基于大气校正法的Landsat8TIRS反演地表温度

1、基于大气校正法的Landsat8TIRS反演地表温度(2015070208:22:53)转载标签：分类：遥感解决方案landsat8地表温度热红外遥感(InfraredRemoteSensing)是指传感器工作波段限于红外波段范围之内的遥感。即利用星载或机载传感器收集、记录地物的热红外信息，并利用这种热红外信息来识别地物和反演地表参数如温度、湿度和热惯量等。目前有很多的卫星携带了热红外传感器，包括ASTER、AVHRR.MODIS、TM/ETM+/TIRS等。目前，地表温度反演算法主要有以下三种：大气校正法(也称为辐射传输方程：RadiativeTransferEquatioRTE)、单通道算

2、法和分裂窗算法。本实例是基于大气校正法，利用Landsat8TIRS反演地表温度。基本原理：首先估计大气对地表热辐射的影响，然后把这部分大气影响从卫星传感器所观测到的热辐射总量中减去，从而得到地表热辐射强度，再把这一热辐射强度转化为相应的地表温度。具体实现为：卫星传感器接收到的热红外辐射亮度值L由三部分组成：大气向上辐射亮度L仁地面的真实辐射亮度经过大气层之后到达卫星传感器的能量；大气向下辐射到达地面后反射的能量。卫星传感器接收到的热红外辐射亮度值J的表达式可写为(辐射传输方程)：5=DB(TS)+(1TLJt+Lf(1.1)式中，功地表比辐射率，TS为地表真实温度(K),B(Ts)为黑体热辐

3、射亮度，T为大气在热红外波段的透过率。则温度为T的黑体在热红外波段的辐射亮度B(Ts)为：B(Ts)=L-*Tl-dU/T8(1.2)Ts可以用普朗克公式的函数获取。Ts=K2/ln(K/B(TS)+1)(1.3)对于TM,K1=607.76W/(m2*m*sr),K2=1260.56K。丄2对于ETM+,Kl=666.09W/(m2*m*sr),K2=1282.71K。丄2对于TIRSBandlO,K1=774.89W/(m2*m*sr),K2=1321.08K。丄2从上可知此类算法需要2个参数：大气剖面参数和地表比辐射率。大气剖面参数在NASA提供的网站(http:/atmcorr.gsf

4、中，输入成影时间以及中心经纬度可以获取大气剖面参数。适用于只有一个热红外波段的数据，如LandsatTM/ETM+/TIRS数据。主要内容就是使用BandMath工具计算公式(丄.2)和公式(1.3)，处理流程如下图所示。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RadiometrieCorre

5、ction/RadiometrieCalibration。在FileSeleetion对话框中，选择数据LC81230322013132LGN02_MTL_Thermal，单击SpectralSubset选择ThermalInfrared1(10.9)，打开RadiometrieCalibration面板。(3) 在RadiometrieCalibration面板中，设置以下参数：定标类型(CalibrationType):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Band

6、10辐射亮度图像。2、地表比辐射率计算TI的Band10热红外波段与TM/ETM+6热红外波段具有近似的波谱范围，本例采用TM/ETM+6相同的地表比辐射率计算方法。使用Sobrino提出的NDVI阈值法计算地表比辐射率。g=0.004Pv+0.986(1.4)其中，Pv是植被覆盖度，用以下公式计算：pv=(NDVI-NDVISoil)/(NDVI业-NDVISoil)5)其中，NDVI为归一化植被指数，NDVISoil为完全是裸土或无植被覆盖区域的NDVI值，NDVIVeg则代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI值，即纯植被像元的NDVI值。取经验值NDVI畑=0.70和NDVISo订二0.0

7、5,即当某个像元的NDVI大于0.70时，Pv取值为1;当NDVI小于0.05,Pv取值为0。注：这里采用简化的植被覆盖度计算模型，感兴趣的可以使用更加精确的植被覆盖度计算模型。（1）在Toolbox工具箱中，双击Spectral/Vegetation/NDVI工具，在文件输入对话框中，选择Landsat8OLI多光谱图像。图1.2NDVI文件输入对话框提示：覃志豪提出使用原始的DN值图像计算NDVI对反演结果影响不大。(2) 在NDVICalculatonparameters对话框中，自动识别NDVI计算波段：Red:4，NearIR:5。(3)选择输出文件名和路径。(4) 在Toobox中

8、，选择BandRatio/BandMath，输入表达式：(blgt0.7)*l+(bllt0.05)*0+(blge0.05andblle0.7)*(b1-0.05)/(0.7-0.05)其中，b1:NDVI。计算得到植被覆盖度图像。(5) 在Toobox中，选择BandRatio/BandMath，输入表达式：0.004*b1+0.986其中，b1:植被覆盖度图像。计算得到地表比辐射率图像。提示：为了得到更精确的地表比辐射率数据，可使用覃志豪等提出的先将地表分成水体、自然表面和城镇区，分别针对三种地表类型计算地表比辐射率:水体像元比辐射率：0.995自然表面像元比辐射率:"e=96

9、25+0.0614Pv0.0461Pv2城镇区像元比辐射率：Gilding=°.9589+0.086pv0.0671pV23、黑体辐射亮度与地表温度计算在NASA公布的网站查询(http:/atmcorr.gsfc.nasa.go)，输入成影时间：2013-10-0302:55和中心经纬度(Lat:40.32899857,Lon：116.70610046),以及其他相应的参数，得到大气剖面信息为：大气在热红外波段的透过率t0.90大气向上辐射亮度Lf：0.75W/(m2牡啊)大气向下辐射亮辐射亮度Lj：1.29W/(m2rm)提示：由于缺少地表相关参数(气压、温度、相对湿度等信息)，

10、得到的结果是基于模型计算的结果。(1) 依据公式(1.2),在Toolbox工具箱中，双击BandRatio/BandMath工具，输入表达式：(b2-0.75-0.9*(1-b1)*1.29)/(0.9*b1)其中，b1:地表比辐射率图像b2:Band10辐射亮度图像计算得到同温度下的黑体辐射亮度图像。(2) 依据公式(1.3)，在Toobox中，双击BandRatio/BandMath工具，输入表达式:(1321.08)/alog(774.89/bl+l)-273其中，bl:同温度下的黑体辐射亮度图像得到单位为摄氏度的地表温度图像。提示：公式(1.3中)，TIRSBand10的.和是从*MTL.txt元数据文件中获取。(3) 在图层管理器(LayerManager)中的地表温度图像图层，右键选择RasterColorSlices将温度划分为四个区间：25C以上22C至25