基于ETM数据地表温度反演实验单通道算法操作文档.docx
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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=γε-1ψ1Lsensor+ψ2+ψ3+δ
(1)
γ=c2LsensorTsensor2λ4c1Lsensor+λ-1-1
(2)
δ=-γLsensor+Tsensor(3)
Lsensor=Lminλ+Lmaxλ-LminλQDNQmax(4)
Tsensor=K2ln1+K1Lλ(5)
K1=666.09mW∙cm-2∙sr-1∙um-1,K2=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*exp17.27Τ0-273237.3+Τ0-273*RH(10)
先来说明单通道算法公式
(1)中γ,Lsensor,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Lsensor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Lsensor,公式(4)中的Lminλ,Lmaxλ,Qmax在影像头文件中可以找到,QDN就是所要进行校正的影像。
在ENVI中的操作如下:
Basictools→ bandmath,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Lsensor=3.2+9.45∙QDN255
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(layerstacking)
具体操作如下:
Basictools→layerstacking,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:
Basictools→convertdata(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——EditEnviHeader)
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(spectralpolishing)和高级设置(advancedsettings)具体不在此说明,各项参数设置完后点击apply即可。
(4)进行Tsensor的计算,Basictools→bandmath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Lsensor
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:
Basictools→bandmath,如下图左侧,指定b1与b2的波段如下右图:
其中b1为Lsensor波段,b2为Tsensor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。
Basictools→bandmath,如下图左侧,指定b1,b2和b3的波段如下右图:
其中b1为Lsensor波段,b2为Tsensor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(NDVITHM)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:
BasicTools→Preprocessing→CalibrationUtilities→LandsatCalibration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EditCalibrationParameters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:
在影像上点击右键,再点击Quickstatistics,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NDVImin,NDVImax,在根据如下公式计算植被覆盖度Ρν:
Ρν=NDVI-NDVIminNDVImax-NDVImin2
对于本文而言,NDVImin=-0.01,NDVImax=0.4,再用波段运算计算Ρν,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Ρν波段。
(4)计算完Ρν后,可根据如下公式计算地表比辐射率ε:
ε=0.9625+0.061Ρv-0.0461Ρv2
利用波段运算计算地表比辐射率ε,如下左图,指定B1(B1就是上面的Ρν波段)后如下右图所示,输出可得到ε波段:
到此,单通道算法公式中所有的参数
都已经确定。
下面利用波段运算,按照单通道算法的公式,进行地表温度的反演:
本文中ω为0.4877,ψ1,ψ2和ψ3分别为1.0824,-0.9938,0.5114.波段运算如下图所示,
指定b1,b2,b3,b4,各个波段(b1为γ波段,b2为ε波段,b3为Lsensor波段,b4为δ波段)。
如下图所示
最后的地表温度反演结果图如下:
最后进行密度分割,对于不同的温度区间着色,具体操作如下:
在主影像窗口点击overlay→densityslice,选择结果影像图,清除默认区间,重新设置就好,并着色,如下图:
到此,地表温度反演的所有操作已经完成。
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