地表温度计算
一块土地热量计算公式
一块土地热量计算公式土地热量计算公式。
土地热量是指土地表面吸收和释放的热量，是土地生态系统中非常重要的一个参数。
土地热量的计算可以帮助我们更好地了解土地的热量分布情况，对于农业生产、城市规划和气候变化等方面都有着重要的意义。
本文将介绍土地热量的计算公式和相关知识。
土地热量的计算公式主要包括两个方面，一是土地表面的热量吸收和释放，二是土地内部的热传导和储存。
首先我们来看土地表面的热量吸收和释放。
土地表面的热量主要来自太阳辐射和大气的热对流，而土地表面的热量释放则主要通过辐射、对流和蒸发等方式。
土地表面的热量吸收和释放可以用以下公式表示：Q = αS εσT^4。
其中，Q为土地表面的净热通量，单位为W/m^2；α为土地表面的反射率，取值范围为0到1；S为太阳辐射的强度，单位为W/m^2；ε为土地表面的辐射率，取值范围为0到1；σ为斯特蒂芬-玻尔兹曼常数，取值为5.67×10^-8W/(m^2·K^4)；T为土地表面的温度，单位为K。
在这个公式中，第一项αS表示土地表面从太阳辐射吸收的热量，第二项εσT^4表示土地表面向大气释放的热量。
通过这个公式，我们可以计算出土地表面的净热通量，从而了解土地表面的热量变化情况。
接下来我们来看土地内部的热传导和储存。
土地内部的热传导主要是指土壤中热量的传导过程，而土地内部的热储存则主要是指土壤中热量的储存情况。
土地内部的热传导和储存可以用以下公式表示：Q = -k∇T。
其中，Q为土地内部的热通量，单位为W/m^2；k为土壤的热传导系数，单位为W/(m·K)；∇T为土地内部的温度梯度，单位为K/m。
在这个公式中，-k∇T表示土地内部的热传导通量。
通过这个公式，我们可以计算出土地内部的热传导通量，从而了解土地内部的热量传导情况。
同时，我们还可以通过土地内部的热传导和储存计算出土地内部的热量储存情况，从而了解土地内部的热量分布情况。
以上就是土地热量的计算公式和相关知识。
地理气温计算公式
地理气温计算公式地理气温计算公式是用来计算地理气温的数学公式，它可以根据一定的参数以及地理位置来估计某个地区的气温。
气温是指空气的温度，它可以是摄氏度、华氏度或开尔文度量的。
地理气温计算公式的基本原理是根据地球表面吸收太阳辐射的情况来估算地球表面的温度。
太阳辐射进入地球大气层后会与地表相互作用，并在空气中产生温度。
地理气温计算公式根据各种因素的综合作用，可以估算出地球表面的气温。
地理气温计算公式的具体形式可以是多种多样的，因为它会考虑很多因素，例如地理位置、海拔高度、纬度、季节、日照时间、云量等等。
下面是一些常用的地理气温计算公式的参考内容：1. 简化的地理气温计算公式：气温 = 基础温度 + 基于海拔高度的修正值 + 基于纬度的修正值 + 基于季节的修正值 + 基于云量的修正值其中，基础温度是该地区的平均温度，海拔高度的修正值会对气温产生影响，纬度的修正值会根据地区的纬度情况进行调整，季节的修正值会考虑夏季和冬季的变化，云量的修正值会考虑云量对太阳辐射的遮挡影响。
2. 基于能量平衡的地理气温计算公式：放射平衡方程：入射太阳辐射 = 地表反射太阳辐射 + 地表向大气层辐射 + 大气层向地表辐射 + 地面其他热通量地表与大气层的热通量平衡方程：地表净辐射 = 地表向大气层辐射 + 大气层向地表辐射 + 地表其他热通量这两个方程是典型的地理气温计算公式，其中的各个参数可以根据具体情况进行调整，以得到地球表面的气温。
需要注意的是，地理气温计算公式只是对气温进行估算的一种方法，并不是完全准确的预测模型。
地理气温受到很多复杂因素的影响，如地形、海洋流、降水等等，这些因素都会对气温分布产生重要影响。
因此，在实际应用中，还需要结合气象观测数据以及气象模型来进行更准确的气温预测和分析。
地表温度反演
地表温度反演目录一：单窗算法 (3)1.1实验原理 (3)1.1.1TM/ETM波段的热辐射传导方程： (3)1.1.2化简后最终的单窗体算法模型为： (3)1.1.3大气平均作用温度Ta的近似估计 (3)1.1.4大气透射率t6的估计 (3)1.1.5地表比辐射率的估计 (4)1.1.6像元亮度温度计算 (4)1.1.7遥感器接收的辐射强度计算 (4)1.2操作步骤 (5)1.2.1研究区示意图 (5)1.3实验结果 (7)1.3.1灰度图像 (7)1.3.2密度分割后图像 (7)二：单通道算法 (8)2.1实验原理 (8)2.1.1单通道算法模型为： (8)2.1.2大气平均作用温度Ta的近似估计 (8)2.1.3大气透射率t6的估计 (8)2.1.5像元亮度温度计算 (8)2.1.6遥感器接收的辐射强度计算 (9)2.2操作步骤 (9)研究区示意图 (9)2.2.1计算L6 (10)2.2.2T6e6的求算 (10)2.2.3计算R (10)2.2.4计算t (10)2.3实验结果 (11)2.3.1温度反演灰度图像 (11)2.3.2密度分割后的图像 (11)三：辐射方程 (12)3.1实验过程 (12)3.1.1数据准备 (12)3.1.2地表比辐射率的估计 (12)3.1.3计算同温度下黑体的辐射亮度值 (12)3.1.4反演地表温度 (13)3.2温度反演结果 (13)一：单窗算法1.1实验原理1.1.1TM/ETM波段的热辐射传导方程：B6(T6)=t6(q)[ ε6B6(Ts)+(1-ε6)I6~]+I6_Ts是地表温度；T6是TM6的亮度温度；t6是大气透射率；ε6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。
1.1.2化简后最终的单窗体算法模型计算Ts（地表温度）：Ts={a(1-C-D)+[b(1-C-D)+C+D]T6-DTa}/C式中C6=τ6ε6(ε6为比辐射率，τ6为透射率）D6=(1-τ6)[1+t6(1-ε6)]a =-67.355351，b=0.4586061.1.3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9月份拍摄，对于中纬度夏季平均大气Ta=16.0110+0.92621T0取平均气温为25摄氏度时Ta = 312.157531.1.4大气透射率τ6的估计τ6=0.974290-0.08007w，0.4≤w≤1.6。
初一地理海拔与温度计算
初一地理海拔与温度计算
初一地理课程通常会涉及到海拔与温度之间的关系。
海拔与温
度之间存在着密切的联系，一般来说，随着海拔的增加，温度会逐
渐下降。
这是因为大气层对太阳辐射的吸收和地球表面的辐射散热
导致的。
下面我将从多个角度来解释海拔与温度之间的关系。
首先，随着海拔的增加，气温通常会下降。
这是因为大气层随
着海拔的增加而变得更加稀薄，能量传导也会减弱，导致温度下降。
根据气象学的原理，每上升100米，温度大约下降0.6摄氏度，这
被称为温度梯度。
其次，海拔对温度的影响还与地表的辐射和吸热有关。
海拔较
高的地方，由于空气稀薄，太阳辐射能量的吸收较少，同时地表的
辐射散热也会更快，导致温度较低。
另外，海拔还会影响气候带的划分。
通常来说，海拔较低的地
方更容易受到海洋气候的影响，而海拔较高的地方则更容易受到大
陆气候的影响。
这也会导致不同海拔处的温度差异。
最后，海拔对温度的影响还会影响到植被和动物的分布。
一般
来说，随着海拔的增加，植被和动物的分布也会发生变化，因为它
们需要适应不同的温度和气候条件。
综上所述，海拔与温度之间的关系是一个复杂而多方面的问题，涉及到大气层的物理特性、太阳辐射、地表辐射散热、气候带的划
分以及生物适应等多个方面。
希望我的回答能够全面地解答你的问题。
landsat8地表温度反演公式
landsat8地表温度反演公式
对于Landsat 8卫星影像的反演，可以使用单窗算法（Mono-window Algorithm）。
这是一种由覃志豪（2004）等根据地表热辐射传导方程，推导出的利用Landsat TM /ETM+第六波段数据反演地表温度的算法。
其计算公式如下：
TS=[a(1- C- D)+(b(1- C- D)+C+D) T6- DTa]/C （）
式中，TS为地表真实温度(K)；a和b是常量，分别为-和；C和D是中间变量，C=ετ，D=(1-τ) ([1+(1-ε) τ]，其中，ε是地表比辐射率，τ是大气透射率；T6是卫星高度上传感器所探测到的像元亮度温度(K)；大气平均作用温度(Ta)与地面附近（一般为2 m处）气温（T0）存在如下线性关系（Ta与T0的单位为K）：热带平均大气（北纬15°，年平均）Ta= + T0。
请注意，这些公式都是理论公式，实际应用时需要结合具体的数据和情境进行调整。
(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
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
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。 Wan 和 Dozier(1989)把遥测地表温度当作一个地球物理 学的反演问题,通过Lowtran程序进行数值模拟,评价了温度反演 的可行性并提出了合理的波谱段范围,认为通过多波谱同时反演 地表温度和地表比辐射率是可行的。 Wan 和 Dozier(1996)通过大气传输模型进一步模拟计算 指出：1)统计回归的系数与传感器的视角有关；2)为了提高反演 精度，模拟计算回归系数时有必要把大气含水量、大气低层温度 和地表温度考虑进去,而不能在所有的情况下都用相同的系数来 反演地表温度。
（3）地表温度的“皮肤”效应
地表30cm温度廓线
在地表下的一定距离，温度趋于稳定。这个 深度可能是30-50 cm
陆面温度遥感反演面临的主要问题
(4)陆面目标的比辐射率往往受物理状况（如土 壤比辐射率随土壤含水量而变），表面粗糙 度、地表起伏等因子控制，所以一般只能作 为未知量，不能事先设定。
陆面温度遥感反演面临的主要问题
总之，陆面温度反演的研究多以分裂窗 口方法为基础，为了提高温度的反演精度， 不同的作者主要从多个方面进行了研究。但 由于陆面温度反演问题的复杂性，迄今为止， 陆面温度反演的研究主要仍以可行性研究为 主，大气效应的纠正、地表比辐射率 未知 和地表温度的皮肤效应问题仍制约着陆面温 度遥感反演方法在实际中的应用。
长江流域地表温度与气温差异分析
长江流域地表温度与气温差异分析摘要：本文以长江流域为研究区，主要采用统计分析、直方图、空间分析方法，对比长江流域地表温度反演结果与气象温度的差异性，进而分析差异性的形成原因，总结其一般特征。
研究结果表明1）地表温度反演结果与气温监测数据在空间和数值存在差异，而这一差异具有空间分布和数值分布上的稳定性和可解释性。
2）陆地表面白天吸收太阳辐射，地表温度逐渐上升，在这一过程中，由于陆地表面的差异性，导致不同区域地表温度与气温之间的差异性放大，具有明显的分异效应。
3）夜晚陆地表面向外辐射能量，地表温度下降，在此过程中区域地表温度与气温之间的差异性逐渐减小，具有明显的趋同效应。
关键词：长江流域；地表温度；气温；差异分析1 引言地表温度（Land Surface Temperature，LST）是地学研究中一个非常重要的参量，在陆地环境相互作用过程中扮演着十分重要的角色，是全球变化研究中的关键参数，对水文、生态、环境和生物地球化学等研究有重要意义[1，2]。
从上世纪80年代起，随着对地观测计划和热红外遥感的快速发展，采用热红外遥感影像反演地表温度的相关研究得到相关学者的关注[3，4]。
气温（Tair）主要是通过气象监测站进行连续实地监测得到，因此气象温度主要是点分布状态[5]，想要获取全区域的气象温度主要依托高程进行空间插值，然而差值结果误差较大[6]。
随着地表温度反演的发展，部分学者开始关注采用地表温度反演结果，结合气象监测数据进一步估算近地表温度（也就是气象温度）的相关研究[7，8]。
并且近地表温度在许多领域有着重要的应用，特别在农业气象、气候和环境研究中是一个不可缺少的研究因子，对人们的生产生活活动有重要影响[9]。
因此本文以长江流域为研究区，主要采用统计分析、直方图、空间分析方法，对比地表温度反演结果与气象温度的差异性，进而分析差异性的形成原因，总结其一般特征。
2 研究区概况与数据来源2.1 研究区概况长江流域横跨东经90°33'～122°25'，纵越北纬24°30'～35°45'。
地表温度计算模型
3、地表亮温提取亮度温度是遥感器在卫星高度所观测到的热辐射强度相对应的温度。
这一温度包含有大气和地表对热辐射传导的影响, 因而不是真正意义上的地表温度。
但地表温度是根据这一亮度温度来演算而得。
陆地卫星遥感器TM 在设计制造时已考虑到把所接收到的辐射强度转化为相对应的DN 值问题。
因此,对于TM 数据,所接收到的辐射强度与其DN 值有如下关系:L(λ) = Lmin(λ)+( Lmax(λ) -Lmin(λ)) Qdn/Qmax(λ)式中L(入) 为TM遥感器将接收到的辐射强度, Qmax(入)为最大的DN值，即Qmax(入)=255，Qdn 为TM数据的像元灰度值，Lmin(入)和Lmax(入)为TM传感器所接收到的最大和最小辐射强度，即相对应于Qdn =255和Qdn=0时的最大和最小辐射强度。
对于Landsat 5，TM传感器的热波段TM6的中心波长为11.475μm。
发射前预设TM6的常量为Lmin(入) = 0.1238时Qdn= 0；当Lmax(入)= 1.56时，Qdn= 255，因此公式可简化为：L(λ) = 0.1238 + 0.0056322Qdn一旦L(λ)已求得。
所对应的像元亮温可直接用如下模型球算：T6 = K2/㏑(1+K1/L(λ))式中T6为TM6的像元亮温K，K1和K2为发射前设置的常量，对于Landsat 5的TM数据，K1=60.776mWcm-2sr-1μm-1，K2=1260.56K。
地理气温计算公式
地理气温计算公式地理气温计算公式是气象学中的一种重要工具，用于预测和研究气候变化。
在地理气温计算中，需要考虑的因素包括太阳辐射、时间、地理位置和海拔高度等。
以下是地理气温计算公式的相关参考内容，用于解释气温是如何被计算出来的。
1. 辐射入射量公式辐射是太阳能流向地球表面的传输方式之一，直接影响地理气温的变化。
辐射入射量公式是描述太阳辐射如何被地球表面吸收和反射的数学公式。
它可以表示为：R = Rs * (1 - α)其中，R代表辐射入射量，Rs代表太阳辐射强度，α代表地面反射率。
这个公式说明了辐射入射量与太阳辐射强度和地面反射率之间的关系。
2. 太阳直射角公式太阳直射角是指太阳光线与地球表面垂直的角度。
它影响太阳辐射的强度和分布。
太阳直射角公式可以表示为：θ = arccos(sin φ * sin δ + cos φ * cos δ * cos H)其中，θ代表太阳直射角，φ代表地理纬度，δ代表太阳赤纬，H代表当地时角。
这个公式说明了太阳直射角与地理纬度、太阳赤纬和当地时角之间的关系。
3. 温度衰减公式温度衰减是指随着高度的增加，气温的变化情况。
温度衰减公式可以表示为：T = T0 - α * H其中，T代表气温，T0代表地表温度，α代表温度衰减率，H代表海拔高度。
这个公式说明了气温与地表温度、温度衰减率和海拔高度之间的关系。
4. 气温变化公式气温的变化受多个因素的影响，包括太阳辐射、地理位置和海拔高度等。
气温变化公式可以表示为：T = T0 + R - α * H其中，T代表气温，T0代表地表温度，R代表辐射入射量，α代表温度衰减率，H代表海拔高度。
这个公式说明了气温与地表温度、辐射入射量、温度衰减率和海拔高度之间的关系。
综上所述，气象学中的地理气温计算公式包括辐射入射量公式、太阳直射角公式、温度衰减公式和气温变化公式。
这些公式描述了太阳辐射、地理位置、海拔高度等因素对地理气温的影响，为预测和研究气候变化提供了重要的参考内容。
imd2的计算公式
imd2的计算公式IMD2是一种用于计算地球表面温度的公式。
它是由国际气候和环境科学研究中心（International Centre for Climate and Environmental Sciences, ICES）的科学家们开发的。
IMD2公式是一种复杂的数学模型，用于估计地球表面的温度分布。
IMD2公式基于气候系统的物理原理，并考虑了许多因素，包括太阳辐射、大气成分、云量、海洋温度等。
它考虑了地球表面的各个区域的特点，并以此为基础进行温度估计。
IMD2公式的计算过程非常复杂，涉及大量的数学运算和数据处理。
IMD2公式的核心是能量平衡方程。
这个方程考虑了地球表面的能量输入和输出之间的平衡关系。
能量输入主要来自太阳辐射，而能量输出主要来自地球表面向大气中的热辐射。
IMD2公式通过计算这两个能量之间的平衡关系，来估计地球表面的温度分布。
IMD2公式还考虑了大气中的温室效应。
温室效应是指地球大气对太阳辐射和地球辐射的吸收和散射作用。
这个效应导致了地球表面的温度升高。
IMD2公式通过考虑温室效应，来更准确地估计地球表面的温度。
IMD2公式还考虑了地球表面的地形和地貌特征。
地球表面的地形和地貌会对太阳辐射的分布和地表温度的分布产生影响。
IMD2公式通过考虑这些因素，来更准确地估计地球表面的温度。
IMD2公式的计算结果可以用于研究地球气候变化的趋势和模拟未来的气候变化。
科学家们可以利用这个模型来预测未来的气候变化，评估不同的气候政策和措施的影响，以及制定应对气候变化的策略。
除了在科学研究中的应用，IMD2公式还可以用于气象预报和气候监测。
通过利用这个公式，气象学家们可以更准确地预测未来的天气情况，提高气象预报的准确性。
同时，IMD2公式还可以用于监测地球表面温度的变化，帮助科学家们了解气候变化的趋势和影响因素。
IMD2公式是一种用于计算地球表面温度的复杂数学模型。
它考虑了多种因素，包括太阳辐射、大气成分、云量、海洋温度等，并通过能量平衡方程来估计地球表面的温度分布。
地温梯度单位-概述说明以及解释
地温梯度单位-概述说明以及解释1.引言1.1 概述地温梯度是指地球内部温度随深度变化的速率，通常用/km或K/km 来表示。
地温梯度是地球内部热量传递的重要指标，也是地球物理学、环境地质学和石油地质学等领域的重要研究内容。
本文旨在介绍地温梯度的定义、计算方法和应用领域，探讨地温梯度单位的重要性，并展望未来的研究方向。
通过对地温梯度的深入研究，可以更好地理解地球内部的热力学过程，为资源勘探和环境监测提供科学依据。
1.2 文章结构本文将首先介绍地温梯度的概念和定义，然后详细讨论地温梯度的计算方法，包括常用的测量技术和理论模型。
接着，我们将探讨地温梯度在不同领域的应用，如地下能源开发、环境监测和地质勘探等。
最后，我们将总结文章内容，并强调地温梯度单位的重要性，展望未来在这一领域的研究方向。
通过本文的阐述，读者将能全面了解地温梯度的本质及其在地学领域中的重要意义。
1.3 目的本文的目的主要包括以下几个方面：1. 探讨地温梯度单位的重要性：地温梯度在地质勘探、地下水资源开发、地热能利用等领域具有重要意义，地温梯度单位的选择和标准化对于相关领域的研究和实践具有重要影响。
2. 分析地温梯度单位的存在问题：目前地温梯度单位的使用存在着多样性和混乱性，缺乏统一的标准化规范，导致数据的可比性和通用性受到影响。
3. 探讨地温梯度单位的选择标准：通过对地温梯度单位的选择标准进行分析和讨论，提出合理的选择原则，为地温梯度单位的统一规范提供参考。
通过以上目的的探讨，希望能够为地温梯度单位的规范化和统一提供一定的理论基础和实践指导，推动相关领域研究和实践的发展。
2.正文2.1 地温梯度的定义地温梯度是指在地球表面向下深入一定深度时，地下温度随深度变化的速率。
通俗来讲，地温梯度是地下温度的变化率。
在地球内部，地温会随着深度的增加而逐渐升高，这种变化可以用地温梯度来描述。
地温梯度通常用摄氏度每米（/m）、摄氏度每千米（/km）或每百米（/100m）来表示。
高分五号热红外数据地表温度反演算法
度反演算法2023-11-06•引言•高分五号热红外数据介绍•地表温度反演算法原理•高分五号热红外数据地表温度反演算法设计•高分五号热红外数据地表温度反演算法实现与目应用•结论与展望录01引言研究背景与意义地表温度信息的重要性地表温度信息对于气候变化研究、生态环境监测、城市热岛效应等方面都具有重要的应用价值。
现有方法的不足现有的地表温度反演算法存在一些问题，如精度不够高、处理时间较长等，因此需要研究一种新的地表温度反演算法。
遥感技术的发展遥感技术已经成为了获取地表信息的重要手段，高分五号卫星的热红外数据对于地表温度的反演具有重要的意义。
国内外研究现状目前，国内外已经有一些关于地表温度反演的研究，主要集中在利用遥感数据和气象数据等方面。
研究发展趋势随着遥感技术的发展，利用高分五号热红外数据的地表温度反演算法将会越来越受到关注，未来的研究将会更加注重数据的精度和处理速度。
研究现状与发展研究目标本研究的目标是利用高分五号热红外数据，研究一种新的地表温度反演算法，提高反演精度和效率。
研究内容本研究将首先对高分五号热红外数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正等，然后利用神经网络等机器学习方法进行地表温度反演，并对比不同算法的反演结果和精度。
研究目标与内容02高分五号热红外数据介绍•高分五号卫星是我国自主研发的先进地球观测卫星，具有高空间分辨率、宽光谱覆盖和多遥感数据获取能力。
该卫星搭载了热红外成像仪、短波红外成像仪、中波红外成像仪等先进仪器，可对地球表面进行高精度监测和观测。
高分五号卫星简介热红外数据特点与优势高分五号的热红外成像仪可以获取地表温度信息，具有以下特点高空间分辨率：能够获取高分辨率的热红外图像，有助于准确识别和定位地表温度异常区域。
宽光谱覆盖：可以覆盖短波、中波和长波红外波段，实现对地表温度的多角度观测。
高测量精度：能够准确测量地表温度，为地表温度反演算法提供可靠的数据基础。
数据采集与处理流程1. 卫星过境时，热红外成像仪获取地表温度信息。
简述使用modis数据估算地表温度的计算方法
简述使用modis数据估算地表温度的计算方法使用MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）数据估算地表温度是一种常用的遥感方法。
MODIS是由NASA和美国国家环境卫星数据中心（National Centers for Environmental Information）合作开发的传感器，可以提供高质量的地球表面观测数据。
估算地表温度的计算方法主要基于MODIS数据的辐射测量。
MODIS传感器可以获取地表的辐射能量，包括可见光和红外辐射。
由于地表温度可以通过红外辐射测量，因此可以利用MODIS数据来估算地表温度。
首先，需要使用MODIS数据中的辐射测量来计算地表辐射温度。
MODIS 传感器测量的辐射能量与地表温度之间存在着复杂的关系，需要使用一定的算法进行转换。
常用的算法是基于热辐射平衡原理的辐射温度计算方法，该方法基于植被覆盖和地表反射率等参数来估算地表辐射温度。
然后，通过使用地表反射率和大气校正方法，可以将地表辐射温度转换为地表亮温。
地表反射率可以通过MODIS数据中的可见光波段测量来获取。
大气校正方法则可以去除大气影响，减少大气折射对地表温度估算的误差。
最后，通过使用辐射传输模型和地表辐射能量平衡原理，可以将地表亮温转换为地表温度。
辐射传输模型可以考虑地表特性和大气参数等因素，从而提高地表温度的估算精度。
需要注意的是，使用MODIS数据估算地表温度时，还需要考虑地表类型、季节变化和地表特征等因素的影响。
此外，不同的算法和参数选择也会对结果产生影响，因此需要在实际应用中进行合理选择和验证。
总之，使用MODIS数据估算地表温度是一种重要的遥感方法，可以为地表温度监测和气候研究提供有价值的数据。
通过适当的算法和校正方法，可以准确估算地表温度，并提高对地球表面温度变化的理解。
地表温度估算法
地表温度估算法
地表温度估算是农业和科学研究领域中非常重要的一项技术。
与
传统的温度测量方法不同，地表温度估算技术可以使用更低成本和更
少的时间来估算地表温度，从而提供更加及时准确的温度信息。
地表温度估算方法基于计算机科学研究的一些模型和算法，主要
包括三部分：表面反射模型、格子模型和定向积分模型。
表面反射模
型是一种基于表面状态参数的模型，可以用于估算表面反射率、表面
放射率和表面散射率，从而估算出地表温度。
格子模型则基于地表平
均温度、湿度、气压和其他特征参数，将地表视为一个一维网格，再
通过计算热通量变化值来估算出地表温度。
定向积分模型则通过模拟
太阳的辐射照射，结合热量传输方程和散射模型，结合能量守恒原理，对地表温度进行估算。
使用地表温度估算方法求取地表温度数据，可以获得更为准确可
靠的结果，而且可以快速完成。
随着科学研究不断深入，地表温度估
算技术也以新的算法和方法披露出表面，从而继续在农业和其他领域
中发挥重要作用。
地表温度估算技术的开发可以为农业提供重要信息，使农民能够更快更准确地判断植物的生长状况，并根据植物的环境适应性及时采取措施保护植物。
此外，它还可以为科学研究领域提供精确的地表温度数据，为研究工作提供参考依据。
总而言之，地表温度估算技术是农业和科学研究领域最重要的技术之一，使用这项技术可以节约成本，更快更准确地收集地表温度数据，为农业和科学研究领域提供良好的参考依据。
均值-标准差法 地表温度
均值-标准差法地表温度
（开普勒和其他仪器）
一般来说，使用均值-标准差法进行地表温度（由开普勒和其他仪器检测）的分析主要包括三个步骤：
1. 获取数据：首先，要获取有关地表温度的相关数据，这可以通过开普勒和其他仪器来获取。
2. 计算均值：接下来，要计算各组数据的均值，即求取所有数据的平均值，以便进一步的分析。
3. 计算标准差：最后，还需要计算出标准差，即所有数据与均值之间的偏差平方和的平均数并开平方。
这将帮助我们更加清楚地理解数据的分布情况，并有助于解释结果。
总温和静温计算公式
总温和静温计算公式
总温和静温是地球科学中重要的参数，它代表着地球表面温度状态，是外界加热、受地球大气层、地壳和海洋热交换影响的表征，对地球环境研究至关重要。
首先，总温是指地球表面（包括大气、地壳和海洋）的实时平均温度，又称平均地表温度（GMT），是描述地球受外界加热作用的统计量，其计算公式为：
GMT=∑ (T-Tm)/N
其中，T是表面上的实时温度，Tm表示该区域的月平均温度，为统计时所用数据，N为总温计算时的气温点数。
其次，静温是指地表上表层气体和地表上层物质所共同受外界热能影响时形成的温度平稳值，也称定温，其计算公式为：
LT= ∑(T-Td)/N
其中，T是表面上的实时温度，Td表示该区域的日平均温度，N为静温计算时的气温点数。
从上述总温和静温的计算过程可以看出，总温实质上表示地表受外界热量影响而产生的温度变化，而静温为外界热量稳定后在地表上形成的温度值。
地球表面温度变化代表着对地球环境的影响，它是全球变化研究和气候预测的重要指标之一。
陆地海洋温度指数
陆地海洋温度指数
陆地海洋温度指数（LSTI）是一种衡量地表温度变化的指数。
它是通过对大气和地表的温度进行测量来计算的，并且能够反映出陆地和海洋的温度变化情况。
LSTI是由美国国家海洋和大气管理局（NOAA）开发的，其主要目的是通过对全球温度变化的监测来帮助我们了解气候变化的影响。
LSTI能够帮助我们了解温度变化的趋势，并且可以帮助我们预测未来的气候情况。
LSTI的计算方法非常简单，只需要将大气温度和地表温度相减，就能得到LSTI的值。
通常情况下，当LSTI值增加时，表明地表温度正在升高，反之则表明地表温度正在降低。
LSTI的值不仅受到天气的影响，还受到地形、陆地使用方式和大气环流等因素的影响。
因此，LSTI并不能完全反映气候变化的影响，但是它仍然是监测气候变化的重要工具之一。
地表温度计算
具体的实现步骤：第一步：准备数据热红外数据使用的是Landsat的第六波段，已经做了传感器定标、几何校正、大气校正和工程区裁剪。
由TM影像（已经过大气校正）生成的NDVI数据，已经利用主菜单->Basic Tools->Resize Data（Spatial/Spectral）重采样为60米分辨率，与TMi6数据保持一致。
第二步：地表比辐射率计算物体的比辐射率是物体向外辐射电磁波的能力表征。
它不仅依赖于地表物体的组成，而且与物体的表面状态(表面粗糙度等)及物理性质(介电常数、含水量等)有关，并与所测定的波长和观测角度等因素有关。
在大尺度上对比辐射率精确测量的难度很大，目前只是基于某些假设获得比辐射率的相对值，本文主要根据可见光和近红外光谱信息来估计比辐射率。
(一)植被覆盖度计算计算植被覆盖度Fv采用的是混合像元分解法，将整景影像的地类大致分为水体、植被和建筑，具体的计算公式如下：FV = (NDVI- NDVIS)／(NDVIV - NDVIS)其中，NDVI为归一化差异植被指数，取NDVIV = 0.70和NDVIS = 0.00，且有，当某个像元的NDVI大于0.70时，FV取值为1；当NDVI小于0.00，FV 取值为0。
利用ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式输入栏中输入：（b1 gt 0.7）*1+（b1 lt 0.）*0+（b1 gt 0 and b1 lt 0.7）*（(b1-0.0)/(0.7-0.0)）注：数据输入应在英文状态下。
b1：选择NDVI图像得到植被盖度图像。
(二)地表比辐射率计算根据前人（覃志豪）的研究，将遥感影像分为水体、城镇和自然表面3种类型。
本专题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（3）（4）进行计算：εsurface = 0.9625 + 0.0614FV - 0.0461FV2εbuilding = 0.9589 + 0.086FV - 0.0671FV2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。
gee计算 landsat lst代码
计算Landsat的地表温度（Land Surface Temperature, LST）通常涉及使用Landsat卫星数据和一系列的物理方程。
Google Earth Engine (GEE) 提供了Landsat数据集的访问以及强大的计算能力，使得地表温度的计算变得相对容易。
以下是一个简单的GEE代码示例，用于计算Landsat 8的地表温度：```javascript// 定义一个区域兴趣区（ROI）var roi = ee.Geometry.Rectangle([经度最小值, 纬度最小值, 经度最大值, 纬度最大值]);// 选择Landsat 8数据集var landsat8 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA').filterBounds(roi).filterDate('开始日期', '结束日期'); // 例如: '2019-01-01', '2019-12-31'// 定义一个云掩码函数var maskClouds = function(image) {var qa = image.select('BQA');var cloudMask = qa.bitwiseAnd(1 << 4).eq(0);return image.updateMask(cloudMask);};// 应用云掩码var landsat8Masked = landsat8.map(maskClouds);// 定义地表温度计算函数var computeLST = function(image) {var LST = image.expression('(Tb/(1 + (0.00115 * (Tb / 1.4388) / 14380) * log(Epsilon)) - 273.15)',{'Tb': image.select('B10'), // B10代表Landsat 8的热红外波段'Epsilon': 1.0}).rename('LST');return image.addBands(LST);};// 应用地表温度计算函数var lstCollection = landsat8Masked.map(computeLST);// 选择并显示地表温度var lstImage = lstCollection.select('LST').mean(); // 可以选择中位数、最大值、最小值等// 在地图上显示结果Map.centerObject(roi, 10);Map.addLayer(lstImage, {min: 0, max: 40, palette: ['blue', 'green', 'red', 'yellow', 'white']}, 'LST Image');```注意：1. 上述代码中使用的地表温度计算方法是一个简化的方法，通常还需要考虑其他因素和校正。
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具体的实现步骤：
第一步：准备数据
热红外数据使用的是Landsat的第六波段，已经做了传感器定标、几何校正、大气校正和工程区裁剪。
由TM影像（已经过大气校正）生成的NDVI数据，已经利用主菜单->Basic Tools->Resize Data（Spatial/Spectral）重采样为60米分辨率，与TMi6数据保持一致。
第二步：地表比辐射率计算
物体的比辐射率是物体向外辐射电磁波的能力表征。
它不仅依赖于地表物体的组成，而且与物体的表面状态(表面粗糙度等)及物理性质(介电常数、含水量等)有关，并与所测定的波长和观测角度等因素有关。
在大尺度上对比辐射率精确测量的难度很大，目前只是基于某些假设获得比辐射率的相对值，本文主要根据可见光和近红外光谱信息来估计比辐射率。
(一)植被覆盖度计算
计算植被覆盖度Fv采用的是混合像元分解法，将整景影像的地类大致分为水体、植被和建筑，具体的计算公式如下：
FV = (NDVI- NDVIS)／(NDVIV - NDVIS)
其中，NDVI为归一化差异植被指数，取NDVIV = 0.70和NDVIS = 0.00，且有，当某个像元的NDVI大于0.70时，FV取值为1；当NDVI小于0.00，FV 取值为0。
利用ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式输入栏中输入：
（b1 gt 0.7）*1+（b1 lt 0.）*0+（b1 gt 0 and b1 lt 0.7）*（(b1-0.0)/(0.7-0.0)）
注：数据输入应在英文状态下。
b1：选择NDVI图像
得到植被盖度图像。
(二)地表比辐射率计算
根据前人（覃志豪）的研究，将遥感影像分为水体、城镇和自然表面3种类型。
本专题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（3）（4）进行计算：
εsurface = 0.9625 + 0.0614FV - 0.0461FV2
εbuilding = 0.9589 + 0.086FV - 0.0671FV2
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。
利用ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式输入栏中输入：
(b1 lt 0)*0.995+(b1 gt 0 and b1 lt 0.7)*(0.9589 + 0.086*b2 -
0.0671*b2^2)+(b1 gt 0.7)*(0.9625 + 0.0614*b2 - 0.0461*b2^2)
b1：NDVI值；
b2：植被覆盖度值。
得到地表比辐射率数据。
第三步：计算相同温度下黑体的辐射亮度值
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的表达式可写为（辐射传输方程）：
Lλ = [ε·B(TS) + (1-ε)L↓]·τ + L↑
这里，ε为地表辐射率，TS为地表真实温度，B(TS)为普朗克定律推到得到的黑体在TS的热辐射亮度，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
在NASA官网(httF:///)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。
本专题输入的数据是襄樊市地区2002年9月2日北京时间10：30成像的Landsat7 ETM+影像，影像中心的经纬度为：32.51N，111.81 E。
得到下图参数图：大气在热红外波段的透过率τ为0.6，大气向上辐射亮度L↑为3.39 W/(m2·sr·μm)，大气向下辐射亮度L↓为
5.12W/(m2·sr·μm)。
图2 2002年9月2日Landsat ETM+数据的大气辅助参数
利用ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式输入栏中输入：(b2-0.69-0.89*(1-b1)*1.19)/(0.89*b1)
b1：60m分辨率的地表比辐射率值；
b2：表示热红外波段大气校正后的辐射定标值。
得到了温度为T的黑体在热红外波段的辐射亮度值。
第四步：反演地表温度
在获取温度为TS的黑体在热红外波段的辐射亮度后，根据普朗克公式的反函数，求得地表真实温度TS：
TS = K2/ln(K1/ B(TS)+ 1)
对于ETM+，K1 =666.09W/(m2·sr·μm)，K2 =1282.71K。
利用ENVI主菜单->Basic Tools->Band Math，在公式输入栏中输入：
(1282.71)/alog(666.09/b1 +1)-273
b1：温度为T的黑体在热红外波段的辐射亮度值。
得到真实的地表温度值，单位是摄氏度。
第五步：结果浏览与输出
在DisFlay中显示温度值，是一个灰度的单波段图像。
(1)选择Tools->Color MaFFing->Density Slice，单击Clear Range按钮清除默认区间。
(2)选择OFions->Add New Ranges，增加以下四个区间：
●39℃以上，红色
●35℃至39℃，黄色
●30℃至35℃，绿色
●低于30℃，蓝色
(3)单击AFFly。
(4)选择File->OutFut Range to Class Image，可以将反演结果输出。