地表温度反演单窗算法.doc
(完整word版)MODIS数据反演地表温度
表1 MODIS 部分波段及其参数[14]波段 光谱范围 信噪比 主要用途 分辨率 1 620～670nm 128 陆地、云边界 250m 2 841～876nm 201 陆地、云边界 250m 19 915～965nm 250 大气水汽 1000m 31 10.780～11.280μm 0.05 地球表面和 云顶温度1000m 3211.770～12.270μm0.051000m劈窗算法介绍McMillin （1975年）最早提出了劈窗算法，最先是用于海面温度的反演，这种方法是利用2个相邻的热红外窗口大气水汽吸收特性的差异，把海面温度表达成2个热红外窗口亮度温度的线性组合。
Price （1984年）最先把劈窗算法推广到陆面温度的反演，通过引入比辐射率改正项来减小因陆地表面比辐射率变化而引起的误差。
Becker 从理论上证明了用分裂窗技术反演地表温度的可行性，并且第一次从理论上给出了使用分裂窗技术时大气和比辐射率对地表温度反演的影响。
Becker 和Li 根据热辐射传导的地方性特征，提出了著名的局地劈窗算法，已得到了较广泛的应用。
Wan 和Dozier 在Becker 和Li 的研究基础上，于1996年提出了一种广义的地表温度反演劈窗算法。
Sobrino 和Becker 用Lowtran 7对不同的大气、观测角度以及地表参数进行模拟，得出了各参数的表达式。
在这些表达式里，大气和比辐射率的作用是耦合在一起的。
而Sobrino 等则通过某些近似把这2种作用分开了，通过对大气向下热辐射的近似解和对Planck 辐射函数的线性化。
覃志豪等推导了劈窗算法，该算法仅需要2个因素来进行地表温度的演算，即大气透过率和地表比辐射率[15][ 16]。
在众多的劈窗算法中，覃志豪等提出的算法由于需要参数少、计算简单且精度较高，被认为是较好的算法之一。
本文主要针对这一算法进行介绍。
覃志豪[15]等提出的针对MODIS 数据反演地表温度的劈窗算法使用的公式如下:0131232Ts A AT A T =+- （1）其中：Ts 是地表温度，31T 、32T 分别是MODIS 第31、32通道的亮温。
基于单窗算法的西安市地表温度反演
基于单窗算法的西安市地表温度反演■刘晶长安大学地球科学与资源学院城市生活\陆地表面温度被认为是城市环境分析的重要指标之一。
目前，利用热红外遥感技术反演地表温度是获取有关 区域地表温度信息的一个有效可行的方式。
针对不同热红 外传感器，国内很多学者做了大量的相关实验，其中以覃 志豪单窗算法精度相对较高。
因此本文采用覃志豪单窗算 法反演地表温度，从而分析西安市的地表温度情况。
实验 结果显示，反演温度与实测温度接近，对西安市热岛研究 具有一定的参考意义。
地表温度简单来说就是地面的温度，太阳的热能被 辐射到地面后，有很大一部分热能被地面所吸收，从而使 得地面热能增加。
对地面的温度进行测量后所得到的温 度就是地表温度。
地表温度是区域地表能量和水量平衡 的重要物理参数，其是城市环境分析中的一项重要指标。
另外，地表在地表通量、作物估产、缺水状况监测等方面 也发挥着重要的作用。
我国气象气候、农业生产、生态保 护等都需要以地表温度作为重要参数开展研究。
尤其是 近年来，随着科学技术的不断发展，地表温度的重要性越 来越凸显。
利用热红外遥感技术反演地表温度是获取有关区域 地表温度信息的一个有效可行的方式，其具连续性、完整 性、实时性以及准确性的优势，也正是因为如此，该地表温 度反演方法得到了众多学者的认可，并且得到十分广泛的 应用。
就目前来看，地表温度反演的算法有很多种，不同的 算法其操作步骤方面有较大的差异性，因此，在地表温度 反演应用过程中，应该根据实际需求合理选择适宜的是算 法。
单通道算法、单窗算法、劈窗算法等都是代表性的地表 温度反演算法，而其中单窗算法具有误差小、精准度高的特点，因此得到了广泛的应用。
单窗算法覃志豪单窗算法MW(Mono-window Algorithm)是基 于Landsat TM6反演地表温度的算法。
根据地表热辐射 传输方程分析了大气平均作用温度和大气上行辐射和大 气下行辐射等参量之间的关系，将单窗算法表达为大气 透过率和大气平均作用温度的函数，推导出利用Landsat TM T I R S波段数据反演地表温度，其计算公式 如下：T= [a6(l_C6_D6)+ (b6(1_C6_D6)+C6+D6)T6_D6T a]15S C6.其中：C=£T，D=(l—T)[l+(l — £)T]，a 和b为系数，T为大气透过率，e为地表发射率，T i。
Landsat8 TIRS 地表温度反演
热红外遥感（Infrared Remote Sensing）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：Radiative Transfer Equation——RTE）、单通道算法和分裂窗算法。
本实例是基于大气校正法，利用Landsat8 TIRS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(T S) + (1-ε)L↓]τ+ L↑（1.1）式中，ε为地表比辐射率，T S为地表真实温度(K)，B(T S)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(T S)为：B(T S) = [Lλ - L↑- τ(1-ε)L↓]/τε（1.2）T s可以用普朗克公式的函数获取。
T S = K2/ln(K1/ B(T S)+ 1) （1.3）对于TM，K1 =607.76 W/(m2*µm*sr)，K2 =1260.56K。
对于ETM+，K1=666.09 W/(m2*µm*sr)，K2 =1282.71K。
对于TIRS Band10，K1= 774.89 W/(m2*µm*sr)，K2 = 1321.08K。
实习7、地表反射率、温度的反演以及植被指数的计算
基本原理一)地表反射率是指地表物体向各个方向上反射的太阳总辐射通量与到达该物体表面上的总辐射通量之比。
反照率可以通过遥感成像提供的辐射亮度值L 或反照率p ，二向性反射率分布函数BRDF 来获得：地物反射率的光谱特征差异是从遥感影像中识别地表不同类型地物的基本依据，也是地表其他各种物理、生物物理参数反演的依据地表。
地表反射率的计算步骤：1、辐射定标：根据遥感影像DN 值计算到达传感器的各波段辐射亮度也就是将传感器记录的辐射量化值（Digital Number ，DN ）转换成绝对辐射亮度值、表观反射率，或者表观温度的过程。
绝对定标：通过各种标准辐射源，建立辐射亮度值与辐射量化值（DN ）之间的定量关系式中，辐射亮度值L 的常用单位为W/(m2.μm.sr)，或者μW/(cm2.nm.sr) 。
1W/(m2.μm.sr)=0.1 μW/(cm2.nm.sr)2、各波段表观反射率计算3、大气辐射校正（ENVI FLAASH/QUAC ）绝对大气辐射校正：消除大气辐射衰减效应，将遥感影像的DN 值转换为地表反射率、辐亮度、地表温度等的方法，此过程包含了辐射定标。
相对大气辐射校正：将遥感影像的DN 值转换为类似的整型数，同时消除大气辐射衰减效应。
FLAASH 是用数学建模辐射的物理行为，纠正波长在可见光至近红外和短波红外区域，最多3微米。
（对于热地区，使用基本工具>预处理>校准工具>热大气压校正菜单选项。
）不同于预先计算模拟结果的数据库内插辐射传输特性许多其他大气校正程序， FLAASH 采用了MODTRAN4辐射传输代码。
MODTRAN4并入ENVI FLAASH 的版本被修改，以校正在HITRAN -96水行参数的误差。
可以选择任何一种标准MODTRAN 大气模型和气溶胶类型，FLAASH 还包括以下功能：校正邻近效应（像素混合是由于表面反射辐射的散射） 计算场景的平均能见度（气溶胶/雾量）。
遥感概论实验3_地表温度反演
Luminance spectrale
Longueur d'onde (祄 )
波长（μm）
透过大气窗口的光谱辐射能量
surface B ( , )
=
0 ( ) B (Ts )
+
b, ( s , s ; , ) Es , ( s )
1,2e-3
cm -2 sr -1μm W(W cm-2sr-1 祄 -1) -1
ENVI下利用ETM+数据反演地表温度
(3)地表比辐射率计算
根据前人的研究，将遥感影像分为水体、城镇和自然表面3种类型。本试验采取以 下方法计算研究区地表比辐射率：水体像元的比辐射率赋值为0.995，自然表面和 城镇像元的比辐射率估算则分别根据下式（1）（2）进行计算： εWater=0.995 εsurface = 0.9625 + 0.0614FV - 0.0461FV^2 (1) εbuilding = 0.9589 + 0.086FV - 0.0671FV^2 (2) 式中，εsurface和εbuilding分别代表自然表面像元和城镇像元的比辐射率。 ENVIBand Math (b1 le 0)*0.995+(b1 gt 0 and b1 lt 0.7)*(0.9589 + 0.086*b2 - 0.0671*b2^2)+(b1 ge 0.7)*(0.9625 + 0.0614*b2 - 0.0461*b2^2) b1=NDVI,b2=FV
L B T 1 L L s
BT
s L
L
1 L
温度反演[1]
![温度反演[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/9539d7ab87c24028905fc34b.png)
《遥感数字图像处理》第六讲实习2 Landsat TM6 地表温度反演EX2 Retrieving Earth Surface Temperature from Landsat TMBand Sixth Imagery一目标1、TM Level 1 数据的热红外波段辐射定标：学会阅读头文件，找出所需定标参数；利用定标参数将TM图像热红外波段DN值转换为辐射亮度；2、运用单通道法，反演地表温度反演。
二要求1、提交实习报告，作为第2次平时成绩；2、按5组分组，组长负责本组同学，组织沟通和交流，并督促完成实习报告；科代表负责全班的实习报告收集。
三地表温度的反演——单窗算法技术流程1、如图所示，卫星传感器接收到的热红外辐射亮度 L由三部分组成：λλλλλλλλτετεo o o o s L L ↓↑-++=)1()T (B L其中，s T 为地表真实温度，)T (B s λ表示温度为s T 的黑体在热红外波段的辐射亮度，Lo ↓λ表示大气向下辐射亮度，L o↑λ表示大气向上辐射亮度，λτo为大气在热红外波段的透过率，λε为地表发射率。
上式移项得到：L L o o o s ↓↑---=λλλλλλλλεετε1L )T (B ）（2、大气参数的确定方法通过模拟大气对辐射传输的影响，可以为计算大气效应提供了一种有效的方法。
由于没有卫星过境时的同步气象数据，不能很好的模拟当时的大气状况。
这里我们参考中纬度夏季标准大气剖面，采用MODTRAN 模拟得到各个大气参数：Lo ↓λ表示大气向下辐射亮度，模拟结果为1.68 Wm -2um -1Sr -1，L o↑λ表示大气向上辐射亮度，模拟结果为1.74 Wm -2um -1Sr -1，λτo 为大气在热红外波段的透过率，模拟结果为0.77。
3、地表发射率λε的确定方法（1）可以根据不同地物类型，赋值给出：（2）使用国外研究者的经验公式（利用λε和NDVI 之间的拟合公式给出） 根据Van 的经验公式：)ln(047.00094.1NDVI +=λεVan 经验公式是在自然地表上总结出来的，在应用于非自然地表地区（如城市地表）时必须进行订正。
地表物质的热学性质及地表温度的反演
(1)
太阳的中红外辐射受大气衰减比较严重，如何找到一
个合理的方法或模型来估算太阳辐射对第三通道的中红外波段的
贡献；
(2)
地表在第三通道的中红外波段的双向反射率特性比第
四、五通道更强烈，有必要做更多的野外实测和理论工作以建立
地表在第三通道的双向反射率模型。
Gillespie et al.(1986,1987)也讨论了把地表比辐射率 和地表温度对辐射测量的影响分离开的问题。
MODIS
通道 3 4 5 20 22 23 29 31 32 33
波长范围 (mm) 3.54-3.94
10.32-11.32 11.41-12.38 3.660-3.840 3.929-3.989 4.020-4.080 8.400-8.700 10.780-11.280 11.770-12.270 13.185-13.485
陆面温度的遥感反演
•如何获得表面比辐射率？
√ 根据室内、外测量 ➢ 波谱辐射仪 ➢ 辐射仪结合CO2激光仪（主动与被动结合） ➢ 黑箱子 需要假定表面温度和比辐射率在测量过程中不变
√ 从卫星上测定 ➢ 根据可见光和近红外光谱信息的统计关系(NDVI/e) ➢ 根据热红外光谱仪里最小e和在最大相对比辐射率 之差的统计关系 ➢ 利用多时相数据假定： eday = enight 或 eday1 = eday2
地表温度的反演-地表温度反演算法
• 单通道多角度法
同一物体从不同角度观测所经过的大气路径不 同而产生不同的大气吸收。 大气的作用可通过单通道在不同角度观测下所 获得的亮温的线性组合来消除。 大量的工作用于研究海水表面温度的反演 只有少量的关于陆面温度反演的研究。（由于 不同角度的地面分辨率不同，以及陆地表面状 况很不均匀和地物类型复杂）
(完整)基于单窗算法反演地表温度的ENVI操作教程
单窗算法反演地表温度教程1.1 算法原理1.1.1单窗算法单窗算法（MW 算法）是覃志豪于2001年提出的针对TM 数据只有一个热红外波段的地面温度反演算法。
经过众多学者验证，单窗算法具有很高的反演精度，且同样适用于ETM+和landsat 8数据。
公式如下：6666666666/)))1(()1((C T D T D C D C b D C a T a sensor s -++--+--=式中，LST 为地表温度（K ），T sensor 是传感器上的亮度温度（K ），T a 是大气平均温度（K ）；a 、b 为参考系数，当地表温度为0-70℃时，a = -67.355351，b = 0.458606；C 、D为中间变量，计算公式为：式中，为地表比辐射率，为地面到传感器的大气总透射率。
因此单窗算法反演地表温度的关键是计算得到亮度温度T senso 、地表比辐射率、大气透射率和大气平均作用温度T a 。
1.1.2参数计算1.1.2.1辐射亮温计算利用Planck 公式将图像像元对应传感器辐射强度值转换为对应的亮度温度值。
公式如下式中，T senso 为亮度温度值；影像预处理后得到的光谱辐射值，λL 单位为，K1 、K2为常量，可由数据头文件获取。
)/(2m sr m w μ⋅⋅计算图像辐射亮温之前，需采用辐射定标参数将像元灰度值DN转换为热辐射强度值，公式如下：式中，M L 为增益参数，A L 为偏移参数，该参数可直接在影像通文件数据中获取，且ENVI 软件中已经集成，不需要自己在查找。
1.1.2.2地表比辐射率计算根据覃志豪针对TM 影像提出的混合像元分解法来确定区域地表福辐射率。
对于城市区域，我们简单的将其分为水体、自然表面和建筑表面三种，因此针对混合像元尺度上的地表比辐射率通过下式来估算：式中，为混合像元的地表比辐射率；P V 为植被覆盖率；R V 为植被的温度比率；R M 为建筑表面的温度比率；V 表示植被法地表比辐射率，m 表示建筑表面的地表比辐射率；d表示辐射校正项。
地表温度反演单通道算法
1、单通道算法模型为：Ts=r*[(y1*L6+y2)/e6+y3]+t2、大气平均作用温度Ta的近似估计温度换算：T＝t＋273.15本图为7月份拍摄，对于中纬度夏季平均大气Ta=16.0110+0.92621T0取乌鲁木齐市平均气温为25摄氏度时Ta = 312.157533、大气透射率t6的估计t6=0.974290-0.08007w，0.4≤w≤1.6。
w为水分含量，单位(g/cm2)，这里，取w=1.0，计算得到t6=0.894224、地表比辐射率的估计典型地表类型的比辐射率ew=0.995ev=0.986em=0.970Pv=[(NDVI- NDVIs)/(NDVIv- NDVIs)]2NDVI 为归一化植被指数, 取NDVIv=0.70 和NDVIs=0（分别取自5%及95%数据）e surface=0.9625+0.0614Pv-0.0461Pv^25、像元亮度温度计算T6=K2/ln(1+K1/L6)其中：K1=607.76，K2=1260.56（覃志豪，用陆地卫星TM6数据演算地表温度的单窗算法）；L6为遥感器接收的辐射强度。
6、遥感器接收的辐射强度计算L6=(15.303-1.238)*b1/255.0+1.238 （覃志豪，用陆地卫星TM6数据演算地表温度的单窗算法）；b1为第六波段像元灰度值（DN值）。
LMAX_BAND6 = 15.303LMIN_BAND6 = 1.238单通道算法模型表达式中, Ts是陆地表面温度, L6是卫星高度上遥感传感器测得的辐射强度(W·m- 2·sr- 1·m- 1),e6是地表发射率; r, t,y1,y2,y3是中间变量, 分别由以下公式计算:R=1/[(c2*L6/T6^2)*(λ^4*L6/c1+1/λ)]y1=0.14714w^2- 0.15583w+1.1234=1.11471y2=-1.1836w^2- 0.37607w- 0.52894=0.27859y3=-0.04554w^2+1.8719w- 0.39071=1.43565t=T6-r*L6其中, C1和C2是Plank 函数的常量, C1=1.19104×10^8W·μm4·m- 2·sr- 1, C2=14387.7 μm·K; T6是卫星高度上传感器所探测到的像元亮度温度, 单位为K; λ是有效作用波长, TM6 有效作用波长为11.457μm;w为大气水分含量在此我们也取w=取w=1.0操作步骤。
利用单窗算法反演喀斯特城市地表温度
喀斯特 城市 的快 速扩 展 ， 周边 的农 田和 荒地等 自然地表 逐渐 为建 筑 物 、 路 等不 透水 地表 所代 替 ， 其 道
但 喀斯 特 山峰镶嵌 于城 市中 。 成不透 水地表 的水 泥 、 构 沥青 由于 热容 量大 、 传导率 高 ， 热 在太 阳直接辐 射下
大量能 量被 吸收 、 存 ， 表温度 较高 ， 贮 地 呈现显 著的 城市热 岛现象 口， 植被 覆盖 的喀斯 特 山峰 的植被 蒸腾 ］而
第２卷 ８
第３ 期
广 西师 范大学 学报 ： 自然科 学版
Ｊｕｎ ｌ ｆ ｕ ｎ ｘ ｒ ｌ ｉｅｓ ｙ Ｎ ｔｒｌ ｃ ｎ ｅＥ ｉｏ ｏ ｒａ ｏ ａ ｇ ｉ ｍａ Ｕｎｖｒｉ ： ａｕａ Ｓ ｉ ｃ ｄ ｉ Ｇ Ｎｏ ｔ ｅ ｔｎ
Ｖ ｏ ．２ Ｎ ｏ． １ ８ ３
基 金 项 目 ： 家 自然 科 学 基 金 资助 项 目（１ ６ ０ ０ ； 西 师 范大 学 博士 科 研 启动 基 金 资 助 项 目 （０ ７ 国 ４０ １４ ） 广 ２０）
通 讯 联 系 人 ： 修 信 （ ９ ３ ） 男 ， 西 桂林 人 ， 西 师 范 大 学 教授 ， 士 。Ｅ ｍａｌｘ ｗａｇ 王 １６ ， 广 广 博 ｉ ｘ ｎ ＠ｍａｌｏ ． ｘ ｕ ｅｕ ｃ ： ｉ ｘ ｇ ｎ ．ｄ ．ｎ ｂ
Ｔ６＝ ／ｎ（ Ｋ１Ｌ６ ＋ １ ， ： Ｋ２ｌ （ ／ ） ＝ ）
其 中 ：。 Ｌ 为热红外 波段辐 射亮 度 ； 、 为计算 常数 。 Ｋ Ｋ。
然 后计算 地表温 度 ： Ｔ 一｛ （ 一ｃ—Ｄ） （ —１ （ 一ｃ—Ｄ） Ｉ 一Ｄ×丁 ｝Ｃ， ａ１ ＋［ ６ ） １ ＋１ Ｔ６ ／ Ｃ一￡ ， ｒＤ一（ 一ｅ［ ＋ （ 一ｅ ｒ ， ＝ ６ ０ １ ． ２ １ ０ １ ） １ １ ）］ Ｔ ＝ １ ． １ ＋０ ９ ６２ Ｔａ， ＝
ETM数据地表温度反演实验单通道算法操作文档
在影像上点击右键，再点击Quick statistics,就有如下统计图：
<3）根据上图及NDVI所占的百分比，可以确定出NDVIminNDVImax，在根据如下公式计算植被覆盖度：rqyn14ZNXI
对于本文而言，NDVIminNDVImax=0.4，再用波段运算计算，如下左图所示，指定b1波段<b1为ndvi波段）如下右图，输出可得到波段。EmxvxOtOco
点击ok之后，出现下面对话框：
传感器类型，飞行时间及太阳高度角都可以在头文件中找到。如上红色椭圆处都设置好了后，点击Edit Calibration Parameters按钮，出现如下对话框：Zzz6ZB2Ltk
点击ok，指定输出文件夹就完成了对3波段的表观反射率计算，4波段的操作同上。
<2）完后，运用波段运算进行NDVI的计算，如下左图，指定b1,b2波段后如下右图<b1为4波段，b2为3波段），dvzfvkwMI1
<2）对于的计算，也就是辐射校正的过程，主要目的在于把影像中像元的灰度值转化成辐亮度，公式<4）中的，，在影像头文件中可以找到，就是所要进行校正的影像。在ENVI中的操作如下：p1EanqFDPw
Basic toolsband math ,然后点开出现如下左侧对话框：
对于ETM数据热红外波段高增益就是
具体操作如下：
Basic toolslayer stacking,全部选中所有的波段，指定输出文件夹点ok即可。
完了进行格式转换，如下：
Basic toolsconvert data (BSQ,BIL,BIP>,选择波段叠加后的影像，
点击ok后出现：
指定输出文件夹点击ok即可。
地表温度反演的三种方法
地表温度反演的三种方法
地表温度反演是通过遥感技术获取地表温度信息的过程。
一般来说，地表温度反演方法可以分为三种：基于亮温的方法、基于辐射能量平衡的方法和基于模型的方法。
1. 基于亮温的方法：这种方法是根据地表反射下来的辐射能直接计算地表温度。
通常需要使用多光谱遥感数据，并使用反演算法将遥感数据转换为地表亮温，然后通过专门的公式或模型将亮温转换为地表温度。
这种方法比较简单，但受到大气中的影响较大，精度较低。
代表性算法有单窗算法（Single-Window Algorithm, SWA）、双窗算法（Two-Window Algorithm, TWA）等。
2. 基于辐射能量平衡的方法：这种方法是通过计算地表吸收的太阳辐射能和辐射冷却能量之间的平衡来反演地表温度。
这种方法需要考虑地表的地形、植被和大气特性等因素，一般需要使用高分辨率遥感数据和气象数据来进行模型计算。
代表性算法有热红外转换（Thermal Infrared Conversion, TIC）法、分层蒸散算法（Surface Energy Balance System, SEBS）等。
3. 基于模型的方法：这种方法基于已知的地表温度统计模型或地理信息系统等数据库，利用数据挖掘等方法来反演地表温度。
这种方法需要大量的先验知识和算法支持，并且需要大量的人工调整和验证。
代表性算法有人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）法、支持向量机（Support Vector
Machines, SVM）法等。
用陆地卫星TM6数据演算地表温度的单窗算法
文章编号:0375-5444(2001)04-0456-11 收稿日期:2001-03-10;修订日期:2001-04-22 作者简介:覃志豪,博士,1995年获农业部有突出贡献中青年专家称号;2000年受聘为瑞典Ume 大学空间模拟中心(SM C )的高级科学家(Senio r Scien tis t ),2001年在美国加州大学(UC Davis )进行合作研究,目前主要从事温度遥感理论方法与应用、环境遥感、水土资源与生态环境系统分析,以及地理信息系统应用等方面的研究用陆地卫星TM 6数据演算地表温度的单窗算法覃志豪1,2,Zhang Minghua 1,Arno n Karnieli 2,Pedro Berliner 2(1.Dept.of Land ,Air and W ater Resources,University of California at Davis ,CA 95616,US A 2.J .Blau stein Ins t.for Desert Res earch,Ben Gurion University of th e Neg ev,84990,Is rael)摘要:陆地卫星T M 数据(T M 6)热波段表示地表热辐射和地表温度变化。
长期以来,从T M 6数据中演算地表温度通常是通过所谓大气校正法。
这一方法需要估计大气热辐射和大气对地表热辐射传导的影响,计算过程很复杂,误差也较大,在实际中应用不多。
根据地表热辐射传导方程,推导出一个简单易行并且精度较高的演算方法,把大气和地表的影响直接包括在演算公式中。
该算法需要用地表辐射率、大气透射率和大气平均温度3个参数进行地表温度的演算。
验证表明,该方法的地表温度演算较高。
当参数估计没有误差时,该方法的地表温度演算精度达到<0.4℃,在参数估计有适度误差时,演算精度仍达<1.1℃。
因该方法适用于仅有一个热波段的遥感数据,故称为单窗算法。
地表温度反演单窗算法
一：单窗算法1、TM/ETM波段的热辐射传导方程：B6(T6)=t6(q)[e6B6(Ts)+(1-e6)I6~]+I6_Ts是地表温度；T6是TM6的亮度温度；t6是大气透射率；e6是地表辐射率。
B6(T6)表示TM6遥感器所接收到的热辐射强度；B6(Ts)是地表在TM6波段区间内的实际热辐射强度，直接决取于地表温度；I6~和I6_分别是大气在TM6波段区间内的向上和向下热辐射强度。
2、化简后最终的单窗体算法模型为：Ts={a(1-C-D)+[b(1-C+D)+C+D]T6-DTa}/C式中C6=t6e6(e6为比辐射率，t6为透射率）D6=(1-t6)[1+t6(1-e6)]a =-67.355351，b=0.4586063、大气平均作用温度Ta的近似估计温度换算：T＝t＋273.15本图为7月份拍摄，对于中纬度夏季平均大气Ta=16.0110+0.92621T0取乌鲁木齐市平均气温为25摄氏度时Ta = 312.157534、大气透射率t6的估计t6=0.974290-0.08007w，0.4≤w≤1.6。
w为水分含量，单位(g/cm2)，这里，取w=1.0，计算得到t6=0.894225、地表比辐射率的估计典型地表类型的比辐射率ew=0.995ev=0.986em=0.970Pv=[(NDVI- NDVIs)/(NDVIv- NDVIs)]2NDVI 为归一化植被指数, 取NDVIv=0.70 和NDVIs=0（分别取自5%及95%数据）e surface=0.9625+0.0614Pv-0.0461Pv^26、像元亮度温度计算T6=K2/ln(1+K1/L6)其中：K1=607.76，K2=1260.56（覃志豪，用陆地卫星TM6数据演算地表温度的单窗算法）；L6为遥感器接收的辐射强度。
7、遥感器接收的辐射强度计算L6=(15.303-1.238)*b1/255.0+1.238 （覃志豪，用陆地卫星TM6数据演算地表温度的单窗算法）；b1为第六波段像元灰度值（DN值）。
基于某单窗算法反演地表温度地ENVI操作教程
单窗算法反演地表温度教程1.1 算法原理1.1.1 单窗算法单窗算法（MW 算法）是覃志豪于2001年提出的针对TM 数据只有一个热红外波段的地面温度反演算法。
经过众多学者验证，单窗算法具有很高的反演精度，且同样适用于ETM+和landsat 8数据。
公式如下：式中，LST 为地表温度（K ），T sensor 是传感器上的亮度温度（K ），T a 是大气平均温度（K ）；a 、b 为参考系数，当地表温度为0-70℃时，a = -67.355351，b = 0.458606；C 、D 为中间变量，计算公式为：式中，为地表比辐射率，为地面到传感器的大气总透射率。
因此单窗算法反演地表温度的关键是计算得到亮度温度T senso 、地表比辐射率、大气透射率和大气平均作用温度T a 。
1.1.2 参数计算1.1.2.1 辐射亮温计算利用Planck 公式将图像像元对应传感器辐射强度值转换为对应的亮度温度值。
公式如下6666666666/)))1(()1((C T D T D C D C b D C a T a sensor s -++--+--=式中，T senso 为亮度温度值；λL 影像预处理后得到的光谱辐射值，单位为)/(2m sr m w μ⋅⋅，K1 、K2为常量，可由数据头文件获取。
计算图像辐射亮温之前，需采用辐射定标参数将像元灰度值DN 转换为热辐射强度值，公式如下：式中，M L 为增益参数，A L 为偏移参数，该参数可直接在影像通文件数据中获取，且ENVI 软件中已经集成，不需要自己在查找。
1.1.2.2 地表比辐射率计算根据覃志豪针对TM 影像提出的混合像元分解法来确定区域地表福辐射率。
对于城市区域，我们简单的将其分为水体、自然表面和建筑表面三种，因此针对混合像元尺度上的地表比辐射率通过下式来估算：式中，为混合像元的地表比辐射率；P V 为植被覆盖率；R V 为植被的温度比率；R M 为建筑表面的温度比率；V 表示植被法地表比辐射率，m 表示建筑表面的地表比辐射率；d 表示辐射校正项。
单窗算法温度反演
(1)
Tb是卫星上的亮度温度(K)
TS是地表温度(K)
I↓和I↑分别表示大气下行和上行辐射
τ和ε分别为大气透过率和地表发射率
3、地表温度反演的原理及单窗算法
3.2.2单窗算法的基本方程 由式（1）进一步推导得出单窗算法的方程：
TS=[a(1-C-D)+(b(1-C-D)+C+D)Tb–D*Ta]/C (2)
具体参考： 华相北对地湿区度水汽总量特征及其与地面水汽压关系 可降水量与地面水汽压力的实关际系水_汽张压学文 大气柱含水量 用量饱地方和面法水湿的汽度研压参究_量杨计景算梅我国整层大气可降水量及有效水汽含
3、地表温度反演的原理及单窗算法
此处Ta的计算也可以利用其它方法
3、地表温度反演的原理及单窗算法
(2) τ的求解 覃志豪利用LOWTRAN7建立了透过率τ和总水汽含量w的 经验关系，因此可以利用下面关系计算：
由上可见大气水汽含量在单窗算法中很重要。
影响大气透过率的因素很多，为什么只考虑水汽？
3、地表温度反演的原理及单窗算法
可是从气象数据获得的大气水汽含量都是相对湿 度，并不是以g/cm2为单位的单位截面大气柱含水 量 气象数据中的相对湿度一般是地面2m处空气中水 汽压与饱和水汽压的比 可参考已有文献中建立的地面水汽压与单位截面 大气柱含水量的关系来计算
1.3地热资源调查
热红外遥感图像还能直观地显示地热资源的分布
地表温度约300K，而地下热源昼夜不断向外传输都使 地表的温度高于300K
1.4城市环境
城市热岛效应
城市热岛与城市下垫面关系
1.5气象
目前的气象卫星基本上都搭载了热红外波段探测器， 获得的图像经过处理分析后用于气象预报
库尔勒市地表温度反演
DOI ：10．19392/j．cnki．1671-7341．201921119库尔勒市地表温度反演黄波成都理工大学地球科学学院四川成都610059摘要：地表温度（LST ）是地表自然生态环境的一个重要指标，是水平衡和地面能量平衡中的重要参数。
本次研究采用库尔勒市Landsat8第10波段数据，利用单窗算法反演该地区2017年8月7日的地表温度。
得到库尔勒市该日最高温度为56．21ħ，平均温度为38．61ħ。
关键词：Landsat8；单窗算法；库尔勒；地表温度1绪论地表温度（Landsurfacetemperature ，LST ）是地表自然生态环境的一个重要指标，是水平衡和地面能量平衡中的重要参数，它影响着地表和大气之间能量互换和水热均衡过程，在地表研究中扮演着主要的作用，在气候气象，农业林业，生态环境，地质和勘察等范畴也有着特别广泛的应用。
近年来对于Landsat 8地表温度的反演也有越来越多的学者参与其中。
现在主要用于地表温度反演的方法基本都是基于物理模型的方法，对于单通道主要有三种，辐射传输方程法、单窗算法、还有普适性单通道算法。
辐射传输方程法，在有实时大气廓线数据时，能使用如今成熟的大气辐射传输模型计算获得大气辐射和大气透过率，然后带入辐射传输方程就能够根据地表发射率和辐射亮度值获得温度。
单窗算法是通过热辐射传输方程，通过各种参数来估算的温度。
普适性单通道算法算法是一种适合任何热红外数据反演温度的方法，该算法只需要大气水汽含量和地表比辐射率两个参数。
2地表温度反演对于本次地表温度反演，研究区为库尔勒市，位于新疆维吾尔自治区的中部，区域位置为东经85ʎ14'10ᵡ－86ʎ34'21ᵡ、北纬41ʎ10'48ᵡ－42ʎ21'36ᵡ。
该市气候特点是暖温带大陆性干旱气候。
研究数据采用在美国地质调查局（USGS ）上下载的Landsat8数据，主要采用该数据的第10波段反演温度。
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单窗算法反演地表温度教程1.1算法原理1.1.1单窗算法单窗算法（MW算法）是覃志豪于2001年提出的针对TM数据只有一个热红外波段的地面温度反演算法。
经过众多学者验证，单窗算法具有很高的反演精度，且同样适用于ETM+和landsat 8数据。
公式如下：C/T)D?)T?D?(??D)?b(1?CD)?CC(?T(a16666a6666sensors66式中，LST为地表温度（K），T 是传感器上的亮度温度（K），T asensor是大气平均温度（K）；a、b为参考系数，当地表温度为0-70℃时，a = -67.355351，b = 0.458606；C 、D为中间变量，计算公式为：式中，为地表比辐射率，为地面到传感器的大气总透射率。
因此单窗算法反演地表温度的关键是计算得到亮度温度T、地表senso 比辐射率、大气透射率和大气平均作用温度T。
a1.1.2参数计算1.1.2.1辐射亮温计算利用Planck公式将图像像元对应传感器辐射强度值转换为对应的亮度温度值。
公式如下影像预处理后得到的光谱辐射值，T为亮度温度值；式中，L senso?2?)sr?mw/(m?单位为、K2为常量，可由数据头文件获取。
，K1 DN计算图像辐射亮温之前，需采用辐射定标参数将像元灰度值转换为热辐射强度值，公式如下：为偏移参数，该参数可直接在影像通为增益参数，A式中，M LL软件中已经集成，不需要自己在查找。
ENVI文件数据中获取，且地表比辐射率计算1.1.2.2影像提出的混合像元分解法来确定区域地TM 根据覃志豪针对表福辐射率。
对于城市区域，我们简单的将其分为水体、自然表面和因此针对混合像元尺度上的地表比辐射率通过下式来建筑表面三种，估算：P为混合像元的地表比辐射率；式中，为植R为植被覆盖率；VV表示植被法地表比辐R为建筑表面的温度比率；被的温度比率；VM d 表示辐射校正项。
射率，表示建筑表面的地表比辐射率；m=0.972=0.986；根据覃志豪经验公式，。