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Landsat数据反演地表温度的IDL代码,涉及劈窗算法。

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简介:
通过运用劈窗算法,系统能够借助Landsat OLI热红外数据来精确估算地表温度。同时,大气校正过程采用了FLASH技术,以确保计算结果的准确性。

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  • 基于IDL应用于Landsat
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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。
  • 基于Landsat 8与Landsat 7
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    本研究利用Landsat 8和Landsat 7卫星的数据,开发了一种地表温度反演方法,旨在提高城市热岛效应监测精度。 在遥感应用领域,地表温度的反演是关键的技术之一。本段落将详细介绍如何使用Landsat8 和 Landsat7 的数据来反演出准确的地表温度。 首先,需要从美国地质调查局(USGS)下载相应的Landsat 数据,并对头文件进行必要的修改以适应ENVI 软件的操作需求。具体而言,就是把“LANDSAT”改为L1Landsat8 以便于后续的数据处理流程。 数据的预处理包括辐射定标、计算NDVI(归一化植被指数)、评估植被覆盖度、确定地表比辐射率和黑体亮度等步骤。 其中,辐射定标是将传感器测得的信号转换成实际的地表反射率的过程。而NDVI 的计算则可以反映出区域内的植物生长状况。此外,通过NDVI 值还可以进一步估算出具体的植被覆盖比例。 接下来是对地表比辐射率和黑体亮度进行测定:前者基于已知的表面性质来推算其发射特性;后者则是依据特定的地表温度与材料属性计算出来的理想化热源强度值。 最后一步是利用Landsat 数据中的红外波段信息,通过公式(1321.08)alog(774.89b1+1)-273 来反演地表的实际温度。这里的“b1”代表了相应的红外波段数据。 对于Landsat 7 的处理流程与上述的Landsat 8 类似,但需要注意的是对MTL 文件进行适当的调整后才能开始后续的操作步骤。 总结来说,在遥感领域中使用Landsat 数据来反演地表温度是一项重要而复杂的技术。这需要我们掌握从数据下载到最终结果输出的一系列处理技巧,并且要能够灵活运用多种计算方法和公式,以确保所获得的温度值尽可能准确可靠。 相关知识点包括: - 遥感应用中的温度反演技术 - Landsat8 和Landsat7 数据预处理流程 - 辐射定标的原理与实现方式 - NDVI 计算及其意义 - 植被覆盖度估算的方法论 - 地表比辐射率的测定技巧 - 黑体亮度计算规则 相关概念: 1. 遥感应用 2. 温度反演技术 3. Landsat8 和Landsat7 数据特点 4. 辐射定标原理 5. NDVI 指数定义与用途 6. 地表覆盖分析 7. 材料发射特性
  • Landsat-8
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    本文介绍了利用Landsat-8卫星数据进行地表温度反演的方法和流程,旨在提供高精度的地表热信息用于环境监测与研究。 基于Landsat-8卫星数据的地表温度反演研究利用了遥感技术来精确测量地球表面的热辐射强度,并通过特定算法将其转换为地表温度值。这种方法对于监测城市热岛效应、评估土地覆盖变化以及环境影响分析等方面具有重要应用价值。
  • MODIS 1B 处理与IDL实现
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    本文介绍了利用IDL编程语言进行MODIS 1B数据处理及地表温度反演的方法和技术,为地球科学领域研究提供了有效工具。 MODIS+1B数据处理及反演地表温度的IDL实现方法。
  • Landsat 8 TIRS软件工具
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    简介:本软件工具旨在利用Landsat 8卫星TIRS传感器数据高效准确地进行地表温度反演,适用于科研、环境监测等领域。 Landsat8 TIRS地表温度反演工具是一款专为分析Landsat 8卫星数据而设计的专业软件,其主要功能是提取热红外传感器(Thermal Infrared Sensor,简称TIRS)所捕获的地表温度信息。该工具利用科学算法对Landsat 8的数据进行处理,通过辐射转换和大气校正技术反演地表温度,并为用户提供准确的分布图。这款软件适用于环境监测、城市规划及农业研究等多个领域。 在地表温度反演过程中,TIRS工具采用的技术包括将传感器接收到的辐射强度转化为地表发射率(即辐射转换),以及通过特定模型如单窗法或分裂窗法估算大气校正因子以减少误差。这些技术确保了最终生成的地表温度分布图具有较高的准确性。 文件名Landsat8LST-20150710可能指的是在2015年7月10日获取的特定日期地表温度数据产品,其中TIRS波段Band 10和Band 11是反演出该天地表温度的关键。用户可以利用这款工具处理这些数据,并生成反映当时地表状况的图像。 此工具在环境科学领域具有重要意义,可应用于研究气候变化、城市热岛效应及干旱监测等课题;同时,在农业方面也能帮助农民了解作物生长条件并优化灌溉管理策略。Landsat8 TIRS地表温度反演工具结合了遥感技术与地球科学研究成果,为科研人员和决策者提供了一种高效手段来获取和分析地表热环境信息,并支持环境保护、资源管理和灾害预警工作。 通过处理如Landsat8LST-20150710这类数据文件中的温度变化情况,我们能够深入了解地球表面的热量分布特征及其随时间的变化趋势。
  • Landsat 8详细步骤.docx
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    本文档介绍了使用Landsat 8卫星数据进行地表温度反演的具体方法和步骤,为遥感领域研究人员提供了详尽的操作指南。 该算法基于覃志豪的单窗算法设计,步骤详尽,可供参考。如认为有用,请点赞支持。谢谢!
  • 单一
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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。
  • lst_cal.pro(单/单通道
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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。
  • 基于Landsat8影像研究.docx
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    本文探讨了利用Landsat 8卫星数据进行地表温度估算的研究,特别关注于劈窗算法的应用与优化。通过分析多光谱反射率和热红外亮度温度信息,本研究旨在提高遥感技术对地球表面热状态的监测精度。研究成果对于环境变化、城市热岛效应及气候学等领域具有重要意义。 从Landsat8影像反演地表温度的劈窗算法研究主要探讨了如何利用Landsat 8卫星获取的地表反射率数据来估算地表温度,并通过改进的传统劈窗算法提高反演精度,为遥感领域提供了一种新的技术手段。
  • 遥感其在IDL应用
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    本研究聚焦于利用遥感技术精确测量地表温度,并探讨了如何通过IDL(交互式数据语言)进行高效的数据处理和分析,旨在提升环境监测与气候变化研究的准确性。 使用IDL语言可以用来反演地表温度,只需输入影像数据即可。