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使用单窗算法反演地表温度的ENVI操作指南。

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简介:
该方法的核心在于覃志豪研发的单窗算法,并利用Landsat遥感影像数据,对地表温度进行反演分析。其中包含了每一步骤的详尽阐述,以及依托ENVI软件的波段运算公式,为用户提供全面的技术支持。

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  • ENVI.docx
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    本文档提供了使用单窗算法在ENVI软件中进行地表温度反演的具体操作步骤和技巧,适用于遥感数据分析人员参考学习。 该方法以覃志豪发明的单窗算法为核心,基于Landsat影像数据进行地表温度反演,并详细介绍了每一步骤及其在ENVI软件中的波段运算公式。
  • lst_cal.pro(/通道
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    lst_cal.pro是一款用于地表温度反演的专业程序代码,采用单通道或单窗口算法进行高效准确的数据分析与计算。适合地理信息学、遥感技术等相关领域的研究应用。 通过单窗算法与单通道算法实现地表温度反演,并基于ENVI进行IDL二次开发以支持.dat格式的遥感影像处理。大气平均温度依据研究区域历年气象数据获取,而大气水汽含量则根据经验公式确定。两种方法得到的地表温度结果相差约2K左右。
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    地表温度单一窗口反演是指利用特定大气窗口区域的遥感数据,通过算法模型计算获取地表温度信息的一种技术方法。该方法能够有效减少大气干扰,提高地表温度测量精度,在气象、农业及环境监测等领域具有广泛应用价值。 在遥感领域,地面温度的反演是一项关键技术,它有助于我们理解地球表面的能量分布及气候系统的变化。本段落主要探讨了两种方法:单窗算法与单通道算法,用于从遥感图像中估算地表温度。 单窗算法是常用的地面温度估算技术之一。该方法基于热红外波段辐射传输理论,通过分析TMETM波段的热辐射传导方程来确定表面温度。具体而言,TM6波段的亮度温度(T6)与地表温度(Ts)、大气透射率(t6)、地面发射率(e6),以及上下向的大气热辐射强度(I6~和I6_)相关联。经过简化后,可以得出计算公式Ts,其中C6和D6分别反映了大气条件及表面特性的影响。应用此公式的前提是要了解平均大气作用温度(Ta), 大气透射率(t6)以及地面比发射率(e),这些参数根据中纬度夏季的平均气温、水分含量(w)等进行估算。 遥感器接收到的辐射强度(L6)可以根据图像灰度值(DN值)计算得出,再结合单窗算法公式来推算地表温度(Ts)。这一过程通常在ENVI这类遥感数据分析软件中完成,通过Band Math工具实现数学运算。整个流程包括L6、T6、C6和D6的计算,并最终求得Ts。 相比之下,单通道算法模型更为简单,只需利用单一波段的数据即可估算地表温度。同样需要考虑平均大气作用温度(Ta)、大气透射率(t6)与地面比发射率(e),但其具体公式有所不同。尽管在处理复杂环境时可能不如单窗算法精确,但在某些情况下由于简便性而依然实用。 这两种方法的应用要求对遥感数据有深入的理解,并能根据不同的地理和气候条件适当调整参数。通过这些技术可以生成地表温度分布图,进一步应用于农业、气象预报及城市规划等多个研究领域中。此外还可以借助ArcGIS等GIS软件进行更深层次的数据处理与可视化工作,以获取更加丰富的信息。 遥感中的地面温度反演过程综合了物理原理、数学模型和遥感技术的应用,对于理解地球表面动态具有重要价值。
  • 基于IDL于Landsat数据
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    本文提出了一种利用IDL编程实现的劈窗算法来处理Landsat卫星数据,以精确反演地表温度,为地球表面热环境监测提供了有效工具。 劈窗算法利用Landsat OLI热红外数据计算地表温度,大气校正采用FLASH方法。
  • ENVI插件
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    本教程详细介绍如何使用ENVI软件中的特定插件进行温度反演分析,适用于遥感与环境科学领域的研究者和学生。 提供两个针对Landsat 8的ENVI温度反演插件:单窗反演和单通道反演。将这两个插件的.sav文件放入安装目录下的extensions文件夹中,并将.task文件放入custom_code文件夹中,然后重新启动软件即可使用这些插件。
  • Landsat8 LST -
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    本研究聚焦于利用Landsat 8卫星数据进行地表温度(LST)的反演技术,探讨改进算法以提高遥感测量精度和应用价值。 常用ENVI功能扩展工具之一是Landsat8 LST(地表温度反演)。
  • 分析
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    《地表温度的反演分析》一文聚焦于利用遥感技术精确测定地球表面各区域温度的方法与应用,深入探讨了数据处理及模型构建技巧,为气候变化研究提供重要参考。 Landsat 5到8的不同传感器地表温度反演模型及参数设置。
  • 分析
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    地表温度的反演分析专注于通过卫星遥感数据和技术研究地球表面各区域的热状况,旨在提高气候变化和生态环境监测的准确性。 ### 地表温度反演与遥感技术 #### 引言 地表温度反演是遥感技术领域的一项重要应用,通过分析遥感影像中的热红外波段数据,可以精确获取地表的温度信息,这对于环境监测、灾害预警、农业管理、城市规划等多个领域具有重大意义。本段落将以烟台市为例,探讨如何运用遥感技术进行地表温度反演,并深入解析其背后的科学原理及实际应用。 #### 遥感影像与地表温度反演 烟台市作为中国重要的沿海开放城市,拥有独特的地理优势和丰富的自然资源,是研究地表温度反演的理想实验场。该市地形复杂,包括低山丘陵、平原、洼地等多种地貌类型,并且气候温和、降水充沛,形成了多样化的生态环境。特别是其长达702.5千米的海岸线以及曲长206.62千米的海岛曲线,使得海洋与陆地交互作用为地表温度的变化提供了复杂背景,这使烟台成为研究地表温度反演的理想区域。 在特定日期(例如2002年6月11日),研究人员利用Landsat TM7 ETM+卫星上的传感器获取了烟台地区的遥感影像。该传感器包含8个波段,其中第6波段为热红外波段,是地表温度反演的关键数据来源。此波段的空间分辨率为60米,能够感应地物发出的热辐射,并推算出准确的地表温度。 #### 地表温度反演原理 地表温度反演的核心在于理解不同地物(如水体、植被、建筑物)在热红外波段的发射特性差异。这些差异反映在遥感影像上,通过特定算法进行解译后可以实现对地表温度的定量估计。 具体步骤如下: 1. **数据预处理**:校正原始遥感影像中的辐射与几何偏差,并消除大气影响以确保数据质量。 2. **提取热红外波段信息**:利用第6波段的数据,这是进行反演的主要依据。 3. **计算地表发射率**:根据地物类型、表面粗糙度和湿度等因素确定其在特定条件下的辐射特性(即发射率)。 4. **建立温度-辐射亮度模型**:基于普朗克定律与斯特藩-玻尔兹曼定律,构建地表温度与遥感影像中辐射亮度之间的数学关系。 5. **求解地表温度值**:结合大气校正和地物发射率信息,通过迭代计算或查找表方法确定最终的地表温度分布。 #### 植被覆盖度分析 在进行地表温度反演时,植被覆盖度是一个重要的参数。采用混合像元分解法可以更准确地评估植被对地表温度的影响,在复杂地形条件下尤为适用。具体而言,通过归一化差异植被指数(NDVI)计算,比较一个像元内的植被与非植被区域来量化其覆盖率。 #### 结论 地表温度反演是遥感技术在环境监测领域的重要应用之一,通过对烟台地区遥感影像的分析不仅能揭示地表温度的空间分布规律,还能进一步探索温度变化与环境因素之间的关系。未来随着技术进步,该方法将在更多领域展示出更大的价值,并为环境保护、灾害预警和资源管理提供有力支持。
  • Python实现Landsat8影像
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    本研究采用Python编程语言,开发了一套针对Landsat 8卫星遥感数据的地表温度反演算法。该算法结合了热红外波段的数据处理与大气校正技术,精确计算地表辐射温度,为环境监测和气候变化研究提供有力工具。 基于Python实现单窗算法反演Landsat-8影像地表温度。
  • 工具集
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    地表温度反演工具集是一款集合多种算法和模型的专业软件包,旨在精确提取遥感图像中的地表温度数据,广泛应用于气象、环境监测及城市热岛研究等领域。 该工具基于遥感数据进行地表温度的反演,可用于大气校正及单窗算法计算地表温度。