记 / ENVI5.3温度反演-单窗算法-小白基础错误总结

本文介绍了温度反演的基本原理,强调了比辐射率计算的重要性。通过探讨遥感中的热红外波段,解释了3-5微米和8-14微米大气窗口在温度反演中的作用。以LANDSAT8为例,讨论了在ENVI软件中进行温度反演操作时应注意的波段选择和计算公式细节,提醒实践与理论结合的重要性。

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1.温度反演的原理
一切温度高于绝对零度的物体都能产生热辐射,温度愈高,辐射出的总能量就愈大。
依据普朗克原理:
在这里插入图片描述
如想获知地表温度,求比辐射率则成为一个重点。
比辐射率的求解主要通过遥感影像相关波段的计算得出。

遥感根据探测波长划分为可见光-近红外遥感、热红外遥感和微波遥感。在这里插入图片描述在这里插入图片描述
红外线根据红外光谱划分为:
近红外波段 1~3微米
中红外波段 3~40微米
远红外波段 40~1000微米

其中0.76-3.0微米为反射红外波段,3-18微米为发射红外波段。后者又称热红外。在热红外波段范围内,物体的热辐射能量大于太阳的反射能量,因此,热红外遥感主要使用遥感手段感应地面物体发射热辐射能的差异。

但并非所有的红外波段都可以透过大气层,如下图所示:
在这里插入图片描述
因此通常选择3-5微米以及8-14微米两个大气窗口作为温度反演的成像波段。如下图:

### 使用ENVI进行遥感水深反演 在利用ENVI软件执行遥感水深反演的过程中,主要依赖于特定波段反射率与水体光学特性之间的关系来估算水深。对于长江口及邻近海域的研究表明,在夏季实施测量可以获得更佳的效果,因为此时的条件有利于提高CZMIL系统的测深精度,尤其是在清洁水体环境中能够达到大约22米的有效探测深度[^1]。 为了准备用于水深反演的数据集,通常需要先对原始影像资料做一系列预处理操作。这其中包括但不限于影像裁剪至目标区域边界内的步骤。具体来说,在ENVI Classic 5.3版本里,用户可通过Basic Tools菜单下的Resize Data选项进入空间子集设定界面;而在新版ENVI中,则建议通过Toolbox里的Seamless Mosaic功能来进行无缝镶嵌处理前后的图像调整工作[^2]。 当完成了必要的前期准备工作之后,下一步就是构建适用于所选研究区的具体反演算法模型。这一过程往往涉及到选择合适的光谱指数或建立回归方程等形式的方法论考量。例如,针对某些类型的水域环境,可能采用蓝绿波段组合的方式以更好地反映底部地形特征变化情况。值得注意的是,实际应用过程中还需要考虑诸如太阳高度角、大气校正等因素的影响,从而确保最终得到的结果具有较高的准确性。 此外,随着云计算技术和大数据处理能力的发展进步,像PIE-Engine这样的云服务平台也为科研人员提供了更加便捷高效的解决方案。借助此类工具不仅可以简化传统桌面级地理信息系统难以胜任的大规模数据管理任务,而且有助于促进跨学科领域间的合作交流与发展创新[^3]。 最后,在完成整个流程后,还可以利用Microsoft Excel等办公软件辅助绘制图表并验证所得结论的真实性。比如,将HJ1B CCD传感器获取的时间序列数据导入表格程序中制作趋势曲线图,并配合相应的统计学检验手段评估预测性能优劣程度[^4]。 #### 实际案例演示 假设现在有一组来自高分一号宽幅相机(GF-1 WFV)拍摄到的某湖泊表面真彩色合成图片作为实验素材: ```matlab % MATLAB代码片段展示如何读取和显示多光谱图像文件 img = imread('example_image.tif'); % 加载TIFF格式的遥感影像 figure; imshow(img); title('Original Multispectral Image'); ``` 以上即是对使用ENVI开展遥感水深反演工作的概述介绍,涵盖了从理论基础到实践技巧等多个方面的重要知识点。
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