定量遥感：地表温度反演

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遥感应用模型10-地表温度反演模型

大气对热辐射的衰减很严重，在热红外波段 1012.5um的窗口，卫星与地面的差异可达到10K。大气窗口有8-14um ， 10-11.5um ， 10-12.5um 等，劈窗算法利用两个相邻热红外通道对大气吸收作用的不同，通过两个通道测量值的各种组合来剔除大气的பைடு நூலகம்响，进行大气和地表比辐射率的修正。
劈窗算法的一般表达式通常如下：
式中Ts是地表温度，A 和B是参数，T4和T5分别是 AVHRR 通道 4 和通道 5 的亮度温度，它们单位是绝对温度（K）。劈窗算法的另一常用表达式为：
其他表现形式
用NOAA9／AVHRR数据的局部劈窗算法
将视场角变化和大气水汽含量变化考虑在内，一种适合于NOAA11/AVHRR和MODIS的劈窗算法
劈窗算法是当前热红外遥感反演地表温度中精度较好、应用较广的算法，可以连续提供较高精度、较高分辨率的海面温度场。
进一步提高劈窗算法的精度主要是通过修正大气影响和地表发射率来进行的。
单窗算法所应用的数据 TM/ETM 与多通道 NOAA 、 MODIS 等数据相比，空间分辨率较高，并且对地表发射率的敏感性较低，单从反演的技术及精度来讲，具有较大优势，但如果反演大区域地表温度则需要很大的资金投人。劈窗算法是目前应用最广、最成熟的方法，精度较高。相对而言，它不需要输入大气廓线值。但是，劈窗算法还不完善，例如只限于晴空大气条件下的反演，对于混合像元只能给出有效平均温度，而没有考虑亚像元问题。
若物体的光谱发射率已知，那么就可以求解对应黑体的光谱辐射亮度，从而求解温度T。
受环境辐射和大气辐射传输的影响，在星载传感器上观测到的目标的辐射亮度为

landsat遥感影像地表温度反演教程（大气校正法）

landsat遥感影像地表温度反演教程（⼤⽓校正法）基于辐射传输⽅程的Landsat数据地表温度反演教程⼀、数据准备Landsa 8遥感影像数据⼀景，本教程以重庆市2015年7⽉26⽇的=⾏列号为（128，049）影像（LC81280402016208LGN00）为例。

同时需提前查询影像的基本信息（详见下表）⼆、地表温度反演的总体流程三、具体步骤1、辐射定标地表温度反演主要包括两部分，⼀是对热红外数据，⼆是多光谱数据进⾏辐射定标。

（1）热红外数据辐射定标选择Radiometric Correction/Radiometric Calibration。

在File Selection对话框中，选择数据LC81230322013132LGN02_MTL_Thermal，单击Spectral Subset选择Thermal Infrared1（10.9），打开Radiometric Calibration⾯板。

Scale factor 不能改变，否则后续计算会报错。

保持默认1即可。

（2）多光谱数据辐射定标选择要校正的多光谱数据“LC81230322013132LGN02_MTL_MultiSpectral”进⾏辐射定标。

因为后续需要对多光谱数据进⾏⼤⽓校正，可直接单击Apply Flaash Settings，如下图。

注意与热红外数据辐射定标是的差别，设置后Scale factor值为0.1。

2、⼤⽓校正本教程选择Flaash 校正法。

FLAASH Atmospheric Correction，双击此⼯具，打开辐射定标的数据，进⾏相关的参数设置进⾏⼤⽓校正。

注意：如果在多光谱数据辐射定标时Scale factor值忘记设置，可在本步骤中打开辐射定标数时设置single scale faceor 值为0.1，若已设置，则默认值为1即可。

1)Input Radiance Image：打开辐射定标结果数据；2)设置输出反射率的路径，由于定标时候；3)设置输出FLAASH校正⽂件的路径，最优状态：路径所在磁盘空间⾜够⼤；4)中⼼点经纬度Scene Center Location：⾃动获取；5)选择传感器类型：Landsat-8 OLI；其对应的传感器⾼度以及影像数据的分辨率⾃动读取；6) 设置研究区域的地⾯⾼程数据；7)影像⽣成时的飞⾏过境时间：在layer manager中的Lc8数据图层右键选择View Metadata，浏览time字段获取成像时间；注：也可以从元⽂件“LC81230322013132LGN02_MTL.txt”中找到，具体名称：DATE_ACQUIRED = 2013-05-12；SCENE_CENTER_TIME = 02:55:26.6336980Z；8) ⼤⽓模型参数选择：Sub-Arctic Summer（根据成像时间和纬度信息选择）；9) ⽓溶胶模型Aerosol Model：Urban，⽓溶胶反演⽅法Aerosol Retrieval：2-band（K-T）；10) 其他参数按照默认设置即可。

定量遥感课件地表温度反演-最新课件

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）
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。
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
设太阳的影响可忽略：
e T s i B i 1 B iT i R a ti i1 iR a ti
e
i
•大气参数的计算需要知道大气的温度和在通道上大气吸收体密度的垂直廓线，而且还需知道这些大气吸收体的物理特性。
地表温度的反演-地表温度反演算法
✓单通道法的精度取决于： ✓ 大气辐射传输模型的精度

landsat5地表温度反演步骤

landsat5地表温度反演步骤
Landsat 5地表温度反演步骤如下：
1. 获取Landsat 5卫星遥感数据：从美国地质调查局(USGS)或其他相关机构获取相应的Landsat 5地表温度遥感数据。

2. 辐射校正：对遥感数据进行辐射校正，将数字计数值转换为辐射亮度。

3. 大气透过率校正：通过大气透过率模型校正遥感数据，去除大气影响。

4. 辐射温度计算：根据温度-辐射关系模型，将辐射亮度转换为辐射温度。

5. 地表辐射温度计算：考虑地表辐射率、植被覆盖、水汽含量等因素，将辐射温度转换为地表温度。

6. 数据剔除和补全：根据质量控制指标剔除无效数据，并进行缺失数据的补全。

7. 结果验证与分析：对反演结果进行验证和分析，与实地观测数据进行比较，并考虑地形、土壤类型等因素对结果进行解释和讨论。

8. 结果输出和应用：将地表温度反演结果输出为栅格数据或矢量数据，用于环境监测、气候研究、农业生产等应用领域。

需要注意的是，地表温度反演是一个复杂的过程，需要综合考虑多个因素，如大气状况、地表材料、遥感数据质量等，以确保反演结果的准确性和可靠性。

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）。

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。

陆地表面温度反演的研究现状及发展趋势

陆地表面温度反演的研究现状及发展趋势地球表面温度是一个重要参数，精确定量反演陆面温度，对旱灾预报和作物缺水研究、农作物产量估算、全球气候变化等领域的研究具有巨大的推动作用。

利用遥感资料进行地表温度的反演已成为目前遥感定量研究中的热点和难点之一。

近年来有关方法的研究非常多，主要反演方法可分为5类。

本文对各种方法所要解决的关键问题及优缺点做了评述。

如何提高反演的精度和模型的适用性是地表温度热红外遥感的未来发展趋势。

标签：陆地表面温度比辐射率热红外遥感组分温度反演在许多模型中，如大气与地表的能量与水汽交换、数字天气预报、气候变化等方面，地表温度都是一个不可或缺的重要参量[1]。

大多数地-气界面的通量都可参数化为温度的一个函数[2]。

遥感可以提供二维陆面温度分布信息[3]。

通过遥感技术，可获得区域性或全球性地表温度分布状况。

因此利用卫星数据演算地表温度，探讨卫星热通道的理论及其实际应用方法，已成为遥感科学的一个重要领域。

近年来许多方法被用于从热红外波段探测到的经大气影响的地表辐射，并结合其它辅助数据来估算地表温度。

1遥感反演地表温度的原理目前遥感反演地表温度的方法主要有传统的大气校正法、单窗算法等。

这些算法最基本的理论依据是维恩位移定律和普朗克定律。

根据Planck定理，黑体的光谱发射特性可以表示为：式中B（λ）T是黑体辐射强度，单位为W·m-2·sr-1·μm-1 ，λ是波长，C1和C2是辐射常数，C1=3.7418×W·m-2；C2=1.4387685×λm·K，T是温度，单位是K 。

Planck函数给出了黑体辐射的辐射强度与温度波长的定量关系。

从（1）式可以看出，温度确定后，由Planck函数可以确定辐射源的能量谱分布，进而可以推算出物体的能量谱峰值的波长[4]。

反之，从物体的能量谱分布及辐射强度也可计算出物体的实际温度。

这也是地表温度能被反演的理论基础。

地表定量遥感反演研究简介

“尺度效应”研究示例

互易原理是电磁学、光学的基本假设之一，曾被物理学家当作检验遥感数据质量的标准，受到地学测量界的强烈反对。我们给出了象元尺度上互易原理失效的条件：在象元尺度上，空间均匀的入照产生空间
不均匀的反射，且明暗两区之间串线不对称，则互易原理在象元尺度上失效。我们用一个简单几何光学模型说明上述条件，基 A 本上解决了地理凸面镜学家和物理学家长达20年的争论，说明了学科交凹面镜黑体表面叉的必要性。
定量遥感的病态反演问题
定量遥感的反演问题，就是根据观测信息和前向物理模型，求解或推算描述地面实况的应用参数(或目标参数)。困难在于应用参数往往不是控制遥感信息的主导因子，或者说是非敏感参数，只能为遥感信息提供弱信号。国际上坚持“定量遥感反演的必要条件是独立观测的个数大于未知数的个数”(简称“第三公设”)。地表是一个复杂的开放的巨系统，未知的参数几乎是无穷的，而遥感数据总是有限的，并且这几个参数往往不包括应用所需的时空多变要素，导致了定量遥感与应用需求之间巨大的缺口。
十多年来，国际遥感界经常出现synergy这个词。可惜这个词没有较好的中译，常译作“协同”，不能很好反映其“分别用两种药都不行；得同时用”。即1加1大于2”的本意。协同遥感反演研究进展主要体现在建立各类遥感机理模型及其地学描述中的尺度问题、参数反演理论与方法、反演结果的真实性检验等方面。
PD (d obs | S ) Ps ( S ) P( S | d obs ) PD (d obs )
单一方向观测条件下, 先验知识支持提高参数反演信息量。
病态反演需要知识
定量遥感反演必须基于先验知识，很自然就会开始知识库的建设。我们在863支持下开始建设“地物波谱知识库”。但新东西要在夹缝中发芽，也不容易。评审专家们强烈要求用“数据库”；我们也让步了。但还是加进了测量条件、一点尺度的知识，一点地表过程的知识。国外几乎同步也在开始建设知识库。

定量遥感_地表温度反演

可见光J 於L 外朋速大气^正地表真实温度反演魁1地表温度真实分布團Landsat TM 数据数据预处理可见光数据定标热红外数抿定标工程区矢量数据地表正式温度反演熟红外液段辐射定标大气上行辐射热红外波段辐射亮度值四、具体步骤4.1、打开数据选择后缀为MTL的文件Eriiter Laridsdi MeLdDdt<± -ilendn es«Lang5flt4-1 7M • JOiOuglO导入后截图:3 Avaihbk Bard? list *=^ 回.File OptionsTM OddE T£t?lfFh|.rH4!?maO0t 1 JW1X 讣t9 Qiray Scal«RGB C□>!or■EM栄Mup Inf*同L51210J4_0 2 4201MSL i _HTL tztU TN IUI 削(B wid 1) (0. -labJ)口TN' Heta Osdl 凸(0 &&□□)口TN Ne-tn 3> OQ G5Q3]■- □ TW IU5 CBwid 4) OD 63035--□ TN Neia CBgdl 5J 〔1. G5EDJ-口TN Nftis. Ottj L d 7.) C2 2203)；；l 斷Nltp Txfvad BedridW 也让®^id 63 fLl 4509):1^1211134,Mg 01T1 K 7061 (JJytsJ LBSQJ4.2、数据辐射定标:Q Landsaft Calibration Input FileFile InformationFile ： FALan^at4-5 rM\£010Q910\L51?1034 Diifes ： 61T1 K 7061 x. B Si^: [Md 65,535 bytts Fil« Typ« : Luiditt Mtttctt*Sumnqr Typp ： Linds Tf Byte Order : Hast (Intel)Proj ection : ITU 」50 Hat thFinal: X Me i.ci >Datum ；帕S-&4Wavelength : 0- 4ES to E-茲 MicrcfnetersUpper Left Coa.ii.ei-:1, 1Bescriptioii ： GEOTIFF File Imf ortsd into ENVI LSur. Hw 30 21; 18: 49EOK]. <3E0W - LI METAIATA.FILE, ACQWISITTO1I_IWTE = SMCbDAll,SPACESRAfT_n )= Lands atS, SEESM_ID -TN, SUW_ELSVATION - El.366773^Spitid Sublet Full SctnsSpectral Subset6/6 Bands3K ] C&hcd. | hr ・vimai~| [“如―]Select Iiqyut File ：15121034 03^20100511 MTL. tit ISJ21034 03^01000.11 MTL. txt4.3、裁剪数据:定标后的数据需要进行影像裁剪处理，选择需要分析的区域。

地表温度反演实验报告

地表温度反演实验报告一、引言地表温度是指地球表面的温度，它是地球气候系统的重要组成部分，对气候变化和生态系统具有重要影响。

因此，准确地测量和监测地表温度对于气候研究和环境保护至关重要。

然而，直接测量地表温度是困难且昂贵的，因此反演地表温度的方法应运而生。

二、反演地表温度的方法1. 热辐射测量法热辐射测量法是一种常用的反演地表温度的方法。

它利用地表辐射的热能来推算地表温度。

该方法需要使用红外辐射仪器来测量地表辐射的强度，并通过相关的算法将辐射强度转换为地表温度。

这种方法的优点是准确性高，可靠性好，但需要专业仪器和较高的技术水平。

2. 遥感卫星监测法遥感卫星监测法是一种广泛应用于地表温度反演的方法。

通过使用遥感卫星搭载的热红外传感器，可以获取全球范围内的地表温度数据。

这种方法具有测量范围广、周期性强、时效性好等优点，可以实时监测地表温度的变化。

但是，由于遥感数据的分辨率和精度限制，对于小尺度的地表温度反演可能存在一定的误差。

三、地表温度反演实验过程本实验使用了热辐射测量法来反演地表温度。

首先，选择了一个开阔的地面区域作为实验区域，并安装了红外辐射仪器。

然后，在不同时间段内进行了一系列的地表温度测量。

通过测量地表辐射的热能，利用相关的算法将辐射强度转换为地表温度。

最后，将测量得到的地表温度数据进行整理和分析。

四、实验结果与讨论通过实验测量和分析，得到了一系列地表温度数据。

根据这些数据，可以得出地表温度在不同时间段内的变化趋势和空间分布。

结果显示，在白天，地表温度较高，特别是在中午时段；而夜晚，地表温度较低，特别是在凌晨时段。

此外，地表温度在不同地理位置上也存在差异，如山区和平原地区的地表温度差异较大。

五、结论与展望通过热辐射测量法反演地表温度的实验，我们可以准确地获取地表温度数据，并分析其变化趋势和空间分布。

地表温度的变化对气候变化和生态系统具有重要影响，因此对地表温度的监测和研究具有重要意义。

未来，我们可以进一步完善地表温度反演的方法，提高测量精度和时效性，以更好地应对气候变化和环境保护的挑战。

地表温度遥感反演模型改进及其在城市规划中的应用思考

地表温度遥感反演模型改进及其在城市规划中的应用思考地表温度是指地表各点的温度值，它是地球能量平衡过程中重要的参数之一。

传统的地表温度观测方法包括气象站点观测和陆地表面观测，然而这些方法在时间和空间上存在一定的局限性。

近年来，利用遥感技术对地表温度进行反演成为一种重要的手段。

本文将通过改进地表温度遥感反演模型，并探讨其在城市规划中的应用思考。

首先，地表温度遥感反演模型的改进对于提高反演精度具有重要意义。

目前，一般采用黑体辐射模型和亮温-温度关系模型进行地表温度的反演。

然而，这些模型在复杂地表条件下存在一定的局限性，如城市地表由于城市热岛效应等因素造成的温度变化较大。

因此，我们可以通过引入辅助因子来改进地表温度遥感反演模型。

例如，可以利用土地利用/覆盖类型（Land Use/Cover Types，LULC）数据、高程数据和气象数据等，结合多源数据构建地表温度反演模型。

这样可以综合考虑不同因素对地表温度的影响，提高反演模型的准确性和稳定性。

其次，地表温度遥感反演模型在城市规划中有着广泛的应用前景。

城市规划是指通过合理的布局和设计，以实现城市的可持续发展和人民生活质量的提升。

地表温度作为城市热环境的重要参数，对城市规划具有重要的指导意义。

首先，地表温度反演模型可以为城市规划提供科学依据。

通过对地表温度的反演和分析，可以揭示城市热岛效应的空间分布特征，为城市规划提供热环境指导。

其次，地表温度反演模型可以辅助城市热环境评价。

通过对地表温度的反演和分析，可以评估城市热环境的状况，为城市规划和城市管理部门提供决策支持。

再次，地表温度反演模型可以为城市热环境治理提供科学依据。

通过对地表温度的反演和分析，可以研究城市热岛效应的形成机制，制定相应的治理措施，以改善城市热环境。

然而，地表温度遥感反演模型在应用过程中还面临一些挑战和问题。

首先，地表温度遥感反演模型对数据质量要求较高。

由于遥感数据本身具有一定的噪声和误差，因此对遥感数据进行预处理和校正是必不可少的。

地表温度热红外遥感反演方法

地表温度热红外遥感反演方法
嘿，你知道地表温度热红外遥感反演方法不？这玩意儿可厉害啦！先说说步骤吧，那得先收集热红外数据呀，就像猎人收集猎物的踪迹一样。

然后对数据进行处理，这可不能马虎，得像厨师精心烹饪美食一样认真。

接着通过特定的算法进行反演，哇，这就像魔术师变出惊喜一样神奇。

注意事项呢？数据可得准确呀，不然就像盖歪了的房子，随时可能倒塌。

算法得选对，不然就像迷路的小羊，找不到方向。

这方法安全不？放心吧，只要操作得当，就像走在平坦的大路上，稳稳当当。

稳定性也不错哟，就像可靠的老伙计，一直陪伴着你。

那应用场景可多啦！可以监测城市热岛效应，这多重要啊！就像医生给城市做体检，及时发现问题。

还能用于农业，了解土壤温度啥的，这不是超棒吗？优势也不少呢，能大面积快速监测，哇，这速度，就像火箭一样快。

而且精度也还不错，不像马大哈做事，糊里糊涂。

举个实际案例呗，在某个大城市，就用这方法监测热岛效应。

嘿，一下子就发现了哪些地方温度高，哪些地方需要改善。

效果那叫一个好，就像给城市开了一副良药。

地表温度热红外遥感反演方法超厉害，是我们了解地球温度的好帮手。

地表温度反演实验报告

地表温度反演实验报告地表温度是指地球表面的温度，是一个重要的气象参数，对于气候变化、城市热岛效应等问题具有重要的影响。

地表温度反演是通过遥感技术获取地表温度信息的一种方法，可以有效地监测地表温度的变化情况。

本实验旨在利用卫星遥感数据，反演地表温度，并对结果进行分析和讨论。

实验方法：我们收集了MODIS卫星传感器获取的遥感数据，包括云量、地表温度等信息。

然后，利用反演算法对这些数据进行处理，得到地表温度的反演结果。

接着，我们将反演结果与实地观测数据进行对比分析，验证反演结果的准确性。

最后，我们对地表温度的空间分布特征进行研究，分析其与地形、植被覆盖等因素的关系。

实验结果：经过反演算法处理，我们得到了一幅地表温度的空间分布图。

从图中可以看出，地表温度在不同区域有明显的差异，一般来说，城市区域的地表温度要高于郊区和农田地区。

另外，我们还发现地形和植被覆盖对地表温度有一定的影响，高海拔地区的地表温度要低于低海拔地区，而植被茂密的地区地表温度相对较低。

实验分析：通过对地表温度的反演结果进行分析，我们可以发现地表温度的空间分布受到多种因素的影响，包括城市化程度、地形、植被覆盖等。

城市热岛效应导致城市区域地表温度升高，而高海拔地区地表温度较低，这些都是地表温度空间分布差异的原因之一。

植被覆盖可以降低地表温度，起到调节气候的作用。

结论：地表温度反演是一种有效的监测地表温度变化的方法，可以为气候研究、城市规划等领域提供重要的参考依据。

通过对地表温度的反演结果进行分析，可以更好地理解地表温度的空间分布特征，为环境保护和气候调控提供科学依据。

希望通过本实验的研究，能够更深入地探讨地表温度变化的规律，为未来的研究提供参考。

遥感反演地表温度

遥感地学分析实验报告成绩：姓名：学号：班级：题目：课程实验报告要求一、实验目的掌握并熟悉band math的操作，对建筑用地分离用的几个建筑指数；学会面对对象分类；学会反演地表温度。

二、实验准备软件准备：ENVI5.1数据准备：中等分辨率数据AA、高分辨率数据qb_colorado.img、热岛监测band6三、实验步骤1.中等分辨率数据中城市范围的提取：（1）加载数据AA，首先在BAND MATH里面计算图像的NDVI值其公式：(float(b1)-float(b2))/(float(b1)+float(b2))，正确输入公式后点击OK；在接下来的界面中为公式中b1和b2赋予相应的波段，及近红外波段和红色波段，选择合适的路径即可点击OK；结果如图：（2）同样用上述发放计算图像的归一化建筑指数（NDBI值），公式同样使用前面所用，但是后面给b1和b2赋予第五和第四波段就行，同样选择合适的路径即可；结果如图：（3）利用前面所计算的NDVI和NDBI值计算改进的归一化裸露指数（MNDBI），MNDBI= NDBI+(1-NDVI)，首先在BAND MATH中输入一下公式并b1和b2赋予NDBI的波段和NDVI的波段；结果如图：（3）同样使用上述方法计算城镇用地指数（ULI）计算公式为ULI=NDBI and NDVI，同样在BAND MATH中输入公式并赋予相应的波段，在设置好输出路径即可；结果如图：（4）三种指数的阈值的设置，通过查看三种指数的直方图可以为每种指数的分离建筑用地提取合适的阈值；通过查看NDBI的阈值设置为0.035，并将其在band math中进行二值化；通过查看MNDBI的阈值设置为0.681，并将其在band math中进行二值化；化；较三种指数的优劣；2.高分辨率图像中城市范围的提取（1）加载图像qb_colorado.img ，打开FEATURE EXTRACTION 工具选择待分类数据，点击NEXT 进入下一步；（2）设置分割和合并阈及模板大小等参数如下，点击NEXT进入下一步；（3）添加分类类型并选择合适的样本，并为每种类型选择相应的属性，最后选择合适的分类方法；（4）预览图如下；（5）设置导出图像的类型，此处导出矢量图，设置好参数和路径点击FINISH即可；（6）结果如图；3.城市热岛遥感监测（1）辐射定标：将DN值（即图像灰度值）转换为光谱辐射亮度L，利用公式b1*0.055158+1.2378在band math中计算辐亮度；B1赋予第六波段；结果：（2）地表比辐射率E，此处先计算NDVI，方法同上即可，此处不再赘述；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 = 0.25 和NDVIS =0.022，且有，当某个像元的NDVI 大于0.25 时，FV 取值为1；当NDVI小于0.022，FV 取值为0。

地表温度反演步骤

地表温度反演是通过遥感技术获取地表温度的过程。

以下是一般的地表温度反演步骤：
1. 数据收集：选择适合的遥感数据源，如热红外遥感数据或者微波遥感数据。

这些数据可以来自于卫星、飞机或无人机等。

2. 大气校正：由于大气在传输过程中对热辐射的吸收和散射作用，会影响到地表温度的观测。

因此，需要进行大气校正，以消除大气效应并准确估算地表温度。

3. 辐射学模型：建立辐射学模型，将已经校正的遥感数据与地表温度之间的物理关系联系起来。

这个模型通常基于不同波段的辐射亮温和地表温度之间的经验关系。

4. 晴空辐射和云覆盖修正：如果存在云覆盖，需要对遥感数据进行修正，以排除云的干扰。

这可以通过晴空辐射率和云覆盖率的估计来实现。

5. 地表温度反演：利用辐射学模型和修正后的遥感数据，通过数学计算反演地表温度。

这个过程可以是基于物理模型的解析方法，也可以是基于统计回归或机器学习的统计方法。

6. 优化和验证：对反演得到的地表温度进行优化和验证。

可以与已知的地面观测数据进行比较，评估反演结果的精确性和可靠性。

需要注意的是，地表温度反演是一个复杂的过程，涉及到多种因素和技术手段。

具体步骤可能会根据数据源、研究目的和数据处理软件的不同而有所变化。

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。

地表温度反演实验报告(一)

地表温度反演实验报告(一)地表温度反演实验报告简介•地表温度反演是地球科学领域的重要研究方向之一；•本实验报告旨在探讨地表温度反演的原理、方法及实验结果；•通过实验分析，对地表温度反演技术进行评估与总结。

实验设计1.实验目的–研究地表温度反演的可行性；–探索合适的反演算法及参数设置；–评估反演结果的准确性与稳定性。

2.实验步骤–收集地表温度观测数据；–获取遥感影像数据，并预处理；–选择适合的反演算法，并设置参数；–利用算法反演地表温度；–对比反演结果和实际观测数据。

地表温度反演原理•地表温度反演基于遥感数据与地表温度观测数据之间的关系；•利用遥感数据中的亮温信息，通过数学模型计算地表温度；•常用的反演方法包括辐射平衡模型、统计回归模型等。

实验结果与分析1.数据采集–地表温度观测数据：通过传感器获取地表温度数据，包括时间、空间分辨率等信息；–遥感影像数据：利用卫星获取的图像数据，包括红外波段、热红外波段等。

2.反演算法选择–根据实验需求及数据特点，选择与地表温度反演相关的算法，如辐射平衡模型、统计回归模型等；–综合考虑计算复杂度、数据可得性等因素，选择最合适的算法。

3.反演结果对比–将反演结果与地表温度观测数据进行对比分析；–计算误差指标（如均方根误差、标准差等），评估反演结果的准确性；–分析误差的原因，并提出改进方法。

结论与展望•在本实验中，通过地表温度反演实验，得出以下结论：1.地表温度反演方法在一定程度上能够准确估计真实地表温度；2.不同的反演算法对应不同的精度和稳定性，需根据实际需求选择合适的算法；3.反演结果可能存在误差，需要进一步优化算法以提高精度。

•展望未来，地表温度反演技术有望在环境监测、气候变化研究等领域得到广泛应用。

随着遥感技术的不断发展，我们可以预期地表温度反演方法的精度将得到进一步提高。

以上是本次地表温度反演实验报告的主要内容，通过对实验步骤、原理及结果的介绍，我们对地表温度反演技术有了更深入的了解，并对其发展前景进行了展望。

地表温度反演原理

地表温度反演原理
地表温度反演是通过遥感技术获取地表温度信息的一种方法。

它基于热辐射原理，利用地表辐射特征与温度之间的关系来反演地表温度。

地表的热辐射主要是通过红外波段的电磁辐射来表现的。

根据斯特凡-波尔兹曼定理，物体辐射出的热辐射功率与物体表面的温度的四次方成正比。

因此，可以通过测量地表辐射能量的强度来估算地表的温度。

在遥感技术中，常用的地表温度反演方法包括亮温法和辐射率方法。

亮温法主要是通过测量地球表面辐射出的红外辐射的亮温值，然后使用辐射传输模型和大气校正来推算地表温度。

辐射率方法则是通过测量可见光和红外波段的辐射强度，并结合地表辐射率的特性来推算地表温度。

地表温度反演的过程中需要考虑大气的影响，因为大气对地表辐射的吸收和散射会引起测量误差。

因此，地表温度反演需要进行大气校正，将测量值与大气影响进行分离，得到地表温度的真实值。

总的来说，地表温度反演原理是基于地表热辐射特征与温度之间的关系，通过遥感技术测量地表辐射能量的强度，并结合辐射传输模型和大气校正方法来推算地表温度。

地表温度反演实验报告

地表温度反演实验报告地表温度反演实验报告引言•研究目的：探索地表温度反演的方法与效果•实验背景：地表温度是地球系统的重要参数，对环境、气候等具有重要意义•实验方法：采用XXX方法进行地表温度反演实验•实验结果：对比实验前后的地表温度数据，分析反演的准确性与可操作性实验步骤•步骤一：采集地表温度观测数据作为参考•步骤二：搜集反演算法与模型，选择合适的方法进行测试•步骤三：对实验数据进行预处理，提取特征与参数•步骤四：应用反演算法，进行地表温度反演•步骤五：与参考数据进行对比分析，评估反演结果的准确性与可靠性实验结果与分析•实验结果一：与参考数据相比，反演得到的地表温度相对误差在可接受范围内•实验结果二：某些地区的反演结果与实际情况存在较大差异，需要进一步优化算法或增加观测点密度•结果分析一：反演方法的准确性受地表特性、观测精度等因素的影响•结果分析二：反演结果可用于环境监测、气候研究等领域，具有一定的应用潜力结论与展望•结论一：本实验采用的反演方法在特定条件下可有效估算地表温度•结论二：反演结果对于环境、气候等研究具有一定的参考价值•展望：未来可以进一步改进反演算法，提高反演结果的可靠性；扩大实验区域与观测站点密度，提高实验的普适性与适用性以上是对”地表温度反演实验报告”的一份相关文章，通过使用Markdown格式，以标题和副标题的形式清晰地展示了实验过程、结果与分析，最后得出结论并提出了未来的展望。

引言地表温度（Surface Temperature, SST）是指地球表面的温度，对环境、气候变化等具有重要的影响。

准确地反演地表温度是遥感领域中的一个重要问题。

本实验旨在通过采用XXX方法进行地表温度反演实验，探索一种准确、可靠的反演方法，并评估其效果。

实验背景地表温度反演是通过遥感技术获取地表温度信息的过程。

地表温度不仅对气候变化的研究具有重要意义，还对农业、水资源管理、灾害监测等领域具有重要应用价值。

“遥感反演方法”资料汇编

“遥感反演方法”资料汇编目录一、地表温度与近地表气温热红外遥感反演方法研究二、陆表定量遥感反演方法的发展新动态三、太阳诱导叶绿素荧光的卫星遥感反演方法研究进展四、植被叶面积指数与叶片聚集度系数遥感反演方法研究五、冬小麦叶面积指数高光谱遥感反演方法对比六、水体叶绿素a浓度遥感反演方法研究进展地表温度与近地表气温热红外遥感反演方法研究随着全球气候变化问题的日益突出，对地表温度和近地表气温的监测和反演已经成为地球科学领域的重要研究课题。

热红外遥感作为一种非接触、高分辨率的遥感技术，能够获取地表的热辐射信息，为地表温度和近地表气温的反演提供强有力的数据支持。

本文将探讨地表温度与近地表气温热红外遥感反演方法的研究现状和发展趋势。

热红外遥感是通过接收地物辐射的电磁波信息，对地物进行识别、分类和监测的一种遥感技术。

在热红外遥感中，地物的辐射主要受到其自身的温度、发射率、以及大气透过率的影响。

这些因素的综合作用，使得不同地物在热红外图像上呈现出不同的亮度。

因此，通过分析热红外图像，我们可以获取地表的温度信息。

地表温度是热红外遥感的主要目标之一。

通过对热红外图像的分析，我们可以得到地表的温度信息。

常用的地表温度反演方法包括单窗算法和多窗算法。

单窗算法：单窗算法是一种基于热红外图像直接反演地表温度的方法。

该方法利用地表的热辐射强度和温度之间的关系，通过建立数学模型，将热辐射强度转化为地表温度。

单窗算法简单易用，但受限于大气透过率和地表发射率的影响，其精度有待提高。

多窗算法：多窗算法是一种考虑了大气透过率和地表发射率对地表温度影响的反演方法。

该方法通过对热红外图像进行多个波段的分离和归一化处理，考虑了不同波段下的大气透过率和地表发射率的差异，提高了地表温度反演的精度。

近地表气温是反映大气和地表之间能量交换的重要参数。

通过对近地表气温的监测和反演，可以深入了解气候变化的过程和机制。

常用的近地表气温反演方法包括基于气象站观测的数据同化和遥感反演两种方法。