ENVI5.3.1Landsat 8影像基于单窗算法和辐射传输方程进行地表温度反演

ENVI5.3.1基于Landsat 8影像进行辐射定标和大气校正

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一、为什么要进行辐射定标和大气校正？

（1）辐射定标：辐射定标是将遥感传感器记录的无量纲DN值转换为具有实际物理意义的表现辐射亮度或者表观反射率的过程。
目的:消除传感器本身的误差，确定传感器入口处的准确辐射值。
（2）大气校正：将辐射亮度或者表面反射率转换为地表实际反射率。
目的：消除大气散射、吸收、反射引起的误差。

二、详细步骤

1. 数据获取

地理空间数据云（https://www.gscloud.cn/#page1/1）

获取了Landsat-8卫星三个时间三个地区的数据：
例如某个数据集文件名为：LC08_L1TP_130037_20210212_20210212_01_RT，LC08表示卫星名称为Landsat-8。L1TP（Level 1 Precision Terrain (Corrected)）表示L1级数据，TP表示该数据已经进行地形校正和几何校正。130037表示获取的数据地区编号在WRS-2参考系统中的条带号为130，行编号为37。第一个20210212表示数据获取时间为2021年2月12日，第二个20210212表示为数据处理时间为2021年2月12日。

2、数据预处理

2.1 辐射定标

2.1.1 多光谱波段

打开Landsat 8头文件，显示未处理的真彩色图像，如图：
图1 原始图像
打开Radiometric Correction中的Radiometric Calibration工具，选择多光谱数据。定标类型选择辐射亮度值（Radiance），输出格式为BIL，因为后续FLAASH大气校正的输入数据类型为BIL。输出数据类型为Float，系数为0.1（或者直接点击Apply FLAASH Settings）。确定输出路径后点击确定。这里输出数据名为OIL1_Radiometric_result.dat。如图：


定标结果验证：显示辐射定标结果图像，选择Display>Profiles>Spectral查看波谱曲线，看到定标后的数值主要集中在0-10范围内，单位是µW/(cm2 * sr * nm)如图。

2.1.2 热红外波段（获得Band10辐射亮度图像）

打开Radiometric Correction中的Radiometric Calibration工具。在File Selection对话框中，选择数据
Lco8_L1Tr_130037_20210212_20210212_01_KT_MTL_Thermal，单击Spectral Subset选择Thermal Infrared1（10.9），即第10波段，打开Radiometric Calibration面板，点击OK，获得辐射亮度图像，如图：

landsat8在这一步处理完后数值一般在5-11之间，温度越高的地方可能就越高。所以由于热岛效应，城市的值会更高。选择夏季月份的图像比较好。

2.1.3 辐射亮度温度计算（仅单窗算法需要）

公式：

K1、K2是卫星发射前的预设常量，具体值如下图所示：

Ti是辐射亮度温度（辐射亮温），Lλ是上面获取的辐射亮度（就是值大概在5-11之间的那幅图）。

输入公式：1321.08/alog(774.89/b1+1)
b1：Band10辐射亮度图像

2.2 大气校正

快速大气校正工具（简称QUAC）自动从图像上收集不同物质的波谱信息，获取经验值完成高光谱和多光谱的快速大气校正，它得到结果的精度近似FLAASH或者其他基于辐射传输模型的+/-15%。
打开Radiometric Correction——Atmospheric Correction Module——Quick Atmospheric Correction工具，导入经过辐射定标的数据OIL1_Radiometric_result.dat,点击OK。
再选好输出位置和名字。如图：

2.3 图像镶嵌

打开已经过辐射定标和大气校正的三幅影像，如图：

打开工具箱中的Mosaicking——Seamless Mosaic，单击加号按钮，把需要镶嵌的两幅图像选中。如果影像背景有黑色，可以在Data Ignore value中设置为0从而忽略黑色背景。

在Color Correction选项卡中选择Histogram Matching选项，Overlap Area Only是仅统计重叠区直方图进行匹配，Entire Scene是统计整幅图像直方图进行匹配。

随后在Seamlines中选择自动生成接边线Auto Generate Seamlines。

回到Main选项，在Feathering Distance列表中设置羽化距离，单位是像素。如果边缘或者接边线附近图像青光现象较为明显，建议设置大一点。同时在Seamlines/Feathering——Feathering选项卡内可以选择是边缘羽化Edge Feathering还是接边线羽化Seamline Feathering。这里选择接边线羽化，羽化距离500个像素。
最后在Export选项卡中导出镶嵌结果，选好输出位置和文件名，这里命名为OIL_mosaic_result.dat，重采样方法选择双三次卷积Cubic Convolution。点击finish。
因为本鼠鼠做的是温度反演，所以需要分别对OIL波段和TIRS波段进行图像镶嵌，但是之前没有对TIRS波段进行大气校正，因为只有2个波段吧，无法校正，如图：

2.4 图像裁剪

2.4.1 矢量数据下载

推荐全国地理信息资源目录服务系统
( https://www.webmap.cn/main.do?method=index)

点击“数据下载”，进入如下界面。
点击1：100万数据库（根据自己的需求选择），进入如下界面，这里有数据库的详细介绍。

然后选择你要下载的区域，想要哪个区域，就点一下，将其加入成果车。将所有你想下载的区域全部加入成果车以后就可以去结算了。点击成果车进去。按照提示将该填的信息填好，然后提交订单即可。提交完成后，点击全部数据，便出现了下载，然后点击下载，就ok啦！有的数据可能会等几天的时间才能申请下来，有的数据当场就可以下载。

2.4.2 ArcGIS扣出自己需要的shp文件

这里推荐这个up主的视频，里面有详细的介绍
ArcGIS快速抠出shp文件局部区域

2.4.3 详细步骤

将若尔盖行政区shp文件导入ENVI，并加载到视图中。

选择Regions of Interest——Subset Data from ROIs工具，在弹出的窗口中选择卫星影像数据。
点击OK后设置参数，Select Input ROIs选择若尔盖行政区shp文件，是否掩膜多边形外的像元Mask pixels outside of ROI?选择是，同时掩膜裁剪背景值设置为0，设置输出路径名后点击OK即可。

裁剪结果如下：

3.温度反演

3.1基于单窗算法

3.1.1 公式

其中 ε 表示地表比辐射率，t为当天大气的透射率；
a、b为常量，a=-67.355351，b=0.458606；
C、D为中间变量；
Ta为大气平均作用温度（单位：K）；
Tb可以用普朗克公式的反函数获取。

大气平均作用温度 Ta与近地面气温 T0（一般为2m）存在以下的线性关系：（注：Ta、T0的单位均为华氏度 K，而不是摄氏度，且影像用的是格林尼治时间，历史天气检索时用北京时间）
格林尼治时间+8=北京时间：（http://www.timebie.com/cn/greenwichmeanbeijing.php）

其中，Ta是大气平均作用温度，T0 是遥感图像获取时当地的气温。
Tb是辐射亮度温度（详见2.1.3）

3.1.2 计算

3.1.2.1NDVI计算

在Toolbox中输入NDVI，选择裁切好的多光谱OIL波段数据，点击OK。
打开NDVI calculator parameters对话框，在NDBI band 栏的red和near IR分别输入4、5（OLI的第4、5波段对应红和近红外波段），设置好输出位置和名称，计算得到NDVI。

3.1.2.2植被覆盖度数据计算

Pv为植被覆盖度，通常使用公式Pv = [(NDVI- NDVISoil)／(NDVIVeg - NDVISoil)]来计算，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NDVIVeg = 0.70和NDVISoil = 0.05，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。
在Toolbox里面选择Band math输入公式：
(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即为NDVI，计算之后可以得到植被覆盖率图像

3.1.2.3地表比辐射率计算

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+0.086b2-0.0671b2b2)，大于等于0.7的比辐射率赋值为(0.9625+0.0614b2-0.0461*b2^2)

公式为：

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

b1：ndvi
b2 植被覆盖度

计算之后可以得到地表比辐射率数据

3.1.2.3 大气透射率

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)。

3.14 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-b1)*(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Ta：
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。

3.2 基于大气校正法

3.2.1 原理

实现原理：卫星传感器接收到的热红外辐射亮度值Lλ由三部分组成：大气向上辐射亮度L↑，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Lλ的表达式可写为（辐射传输方程）：
Lλ = [εB(TS) + (1-ε)L↓] τ + L↑
式中，ε为地表比辐射率，TS为地表真实温度(K)，B(TS)为黑体热辐射亮度，τ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) = [Lλ - L↑- τ(1-ε)L↓]/τ ε
Ts可以用普朗克公式的函数获取。
TS = K2/ln(K1/ B(TS)+ 1)

对于TM，K1 =607.76 W/(m2µmsr)，K2 =1260.56K。
对于ETM+，K1=666.09 W/(m2µmsr)，K2 =1282.71K。
对于TIRS Band10，K1= 774.89 W/(m2µmsr)，K2 = 1321.08K。

3.2.2 计算NDVI

跟上面操作一样

3.2.3 计算植被覆盖度数据

跟上面操作一样

3.2.4 计算地表比辐射率

跟上面操作一样

3.2.5 辐射亮度计算

查询大气剖面数据(http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/)，输入相关参数可得到：
大气在热红外波段的透过率τ：0.60
大气向上辐射亮度L↑：3.22 W/(m2·sr·μm)
大气向下辐射亮辐射亮度L↓：5.03W/(m2·sr·μm)

公式：B(TS) = [Lλ - L↑- τ(1-ε)L↓]/τ ε

在bandmath中输入表达式：(b2-3.22-0.60*(1-b1)5.03)/(0.60*b1)
其中b2指的是最开始求的第10波段的辐射亮度值
b1指的是刚求的地表比辐射率

计算之后可以得到黑体辐射亮度影像

3.2.6 地表温度计算

公式：TS = K2/ln(K1/ B(TS)+ 1)

对于TM，K1 =607.76 W/(m2µmsr)，K2 =1260.56K。
对于ETM+，K1=666.09 W/(m2µmsr)，K2 =1282.71K。
对于TIRS Band10，K1= 774.89 W/(m2µmsr)，K2 = 1321.08K。

在bandmath中输入表达式：(1321.08)/alog(774.89/b1 + 1) - 273

（盗用一下别人的图图），本鼠鼠暂时还打开不了大气校正参数计算的网站。
其中b1指的是黑体辐射亮度
计算之后即可得到地表温度数据了

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。

参考文章：

记 / ENVI5.3温度反演-单窗算法-操作要点（小白尔）

ENVI5.3土地覆盖分类、地表温度反演详细操作流程记录**
使用大气校正法对landsat-8tirs地表温度进行反演**
ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行辐射定标和大气校正实例操**作
ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行图像镶嵌和图像裁剪实例操作
ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行NDVI计算实例操作
ENVI53 辐射校正、大气校正、影像裁剪超详细教程
全国地理信息资源服务系统行政边界矢量数据下载教程

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