基本思路：辐射定标-裁剪-大气校正-ndvi值计算-植被覆盖度计算-地表比辐射率计算-同温黑体辐射亮度计算-温度反演

使用软件：ENVI5.3.1

一、下载影像

本次数据源来自美国usgs网站EarthExplorer

注意1：最好有特殊上网方法，不然会加载的非常慢；

注意2：要先注册usgs网站账号，有谷歌邮箱的用谷歌邮箱注册，没有的用163邮箱应该也可以（我没试过，具体可自己尝试）；

注意3：影像产品分级选择landsat collection 1 level-1（具体的landsat产品分级可参考LandSat-8数据产品分级 - 百度文库）

打开影像mtl.txt头文件

二、辐射定标

分别对多光谱波段和热红外波段（band10）进行辐射定标。

注意1：多光谱波段辐射定标需将文件应用flash设置，因为后面要做大气校正（如果后续不做大气校正可忽略这步设置，有相关资料介绍是否做大气校正对温度反演影像不大）

注意2：对热红外波段辐射定标选择band10波段，反演结果更好

三、裁剪

导入shp文件，利用感兴趣区进行裁剪操作，因为后续大气校正时间较长，所以先裁剪以缩短大气校正时间。

注意1：不能在辐射定标之前裁剪，因为辐射定标要读取影像头文件的参数，裁剪之后就没头文件了；

注意2：对热红外波段和多光谱波段都要裁剪，以便后续进行波段运算

四、大气校正

对多光谱波段进行大气校正

注意1：选择单一尺度因素对于所有波段，因为已经进行过辐射定标；

注意2：需要研究区域的高程参数，可通过导入envi自带高程数据，通过空间统计工具获得；

注意3：因为裁剪过后影像损失，所以envi不能自动识别影像时间，需要查看头文件得到时间；

注意4：需要保存一下影像读取的中心经纬度（也可以不保存，后续自己查研究区域的经纬度，可能会麻烦点）；

注意5：大气校正模型需要结合影像对照表查询；

注意6：气溶胶模型结合影像选择，一般选择乡村或城市

注意7：多光谱设置，选择660的那个

大气校正结果

五、NDVI值计算

envi自带工具，一键完成biubiubiu~ 注意选对传感器和波段哟（landsat8 OLI，红光波段4，近红外波段5）

做完NDVI值之后可以进行数据统计，这里要检查是不是有不在-1到1区间的异常值，一般做完大气校正之后做NDVI会有异常值的情况，有的话需要进行处理，处理方法和思路就是利用波段计算工具将小于-1的赋值为-1，大于1的赋值为1。

公式为

(b1 lt -1)*0+(b1 gt 1)*1+(b1 ge -1 and b1 le 1)*b1

b1：原ndvi图像

六、植被覆盖度

利用公式计算植被覆盖度，公式意义为将ndvi值大于0.7的赋值为1，小于0.05的赋值为0，在0.05和0.7之间的赋值为((b1-0.05)/(0.7-0.05))。（其中0.7和0.05是植被覆盖度的经验值，具体的更准确的取值范围可参考ENVI下植被覆盖度的遥感估算_ENVI-IDL技术殿堂_新浪博客）

公式为：

(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))

b1：ndvi

七、比辐射率计算

通用比辐射率计算公式 0.004*b1+0.986，但是一般不采用

更准确的计算可利用ndvi将影像分为三部分，水体，自然表面，城镇，分别计算比辐射率

做法为，将ndvi值小于等于0的比辐射率赋值为0.995，大于0小于0.7的比辐射率赋值为(0.9589+0.086*b2-0.0671*b2^2)，大于等于0.7的比辐射率赋值为(0.9625+0.0614*b2-0.0461*b2^2)

公式为：

(b1 le 0)*0.995+(b1 gt 0 and b1 lt 0.7)*(0.9589+0.086*b2-0.0671*b2^2)+(b1 ge 0.7)*(0.9625+0.0614*b2-0.0461*b2^2)

b1：ndvi

b2 植被覆盖度

八、同温黑体辐射亮度计算

首先从usgs大气校正参数查询网站https://atmcorr.gsfc.nasa.gov/上查询需要的参数

其中时间可从头文件中获得，输入经纬度，相应选好下面的参数

点击计算后得到三个参数

利用公式计算同温黑体辐射亮度

（图片中公式来源基于大气校正法的Landsat8TIRS反演地表温度_ENVI-IDL技术殿堂_新浪博客）

具体公式为：

(b2-0.18-0.97*(1-b1)*0.34)/(0.97*b1)

九、温度反演

（图片中公式来源同上）

具体公式为：

(1321.08)/alog(774.89/B1 +1)-273

b1黑体辐射亮度

十、最后结果

可通过统计，计算最后结果误差，从统计结果可以看出，反演平均温度为22.5度，其中最大最小值可能是一些极端情况，如温度低的深山和高温工厂等，也可能是相关参数引起的误差，通过查询相关天气网站得出，研究区域在当时实际温度为6度至22度之间，符合实际情况。

对温度图像进行密度分割或修改颜色表，可以明显看出高温区域的聚集，可为后续进行相关分析研究与城市规划提供有价值的参考数据。

十一、结语

OK！大功告成，完结撒花。

由于博主是第一次写博文，内容难免有些错误与不恰的地方，欢迎大家指正。

或者有博文的相关建议也欢迎大家与我讨论交流！

有问题的小伙伴也可在评论区留言或与我私信。

加油~遥感人，与君共勉。

ps：吐槽一下，嘿，这诺大的CSDN竟然没有遥感的标签

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