遥感反演地表温度
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)转载▼标签：分类：遥感解决方案landsat8地表温度热红外遥感（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。
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。
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。
实习7、地表反射率、温度的反演以及植被指数的计算
基本原理一)地表反射率是指地表物体向各个方向上反射的太阳总辐射通量与到达该物体表面上的总辐射通量之比。
反照率可以通过遥感成像提供的辐射亮度值L 或反照率p ，二向性反射率分布函数BRDF 来获得：地物反射率的光谱特征差异是从遥感影像中识别地表不同类型地物的基本依据，也是地表其他各种物理、生物物理参数反演的依据地表。
地表反射率的计算步骤：1、辐射定标：根据遥感影像DN 值计算到达传感器的各波段辐射亮度也就是将传感器记录的辐射量化值（Digital Number ，DN ）转换成绝对辐射亮度值、表观反射率，或者表观温度的过程。
绝对定标：通过各种标准辐射源，建立辐射亮度值与辐射量化值（DN ）之间的定量关系式中，辐射亮度值L 的常用单位为W/(m2.μm.sr)，或者μW/(cm2.nm.sr) 。
1W/(m2.μm.sr)=0.1 μW/(cm2.nm.sr)2、各波段表观反射率计算3、大气辐射校正（ENVI FLAASH/QUAC ）绝对大气辐射校正：消除大气辐射衰减效应，将遥感影像的DN 值转换为地表反射率、辐亮度、地表温度等的方法，此过程包含了辐射定标。
相对大气辐射校正：将遥感影像的DN 值转换为类似的整型数，同时消除大气辐射衰减效应。
FLAASH 是用数学建模辐射的物理行为，纠正波长在可见光至近红外和短波红外区域，最多3微米。
（对于热地区，使用基本工具>预处理>校准工具>热大气压校正菜单选项。
）不同于预先计算模拟结果的数据库内插辐射传输特性许多其他大气校正程序， FLAASH 采用了MODTRAN4辐射传输代码。
MODTRAN4并入ENVI FLAASH 的版本被修改，以校正在HITRAN -96水行参数的误差。
可以选择任何一种标准MODTRAN 大气模型和气溶胶类型，FLAASH 还包括以下功能：校正邻近效应（像素混合是由于表面反射辐射的散射） 计算场景的平均能见度（气溶胶/雾量）。
基于TM影像的森林地表温度遥感反演
（ 国家林业局 中南林业调查规划设计院， 长沙 ４ ０ １ ） １０ ４
摘
要： 选取 海南三亚 市的一 个典型 区域为研 究对 象， Ｌ ｎ ｓｔ Ｍ影像数据进 行林地地 表温度遥 感 以 ａｄａ Ｔ
பைடு நூலகம்
反演 ， 分析不 同森林类型的地表温度 差异 ， 以及地表温度 与 Ｎ Ｖ 之 间的关 系。 ＤＩ 结果表明 ： 究 区不 同森 研
中图分类号 ：Ｐ ９ Ｐ ２ ． Ｔ ７ ；４ ３ ３ 文献标识 码： Ａ 文章编号：０ ３ ６ ７ （０ ０ ０ － ０ ０ ０ １０ — ０ ５２ １ ） ０ ３ — ４ ４
Ｒｅ ｒｅ ｉ ｇ Ｆ ｒ ｓ ｎ ｕ ｆ ｃ ｍ ｐ ｒ ｔ ｒ ｒ ｍ ｎ ｓ ｔ Ｉ ｔ ｔ ｉｖ ｎ ｏ ｅ ｔ Ｌａ ｄ Ｓ ｒ ａ ｅ Ｔｅ ｅ ａ ｕ ｅ ｆ ｏ Ｌａ ｄ ａ ＇ Ｄａ ａ Ｍ
Ｃ ＨＥＮ Ｚ ｅ ｘｏ ｇ ＨＥ Ｄ ｎ ｂ ｉ ｈ ｎ ｉｎ ， ｏ ｇ ｅ
（ｅｔ ｌＳｕｈ Ｆ ｒｓ Ｉｖｎｏｙａｄ Ｐａｎｎ ｎｔｕｅｏ ｔｔ ｏｅｔ ｄ ｉｉｔ ｔ ｎ Ｃ ａ ｇｈ １０ ４，ｈｎ） Ｃ ｎｒ ｏ ｔ ｏｅｔ ｎｅ ｔ ｎ ｌ ｉｇ Ｉｓｔｔ ｆＳａ Ｆｒｓｙ Ａ ｍｎｓａｉ ，ｈ ｎｓａ４ ０ １ Ｃ ｉａ ａ ｒ ｎ ｉ ｅ ｒ ｒｏ Ａｂｓｒ ｃ： Ｓ ｕ ｅ ｏ ｔ ｅ ａ ｄ ｕ ａ ｅ ｅ ｅａｕ ｅ ｆ ｙ ｉａ ｒｇｏ ｉ Ｈａｎ ｎ Ｓ ｎ ａ ｉ ｂ ｕ ｉｇ ｔａ ｔ ｔｄｉｄ ｎ ｈ ｌｎ ｓ ｒ ｃ ｔ ｍｐ ｒ ｔｒ ｏ ｔｐ ｃ ｌ ｅ ｉｎ ｎ ｆ ｉ ａ ａ ｙ ｃｔ ｙ ｙ ｓｎ
ｌｎ ｓ ｔ ａ ｄ ａ ＴＭ ｄ ｔ， ａ ａｙ ｅ ｔｅ ｔｍｐ ｒ ｔｒ ｄｆｅ ｅ ｃ ｓ ｏ ｄｆｅ ｅ ｔ ｏ ｅ ｔ ｙ ｅ ， ａ ｗｅｌ ａ ｔｅ ａａ ｎ ｌｚ ｄ ｈ ｅ ｅ ａｕ ｅ ｉ ｒ ｎ ｅ ｆ ｉ ｒ ｎ ｆ ｒ ｓ ｔｐ ｓ ｓ ｌ ｓ ｈ ｒｌ ｔ ｎｓ ｉ ｂ ｔ ｅ ｌｎ ｓ ｒａ ｅ ｅ ｅ ａｕ ｅ ａ ｄ ＮＤＶＩ Ｔｈ ｒ ｓ ｌｓ ｓ ｏ ｄ ｔａ ： ｌｎ ｓ ｒａ ｅ ｅａ ｉ ｈ ｐ ｅｗｅ ｎ ａ ｄ ｕ ｃ ｔｍｐ ｒｔ ｒ ｎ ｏ ｆ ． ｅ ｅ ｕｔ ｈ ｗｅ ｈ ｔ ａ ｄ ｕ ｆｃ ｔｍｐ ｒ ｔ ｒ ｆ ｄｆｅｅ ｔｆｒ ｓ ｙ ｅ ａ ｉｎｆｃ ｔ ｄｆ ｒｎ ｅ ｉ ｔｅ ａ ｅ ａ ｅ ｌｎ ｕ ｆｃ ｅ ｅ ａｕ ｅ ｅ ｅ ａｕ ｅ ｏ ｉ ｒ ｎ ｏ ｅ ｔｔｐ ｓ ｈ ｄ ａ ｓｇ ｉ ａ ｉ ｅ ｅ ｃ ｎ ｈ ｖ ｒｇ ａ ｄ ｓ ｒａ ｅ ｔｍｐ ｒ ｔｒ ． ｉ ｎ
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->BasicTools->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。
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。
②、大气校正：消除遥感图像中由大气散射引起的辐射误差的处理过程。
③、NDVI：植被覆盖指数。
应用于检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等。
长春地区地表温度反演研究
长春地区地表温度反演研究一、引言地表温度是地球表面的温度，是气候系统中的一个重要参数，对于生态系统、环境质量、城市规划等方面都有着重要的影响。
对地表温度的研究有利于了解城市热岛效应、气候变化等重要问题。
长春作为东北地区的重要城市，具有典型的东北地区地理环境特点，是进行地表温度研究的重要区域之一。
本文将从长春地区的地表温度反演研究入手，探讨该地区地表温度的特点和变化规律。
二、长春地区地表温度特点1. 季节变化长春地区地表温度的季节变化明显，冬季寒冷，夏季温暖，昼夜温差较大。
在冬季，长春地区经常出现大范围的地表温度低于零下30摄氏度的情况，而夏季地表温度可能会超过40摄氏度。
这种季节变化对于城市的生活和生产都具有重要的影响。
3. 地形影响长春地区地势起伏较大，有多山地带，这些地形特征对地表温度也有一定的影响。
山区地表温度相对较低，而平原地区地表温度相对较高。
三、长春地区地表温度反演方法地表温度反演是指利用遥感技术获取地表温度数据的过程。
目前常用的地表温度反演方法主要有基于辐射计的直接测量方法和基于热平衡方程的间接测量方法。
1. 基于辐射计的直接测量方法这种方法是通过安装在卫星上的辐射计对地面进行高空遥感，实现对地表温度的直接测量。
这种方法具有测量范围广、可靠性高的特点，但成本较高。
2. 基于热平衡方程的间接测量方法利用热平衡方程通过多源遥感数据反演地表温度是目前研究地表温度的主要方法。
这种方法结合了多种遥感数据，如气象卫星数据、地面观测数据等，通过数学模型计算得到地表温度。
基于以上方法，可以对长春地区地表温度进行反演研究，获取长春地区地表温度的分布、变化规律等重要信息。
四、长春地区地表温度反演研究成果在过去的研究中，学者们已经对长春地区地表温度进行了一些反演研究，取得了一些成果。
1. 长春地区地表温度空间分布通过利用遥感数据对长春地区地表温度进行反演研究，获得了长春地区地表温度的空间分布图。
图中显示了长春不同地区的地表温度差异，以及城市热岛效应的分布情况。
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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；
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ARCMAP中成图，即可简单的比较三
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，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*+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 = 和 NDVIS =，且有，当某个像元的 NDVI 大于 时，
FV 取值为 1；当 NDVI小于 ，FV 取值为 0。
利用公式：(b1 gt *1+(b1 lt *0+(b1 ge and b1 *(/计算FV
FV结果：
地表比辐射率 E=(b1 le 0)*+(b1 gt 0 and b1 lt * + *b2- *b2^2)+(b1
ge * + *b2 - *b2^2)其中b1：NDVI，b2：植被覆盖度 FV；
结果：
（3）相同温度下黑体的辐射亮度值
利用公式计算温度为 T 的黑体在热红外波段的辐射亮度 B(TS)= [L
- L↑-τ·(1-E) L↓]/ τ·E，在band math中的工是为，其中b1：
120m 分辨率的地表比辐射率值 E，b2：表示热红外波段的辐射定标
值L；
结果：
（4）地表温度反演：
在获取温度为 T 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：TS = K2/ln(K1/ B(TS)+ 1)
对于 TM，K1 =(m2·sr·μm)，K2 =。反演结果的温度单位为 K，则
地表真实温度在band math中的计算公式为：/alogb1+1)，其中b1：
温度为 T 的黑体在热红外波段的辐射亮度值；
四、 结果分析
在第一部分中通过最后的图片对比分析来看，我觉得归
一化建筑指数对建筑用地的分离效果是最好的，但然其中不
排除会有误差。
第二部分的面向对象分类比之前常用的监督和非监督
分类更加的有识别性，其可以对图像进行分割识别一定的形
状，可以更加精确的分类地区。
最后通过反演地表温度熟悉掌握了band math的操作，
也对其中的原理懂了不少，以后也有很多地方是用的上的。