定量遥感地表温度反演.docx
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定量遥感地表温度反演.docx
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定量遥感地表温度反演
遥感数字影像处理
作品名称:
黄河三角洲地表温度反演
+学号:
小组成绩:
一、概述
1、作业背景:
地表温度是很多环境模型的一个重要参数,在大气与地表的能量与物质交换,天气预报,全球洋流循环,气候变化等研究领域有重要的应用。
利用热红外遥感可以得到大围的地表温度面状信息,与传统的地表温度测量方式相比,具有快速、便捷、测量围大、信息连续等特点,因此利用热红外遥感数据反演地面温度得到了广泛的应用
2、作业意义:
黄河三角洲是黄河携带大量泥沙在渤海凹陷处沉积形成的冲积平原,位处黄河入处的黄河三角洲自然保护区正是以保护河口湿地生态系统和珍稀、濒危鸟类为主的湿地类型保护区。
以利津为顶点,北到徒骇河口,南到小清河口,呈扇状三角形,面积5,450平方公里。
地面平坦,在海拔10公尺以下。
向东撒开的扇状地形,海拔高程低于15米,面积达5450平方公里。
三角洲属,温带季风性气候。
四季分明,光照充足,区自然资源丰富。
黄河口湿地生态旅游区占地23万亩,都处在黄河三角洲之,地貌以芦苇沼泽,湿地为主,其次为河口滩地,带翅碱蓬盐滩湿地,灌丛疏林湿地以及人工槐林湿地等。
集自然景观与人文景观为一体,既有沧海桑田的神奇与壮阔,又有黄龙入海的壮观和长河落日的静美,是人们休闲、度假、观光科普的最佳场所。
二、数据介绍
数据来自地理空间数据云,Landsat4-5TM(陆地卫星4、5号,1982年发射后运行至今,携带有TM传感器)的相关遥感影像作为研究数据,研究黄河三角洲温度分布状况。
实验数据:
2010年9月11号黄河三角洲图像(中心经度:
118.8878w,中心纬度:
37.4815n)
三、基本概念及技术流程图
3.1、基本概念:
①、辐射定标:
指建立遥感传感器的数字量化输出值DN与其所对应视场中辐射亮度值之间的定量关系。
②、大气校正:
消除遥感图像中由大气散射引起的辐射误差的处理过程。
③、NDVI:
植被覆盖指数。
应用于检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等。
④、密度分割:
密度分割是一种用于影像密度分层显示的彩色增强技术。
原理是将具有连续色调的单色影像按一定密度围分割成若干等级,经分层设色显示出一种新彩色影像。
常用于航空像片、多光谱扫描影像和热红外扫描影像等单色影像的彩色增强。
3.2、技术流程:
实验流程:
完整流程涉及LandsatTM的数据读取、辐射定标、反演模型、遥感反演过程、反演结果验证等
软件功能:
主要采用ENVI主模块中的LandsatTM数据读取、辐射定标、波段运算、结果统计分析等。
该方法需要进行大气校正,消除大气层对地表辐射能量的影响,这就需要从卫星观测得到的热辐射能量中扣除大气层的辐射分量,并利用热红外波段(Band6)围的地表发射率作为参数,反演出地表的真实温度。
3.3、技术路线
(1)LandsatTM数据预处理:
数据读取、辐射定标。
(2)相关辅助数据的确定与查找:
大气上行辐射以及下行辐射,采用数据当天的大气透过率信息等。
(3)采用大气校正法利用LandsatTMBand6进行地表温度反演;首先获取地表比辐射率值;其次,计算黑体在热红外波段的辐射亮度;最后,利用普朗克公式的反函数反演出整个研究区域的地表温度分布情况。
3.4、技术流程图
四、具体步骤
4.1、打开数据
选择后缀为MTL的文件
导入后截图:
加载后数据截图
4.2、数据辐射定标:
处理后结果:
4.3、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。
在谷歌地图上确定研究围的经纬度信息,在其他软件上将平面的经纬度信息转至相同投影面上的数据,作为裁剪的标准。
准备好shipfile格式数据:
选择辐射定标好的影像
Shipfile格式数据转换为ROI格式:
裁剪:
裁剪完毕后对比:
对于红外波段数据的裁剪方法与上述方法相同。
4.4、可见光和近红外波段大气校正
采用大气校正来消除遥感图像中由大气散射引起的辐射误差的处理过程。
4.5、地表比辐射率值计算
(1)NDVI指数计算:
利用TM3、4波段的象元DN值利用公式:
NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)
处理后结果:
由上统计可以看出,NDVI计算结果最小值为-2.2,最大值为1.4.
(2)植被覆盖度
计算植被覆盖度采用的是混合像元分解法,将整幅影像的地类大致分为水体、植被和建筑。
利用BandMath计,根据上步操作中计算出来的NDVI指数
输入公式:
(b1lt0.0)*0+(b1ge0andb1le1.4)*((b1-0.0)/(1.4-0.0))。
b1:
表示获取的NDVI值。
计算结果如下图所示:
处理结果如下:
(2)地表比辐射率:
根据前人研究,将遥感影像分为水体、城镇和自然表面3种类型。
本次实习采用:
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吕估算则根据下公式中计算
利用BandMath计算
输入公式:
(b1le0)*0.995+(b1gt0andb1lt0.7)*(0.9589+0.086*b2-0.0671*b2^2)+(b1ge0.7)*(0.9625+0.0614*b2-0.0461*b2^2)。
b1:
表示获取的NDVI值,b2:
植被覆盖度值。
处理后结果:
4.6、大气参数获取
卫星传感器接收到的热红外辐射亮度值由三部分:
大气向上辐射亮度,以及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。
地面的真实辐射亮度为同温度黑体的辐射亮度值与地物发射率的乘积。
NASA官网(.atmcorr.gsfc.nasa.gov)中获取大气参数获取,在上网址中输入成像时间以及中心经纬度,查找下式中需要的参数。
根据上图看出,大气在热红外波段的透过率为0.68,大气向上辐射亮度为
2.55W/(m2·sr·μm),大气向下辐射亮度为3.97W/(m2·sr·μm)
利用BandMath计算
输入公式:
(b2-2.55-0.68*(1-b1)*3.97)/(0.68*b1)。
b1:
地表比辐射率值,b2:
热红外波段辐射定标志。
获取的黑体在热红外波段的辐射亮度结果如下:
4.7地表温度反演
在获取热红外波段辐射亮度值以后根据普朗克公式的反函数,求得地表真实温度T。
对于TM,K1 =607.76W/(m2·sr·μm),K2 =1260.56K。
利用ENVI中的BandMath,在公式栏中输入:
(1260.56)/alog(607.76/b1+1)
4.8反演结果分析
利用ENVI软件,采用单波段彩色变换的方法对地表真实温度的灰度图进行密度分割得到地表真实温度的分布情况。
其中:
(1)绿色代表的温度围是:
35℃-40℃
(2)红色代表的温度围是:
30℃-35℃
(3)黄色代表的温度围是:
25℃-30℃
(4)蓝色代表的温度围是:
25℃以下
5、结果输出
将ENVI软件中最后的密度分割保存,输出结果ArcView格式,再将其导入软件ArcGis,进行布局,添加图名、图例,将最终结果输出,如下图:
6、总结
通过对Landsat4-5TM黄河三角洲遥感影像的处理,得出黄河三角洲地区的温度分布情况,总体可以看出水体占其中的大部分面积,红色区域为市区,温度普遍高于其它地方,其中包含一些高温点,图上显示为绿色,易于明显区分;黄色区域为森林、裸地。
通过最终的温度反演结果我们可以直观地看出黄河三角洲区域的温度分布情况,可以根据图像显示,获得我们所需要的信息。
通过完成本次作业的完成,收获很多:
1、在中国知网中下载地表温度反演的论文,使作品有所理论依据,扩充知识面。
2、本次实验数据在地理空间数据云中获取,筛选大量数据,明白了精良数据的意义,精准数据是最终成果的保证。
3、完成实验过程中,遇到多方面的问题,遇到多次结果处理错误的情况,从中查找问题,寻求老师帮助,以及在网络上查找解决方案。
其中较为难解决的是公式问题,本次作业采用公式较为繁琐,需要根据处理的具体参数更改公式。
4、通过本次作业,对《遥感数字图像处理教程》这本教材加深了理解,深化掌握了专业技能,最遥感影像处理中的基本问题有了自己的判断,了解到遥感影像处理的基本流程。
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