ENVI下利用ETM+数据反演地表温度
ENVI下利用ETM+数据反演地表温度
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
根据前人的研究，将遥感影像分为水体、城镇和自然表面3种类型。本专题采取以下方法计算研究区地表比辐射率：水体像元的比辐射率赋值为0.995，自然表面和城镇像元的比辐射率估算则分别根据下式（3）（4）进行计算：
εsurface = 0.9625 + 0.0614F V - 0.0461F V2 （3）
εbuilding = 0.9589 + 0.086F V - 0.0671F V2 （4）
式中，εsurface和εbuilding分别代表自然表面像元和城镇像元的比辐射率。
利用ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式输入栏中输入：
（b1 le 0）*0.995+（b1 gt 0 and b1 lt 0.7）*(0.9589 + 0.086*b2 - 0.0671*b2^2)+(b1 ge
0.7)*(0.9625 + 0.0614*b2 - 0.0461*b2^2)
b1：NDVI值；
b2：植被覆盖度值。
得到地表比辐射率数据。
第三步：计算相同温度下黑体的辐射亮度值
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.
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）：
Lλ = [ε·B(T S) + (1-ε)L↓]·τ + L↑（4）
这里，ε为地表辐射率，T S为地表真实温度，B(T S)为普朗克定律推到得到的黑体在T S 的热辐射亮度，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↓]/τ·ε（5）
在NASA官网(https://www.360docs.net/doc/5117726749.html,/)中输入成影时间以及中心经纬度，则会提供上式中所需要的参数。本专题输入的数据是襄樊市地区2002年9月2日北京时间10：30成像的Landsat7 ETM+影像，影像中心的经纬度为：32.51N, 111.81 E。得到下图参数图: 大气在热红外波段的透过率τ为0.6，大气向上辐射亮度L↑为3.39 W/(m2·sr·μm)，大气向下辐射亮辐
射亮度L↓为5.12W/(m2·sr·μm)。
图4. 41 2002年9月2日Landsat ETM+数据的大气辅助参数利用ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式输入栏中输入：
（b2-3.39-0.6*（1-b1）*5.12）/（0.6*b1）
b1：60m分辨率的地表比辐射率值；
b2：表示热红外波段大气校正后的辐射定标值。
得到了温度为T的黑体在热红外波段的辐射亮度值。
第四步：反演地表温度
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T S：
T S = K2/ln(K1/ B(T S)+ 1)
对于ETM+，K1 =666.09W/(m2·sr·μm)，K2 =1282.71K。
利用ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式输入栏中输入：
（1282.71）/alog（666.09/b1 +1）-273
b1：温度为T的黑体在热红外波段的辐射亮度值。
得到真实的地表温度值，单位是摄氏度。
第五步：结果浏览与输出
在DisFlay中显示温度值，是一个灰度的单波段图像。
(1)选择Tools->Color MaFFing->Density Slice，单击Clear Range按钮清除默认区间。
(2)选择OFions->Add New Ranges，增加以下四个区间：
● 39℃以上，红色
● 35℃至39℃，黄色
● 30℃至35℃，绿色
●低于30℃，蓝色
(3)单击Apply。
(4) 选择File->OutFut Range to Class Image，可以将反演结果输出。
图4. 42 地表温度反演结果
地表温度反演结果可以用于很多地方，如城市热岛监测、计算土壤湿度指数（NDVI/T）等。
ENVI
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.360docs.net/doc/5117726749.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
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；
ENVI软件基础知识以及监督 分类详细步骤
Ⅰ.软件的基本操作 ENVI主工具条： 1．图像的输入与输出.首先启动ENVI, 选择File- Open Image File,出现Enter Data Filename 对话框，选择文件的正确路径，点击文件名，再点击“OK”打开文件。 2．在打开的Available Band List 菜单中，可以显示图像的各个波段的基本信息，其中“Gray Scale”为灰色显示，“RGB Color”为彩色合成，并且可以选择彩色合成的波段，单击“Load”就可显示图像，打开的图像由三部分组成：Scroll（滚动）窗口、主图像窗口、以及缩放（Zoom）窗口, 可以使用多个显示窗口组，组中每个窗口的大小都可以调整。其中菜单中的“New Diaplay”可以打开一个新的图像。 3．在“Available BandsList”菜单中选择“Available Files List”还可以可以显示出遥感图像的基本信息，具体如图所示： 4.若要保存图像，需要在图像所在窗口中选择File-Save Image As-Image File，弹出Output Display to ImageFile 对话框。对于单波段图像，选择8-bit Color，而多波段彩色合成图像则选择24-bit Color图像的保存方式有两种：一是直接保存为文件；二是选“Memory”，记忆在“Available BandsList”菜单中。 Ⅱ.图像增强与变换 一．空间域增强 1.线性变换 线性拉伸：线性拉伸的最小和最大值分别设置为0 和255，两者之间的所有其它值 设置为中间的线性输出值，选择Stretch_Type > Linear Contrast Stretch。
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：
envi应用论文
ASTER遥感影像在土地利用调查的应用 ——以广州花都区为例 学 院 地理科学学院 专 业(方向) 地理信息系统 班 级 03地理信息系统 姓 名 魏永杰 学 号 0307442128 指导教师陈健飞教授 答辩时间 2007年6月3日
ASTER遥感影像在土地利用调查的应用 ——以广州花都区为例 地理信息系统魏永杰 指导老师：陈健飞 摘要土地资源是社会经济发展最基本的物质基础，利用遥感技术可对土地资源进行分类调查。在对地观测方面，ASTER与一般遥感影像相比，它包括了可见光－近红外（VNIR）、短波红外（SWIR）和热红外（TIR）3个通道的遥感数据，能提供更高质量的信息源。本文在ENVI 4.3的支持下，对ASTER数据进行预处理、波段选取、图像增强等工作，然后运用监督分类方法对广州花都区土地利用信息进行分类，再经过中值滤波输出分类结果，提取出该地图空间信息，最后统计土地利用情况。 关键词ASTER；土地利用；监督分类；图像增强；花都区 Extraction of land use classification information of suburb of Guangzhou Huadu using ASTER image ABSTRACT Land resources are essential substance foundation for development of society and economy. Land resources can be classified and investigated by using remote sensing information. It is shown that high spectrum resolution images can better offer higher quality information source in observing the earth’s surface in comparing with previous common remote sensing images. This text is in the ENVI4.3 of under support carry on preparing works, such as the processing, wave band selection and the picture to build up...etc. to the ASTER data, then status map about suburb of Guangzhou Huadu was classified by using supervised classification method, withdraw a map's space information, the end statistics the land make use of a circumstance. KEY WORDS Aster；land use；supervised classification；picture strengthen； Huadu
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：
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.360docs.net/doc/5117726749.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遥感图像处理方法
《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010年6月正式出版 上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:02:30 / 个人分类：ENVI 查看( 643 ) / 评论( 5 ) / 评分( 0 / 0 ) 从上个世纪六十年代E．L．Pruitt提出“遥感”这个词至今，遥感已经成为人类提供了从多维和宏观角度去认识宇宙世界的新方法与新手段。目前，遥感影像日渐成为一种非常可靠、不可替代的空间数据源。ENVI (The Environment for Visualizing Images)是由遥感领域的科学家采 用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。ENVI以其强大的图像处理功能，尤其是与ArcGIS 一体化集成，使得众多的影像分析师和科学家选择ENVI来处理遥感图像和获得图像中的信息，从而全面提升了影像的价值。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等众多领域。与此形成鲜明对比的是，目前关于ENVI 的中文教程非常少，给广大用户学习软件和应用软件带来诸多不便。 针对上述情况，在ESRI中国（北京）有限公司的大力支持下，根据多年遥感应用研究和软件操作经验，历时一年半编著完成本书。全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握ENVI软件操作。各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。全书分为17章，第1、2、3章介绍了ENVI软件的基础知识，可作为ENVI软件入门，也可作为参考内容；第4、5、6、7、8章介绍了遥感图像处理一般流程，包
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.360docs.net/doc/5117726749.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。
城市微气象模拟工具ENVI-met中文入门
城市微气候仿真软件ENVI-met的应用 天津住宅科学研究院有限公司汪磊磊⑴陈丹⑵ 邮箱：（1）lleiwang@https://www.360docs.net/doc/5117726749.html, ；（2）chendan0804@https://www.360docs.net/doc/5117726749.html, 城市微气候仿真软件ENVI-met是由德国的Michael Bruse （University of Mainz，Germany）开发的一个多功能系统软件，可以用来模拟住区室外风环境、城市热岛效应、室内自然通风等。 ENVI-met一共由四个模块组成，分别为建模版块ENVI-met Eddi Version、编程模块ENVI-met Configuration Editor、计算版块ENVI-met V3.1 Default Config以及结果显示版块LEONARDO 3.75。 一、建模版块 在使用ENVI-met软件的过程中，最重要的一步就是建模，网格尺寸的大小、数量都直接影响到计算结果的准确性。 首先单击，进入建模版块，单击进入参数设置界面，如图1所示。在此窗口可以设置模型所在地区的经度、纬度，网格尺寸、网格数量。在实际模拟中，遇到一个问题，需要跟大家交流下，计算区域的高度必须大于等于建筑物最大高度的两倍，软件提供的计算区域最大网格数是250*250*30，因此，我们在编辑网格尺寸的时候要注意这一点，鉴于网格数的限制，可以适当提高网格的尺寸大小，这样既能满足建筑物高度的要求，又能满足计算的要求。
窗口1 接下来就可以开始画模型了。点击窗口2（Edit Building/Vegetation），可以定义建筑物的高度、植物的种类。在Left Mouse 对应的窗口输入建筑物的高度，然后在网格区域点击鼠标左键画建筑物即可。点击Left Mouse+Shift对应的下拉键，选择植物的种类，然后点击鼠标左键+Shift按钮在网格区域画植物。值得注意的一点是，对于屋顶绿化的情况，可以直接在建筑物上单击鼠标左键+Shift键填充植物。 窗口2 窗口3 点击选中窗口3（Edit Soils），在下拉键中选择下垫面的类型，比如loamy road（土壤）、deep water（水面）、Asphalt Road（柏油马路）等，选择合适的下垫面后在网格区域画图。
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
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；
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
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：
envi图像处理基本操作教学文案
e n v i图像处理基本操 作
使用ENVI进行图像处理 主要介绍利用envi进行图像处理的基本操作，主要分为图像合成、图像裁减、图像校正、图像镶嵌、图像融合、图像增强。 分辨率：空间分辨率、波谱分辨率、时间分辨率、辐射分辨率。咱们平时所说的分辨率是指？怎么理解？ 1、图像合成 对于多光谱影像，当我们要得到彩色影像时，需要进行图像合成，产生一个与自然界颜色一致的真彩色（假彩色）图像。 对于不同类型的影像需要不同的波段进行合成，如中巴CCD影像共5个波段，一般选择2、4、3进行合成。（为什么不选择其他波段？重影/不是真彩色）。SOPT5影像共7个波段，一般选择7、4、3三个波段。 操作过程以中巴资源卫星影像为例 中巴资源卫星影像共有五个波段，选择2、4、3三个波段对R、G、B赋值进行赋值。 在ENVI中的操作如下： （1）file→open image file→打开2、3、4三个波段，选择RGB，分别将2、 4、3赋予RGB。 （2）在#1窗口file---〉save image as-→image file。 （3）在主菜单中将合成的文件存为tiff格式（file-→save file as-→tiff/geotiff）即可得到我们需要的彩色图像。 2、图像裁减
有时如果处理较大的图像比较困难，需要我们进行裁减，以方便处理。如在上海出差时使用的P6、SOPT5，图幅太大不能直接校正需要裁减。 裁减图像，首先制作AOI文件再根据AOI进行裁减。一般分为两种：指定范围裁减、不指定范围裁减。 不指定范围裁减在ENVI中的操作如下： （1）首先将感兴趣区存为AOI文件 file→open image file打开原图像→选择IMAGE窗口菜单overlay→region of interesting 选择划定感兴趣区的窗口如scroll，从ROI_Type菜单选择ROI的类型如Rectangle，在窗口中选出需要选择的区域。在ROI窗口file→Save ROIs将感兴趣区存为ROI文件。
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
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 ) )
地表温度热红外遥感反演的研究现状及其发展趋势_祝善友
收稿日期:2006-04-19;修订日期:2006-10-16 基金项目:上海市科委光科技专项(04dz05117)资助。 作者简介:祝善友(1977-),男,博士,主要从事遥感信息处理研究工作。 地表温度热红外遥感反演的研究现状及其发展趋势 祝善友1,张桂欣1,尹 球2,匡定波2 (1.南京信息工程大学遥感学院,江苏南京 210044;2.中国科学院上海技术物理研究所,上海 200083)摘要:区域性或全球性的地表温度,只有通过遥感手段才能获得,在诸多应用中是一个非常重要的参数。地表温度反演是热红外遥感研究的热点和难点之一,大气校正、温度与比辐射率的分离是必须考虑的两个重要方面。近年来有关的研究非常多,主要反演方法可分为5类:单通道方法、分裂窗(双波段)方法、多波段温度-比辐射率分离方法、多角度温度反演方法和多角度与多通道相结合的方法。这些方法都各有利弊,如何提高反演的精度和模型的适用性是地表温度热红外遥感的未来发展趋势,理论和实验相结合的多种信息源的综合应用成为必然的要求。关 键 词:地表温度;比辐射率;热红外波段;遥感 中图分类号:TP 751.1;TP 722.5 文献标识码:A 文章编号:1004-0323(2006)05-0420-06 1 引 言 在许多环境模型中,如大气与地表的能量与水汽交换、数字天气预报、全球洋流、气候变化等方面,地表温度都是一个不可或缺的重要参量。只有通过遥感技术,才能获得区域性或全球性的地表温度分布状况。近年来许多方法被用于从热红外波段探测到的经大气影响的地表辐射,并结合其它辅助数据来估算地表温度。但是许多原因限制了高精度的地表温度反演〔1,2〕:①大气对热红外波段的影响非常复杂,难以进行精确的大气校正;②热红外波段信息受地表热状况的影响,而且地物本身的热过程非常复杂,要定量表达这一过程非常困难;③热探测器获得的物体发射辐射信息包含了地表温度与比辐射率,温度与比辐射率的分离是热红外遥感的一个难点;④热红外遥感图像的空间分辨率一般低于可见光-近红外遥感图像,造成了混合像元(非同温像元)的定义和计算的复杂。因此,若想从遥感数据中获得地表温度,高精度的大气校正、温度与比辐射率的分离是首先必须考虑的两个关键方面。 2 地表温度热红外遥感反演的理论基 础 在热红外遥感的地-气辐射传输过程中,地面 与大气都是热红外辐射的辐射源,辐射能多次通过 大气层,被大气吸收、散射和发射。图1为热红外遥感的地-气辐射传输示意图,它表达了热红外辐射的传输方向以及相互作用过程〔2〕 。 图1 热红外遥感的地-气辐射传输示意图Fig .1 Sketch map of ground -atmospheric radiance transmission of thermal inf rared remote sensing 若考虑热辐射的方向性,则根据热辐射传输方程,卫星遥感器接收到的辐射亮度可由式(1)计算:L sensor j (θ)=f j (θ)·X j (θ)·B j (T s )+L atm ↑ j (θ)+ f j (θ)·∫ o f (θ′,h ′,θ,h )·L atm ↓j (θ′)·co s θ′do ′(1) 第21卷 第5期2006年10月 遥 感 技 术 与 应 用 REM OT E S EN SING TEC HNOLOGY AND APPLICA TION Vol .21 No .5Oct .2006
ENVI使用手册
第一章：ENVI 概述 如何使用本手册 本手册包括若干章节；每章描述ENVI 提供的一系列处理程序。多数章节遵循ENVI 的菜单结构。例如，第4 章的标题为“Basic Tools”，它描述的功能可以在ENVI 的Basic Tools下拉菜单下找到。5 个附录分别针对：ENVI基本功能、文件格式、波谱库、地图投影以及描述ENVI 该版本的新特征。该介绍性章节包括与ENVI 图形用户界面（GUI）的交互，使用ENVI 窗口，及其它介绍性材料。新的ENVI 用户使用前务必认真阅读本手册，以及附带的ENVI 教程。 对于章节中的每个主题，功能描述之后给出了实现它的一步步向导。向导中描述了参数，通常还附有建议和例子。大多数功能（除了交互的功能）从ENVI 的下拉主菜单启动。出现包含接受用户输入参数的对话框。许多参数包含系统默认值并且有一些是可选的。当功能运行时，出现一个处理状态窗口。 运行功能的一步步向导被编号并且用粗体显示。鼠标控制菜单选项与用斜体字印刷的下拉菜单一同出现。子菜单用“>” 连接。每个步骤内的选项用项目符号显示。按钮名用引号标明，对话框标题以大写字母开头。一些对话框内部有下拉菜单。每个下拉菜单下的选项通常在以该下拉菜单名为标题的一节中描述。 例如，这些是如何对一个文件进行中值滤波的向导： 1. 从ENVI 主菜单，选择Filters > Convolutions > Median 。 将出现一个文件选择对话框, 允许你交互地改变目录并选定需要的输入文件。 2. 通过点击文件名，再点击“OK” 或“Open”，来选择所需要的文件。 若有必要，使用任意空间和/或波谱的构造子集（subsetting）。 3. 当出现Convolution Parameters 对话框，在“Size” 文本框中，输入所需要的滤波器大小。 4. 选择输出到“File” 或“Memory”，若需要，键入一个输出文件名。 5. 点击“OK”，开始处理。