landsat 遥感影像地表温度反演教程

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 LC8LGN00 2016/7/26 3:26:56 …… …… …… …… …… 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“LC8LGN02_MTL_MultiSpectral” Scale factor 不能改变，否则后续计算会报错。保持默认1即因为后续需要对多光谱数据进行大气校正，可直接单击可。 Apply Flaash 进行辐射定标。 Settings，如下图。

2、大气校正

注意与热红外数据辐射定标是的差别，设置后Scale factor值为。 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

“\\Exelis\\ENVI51\\resource\\filterfuncs”中的 和 两个文件拷贝覆盖：“...\\ENVI51\\classic\\filt_func” 中的两个文件。 否则SWIR1波段大气校正后的结果全为0。见下图

12) 高级参数设置：根据内存大小设置Tile Size（Mb）：100(8g物理内存)，其他参数默认即可，详细见下图

经过FLAASH校正的影像基本去除了空气中水汽颗粒等因子的影响，植被的波谱曲线趋于正常。

3、地表比辐射率计算 （1）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)

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ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式输入栏中输入： (b1 gt *1+(b1 lt *0+(b1 ge and b1 le *(/选择NDVI图像 （2）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，自然表面和城镇像元的比辐射率估算则分别根据下式进行计算： εsurface = + - εbuilding = + -

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)*+(b1 gt 0 and b1 lt * + *b2 - *b2*b2)+(b1 ge * + *b2 - *b2*b2) b1：NDVI值；

b2：植被覆盖度值。 得到地表比辐射率数据。

4、计算相同温度下黑体的辐射亮度值

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(TS) + (1-ε)L↓]·τ + L↑

这里，ε为地表辐射率，TS为地表真实温度，B(TS)为普朗克定律推到得到的黑体在TS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(TS)为：

B(TS) = [Lλ - L↑- τ·(1-ε)L↓]/τ·ε

在NASA官网(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重庆市地区2016年7月26日格林尼治时间时间03：26，平均气温 ℃，气压 MP，相对湿度%，Landsat 8 OLI影像，影像中心的经纬度为： N, 重庆属中纬得到下图参数图: 度夏季天气

大气在热红外波段的透过率τ为，

大气向上辐射亮度L↑为 W/(m2·sr·μm)， 大气向下辐射亮辐射亮度L↓为(m2·sr·μm)。 选择基于精确信息数据 Landsat 8 数据，波段10 利用ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式输入栏中输入： （（1-b1）*7,52）/（*b1） b1：60m分辨率的地表比辐射率值； b2：表示热红外波段的辐射定标值。

得到了温度为T的黑体在热红外波段的辐射亮度值。 5、反演地表温度

在获取温度为TS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TS：

TS = K2/ln(K1/ B(TS)+ 1)

对于landsat 8，K1 = W/(m2·sr·μm)，K2 = K。

利用ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式输入栏中输入：

（）/alog（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。