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Landsat遥感影像地表温度反演教程(基于大气校正方法)。

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简介:
本教程的核心原理是基于辐射传输方程,并利用landsat遥感影像作为数据来源,从而实现地表温度的精确反演。该教程详细阐述了反演过程中的每一个步骤,同时提供了每一步运算所需要的envi波段计算公式,以供用户参考和应用。

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  • Landsat 学().docx
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    该文档详细介绍了利用Landsat卫星遥感数据进行地表温度反演的教学方法,重点讲解了采用的大气校正技术及其应用步骤。 本教程基于辐射传输方程,并以Landsat遥感影像作为数据源进行地表温度反演。其中详细介绍了每一步的操作流程以及在ENVI软件中使用的波段计算公式。
  • 优质
    本研究探讨了一种改进的大气校正技术在地表温度反演中的应用,旨在提高遥感数据中地表温度估算的准确性与可靠性。通过消除大气干扰因素的影响,该方法能够更精确地获取地球表面的真实温度信息,在环境监测、气候变化等领域具有广泛的应用前景。 地表温度反演过程可以使用ENVI软件进行。如果有相关经验或疑问,我们可以相互交流一下。
  • 6S模型的Landsat 7
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    本文提出了一种基于6S辐射传输模型的大气校正方法,专门针对Landsat 7 ETM+传感器获取的数据进行优化处理,以提升影像质量。 本段落以青岛市Landsat 7遥感影像为例,详细介绍了6S模型的大气校正方法,包括参数输入步骤以及结果分析。
  • 的Landsat8 TIRS研究.docx
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    本文档探讨了利用改进的大气校正技术提高Landsat 8卫星TIRS传感器获取的地表温度数据精度的方法和应用,为热红外遥感领域提供新的研究视角。 Landsat8TIRS反演地表温度的方法主要包括三种:大气校正法(也称为辐射传输方程 Radiative Transfer Equation, RTE)、单通道算法以及分裂窗算法。
  • Landsat 8与Landsat 7数据的
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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
  • 6S模型的
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    本研究提出了一种基于6S辐射传输模型的大气校正方法,旨在提升遥感影像的质量和精度。该方法通过精确模拟太阳辐射在大气中的传播过程,有效去除大气对图像的影响,增强地物信息的准确提取能力,在环境监测、城市规划等领域具有广泛应用前景。 这段文档包含了关于6S(Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum - Vector (6SV))的介绍,并附有部分输入测试数据。非专业人士可能难以理解这些内容。
  • IDL的Landsat ETM+实现
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    本文介绍了一种基于IDL编程环境的大气校正方法,专门用于处理Landsat ETM+卫星图像。该算法能够有效去除大气对遥感影像的影响,提高数据质量,为后续的土地覆盖分类、变化检测等应用奠定基础。 LANDSAT_ETM_影像大气校正算法IDL的实现
  • 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。
  • 6S
    优质
    简介:本文介绍了一种针对6S遥感图像的大气校正程序,旨在改善卫星影像的质量和准确性。该方法考虑了大气条件对光谱数据的影响,并提供精确的大气校正解决方案,提高后续分析的可靠性和效率。 该程序采用6S大气校正模型,用于对遥感图像进行大气校正。