Landsat8 OLI影像温度反演(基于影像辐射传输方程法)

Landsat8 OLI影像温度反演(基于影像辐射传输方程法)

  • 前言
  • 一、数据获取
  • 二、实验步骤
    • 1.辐射定标
    • 2.大气校正
    • 3.波段计算
      • (1)计算ndvi值
      • (2)计算植被覆盖度
      • (3)计算比辐射率
      • (4)计算辐射亮度值
  • 三 温度反演
  • 总结


前言

最近在做一个Landsat8 OLI影像温度反演的实验,发现很多网上的教程写的不清晰,通过几天的学习,写篇博客记录一下,供大家参考。


一、数据获取

本次实验数据来源于美国地质调查局UGUS,下载方式网上有许多教程,这里不再赘述。文件名:LC08_L1TP_123032_20200803_20200807_01_T1,行列号:(123,32),下载解压后把*_MTL.txt文本直接拖入envi 5.3中。如下图:
Landsat8 OLI影像温度反演(基于影像辐射传输方程法)_第1张图片

二、实验步骤

1.辐射定标

热红外波段辐射定标:
选择*_MTL_Thermal波段,在光谱裁剪中选择第一个波段,如下图:
Landsat8 OLI影像温度反演(基于影像辐射传输方程法)_第2张图片
点击'OK',Output Interleave选用BIL,Scale Factor默认为1,对文件命名后,点击OK,如下图

Landsat8 OLI影像温度反演(基于影像辐射传输方程法)_第3张图片
多光谱波段辐射定标:

选择多光谱波段后点击OK,在该页面点击 Apply FLAASH Settings,对文件命名后点击OK
Landsat8 OLI影像温度反演(基于影像辐射传输方程法)_第4张图片
对多光谱和热红外波段做完辐射定标后,接下来要将影像裁剪至研究区域。加载研究区矢量文件,在工具栏中选择Subset Data From ROIS,然后裁剪影像。

2.大气校正

得到研究区域后,对多光谱波段进行大气校正操作,在工具栏搜索fla关键字就能看到大气校正工具,加载影像后选择第二个,点击OK,
Landsat8 OLI影像温度反演(基于影像辐射传输方程法)_第5张图片
接下来要输入很多参数,但大部分参数都能在影像头文件中获得,
软件会自动计算影像中心经纬度坐标,这个坐标要记录一下,后面还要用到。传感器类型选择Landsat8 OLI,
Landsat8 OLI影像温度反演(基于影像辐射传输方程法)_第6张图片

日期获取方式有两种:

1.根据文件名,第一个日期就是,这里是2020-08-03,
在这里插入图片描述
2.查看影像头文件,可以获得影像日期与时间,如下图:
Landsat8 OLI影像温度反演(基于影像辐射传输方程法)_第7张图片
地面高程数据可有2种方式获取
1.直接在百度中搜索研究区高程或者海拔,会得到研究区高度
2.下载覆盖研究区的DEM数据,然后计算研究区平均高程。我用的是SRTM30米的DEM,下载地址,这个网站下载DEM比较方便,如下图,
Landsat8 OLI影像温度反演(基于影像辐射传输方程法)_第8张图片

大气模型选择:
Landsat8 OLI影像温度反演(基于影像辐射传输方程法)_第9张图片
根据研究区经纬度和时间选择相应的大气模型
气溶胶模型选择Urban,多光谱设置中的Default选择第一个波段
Landsat8 OLI影像温度反演(基于影像辐射传输方程法)_第10张图片
参数输入完毕后,点击Ok,等待软件执行完毕

3.波段计算

(1)计算ndvi值

envi5.3自带NDVI计算工具,工具栏搜索ndvi,打开后选择大气校正后的影像,文件类型选择Landsat OLI,手动更改一下波段red:4,NIR:5,命名文件后确定即可。
注意:计算后的ndvi会包含异常值,即小于-1或者大于1,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)*-1+(b1 gt 1)*1+(b1 ge -1 and b1 le 1)*b1

b1是上面得到的ndvi影像值
Landsat8 OLI影像温度反演(基于影像辐射传输方程法)_第11张图片

(2)计算植被覆盖度

第一种是根据经验公式:

(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))

第二种更精确的是取ndvi置信区间2%~10%的值来计算植被覆盖度,一般最小值是5%,最大值是95%,详细信息请参考链接,如果嫌麻烦可以直接用第一种的公式,两种方式计算结果区别应该不大。式子中的b1是ndvi纠正后的影像值。

(3)计算比辐射率

(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)

(4)计算辐射亮度值

这里需要知道当天大气参数,可从从UGUS大气校正参数查询网站上计算需要的参数,
Landsat8 OLI影像温度反演(基于影像辐射传输方程法)_第12张图片
填入相应的选项,第一个默认,第二个选择中纬度夏季标准大气,第三个选择Landsat8。下面还有可选参数,若输入可选参数,必须填写4个选项。这4个参数需要知道历史天气,这里推荐一个查询历史天气的网址,羲和能源大数据平台,在该网址注册后就能查询历史天气等当天各种气温参数,这个网站还能查询当地高程等信息,非常方便。
Landsat8 OLI影像温度反演(基于影像辐射传输方程法)_第13张图片
下载完成后打开,见下图:
Landsat8 OLI影像温度反演(基于影像辐射传输方程法)_第14张图片

这里得到的气压单位hPa,需要转换为mb,在网上搜索一下压强转换网站(),我查询了一下,发现hPa在数值上等于mb,所以就不用转换了,哈哈。这里需要注意格林尼治时间与北京时间
参数输入完毕后,输入邮箱,网站就能帮我们计算出参数了,见图右下角。
Landsat8 OLI影像温度反演(基于影像辐射传输方程法)_第15张图片

接下来就能计算辐射亮度值了,

公式为:(b2-Lu-t*(1-b1) * Ld) / (t * b1)

(b2-2.86-0.68*(1-b1)4.54)/(0.68b1)

b1是指上面得到的比辐射率值,b2是指从未登场的热红外波段值,命名文件后点击OK即可

三 温度反演

利用公式:(1321.08)/alog(774.89/B1 +1)-273
b1即上述得到的辐射亮度值,landsat8影像中的1321.08和774.89是一个定值,该公式通用于最后一步的温度反演。
在这里插入图片描述
这是我得到的温度反演结果,感觉结果还可以。得到结果后就可以制作各种温度分布影像图了!啦啦啦~
Landsat8 OLI影像温度反演(基于影像辐射传输方程法)_第16张图片

这是基于大气校正方法反演出来的结果,后面可能会更新单窗算法流程,敬请期待。

参考链接:https://blog.csdn.net/qq_47204937/article/details/121721044

总结

以上就是今天要讲的内容,希望能帮助到大家,写的比较多,中间可能会有错误,请大家参考并指出问题。谢谢!

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