测绘数据分析遥感数字图像处理

基于Landat8 TIRS反演地表温度

2019-10-06  本文已影响0人  进击的码农设计师

本次是使用Landat8 TIRS遥感影像图,基于大气校正法来反演地表温度。

1.数据下载:

这里就不在赘述,可以参考[Landsat系列卫星介绍及影像下载]https://www.jianshu.com/p/cd7f97ef3c3d "Landsat系列卫星介绍及影像下载")这篇文章。

本次通过地理空间数据云网站下载数据如下,这里需要将下载的遥感图像的中心坐标记录好,后面会用到:

2.数据加载及分析:

在弹出的Radiometric Calibration对话框中,选择Calibration Type(定标类型)为radiance(辐射亮度值),其他参数保持默认,选择输出路径,单击OK。

然后在弹出的NDVI Calculaton parameters对话框中,,选择NDVI计算波段(Red:4,NearIR:5),然后选择文件输出路径。

第二步计算植被覆盖度。在Toolbox工具箱中,选择【Band Algebra→Band Math】工具,在Band Math对话框中输入公式(b1 gt 0.7)*1+(b1 lt 0.05)*0+(b1 ge 0.05 and b1 le 0.7)*((b1-0.05)/(0.7-0.05)),点击OK。

在Variables to Bands Pairings对话框中,将b1设置为NDVI,选择输出路径,得到植被覆盖度图像。

第三步就是计算地表比辐射率。在Toolbox工具箱中,选择【Band Algebra→Band Math】工具,在Band Math对话框中输入公式0.004*b1+0.986,点击OK。

在Variables to Bands Pairings对话框中,将b1设置为上一步得到的植被覆盖度图像,选择输出路径,得到地表比辐射率图像。

在Toolbox工具箱中,选择【Band Algebra→Band Math】工具,在Band Math对话框中输入公式(b2-5.19-0.41*(1-b1)*7.34)/(0.41*b1)(这里需要根据NASA返回的结果值进行替换),其中b1为地表比辐射率图像,b2为Band10辐射亮度图像,选择输出路径,得到黑体辐射亮度图像。

3.数据可视化及导出:

在图层管理器中选择上一步计算得到的地表温度图像图层,单击右键,在弹出的菜单中选择【Raster Color Slices】,可以将得到的温度结果进行渲染(也可以根据需要进行区间划分),其中温度较高区域为工业区域,结果如下:

也可以根据需要进行区间划分,可以看到大部分区域的温度集中在35-45℃,得到如下结果:

通过查询得到2017-08-24这天的上海温度为36℃/29℃(需要注意的是遥感图像成像时间2:25为格林威治时间,因此换成北京时间为10:25),可以看出反演结果有一定的参考价值。

在菜单栏中选择【File→Save As→Save As...(ENVI、NITF、TIFF、DTED)】,将得到的地表温度图像保存为TIFF格式,可以在ArcGIS中根据需要做进一步的分析。

Reference:
《ENVI遥感图像处理方法(第二版)》

上一篇下一篇

猜你喜欢

热点阅读