序文
リモートセンシング画像処理プラットフォーム（画像可視化環境）のソフトウェア処理技術は、画像データの入出力、画像キャリブレーション、画像強調、補正、オルソ補正、モザイク、データ融合および各種変換、情報抽出、画像分類、ナレッジをカバーします。ベースの決定木分類、GIS との統合、DEM および地形情報抽出、レーダー データ処理、3D 表示分析。
<ENVI 地表面温度取得—シングルウィンドウアルゴリズム>
【原理】
温度逆転の原理:絶対零度より高い温度を持つすべての物体は熱放射を生成する可能性があり、温度が高くなるほど、放射される総エネルギーも大きくなります。
シングルウィンドウ アルゴリズム:中国農業科学院農業資源および農業地域計画研究所の Qin Zhihao によって発明されました。原則はあまり掘り下げず、要はその方法が私自身に使われているということです。
【データソース】
地理空間データクラウド http://www.gscloud.cn/
NASA公式ウェブサイト https://www.nasa.gov/
Landsat ウェブサイト https://www.usgs.gov/core-science-systems/nli/landsat
01
データの前処理
1.1 データの取得
地理空間データ クラウドは、2017 年 7 月 10 日に landsat8 画像を選択しました。画像効果は理想的です。軌道数は 123/33 です。調査地域の画質は良好です。空間解像度は 30m です。
1.2 放射温度
1.2.1 放射キャリブレーションと熱赤外線バンドの明るさ
まず画像をインポートし、放射キャリブレーションを実行し、バンドとしてサーマルを選択します。
1.2.2 放射温度の計算
この公式を使用する必要があります。Ti は放射温度 (放射輝度温度)、Lλ は上記で求めた放射輝度 (つまり、値が約 5 ～ 11 の画像) です。
K1=774.89、K2=1321.08。
それからバンド活動を始めましょう。
右クリックでカラーグレーディングを行い、温度範囲に応じて簡潔かつ美しく調整します。(すべての計算グラフはカラーグレーディング可能で、グレーディングがなくても後続の操作には影響しません)
1.3 表面放射率
植生範囲の画像を取得します。具体的なプロセスは、3 枚のマルチスペクトル リモート センシング画像に対してそれぞれ放射校正を実行し、モザイクを作成して ndvi を計算し、ndvi を使用して植生被覆率を計算します。
1.3.1 マルチスペクトル放射校正
放射線解析は「マルチスペクトル」として選択し、「OK」をクリックします。出力インターリーブを BIL に変更し、フラッシュ設定を適用してスケール ファクターを 0.10 に変更し、出力ファイル名に出力レイヤー名を設定します。
1.3.2 NDVI の計算
マルチスペクトル放射校正によって得られたマップは、NDVI によって処理されます。
ndvi 値が正確であること (-1 から 1 の間) を確認するには、statistics-spatial 統計検証を入力します。5% および 95% での累積パーセンテージの NDVI 値 -0.325490 および 0.584314 が記録されました。
1.3.3 植生範囲の計算
方法 1: NDVI 数値計算
*(b1 lt NDVI MIN)0+(b1 gt NDVI MAX)1+(b1 ge NDVI MIN および b1 le NDVI MAX)((b1-NDVI MIN)/ (NDVI MAX-NDVI MIN)) で NDVI を取得します。前のステップ 2 つの値 (-0.325490 と 0.584314) がそれぞれ NDVI MIN と NDVI MAX を置き換えます。
方法 2: バンドの計算
envi での変換時に NDVI 式を使用する場合 (つまり、各バンドが分離されている場合、複数のバンドと結合されたファイル) にバンドを結合するには、(近赤外バンド - 赤バンド)/(近赤外バンド + 赤バンド) の公式を使用します。 )は使用できません) NDVI=(float(b4)-float(b3))/(float(b4)+float(b3))
1.3.4 表面放射率の計算
植生被覆率マップを取得した後、表面放射率を計算できます。次の式を使用します: 0.004*b1+0.986
02
表面温度反転
2.1 中間パラメータの計算
Cは表面比放射率と大気透過率を乗じて求められます。C=b1*0.73
大気透過率計算：NASA公式サイトatmcorr.gsfc.nasa.gov/に画像形成時刻と中心の経度緯度を入力すると大気透過率が得られます。
中間パラメータ Dもバンドごとに計算されます
D=*(1-0.73)*(1+(1-b1)0.73)
2.2 地表面温度の LST 逆変換
大気の平均影響温度は、過去の天気を地表付近の温度としてクエリすることによって計算されます。メインの写真は午前2時53分に撮影したため、その日の最低気温に近かったのですが、その日の最低気温は摂氏25度であることが分かり、ケルビン温度に換算すると298.15となります。 。したがって、T0=298.15、
するとTa=2973.63353となります。
最後に、273.15 を引いて摂氏に変換します。
(-62.735657(1-b1-b2)+b3(0.434036*(1-b1-b2)+b1+b2)+b2Ta)/b1** (温度が 0 ～ 70°C の場合、a=-62.735657
、 b=0.434036、これは経験的な係数です)
上式 b1 は C、b2 は D、b3 は放射輝度温度
Ta は大気の平均温度、T0 は地表付近の温度として計算する必要があります。
以上で、天津市街地の表面温度の逆転が完了しました。
親切なヒント
表面温度の取得には、通常、単一ウィンドウ アルゴリズムと分割ウィンドウ アルゴリズムが使用されます。この記事では、「正直者」の操作方法を段階的に説明しますが、学生の皆さんがこれに興味がある場合は、この公式アカウントが次回、他の簡単な方法を紹介します。例えば：
>「アームストロング」法
月面に降り立った最初の宇宙飛行士であるアームストロング氏は、「私にとっては小さな一歩だが、人類にとっては大きな飛躍である。」 また、サーフェスインバージョン法においても、ENVI 拡張ツールを使用して大気断面係数を簡単に求めることができ、すぐに計算できるようにします。
> 「半日の余暇を盗む」方法
北京大学リモートセンシング地理情報研究所の任華中氏のチームは、「LSTfromL8_PKU」というソフトウェアをリリースした。このソフトウェアは、植生被覆法と地表面分類法を直接使用して、画像のさまざまな代表バンドを通じて温度反転を実行できる。ランドサッド。
この記事の出典: 強靱な都市計画
最も体系的な ENVI には、土地利用、植生指数、耕地モニタリング、水質逆転、気温逆転、干ばつモニタリングのトピックが含まれます。