Landsat8 OLI/TIRS 地表温度反演

文章介绍了如何利用Landsat8OLI/TIRSC2L2级别产品直接进行地表温度反演,避免复杂的预处理步骤。通过特定公式和ArcGIS的栅格计算器,简化了从遥感影像获取地表温度的过程,解决了ENVI5.3不支持直接打开此类型影像及数据转换问题。

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又发现讨巧的办法,之前做地表温度反演需要对遥感影像进行大气校正、辐射校正等预处理,需要计算NDVI、植被覆盖度、辐射亮度值等,需要查询大气剖面参数,最后进行一系列公式计算,很是繁琐。

最近发现Landsat8 OLI/TIRS C2L2级别产品可以直接反演地表温度,这个产品的具体介绍网上有很多,就不在这里介绍了。

使用它的热红外波段,利用下列公式就能直接得出地表温度,ST是热红外波段像元值。

ST=DN*0.00341802+149-273

该公式出处:https://www.usgs.gov/landsat-missions/landsat-collection-2-level-2-science-products

下载渠道:

USGS官网、地理空间数据云,我通常在USGS官网下载,数据资源更丰富些,地理空间数据云今天去看了下也是有资源的,但是没有前者多,不得不说我国数据资源共享这块还有很大发展空间。

打开方式:

一般是用ENVI打开遥感影像并处理,但是我使用的是ENVI5.3,并不支持直接打开Landsat C2L2 影像,AppStore中的插件也不行(ENVI5.6.2好像可以打开),所以还需要对下载的影像文件进行处理,比较麻烦。并且处理完成后,生成了地温反演图,想要输出TIFF文件在ArcGIS中打开,结果发现表示地表温度的栅格像元值在ArcGIS中变成了表示颜色的RGB值,很难受,也没找到解决办法,后面通过了解发现用FME进行数据转换是可行的,但是自己没弄过...

前几天在做的时候突然想到了ArcGIS的栅格计算器,想着可以用ArcGIS打开第十波段进行栅格计算,结果试了下还真行,这样做就比较方便,供大家参考。

Landsat 8 卫星数据因其高分辨率和广泛应用,在遥感领域具有重要价值,可用于反演地表温度等关键参数,为环境监测和灾害评估等提供支持。本文介绍了一种基于覃志豪单窗算法的地表温度反演方法,通过处理原始 Landsat 8 数据来获取精确结果。 辐射校正是反演地表温度的第一步,目的是将原始数字数(DNs)转换为辐射亮度值,为后续分析提供准确数据。具体步骤如下: 辐射定标:使用 Landsat 8 的 band 10(热红外波段)数据进行辐射定标,将 DN 值转换为辐射亮度值。辐射定标系数(RADIANCE_MULT_BAND_10 和 RADIANCE_ADD_BAND_10)可从元数据中获取。例如,band 10 的 RADIANCE_MULT_BAND_10 = 3.3420E-04,RADIANCE_ADD_BAND_10 = 0.10000。公式为: 其中,Lλ 为传感器探孔处光谱辐射强度,Qcal 为辐射校正的 band 10 波段的 DN 值。 大气校正:借助 FLAASH 等工具对辐射亮度值进行大气校正,去除大气效应影响。需选择正确的数据类型(Landsat OLI),并根据成像时间选择相应的大气模型和气溶胶模型,多光谱设置中通常选择 600-2100nm 的波长范围。 计算指数:利用大气校正后的数据计算 NDVI、NDBI 和 MNDWI 等指数。例如,NDVI 的计算公式为: 其中,b5 为近红外波段,b6 为短波红外 1 波段。NDBI 和 MNDWI 的计算方法类似。 植被覆盖度(Pv)是反演地表温度的重要参数,反映了地表植被覆盖程度。其计算公式为: 其中,NDVISoil 和 NDVIVeg 分别代表无植被覆盖区域和完全被植被覆盖区域的 NDVI 值,通常取 NDVIVeg=0.70 和 NDVISoil=0.05 作为经验值。在 BandRatio
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