基于ETM数据地表温度反演实验单通道算法操作文档

合集下载
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

基于ETM 数据煤田火区地表温度反演的研究实验操作步骤与流程

算法:单通道算法,其公式为

Τs =γ[ε−1(ψ1L sensor +ψ2)+ψ3]+δ (1)

γ={c 2L sensor T sensor 2[λ4

c 1L sensor +λ−1]}−1

(2) δ=−γL sensor +T sensor (3)

L sensor =L min (λ)+[L max (λ)−L min (λ)]Q DN Q max ⁄ (4)

T sensor =K 2ln (1+K 1L (λ)⁄)

⁄ (5) K 1=666.09(mW ∙cm −2∙sr −1∙um −1), K 2=1282.71K

ψ1=0.1471∙ω2−0.1558ω+1.1234 (6)

ψ2=−1.1836∙ω2−0.3761ω−0.5289 (7)

ψ3=−0.0455∙ω2+1.8719ω−0.3907 (8)

ω=0.177e +0.339 (9)

e =0.6108∗exp [17.27(Τ0−273)

237.3+Τ0−273]∗RH (10) 先来说明单通道算法公式(1)中γ,L sensor ,δ,ψ1,ψ2,ψ3等这些参数的计算过程,地表比辐射率ε的计算过程稍后在说明。

(1)对于ψ1,ψ2,ψ3的计算,只要查阅资料得知相对湿度RH ,与温度Τ0后,就可以算出大气中水蒸汽的含量ω,进而可以根据公式算出ψ1,ψ2,ψ3。

(2)对于L sensor 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L sensor ,公式(4)中的L min (λ),L max (λ),Q max 在影像头文件中可以找到,Q DN 就是所要进行校正的影像。在ENVI 中的操作如下: Basic tools → band 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L sensor =3.2+9.45∙Q DN 255⁄ 然后点ok 出现如下右侧对话框:

选择b1为需要校正的波段

指定输出文件夹点ok即可。

(3)辐射校正完了进行大气校正。(特别注意:对于TM/ETM数据,大气校正的波段不能包含第六波段,大气校正之前需要把辐射校正完后的数据的BSQ格式转成BIL/BIP格式,完后还需要对影像各波段的波长中心值wavelength进行编辑。)如果是单波段数据需要先进行波段叠加(layer stacking)

具体操作如下:

Basic tools→layer 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 tools→convert 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。

对输入数据进行头文件编辑,主要是对波长wavelenth(即每一波段的波长中心值)和波长宽度fwhm(每一波段的波长范围)的编辑。不是高光谱数据可以不对fwhm进行编辑。(envi——file——Edit Envi Header)

完后可以进行大气校正(使用的是FLAASH)

envi→spectral→flaash,出现如下对话框:

该对话框分三部分,上面主要为输入输出文件夹的设定,中间部分包含影像中心坐标,传感器类型,卫星飞行时间,下面部分主要是大气模型与气溶胶模型的反演,对于多光谱数据可以不做光谱打磨(spectral polishing)和高级设置(advanced settings)具体不在此说明,各项参数设置完后点击apply即可。

(4)进行T sensor的计算,Basic tools→band math输入公式后如下左侧图,指定b1,如下右图,b1就是辐射定标后的波段L sensor

最后指定文件夹输出即可。

(5)计算γ,公式(2)中c1,c2,λ都是常数,再利用波段运算就可得到: Basic tools→band math,如下图左侧,指定b1与b2的波段如下右图:

其中b1为L sensor波段,b2为T sensor波段

指定输出文件夹就好。

(6)计算δ,公式(3)中涉及到的已经全部为已知量,再利用波段运算就好。Basic tools→band math,如下图左侧,指定b1,b2和b3的波段如下右图:

其中b1为L sensor波段,b2为T sensor波段

B3为γ波段,指定输出文件夹就可以得到

δ波段。

下面主要介绍地表比辐射率ε的计算过程:

在文中我们主要通过归一化植被指数阈值法(NDVI THM)来确定比辐射率ε首先计算一副影像的NDVI,计算公式如下:

NDVI=ρ4−ρ3ρ4+ρ3

(1)在此之前需要对该景ETM影像的3,4波段进行表观反射率的计算(注意:不能用辐射校正后的数据,应该使用原始数据来计算表观反射率)具体操作如下:Basic Tools→Preprocessing→Calibration Utilities→Landsat Calibration后出现如下对话框,分别选择3波段与4波段,

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:

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),

点击ok就可得到NDVI的影像如下:

相关文档
最新文档