基于热红外波段的地表温度反演实验报告
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 minmaxL,LmaxminG ,rescale255B,L rescaleminL,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1260.56T,该步骤使用简化的公式 s607.76ln(，1)B, 2.6得到了地表温度的结果，然而显示的确实全白。
查看数据结果:有大面积的非法数据无法显示，因此必须想办法滤除不能显示的数据。
2.8滤除非法数据的建模和同学一切讨论，一起上网查资料，我选择了分类函数CONDITIONAL(),上面的公式的意思是如果n1_wendu1的栅格值大于0，则返回该栅格值，否则返回0.3. 结果展示:拉一条直线看其温度变化根据上图可以看出四周黑色部分已经被滤除值为0，中间部分温度300K左右，即摄氏27度左右。
热红外辐射定标及地表温度反演研究
分类号密级UDC 编号中国科学院研究生院博士学位论文热红外辐射定标及地表温度反演研究朱利指导教师顾行发研究员中国科学院遥感应用研究所申请学位级别理学博士学科专业名称地图学与地理信息系统论文提交日期 2008-5-10 论文答辩日期2008-6-6培养单位中国科学院遥感应用研究所学位授予单位中国科学院研究生院答辩委员会主席中国科学院遥感应用研究所学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。
除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本声明的法律结果由本人承担。
论文作者签名：日期：年月日学位论文使用授权说明本人完全了解中国科学院遥感应用研究所关于收集、保存、使用学位论文的规定，即：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；研究所有权保存学位论文的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；研究所可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的的前提下，研究所可以公布论文的部分或全部内容。
（保密论文在解密后遵守此规定）论文作者签名：导师签名：日期：年月日摘要摘要为了满足遥感定量化应用需求，需要开展热红外辐射定标研究和地表温度反演研究，这具有重要的意义。
论文以辐射传输模拟为主要手段，通过多场地、多时相场地辐射定标和无场地交叉辐射定标手段，开展高精度热红外辐射定标研究，再对劈窗和单窗通道设置下地表温度反演精度进行论证分析，最后进行海表温度的定量反演和真实性检验研究。
论文主要包括以下四个部分：第一部分：2004年8月至2007年9月在青海湖和达里湖进行了四次同步场地实验，对TERRA星MODIS传感器进行热红外场地辐射定标研究。
研究方法是在卫星过境时利用定标好的红外辐射计CE312测量水体向上的辐亮度，同时进行气象探空观测获取当时当地大气温湿压廓线，探空数据输入到辐射传输模型MODTRAN计算出大气透过率和向上程辐射，从而推算出卫星入瞳处的通道表观辐亮度。
地表温度与近地表气温热红外遥感反演方法研究
地表温度与近地表气温热红外遥感反演方法研究一、本文概述本文旨在探讨和研究地表温度与近地表气温的热红外遥感反演方法。
随着遥感技术的快速发展，热红外遥感已成为获取地表温度信息的重要手段。
地表温度是地球表面与大气之间热交换过程的关键参数，对于理解地表能量平衡、气候变化、城市热岛效应等具有重要意义。
近地表气温作为地表与大气层之间的重要参数，对气象学、气候学、环境科学等领域的研究也具有重要作用。
本文将首先介绍热红外遥感的基本原理和方法，包括热红外辐射的基础理论、遥感传感器的选择和使用、遥感数据的获取和处理等。
在此基础上，我们将详细阐述地表温度和近地表气温的热红外遥感反演方法，包括遥感图像的预处理、辐射定标、大气校正、温度反演等步骤。
我们还将探讨不同反演方法的优缺点和适用范围，以及在实际应用中可能遇到的问题和解决方案。
本文还将对地表温度和近地表气温热红外遥感反演方法的应用进行综述，包括在气象学、气候学、环境科学、城市规划等领域的应用案例和研究成果。
通过本文的研究，旨在为相关领域的研究人员提供有益的参考和借鉴，推动热红外遥感反演技术的发展和应用。
二、理论框架与基本原理地表温度与近地表气温热红外遥感反演方法研究的理论框架主要基于热红外辐射传输理论、地表能量平衡原理和遥感反演算法。
这些理论共同构成了从卫星或航空遥感平台获取的热红外数据到地表温度或近地表气温的转换过程。
热红外辐射传输理论描述了热红外辐射在大气中的传播和与地表相互作用的过程，是遥感反演地表温度的基础。
地表能量平衡原理则提供了地表与大气之间能量交换的理论依据，是理解地表温度动态变化的关键。
遥感反演算法则是根据热红外数据和大气参数，结合辐射传输模型和地表能量平衡模型，反演出地表温度或近地表气温的方法。
在热红外遥感中，地表和大气发射的热红外辐射包含了丰富的温度信息。
地表温度可以通过测量地表发射的热红外辐射强度，结合大气参数和地表发射率，利用辐射传输方程求解得到。
基于ASTER数据的地表温度反演研究
东北师范大学地理信息系统专业毕业论文指导教师：黄方邓立辉1、引言 (3)2、ASTER数据特征 (3)3、ASTER地表温度反演 (5)3.1研究区与数据 (5)3.2地表温度反演方法 (5)3.3地表温度反演实验 (7)3.4地表温度反演结果 (9)4、结论 (12)参考文献 (13)基于ASTER数据的地表温度反演研究摘要：热红外遥感是研究地表热辐射特性的重要手段之一，遥感反演陆地温度可获得地表温度空间差异，而地表温度是地球表面能量平衡和温室效应的一个重要指标，是区域和全球尺度地表物理过程的一个关键因子，在城市热岛研究、农业干旱监测及区域温度变化等领域有重要应用。
与TM、MODIS数据相比，ASTER数据具有较高的空间分辨率和波谱分辨率，特别是ASTER数据中的第13和14波段，在反演区域地表温度方面具有良好的应用前景。
本文应用ASTER数据的优势，采用劈窗算法，对研究区地表温度进行反演，求算研究区的NDVI值并对地物进行分类，简单分析地物类型、NDVI与温度的相关性。
关键词：遥感；地表温度；ASTER；温度反演Land Surface Temperature Retrieval Based on ASTER ImageAbstract: Thermal infrared remote sensing is one of the important approaches to study the surface thermal radiation characteristics. Inversion of land surface temperature with remote sensing reveals the spatial difference in LST. Land surface temperature is not only a essential index of the Earth surface energy balance and greenhouse effect, but also a key factor of local and global land physical processes. LST is widely applied to detect urban heat island, agricultural drought and regional temperature changes. Compared to TM and MODIS data, ASTER image has higher spatial resolution and spectral resolution in particular band 13 and 14 which has shown promising application in land surface temperature retrieval. making use of the advantages of ASTER data, land surface temperature was estimated by split window algorithms. NDVI was calculated and thereby land cover classification was performed. After that, the correlation between NDVI and LST was discussed.Keywords: Remote sensing;Land temperature; ASTER; Temperature retrieval1、引言地表温度LST（Land Surface Temperature）是研究地表与大气之间物质和能量交换的重要参数，是地球表面能量平衡和温室效应的一个指标，具有区域和全球性。
地表温度反演实验报告
地表温度反演实验报告一、引言地表温度是指地球表面的温度，它是地球气候系统的重要组成部分，对气候变化和生态系统具有重要影响。
因此，准确地测量和监测地表温度对于气候研究和环境保护至关重要。
然而，直接测量地表温度是困难且昂贵的，因此反演地表温度的方法应运而生。
二、反演地表温度的方法1. 热辐射测量法热辐射测量法是一种常用的反演地表温度的方法。
它利用地表辐射的热能来推算地表温度。
该方法需要使用红外辐射仪器来测量地表辐射的强度，并通过相关的算法将辐射强度转换为地表温度。
这种方法的优点是准确性高，可靠性好，但需要专业仪器和较高的技术水平。
2. 遥感卫星监测法遥感卫星监测法是一种广泛应用于地表温度反演的方法。
通过使用遥感卫星搭载的热红外传感器，可以获取全球范围内的地表温度数据。
这种方法具有测量范围广、周期性强、时效性好等优点，可以实时监测地表温度的变化。
但是，由于遥感数据的分辨率和精度限制，对于小尺度的地表温度反演可能存在一定的误差。
三、地表温度反演实验过程本实验使用了热辐射测量法来反演地表温度。
首先，选择了一个开阔的地面区域作为实验区域，并安装了红外辐射仪器。
然后，在不同时间段内进行了一系列的地表温度测量。
通过测量地表辐射的热能，利用相关的算法将辐射强度转换为地表温度。
最后，将测量得到的地表温度数据进行整理和分析。
四、实验结果与讨论通过实验测量和分析，得到了一系列地表温度数据。
根据这些数据，可以得出地表温度在不同时间段内的变化趋势和空间分布。
结果显示，在白天，地表温度较高，特别是在中午时段；而夜晚，地表温度较低，特别是在凌晨时段。
此外，地表温度在不同地理位置上也存在差异，如山区和平原地区的地表温度差异较大。
五、结论与展望通过热辐射测量法反演地表温度的实验，我们可以准确地获取地表温度数据，并分析其变化趋势和空间分布。
地表温度的变化对气候变化和生态系统具有重要影响，因此对地表温度的监测和研究具有重要意义。
未来，我们可以进一步完善地表温度反演的方法，提高测量精度和时效性，以更好地应对气候变化和环境保护的挑战。
地表温度热红外遥感反演方法
地表温度热红外遥感反演方法
嘿，你知道地表温度热红外遥感反演方法不？这玩意儿可厉害啦！先说说步骤吧，那得先收集热红外数据呀，就像猎人收集猎物的踪迹一样。
然后对数据进行处理，这可不能马虎，得像厨师精心烹饪美食一样认真。
接着通过特定的算法进行反演，哇，这就像魔术师变出惊喜一样神奇。
注意事项呢？数据可得准确呀，不然就像盖歪了的房子，随时可能倒塌。
算法得选对，不然就像迷路的小羊，找不到方向。
这方法安全不？放心吧，只要操作得当，就像走在平坦的大路上，稳稳当当。
稳定性也不错哟，就像可靠的老伙计，一直陪伴着你。
那应用场景可多啦！可以监测城市热岛效应，这多重要啊！就像医生给城市做体检，及时发现问题。
还能用于农业，了解土壤温度啥的，这不是超棒吗？优势也不少呢，能大面积快速监测，哇，这速度，就像火箭一样快。
而且精度也还不错，不像马大哈做事，糊里糊涂。
举个实际案例呗，在某个大城市，就用这方法监测热岛效应。
嘿，一下子就发现了哪些地方温度高，哪些地方需要改善。
效果那叫一个好，就像给城市开了一副良药。
地表温度热红外遥感反演方法超厉害，是我们了解地球温度的好帮手。
地表温度反演实验报告
地表温度反演实验报告地表温度是指地球表面的温度，是一个重要的气象参数，对于气候变化、城市热岛效应等问题具有重要的影响。
地表温度反演是通过遥感技术获取地表温度信息的一种方法，可以有效地监测地表温度的变化情况。
本实验旨在利用卫星遥感数据，反演地表温度，并对结果进行分析和讨论。
实验方法：我们收集了MODIS卫星传感器获取的遥感数据，包括云量、地表温度等信息。
然后，利用反演算法对这些数据进行处理，得到地表温度的反演结果。
接着，我们将反演结果与实地观测数据进行对比分析，验证反演结果的准确性。
最后，我们对地表温度的空间分布特征进行研究，分析其与地形、植被覆盖等因素的关系。
实验结果：经过反演算法处理，我们得到了一幅地表温度的空间分布图。
从图中可以看出，地表温度在不同区域有明显的差异，一般来说，城市区域的地表温度要高于郊区和农田地区。
另外，我们还发现地形和植被覆盖对地表温度有一定的影响，高海拔地区的地表温度要低于低海拔地区，而植被茂密的地区地表温度相对较低。
实验分析：通过对地表温度的反演结果进行分析，我们可以发现地表温度的空间分布受到多种因素的影响，包括城市化程度、地形、植被覆盖等。
城市热岛效应导致城市区域地表温度升高，而高海拔地区地表温度较低，这些都是地表温度空间分布差异的原因之一。
植被覆盖可以降低地表温度，起到调节气候的作用。
结论：地表温度反演是一种有效的监测地表温度变化的方法，可以为气候研究、城市规划等领域提供重要的参考依据。
通过对地表温度的反演结果进行分析，可以更好地理解地表温度的空间分布特征，为环境保护和气候调控提供科学依据。
希望通过本实验的研究，能够更深入地探讨地表温度变化的规律，为未来的研究提供参考。
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：ENVI5.1数据准备：中等分辨率数据AA、高分辨率数据qb_colorado.img、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0.035，并将其在band math中进行二值化；通过查看MNDBI的阈值设置为0.681，并将其在band math中进行二值化；化；较三种指数的优劣；2.高分辨率图像中城市范围的提取（1）加载图像qb_colorado.img ，打开FEATURE EXTRACTION 工具选择待分类数据，点击NEXT 进入下一步；（2）设置分割和合并阈及模板大小等参数如下，点击NEXT进入下一步；（3）添加分类类型并选择合适的样本，并为每种类型选择相应的属性，最后选择合适的分类方法；（4）预览图如下；（5）设置导出图像的类型，此处导出矢量图，设置好参数和路径点击FINISH即可；（6）结果如图；3.城市热岛遥感监测（1）辐射定标：将DN值（即图像灰度值）转换为光谱辐射亮度L，利用公式b1*0.055158+1.2378在band math中计算辐亮度；B1赋予第六波段；结果：（2）地表比辐射率E，此处先计算NDVI，方法同上即可，此处不再赘述；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：FV = (NDVI-NDVIS)/(NDVIV- NDVIS)其中，NDVI 为归一化差异植被指数，取NDVIV = 0.25 和NDVIS =0.022，且有，当某个像元的NDVI 大于0.25 时，FV 取值为1；当NDVI小于0.022，FV 取值为0。
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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/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
图3 支持的数据查询条件界面
在查询条件中选中“行政区”空间条件，选择中国四川成都市郫县，并且在卫星选择条件中勾选Landsat 5、Landsat 7和Landsat 8，然后确认开始查询数据，出现如图4所示的查询结果页面。
图4 查询结果页面
在众多结果中选择云覆盖最少，且完整覆盖研究区的影像，如图5所示，并且下载。
图5 结果筛选
2. TM数据头文件添加
File->open external file->Landsat->Fast，在对话框中选择header头文件，所有7个波段全打开了，把这个文件再保存下即获得了头文件添加的TM数据。
图6 添加数据
3. 温度反演
通过波段的运算完成温度反演：
图7 热红外波段表观辅亮度计算
图8 计算NDVI
图9 判断NDVI与0的关系
图10 计算地表比辐射率
图11 地表温度反演
图12 转为摄氏度
图13 成果保存为.tif影像
图14 温度反演结果
六. 实验成果
图15 在ArcMap中生成专题地图
七. 实验总结
经过这次试验，我对地表温度反演的原理与过程有了一定的了解，通过辐射校正和大气校正后消除图形畸变与误差后，通过一定的温度反演模型进行波段计算即可得到地表温度反演的结果。
这次试验过程中遇到了较多问题，其中最主要的是判定植被覆盖指数NDVI 与0的关系，由于对ENVI逻辑表达式的应用不熟悉，所以自己没能解决这问题，在老师的指导下才解决；课后完成作业的过程中，还遇到了包括添加郫县行政区划等问题，但是在大家的商讨下我们最终解决了这些问题。
总的来说，这次实习让我收获颇丰！。