首先当然是要下载Landsat 8卫星影像。打开以下网址

https://eos.com/landviewer/或者https://earthexplorer.usgs.gov/或者

访问之前数据资源文章:GIS相关各种数据资源

注册账户—>选择感兴趣区域——>选择传感器类型如下图。

选择云量较少的景,保存到EOS storage,然后下载。

下载后,你可以查看有许多波段TIF加上一个元数据,元数据很重要,如下:

接下来我可以使用 Landsat 8 热波段估算或计算地表温度(LST)。它只需要通过光栅图像计算器(ArcMap、ArcGIS Pro、QGIS都可以)应用一组方程即可。主要利用热波段10和波段4、5计算NVDI。这个例子仅仅计算没有阐述公式的原理,有些公式有固定的修正值,如需知道原理,请知网搜索文章查看,主要有6个步骤。

1. TOA大气表观反射率计算。

TOA (L) = ML * Qcal + AL

ML = 来自元数据(RADIANCE_MULT_BAND_ x,其中 x 是波段编号)

Qcal = 对应于波段10。
AL = 来自元数据的波段特定附加缩放因子(RADIANCE_ADD_BAND_ x,其中 x 是波段编号)

数字代入,得出TOA = 0.0003342 * “波段 10” + 0.1

使用 ArcMap 中的栅格计算器工具求解方程。(spatial analysis工具—>地图代数—>栅格计算器

2.TOA 到亮度温度BT的转换

BT = (K 2 / (ln (K 1 / L) + 1)) − 273.15

L = TOA

K1 = 来自元数据的特定波段热转换常数(K1_CONSTANT_BAND_ x,其中 x 是热波段编号)。

K2 = 来自元数据的特定波段热转换常数(K2_CONSTANT_BAND_ x,其中 x 是热波段编号)。

要获得以摄氏度为单位的结果,需要通过添加绝对零(约 -273.15°C)来调整辐射温度。

BT = (1321.0789 / Ln ((774.8853 / “TOA”) + 1)) – 273.15

3.计算 NDVI

什么是 NDVI(归一化差异植被指数),不同波段组合的应用。

NDVI =(波段 5 – 波段 4)/(波段 5 + 波段 4)

NDVI 的计算很重要,因为随后必须计算与 NDVI高度相关的植被比例 (Pv ) 和与 Pv相关的发射率 (ε) 。

NDVI = Float(Band 5 – Band 4) / Float(Band 5 + Band 4)

4.计算植被比例 Pv

Pv = Square ((NDVI – NDVI min ) / (NDVI max – NDVI min ))

注意:如果NDVImin为负数,那么上面的减号-都改为+号。

通常NDVI图像的最小值和最大值可以直接显示在图像中(ArcGIS、QGIS、ENVI、Erdas),否则必须打开栅格的属性才能得到这些值。

有争议的是植被比例 (Pv) 计算中应当使用土壤和植被 NDVI 值而不是最大和最小 NDVI 值。

Pv = Square((“NDVI” – 0.216901) / (0.632267 – 0.216901))

5.计算发射率 ε

ε = 0.004 * Pv + 0.986

只需应用光栅计算器中的公式,0.986 的值对应于方程的修正值。

6.计算地表温度

LST = (BT / (1 + (0.00115 * BT / 1.4388) * Ln(ε)))

最后应用LST方程得到地表温度图。

下面就是地表温度图,需要注意的是它不等于空气温度。


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