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基于Landsat8影像的地表温度劈窗算法研究（2014年）

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简介：
本研究探讨了利用Landsat 8卫星影像进行地表温度估算的方法，重点分析了一种称为“劈窗”的算法，以提高遥感数据的精度和应用价值。该方法于2014年提出并进行了深入研究。 本段落以厦门市为研究区域，并选取2013年的Landsat8卫星数据作为研究资料，探讨亮度温度反演及地表温度反演的劈窗算法。通过推导该算法的具体计算过程并结合Landsat8的特点来确定最佳参数设置。使用ENVI／IDL软件编程实现上述方法，并利用厦门市的遥感数据进行地表温度反演工作。最后，采用厦门市气象局提供的实测气温对所获得的地表温度结果的有效性进行了验证。

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  • 基于Landsat8影像的地表温度劈窗算法研究（2014年）
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    本研究探讨了利用Landsat 8卫星影像进行地表温度估算的方法，重点分析了一种称为“劈窗”的算法，以提高遥感数据的精度和应用价值。该方法于2014年提出并进行了深入研究。 本段落以厦门市为研究区域，并选取2013年的Landsat8卫星数据作为研究资料，探讨亮度温度反演及地表温度反演的劈窗算法。通过推导该算法的具体计算过程并结合Landsat8的特点来确定最佳参数设置。使用ENVI／IDL软件编程实现上述方法，并利用厦门市的遥感数据进行地表温度反演工作。最后，采用厦门市气象局提供的实测气温对所获得的地表温度结果的有效性进行了验证。
     
  • 基于Landsat8影像的地表温度劈窗算法研究.docx
    优质
    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。
     
  • 利用Python实现Landsat8影像的地表温度反演算法
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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。
     
  • 基于IDL的劈窗算法应用于Landsat数据的地表温度反演
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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。
     
  • 基于大气校正方法的Landsat8 TIRS地表温度反演研究.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。
     
  • Landsat8 LST - 地表温度的反演
    优质
    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）。
     
  • 关于基于峭度的独立分量算法性能的研究分析（2014年）
    优质
    本文针对基于峭度的独立分量分析算法进行了深入研究和性能评估，探讨了该方法在信号处理中的应用效果及其改进方向。 独立分量算法是盲信号处理领域广泛应用的一种技术手段。其中，峭度作为一种重要的分析工具，在优化过程中发挥着关键作用。然而，目前对于不同类型的算法之间的对比研究还相对较少。因此，有必要对基于峭度的FastICA和RobustICA这两种独立分量算法进行深入比较与探讨。 理论研究表明及实验结果表明，鲁棒性更强、收敛性和复杂度都更优的RobustICA在各种实际应用中表现良好，这为未来的选择提供了重要的参考依据。
     
  • lst_cal.pro（单窗口算法/单通道算法的地表温度反演）
    优质
    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PIE-Engine Studio的通州区地表温度影像反演.pdf
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    本论文利用PIE-Engine Studio平台，采用遥感技术对北京市通州区的地表温度进行精确影像反演分析，旨在为城市热岛效应研究提供数据支持。 PIE-Engine Studio基于影像的通州区地表温度反演的研究探讨了如何利用遥感技术对特定区域的地表温度进行精确测量与分析。该研究通过使用先进的PIE-Engine平台，结合高分辨率卫星图像数据，实现了对北京市通州区这一典型城市地区的地表热环境详细评估。研究成果对于理解城市化进程中的热岛效应及其缓解策略具有重要意义。