记 / ENVI5.3温度反演-单窗算法-操作要点

ENVI5.3温度反演-单窗算法
技术流程：（此图来自网络）

1.数据来源
LANDSAT8 影像
2.数据预处理
2.1 辐射定标
2.2 大气校正
特别说明大气校正之前需要准备的数据：
–1待校正影像所在区域的平均海拔高度。下面是在ENVI5.3中的步骤。
（1）打开需要统计区域对应的图像。
（2）选择File->Open World Data
->Elevation（GMTED2010），打开ENVI自带全球900米分辨率的DEM数据。【如果其他版本，需要打开其他DEM数据，如90米的srtm或者30米的G-DEM数据】
（3）在Toolbox中，选择数据统计-空间统计（Compute Statistics），打开输入文件对话框，选择GMTED2010.jp2数据。单击Stats Subset按钮，打开Select Statistics Subset对话框。
（4）在Select Statistics Subset对话框中，单击File按钮，选择统计区域对应的图像，单击Ok。
（5）在统计面板中，默认选择Basic Stats基本统计即可.
这样就可以得到平均海拔高程。
【注：该方法是统计图像最大外接矩形区域，如果需要精确统计不规则图像，则需要在Compute Statistics Input File对话框中输入掩膜文件。】

–2影像成像时间（格林威治时间）【有些版本不需要人工获取，这里5.3可以自动获取影像成像时间】（人工获取方式：在layer manager 中的数据图层中右键选择View Metadata浏览 time 字段获取）

3.基础参数计算
3.1NDVI计算
NDVI=〖BNIR-BR〗/〖BNIR+BR〗
其中BNIR和BR代表近红外波段的反射值，红色带。对于Landsat 8，第四和第五个波段是红色和近红外波段。

ENVI操作：直接用envi直接算的话，主菜单中transform－ndvi，算归一化植被指数。NDVI值越小，表示颜色越暗

3.2植被覆盖度计算
NDVI出现了负数：需要将最小值与最大值的范围拉伸值0-1之间，以便于植被覆盖度的计算。

（1）原理：将累计DN值为5%（或离5%最近的）以下的全部规定为0[无植被覆盖]，离90%（或离90%最近的）以上的全部规定为1[全植被覆盖]–来自文献**–与原不同**
（2）公式：F=(b1 lt NDVI MIN)*0+(b1 gt NDVI MAX)1+(b1 ge NDVI MIN and b1 le NDVI MAX) ((b1-NDVI MIN)/ (NDVI MAX-NDVI MIN))
【b1：选择NDVI图像】
【lt-小于，gt-大于】
【NDVI MIN对应累积5%对应的DN值，NDVI MAX对应累计90%对应的DN值。这里的NDVIMIN和NDVIMAX是代表研究区域的最好植被覆盖和最差植被覆盖的植被指数，即裸地和茂盛植被覆盖区的NDVI值】
参考博文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0100u29i.html

3.3地表比辐射率计算
=0.004F+0.986

3.4band10辐射亮度图像
(1)在主界面中，选择File→Open，在文件选择对话框中选择"LC81230322013276LGN00_MTL.txt"文件，ENVI自动按照波长分为五个数据集：多光谱数据（1-7波段），全色波段数据（8波段），卷云波段数据（9波段），热红外数据（10，11波段）和质量波段数据（12波段）。
（2）在Toolbox工具箱中，选择Radiometric Correction/Radiometric Calibration。在File Selection对话框中，选择数据LC81230322013132LGN02_MTL_Thermal，单击Spectral Subset选择Thermal Infrared1（10.9），打开Radiometric Calibration面板。
（3）在Radiometric Calibration面板中，设置以下参数：定标类型（Calibration Type）：辐射亮度值（radiance）。
其他选择默认参数。
（4）选择输出路径和文件名1-LC81230322_band10_rad.dat，单击OK按钮执行定标处理。得到Band10辐射亮度图像。
来自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102wa8s.html

3.5辐射亮度温度（辐射亮温）计算

头文件中,针对每个波段都有一个最大和最小的辐射亮度值,也就是卫星影像的最小DN值和最大的DN值对应的亮度值。
Lλ = ML*Qcal + AL
通过查看影像的头文件，如下图，可以获取偏差参数：ML(RADIANCE_MULT_BAND_x)和AL(RADIANCE_ADD_BAND_x)为图像的增益和偏置
Tb=K2/[ln⁡(K1/Lλ +1) ]
【K1和K2要根据不同影像查表得到，对于Landsat 8来说，K1=774.89 mW∙〖cm〗^{(-2)∙〖sr〗}(-1)∙〖μm〗^(-1)，K2=1321.08 K；Lλ为波段10或者波段11经过辐射校正后的数据】

3.6大气透射率计算
在NASA官网(http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/)中输入成影时间以及中心经纬度，则会提供上式中所需要的参数。得到：大气在热红外波段的透过率τ为0.67，大气向上辐射亮度L↑为2.97 W/(m2·sr·μm)，大气向下辐射亮辐射亮度L↓为4.69W/(m2·sr·μm)。

提示：由于缺少地表相关参数（气压、温度、相对湿度等信息），得到的结果是基于模型计算的结果。

3.7地表温度计算

第一步，计算C: b1b2
b1：地表比辐射率； b2：大气透射率*
第二步，计算D: (1-b2)(1+(1-b1)b2)
b1：地表比辐射率； b2：大气透射率
第三步，计算LST： (-67.355351(1-b1-b2)+b3(0.458606*(1-b1-b2)+b1+b2)-b2*11.1377265)/b1
【当温度介于0-70°C 时，a=-67.3554，b=0.4586】
b1:指的是C; b2：指的是D;
b3：指的是辐射亮温Tb；b4：指的是大气平均作用温度Ta

关于大气平均作用温度计算的T0：选择当地气温值。
依据：我们平时生活中所了解到的气温，是在离地面1.5米高的百叶箱中的温度表上测得，具有较好的代表性。

4 结果浏览与输出
在图层管理器（Layer Manager）中的地表温度图像图层，右键选择 Raster Color Slices。将温度划分为五个区间：
30℃以上；25℃至30℃；20℃至25℃；15℃至20℃；低于15℃。
分别浏览几个温度区间的空间分布范围。
得出统计反演结果。

5 反思记录
反演结果得出的温度范围在[-500，-79]之间，中间的问题，目前认为是辐射亮温公式计算有误，需要重新检验。下一篇将对此做出记录。

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