随着数值预报的发展，常规的探测手段越来越不能满足现代业务预报的需要。特别是在海洋，沙漠，沙漠等的荒僻的地区，基本不可能设立气象站点，即使设立站点也十分稀疏，这就使得我们所获取的气温资料十分有限，要想研究特定位置的气温水平空间分布状况及其内部结构特征等都有一定的困难。同时在不同地形和不同景观条件下，一个气象站观测的数据能够代表的范围有很大差别，即使通过空间内插过程也不能够获得满意的气温空间分布，从影响模型模拟结果[3]。 而遥感具有覆盖面广，空间分辨率高，资料同步性强的特点，所以利用卫星遥感手段资料反演近地表的大气温度就弥补了传统手段的缺陷，不论在现实意义还是经济意义上，都是非常重要的。随着大气科学理论和遥感探测技术的迅速发展，在全球大气观测系统中，卫星探测技术将会成为中流砥柱。同时，从60年代有了气象卫星之后，给遥感反演温度提供了可靠的现实依据。 目前反演大气参数的方法基本可以分为三类：物理方法、半统计方法和统计方法。物理方法是从辐射传输方程出发，根据已知的一些大气知识对方程进行简化，从而达到求解的目的，至今对它们的物理机制认识得还很不清楚，所以极大地限制了该方法的应用与发展。半统计方法是采用物理方法与实测资料的结合，建立个大气参数间的关系，然后利用实测资料进行各参数的反演。目前在该领域采用比较多的是统计方法，它主要包括单因子线性回归分析方法、多元统计方法、Bowen 比分析方法、遗传算法和神经网络方法等，利用这些方法时需考虑多种影响因素，从而建立各因素之间的相互关系[4]。 本文具体从半统计方法和统计方法对气温反演进行研究，着重论述了统计方法反演近地表气温，考虑了热红外和微波两个波段对气温的反演。

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

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/6614856382.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。

管式炉的辐射热传计算的温度分布计算(1)

管式炉的辐射热传计算·温度分布计算（1） 1）能量平衡方程的建立 计算辐射传热是计算温度分布所必需的，但要准确计算温度场还必须已知燃料燃烧模型、烟气流动模型、管内过程模型。一般说，这些都是当今的研究课题，还有待人们去认识和开发，在资料不足时可作出假定。 Roesler提出的燃烧模型，常为人们采用。 流场是难点，冷模、示踪都可作为了解烟气流动的手段，但在文献中常见将其作为活塞流处理，或凭经验加以校正。 管内过程视系统而定，如果是单纯加热则比较简单，如果管内进行化学反应过程，还应当有可靠的反应动力学模型。 在上述模型都已知的条件下，可建立计算温度分布的能量平衡方程组。 对并联管束，例如烃类水蒸气转化制氢炉，管表面区的能量平衡式为: 系统中表面区的数目与所能建立的能量平衡方程数目相同。烟气区的能量平衡式为:

同样，方程式的数目与系统中烟气区的数目相同，联立解所有方程式，就可求出温度分布。 上述两式中，Q n 表示烟气区g i 或与表面区S i 毗连的烟气区以对流方式传 到表面区的热量，kJ/h；Q n 表示传至管表面区的热量。或者表示通过耐火墙 传至环境的热损失，kJ/h；Q f 表示在该烟气区中燃料燃烧放出的热量，kJ/h； △Hg i 气表示烟气进出g i 区的焓差，kJ/h。 对于并联U形致壁管加热炉，其能量平衡方程式与并联管有所区别。如图4-35所示，四路U形徽壁管并联，每路11根，上进下出。鉴于并联管路有对称性，取其中一路作为计算对象即可，兼顾计算精度与机器内存，将敷壁管柱面分为四区，11根炉管分成44段。倘取每段中点温度为该段的代表温度，有44个温度待求，见图4-36。将烟气分为8区，其中4区为圆柱体，4区为环柱体。炉顶、炉底被分为4区，见图4-37。总共16区，56个温度待求。 敷壁管表面S i 管段区的能量平衡式:

landsat遥感影像地表温度反演教程(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 选择要校正的多光谱数据“LC81230322013132LGN02_MTL_MultiSpectral” 进行辐射定标。 Scale factor 不能改变，否则后续 计算会报错。保持默认1即可。

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。 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；

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；

环境辐射温度场计算

在封闭的室内环境中，当空调工作并使室内温度湿度分布情况达到稳定时，地板上任一块立体空间的能量流动处于动态平衡状态，即单位时间内从该空间辐射出的能量等于该空间接收的辐射能量。当人进入室内，并站在该空间的瞬间，人体感受到的温度就是该空间的温度，因此，根据地板温度以及墙体温度求解目标空间温度，对空调温度的调节具有重要的指导意义。 墙2，T 2，X 2 墙3，T 3，X 3 当（假设1）只考虑三面墙体和地板的辐射对目标空间的作用时，根据能量守恒可得式（1） 123T floor E E E E E =+++ （1） 式中，E T 是该立体空间辐射出的能量，E 1、E 2、E 3、E floor 分别为墙1、墙2、墙3以及 地板面对该处空间的辐射能量。 （假设2）将墙、地面看做有限尺寸的朗伯辐射体，当目标空间距离墙面或地面距离为L 时，墙面对空间的辐射照度为 2 2 2 X H AW X L =+ （2） 式中，辐射照度H 表示空间的单位面积在单位时间内接收到的能量，单位为W/cm 2；W 称为辐射功率密度，指单位面积的辐射源在单位时间内发出的能量，单位也是W/cm 2；X 代表墙的尺寸，其值等于墙半高和半宽的平均值；A 为修正因子，其值与目标空间相对于墙或地面辐射中心法线的偏离角度有关，A <=1。（假设3） 将式（2）代入式（1），得到单位时间内目标空间单位面积内的能量关系为

222 1231122334222222 112233 T floor X X X W AW A W AW A W X L X L X L =++++++ （3） 当忽略比辐射率的影响时，目标空间、地板、墙面的辐射可近似为黑体辐射（假设4），辐射功率密度与其温度满足如下关系 4W T σ= （4） 对其微分可得，在T 变化范围不大时 30004dW W W T W T T dT σ??=+?=+? ??? （5） 由于黑体辐射的辐射功率密度只与物体的温度相关，在同一室内环境下，墙壁和地板的平均温度差相对较小（假设5），故各墙壁的辐射功率密度可表示为 ()()() 3 11322333444floor floor floor floor floor floor floor floor floor W W T T T W W T T T W W T T T σσσ=+-=+-=+- （6） 目标空间的辐射功率密度为 ()34T floor floor T floor W W T T T σ=+- （7） 式中，T T 即是目标空间温度，即人体感受温度。将式（6）、式（7）代入式（3），得 ()()()222 123112233222222 112233 222 12312342222223 11 223314T floor floor floor floor floor floor X X X T T A T T A T T A T T X L X L X L W X X X A A A A X L X L X L T σ-=-+-+-+++????++++-?? ?+++???? （8） 在理想状态下，房间温度完全均匀分布时，各墙面、空间与地板不存在温差，式（8）左右应为0，计算得到式（8）中，最后一项为0（假设6），从而得到式（9） ()()()2221231122332222 2 2 112233T floor floor floor floor X X X T T A T T A T T A T T X L X L X L =+-+-+-+++ （9） 即为立体空间温度的求解公式。 对于系数A ，目前学术上对单面墙辐射时，空间偏离辐射中心法线的情况有一个较为精确的计算公式，但形式比较复杂。为了使公式更适用于室内多面墙的情况，建议进行室内实验，通过数据拟合求出A 的值。

影响地表温度的主要因素

影响地表温度的主要因素 1太阳辐射(纬度因素)：气温的空间分布规律为：气温由低纬向高纬度递减。气温的时间分布为：一天中最高温出现在午后两点，最低温出现在日出前后。一年中最高温陆地上出现在7月份，海洋上出现在8月。最低温出现在1月。海洋出现在2月。 2地面状况： (1) 海陆分布：在相同的太阳辐射条件下，陆面的增温或冷却都比海洋表面表现得剧烈。在夏季(7月份为代表)同纬度大陆上要比海洋上气温高，等温线在大陆上向高纬凸出，在海洋上向低纬凸出；在冬季(1月份为代表)同纬度大陆乂比海洋上冷，等温线在大陆上向低纬凸出，海洋上向高纬凸出。且陆地上的日温差和年温差都大，而海洋上的日温差和年温差都小。世界上最热的地方出现在北纬200—30。的非洲沙漠地区，1月份北半球最寒冷的地方不在北极，而在西伯利业的维尔霍扬斯克，那里1月份平均气温为-50.5C,绝对最低气温达-68 C (2) 地形类型：盆地地形，周围局山环绕，热量不易散失，气温局。周山周原，地势局，空气稀薄，大气的保温作用差，气温低。 (3) 反射率：反射率越高，地面得到的热量越少，气温越低。新雪的反射率最高，赤道的海洋地区的反射率最低。 (4) 植被覆盖：覆盖率越低，气温的变化越大。荒漠地区的温差大，森林地区的温差较小。 3大气环流和洋流输送热量，可以调节高低纬之间的温度。低纬地区的热量通过大气环流和洋流输送到高纬，使低纬地区温度降低，高纬地区温度升高，大大减小了高低纬地区之间的温度差异。据计算，由丁大气环流和洋流的作用，热带地区温度降低10C左右，纬度600以 上的高纬地区温度升高20C左右。由此可见，大气环流和洋流对气温分布有多么显著的影响。 4洋流：暖流经过的地区，对大气具有增温作用，比同纬度的气温高，寒流经过地区，气温低。如欧洲受北大西洋暖流的影响，同纬度大陆东岸受千岛寒流的影响，东岸温度低，西岸温度局0 5天气状况：白天阴雨，气温比平时低，夜间阴雨，比平时气温高，整天阴雨，气温日较差小，晴朗较差大。全球最高气温不出现在全年阴雨的赤道，而出现在终年晴朗的副热带的沙漠地区。

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