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；
通过查看ULI的阈值设置为0.004，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。
利用公式：(b1 gt 0.25)*1+(b1 lt 0.022)*0+(b1 ge 0.022 and b1
le0.25)*((b1-0.022)/(0.25-0.022))计算FV
FV结果：
地表比辐射率 E=(b1 le 0)*0.995+(b1 gt 0 and b1 lt 0.3)*(0.9589 +
0.086*b2- 0.0671*b2^2)+(b1 ge 0.3)*(0.9625 + 0.0614*b2 -
0.0461*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
(b2-1.98-0.75*(1-b1)*3.25)/(0.75*b1)，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 =607.76W/(m2·sr·μm)，K2 =1260.56K。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：
(1260.560)/alog(607.76/b1+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。
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。
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
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、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。
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。
219389901_基于Landsat8OLI的地表温度反演-以石家庄为例
2014~2020 年建 设 用 地 的 面 积 不 断 增 加,由 2014 年 的 21.
20% 增 加 到 2020 年 的 27.
44% ,林 地 的 面 积 在
2016 年有所增加,但其余时期逐渐减小;耕地面积由 2016 年的 46.
0110
式中,T0 为近地面气温(
K)。
2.
2.
2 地表亮度温度
地表亮度温度 T10 的计算公式如下:
K2
T10 =
æK1
ö
l
nç
+1÷
èL10
ø
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(
4)
(
5)
第3期
王玉渲,等:基于 Lands
a
t8OLI的地表温度反演—以石家庄为例
中图分类号:
P237 文献标识码:
A
近年来,随着现代化进程的不断加快,大量的农村人口不断涌入城镇,加快了城镇的建设,在建设过程中
土地覆盖类型会发 生 变 化。 因 此,国 内 外 的 许 多 学 者 通 过 遥 感 影 像 对 地 表 温 度 进 行 分 析,例 如 冯 鹏 利 用
[]
Lands
a
t8OLI数据对哈尔滨主城区进行地表温度反演,发现哈尔滨主城区有显著的热岛 效 应 1 ;童 新 华 等
NASA 公布的网站(
h
t
t
tmc
o
r
r.
f
c.
na
s
a.
ps:
gs
gov/)查询,输入研究区域的经纬度坐标和过境时间。
2.
2.
4 地表比辐射率
地表比辐射率是物体与黑体在同温度、同波长下的辐射度的比值,是计算地表温度的重要参数之一。该
热红外遥感图像温度反演
M s (T , ) (T , ) M b (T , )
2.3 真实物体的辐射——比辐射率
典型平均比辐射率 物质 清水 湿雪 人的皮肤 粗冰 健康绿色植被 湿土 沥青混凝土 砖 木 玄武岩 干矿物质 8‐14μm 0.98‐0.99 0.98‐0.99 0.97‐0.99 0.97‐0.98 0.96‐0.99 0.95‐0.98 0.94‐0.97 0.93‐0.94 0.93‐0.94 0.92‐0.96 0.92‐0.94 物质 水泥混凝土 油漆 干植被 干雪 花岗岩 玻璃 粗铁片 光滑金属 铝箔 亮金 典型平均比辐射率 8‐14μm 0.92‐0.94 0.90‐0.96 0.88‐0.94 0.85‐0.90 0.83‐0.87 0.77‐0.81 0.63‐0.70 0.16‐0.21 0.03‐0.07 0.02‐0.03
第三讲 热红外遥感图像温度反演
胡德勇 deyonghu@
《遥感图像处理》课程内容
第一讲 第二讲 第三讲 第四讲 第五讲 第六讲 第七讲 第八讲 概论（遥感数字图像基础） 遥感图像辐射校正 热红外遥感图像温度反演 遥感图像几何纠正 遥感数字图像增强 遥感图像融合 遥感图像模式识别与分类 遥感图像变化检测
2、温度反演的基本原理
2.2 Planck's Radiation Law for Blackbodies
辐射出射度
(w m -2 )
M , T 和辐射亮度L的关系
(w m -2 sr -1 m -1 )
L, T ,
表示为辐射出射度形式：
M , T L( , T , )d L
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： XXX2014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:21(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，4343TM 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。