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
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 结果如图:
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 MAT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 0K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bl和b2赋予第五和第四波段就行，同
样选择合适的路径即可; <3 *1 Bdind MLMK - S1
0 VfiriflTjIes to Fl rinds Paiiirx]s
(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 BANDMATH中输入一下公
式并bl和b2赋予NDBI的波段和NDVI的波段;
9 Band 制vth
结果如图:
6*1 bhd Mjlh口- °
— 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二NDBI
and NDV,同样在BANDMATH中输入公式并赋予相应的波段，在设置
好输出路径即可；
Varubles X Bands Pairinqs
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A^raileble Bands Li Kt
H-&.p \ uri e：ble tc Irtpxt FLie (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MNDB的阈值设置为，并将其在band math中进行二值化;to 0a*ids Pcmings
◎ #1 BjnduBaind Mdth ((f lodtfb 1} - 1llo F B 童廿尅匚H :togr-am^Sii3LjrcB Ddaulbs Op^ont Help I [Evp fl OF. *7 Sc-n £：L34- G 九⑴A f ：TT ¥*L血花 u匚4』LI jfit 伽対 Stretch □则 ：6：TL Cf=-r«-=i l 1J d通 u- Ra B L 1. 口ur -< : Ful I E uid [SSL iTld p :-L ni-aj rhll i- BIIC.JE Z_i ■- Riiif Vaor ■ AU e *1 a Tirpat 7:1* 卄13 nmii ◎ II 0 £—i i\■山 itwihiY ■'^i^l ■■» * r m - |!> - -.1 :i •- - ■!•沁 HHLL I：二心血：flo J. MMI二 1 Hi 「put Oilpm RA BUI1： la ■' pi I li n 內七:吓 lalw On^JiiJ* PjlllDV II LTJM ；* 」t SH^rAEE Conrirri： Ediwur. Kiri： S □HTEL LI IMP ar,肛哦?wc>e： ?iill Emd O&X DDU pnintail 一 n—— 口亠暫 通过查看ULI的阈值设置为，并将其在band math中进行二值化; (5)将三种指数的二值化图像在 ARCMA中成图，即可简单的比较三 种指数的优劣; 9 岳 1 Ba nd; Band Math {hoat(tjl}-h(1-fioat(b2ji/);FdNDBLirnrq ® a F1E Eirrtcb Tp^e- Hi-*tE3gram_£o jrc? EieFjfuha Cipkncnx Hslp StHtei 5間】 O Q5 #1 Band^Bflnd Maih (ifloaTib 1 })&ndftlcwtfb2)));UllJnig Filip Strrtc^ _T^pe His±ogrann_&o」「亡亡 DeFduhs- Opkicns- Help QiJtpLfi l-fistaigrann ◎ Varidbi J.V-.k.JtiJLlt - d!ii±L 1L.Z1 ■ 7 Ybra Qu IEJ) uh FLI * nput kishc qrizrn HQ| s Mtth iCa^H )-tlr 创Mt CM 1 Vdnabl« Io Bands Pairings r m< r： L: 5•: H = at (HHf 1-ELDKI 画" i (f]«4i：⑹Ml*•泠?〕W [fltkl： »3) [〔口砒t. tb1]-fl«tlh£] >/ t£L#bi.财) ETI>：«E Onl..pu, e 口盹倨 □亡nprI-I.-I --H 1£JL. jJE ■ I. a '^1 FIIIPT ivr • E Ffetb 兰|3 MBI.帆 c B■扌 Hvtb U Hire “if —U IM.h dutjul Atsdlt to «£'FilB ■-JHwarr Spiflid. Eutatt f uLl Sifaiw 畑<■> ZifiiL^ FL丄之 QU SME! Cuncel Ieii> Ut4T 二讣韦逼畛弊年电rl5 d. 攻进的L 一化裸霖折St建筑川览 分离情規 m —化评找捋撤诽試卅地井离情况 用例 羊jtift用地 I耀氛用地 11111 * I 订 050M2iX)KM 瞰山帛堆指理庫筑用蜒忻禺情况 □tjaomoa KM 2. 高分辨率图像中城市范围的提取 (1) 加载图像，打开FEATUREXTRACTIO工具选择待分类数据，点 击NEXT进入下一步； N 4•迩弭「此 ____ 非建現HJ地 |悸浪用地 111111111 050W200 (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 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； Ff-dCuie LKbaiCion - LK^vnpJe B^s«d E^wh-BAsed Classification Chooiie Ex^Dltt (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； 京 £>-KIIFAL Ua A : 1 ■ : llR-t-U"-! *1 摯 f isrlw i sm r«piv4 l«^F«vy hrw Lii^Lh f 1 ■ 1 Cinc^ri-tT A«Mijiah m Fit -«sr 叫UE! iJi r i-ra 1|HK SKM I I.Br< o FiporU 3卜 hiuLli “甘讯畔計IrCLim 4nrtl*|t*« M*at|.** 町自分“惬人 ■^AeiM MiMM B lib 障r Qnfiif F-mr f fr|ii)Fi - f 论 si
基于大气校正法的Landsat8TIRS反演地表温度
基于大气校正法的Landsat8TIRS反演地表温度
(2015-07-02 08:22:53)
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landsat8
地表温度
分类： 遥感解决方案
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(TS) + (1-ε)L↓]τ + L↑ （1.1） 式中，ε为地表比辐射率，TS为地表真实温度(K)，B(TS)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(TS)为：
B(TS) = [Lλ - L↑- τ(1-ε)L↓]/τε （1.2）
Ts可以用普朗克公式的函数获取。
TS = K2/ln(K1/ B(TS)+ 1) （1.3）
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(TS) + (1-ε)L↓]τ + L↑ （1.1）
式中，ε为地表比辐射率，TS为地表真实温度(K)，B(TS)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(TS)为：
B(TS) = [Lλ - L↑- τ(1-ε)L↓]/τε （1.2）
Ts可以用普朗克公式的函数获取。 TS = K2/ln(K1/ B(TS)+ 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。
风云卫星地表温度反演算法研究
风云卫星地表温度反演算法研究
风云卫星地表温度反演算法研究
地表温度是区域和全球地表物理过程中的关键因子，在地表和大气交
互及能量交换中起重要作用。利用热红外遥感数据可反演在空间和时
间连续的地表温度，在气候、农业、环境和灾害监测等领域有极大应
用价值。FY3A/MERSI及FY2/VISSR的热红外数据具有高空间分辨率
和高时间分辨率的优势，其地表温度产品具有很好的应用前景。现有
算法不可直接应用，针对这两个传感器数据特点研究反演算法十分必
要。本文首先选用MODTRAN4模拟大气和几何因子对FY3A/MERSI和
FY2/VISSR热红外通道大气透过率及上、下行辐射的影响，结果显示
晴空条件下观测天顶角和大气水汽含量起主要作用，反演地表温度时
可只校正这两个因子影响。其次，通过模拟实验研究地表比辐射率测
量中大气下行长波辐射的快速测量方法，并经过野外测量实验验证，
得此方法可获取准确下行辐射保证地表比辐射率测量精度。对于我国
西部测量的地表比辐射率进行多项分析，显示出测量结果的可靠性、
实验选点的代表性、测量地表的均一性，及测量地表时间上的稳定性。
该测量数据对地表比辐射率反演算法的发展和验证极具价值。
第三，研究针对FY3A/MERSI传感器通道的单通道算法。用模拟实
验拟合大气参数表达式和观测角度表达式的系数，用实验数据发展和
验证地表比辐射率反演算法。对算法模拟验证，结果显示加入角度因
子在角度大于20°时反演精度改善极为显著。星-地同步验证显示在
敦煌区域MERSI反演结果较地面测量温度平均偏差-
1.985K。第四，选择考虑水汽因子的分裂窗算法反演FY2F地表温
度。通过模拟实验选用对水汽的拟合精度最高的表达式引入分裂窗算
法，然后拟合各观测角度下系数建立查找表。经模拟和遥感数据验证
实验，本文反演算法有明显优势，可反演高精度地表温度。 摘要
4-5Abstract5-9第一章 绪论9-21
1.1 选题背景和研究的科学意义9-11
遥感数字图像处理_地表反射率、温度的反演以及植被指数的计算
2011年遥感数字图像处理07次实习报告
1 / 8 实习序号及题
目 实习7.地表反射率、温度的反演以及植被指数的计算
实习人姓名 专业班级及编号 09地基 01号
任课教师姓名 实习指导教师姓名
实习地点 榆中校区实验楼
A209 实习日期时间 2011年12月6日
实习目的
1、了解landsat 7 ETM+元数据的结构，学会和掌握其元数据在ENVI中的导入和显示
方法。
2、学会对landsat 7 ETM+不同波段进行辐射定标。
3、初步学会和掌握ENVI中Band Math的使用方法和FLAASH大气辐射校正模型，进
而根据Landsat 7 ETM+影像附带的元数据完成地表反射率和温度的反演，在此基础上完成
植被指数的计算。
4、熟练使用ROI Tool工具对不同的地表覆盖类型进行选取，进而对植被指数、地表
温度反演结果进行合理性分析。
实习内容
1、使用ENVI分别对landsat7 ETM+元数据中的1、2、3、4、5、7波段和61、62波
段进行辐射定标。
2、使用Convert Data工具将辐射定标后的影像数据格式转换为BIL。
3、使用FLAASH大气辐射校正模型进行地表反射率的计算。使用时注意以下几点的
设置：
①将Radiance Scale Factor设置为10，进而将辐射亮度单位由W/(m2*sr*µm)转化为
µW/(cm2*nm*sr)。
②利用Pixel Locator工具获取影像的中心经纬度。
③使用DEM数据，来获取研究区的平均高程，使用时注意单位之间的换算。
④根据研究区影像的纬度和时间选取正确的大气模型（本次实习中利用Mid-Latitude
Summer大气纠正模型）。
⑤根据研究区的具体情况选取气溶胶模型（本次实习中选Rural气溶胶模型），并将
气溶胶反应设置为：2-Band（K-T）。
4、植被指数的计算，使用大气校正后的数据和Band Math工具计算植被指数（将NDVI
热红外遥感地表温度反演专题产品生产技术规程
热红外遥感地表温度反演专题产品生产技术规程
第一章 总则
1.1 目的
地表温度是地球表面特征之一，具有重要的环境和气候学意义。通过热红外遥感技术获取地表温度数据，可以为城市规划、环境监测、水资源管理等提供重要的支持。本规程旨在规范热红外遥感地表温度反演产品的生产技术，确保产品质量和准确性。
1.2 适用范围
本规程适用于热红外遥感地表温度反演专题产品的生产技术，涉及数据获取、处理、反演算法及产品质量控制等方面。
第二章 产品数据获取
2.1 数据源
热红外遥感地表温度反演产品的数据主要来源于卫星遥感数据，包括MODIS、LANDSAT、SENTINEL等卫星数据。
2.2 数据预处理
对卫星遥感数据进行云、影子、大气等干扰源的去除，确保反演产品的准确性和可靠性。
第三章 反演算法 3.1 温度反演原理
基于热红外遥感数据，采用辐射传输理论和地表能量平衡原理，通过数学模型反演地表温度。
3.2 算法评估和优化
对不同地表类型、气候条件下的温度反演算法进行评估和优化，确保产品在不同环境条件下的适用性和准确性。
第四章 产品质量控制
4.1 精度评定
采用地面观测数据对反演产品的精度进行评定，确保产品满足用户需求和科研要求。
4.2 产品发布标准
制定产品发布标准，包括产品格式、坐标系统、元数据内容等，确保产品的标准化和规范化。
第五章 技术保障
5.1 人员培训
对生产技术人员进行专业培训，提高其热红外遥感地表温度反演专题产品生产技术水平。
5.2 技术研究 开展热红外遥感地表温度反演技术研究，不断提升产品的质量和性能。
结语
热红外遥感地表温度反演专题产品生产技术规程的制定和执行，对于推动热红外遥感技术在环境、气候等领域的应用具有重要意义。我们将严格按照本规程要求，不断提升技术水平，生产出更加准确可靠的地表温度反演产品，为社会经济发展和环境保护做出更大贡献。第六章 产品应用与服务
6.1 热红外遥感地表温度反演产品在城市规划中的应用
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。
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、大气校
正和工程区裁剪，详细流程参考后面的流程图。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：
FV = (NDVI- NDVIS)／(NDVIV - NDVIS) （2） 其中，NDVI为归一化差异植被指数，取NDVIV = 0.70和NDVIS = 0.00，且有，当某个
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
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：
①、辐射定标：指建立遥感传感器的数字量化输出值DN与其所对应视场中辐射亮度值之间的定量关系。
地表温度反演实验报告 2
.
教育资料
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
.
教育资料 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。
.
教育资料 四. 实验原理
辐射校正热红外波段遥感影像大气校正影像裁剪研究区矢量图地表温度图根据特定公式反演温度
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:
21(1)KLSTKInR，
其中，RmDNd，2111607.76KWmsrm，21260.56KK。
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:
maxmin6min255LLRDNL，
其中LmaxBand6=15.303 , LminBand6=1.238。
3. 地表比辐射率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)NDVINDVI，
.
教育资料 其中，4343TMTMNDVITMTM，当0NDVI时(如水体)地表比辐射率取常数1。
地表温度反演
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）；