1. 使用ソフトウェア: ENVI 5.3 (X64)
2. 実験領域とデータの選択:
LC81220362019302LGN00（2019-10-29）
3. この実験は、Landsat8 OLI_TIRS による表面温度の取得に基づいています。実験プロセスを以下の図に示します。
4. 実験原理
地表温度の反転は、主に衛星の熱赤外線センサーによって観測された地表熱放射に基づいており、次に大気の影響を差し引いて地表熱放射強度を取得し、最終的に地表面温度を換算することによって取得されます。熱放射の強度。
このうち大気補正とは、センサが最終的に測定する地上ターゲットの総放射輝度が、大気吸収、特に散乱による放射量誤差を含む実際の地表面の反射率を反映していないことを意味します。大気補正は、大気の影響によって引き起こされるこれらの放射線誤差を除去し、地上物体の真の表面反射率を取得するプロセスです。
5. 詳細な実験手順
5.1 放射校正と大気補正
(1) ENVI 5.3 (64 ビット) を開き、[ファイル] > [開く] ボタンを使用して画像データと調査範囲の範囲をインポートし、*_MTL.txt ファイルを選択して開きます。
(2) 調査範囲のクリッピング
[ツールボックス] > [対象地域] > [ROIS からのサブセット データ] ツールを使用して、バンド 10 と最初の 7 バンドの下にある商丘市の調査エリアを切り出します。
Band10 熱赤外線帯域を選択します。
複数のバンドを選択します (1 ～ 7 バンドを含む):
(3) 放射線校正
[ツールボックス] > [放射分析補正] > [放射分析キャリブレーション] ツールを使用して、Band10 熱赤外線バンドと最初の 7 つのバンドに対して放射分析キャリブレーションを実行します。
Band10 熱赤外線バンドは大気補正を必要とせず、すでに大気補正されているため、直接出力できます。最初の 7 つのバンド画像には大気補正が必要ですが、[FLAASH 設定を適用] をクリックして結果を出力する必要があります。後に大気補正操作の基礎を築きます。Band10 熱赤外線バンドの大気補正された放射校正値は、その後の黒体放射輝度の計算に使用されます。
(4) 大気補正
[ツールボックス] > [放射測定補正] > [大気補正モジュール] > [FLAASH 大気補正] ツールを使用して、最初の 7 バンドの放射測定キャリブレーション結果に対して大気補正を実行します。FLAASH 大気補正モジュールの入力パラメータ パネルを起動します。
①放射輝度画像を入力: 放射線校正結果データを選択し、開いた放射輝度スケール係数パネルで次の図に示すように単一スケール係数を設定します。
②出力反射率ファイル: 出力パスとファイル名を設定します。
③FLAASH ファイルの出力ディレクトリ: 他のファイルの出力ディレクトリを設定します。
④ 基本的なセンサーパラメータ設定：
中心点の経度と緯度 シーンの中心位置: 画像に地理座標がある場合は、自動的に取得されます; センサー タイプを選択します センサー タイプ: Landsat-8 OLI、対応するセンサーの高さと画像データの解像度が自動的に取得されます読む;
⑤平均地盤標高を設定 画像エリアの地盤標高
ソフトウェアに付属の標高情報を使用して調査地域の平均地盤標高を計算し、[ファイル] > [オープン ワールド データ] > [標高 (GMTED2010)] を開き、[ツールボックス] > [統計] > [統計の計算] を使用して調査地域の平均地盤標高を計算できます。調査エリアの平均標高 単位は m で、km に変換する必要があるため、画像エリアの平均地盤標高は地盤標高: 0.044km に設定されます。
⑥画像の撮影時間を設定する
画像のイメージング時間 (グリニッジ標準時): レイヤー マネージャーのデータ レイヤーでレイヤーをダブルクリックし、属性情報を開いて時間フィールドを参照して、イメージング時間 (2019 年 10 月 29 日 02:49:19) を取得します。
⑦ 大気モデルパラメータ選択 大気モデル：熱帯（撮影時刻、緯度情報より下表の規則に従って選択）
⑧エアロゾルモデル：田舎。ここで作物を研究し、田舎を選択してください。
⑨その他のパラメータはデフォルト設定に従って設定できます。完全な設定内容は次の図に示されています。
⑩マルチスペクトルデータパラメータ設定
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[マルチスペクトル設定] をクリックして、マルチスペクトル設定パネルを開きます。
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KT 反転はデフォルト モードを選択します: デフォルト -> オーバーランド取得標準 (600:2100)、対応するバンドを自動的に選択します; 他のパラメータはデフォルトを選択します。以下に示すように:
ここでは機能が限られているため、他の詳細設定の要件はあまり多くなく、主にデフォルトのパラメーターが使用されます。それ以降、大気補正のすべての手順が完了し、最後に [適用] をクリックして結果を出力します。
5.2 NDVI の計算
アメリカの科学者ラウズらは、正規化差異植生指数 (NDVI) の概念を最初に提案しました。NDVI は、植生範囲と成長状態を推定するために一般的に使用されるリモート センシング指標です。NDVI の計算式は次のとおりです。
NIR は近赤外線帯域、Red は赤色光帯域です。
ENVI ソフトウェアを開き、ToolBox のバンド計算ツールを使用して計算し、バンド計算に (float(b4)-float(b3))/(float(b4)+float(b3)) と入力します。b4 は最初の 7 バンドを選択します。大気補正後の近赤外帯域、b3 は赤色帯域を選択します。以降の動作も同様であるため、ここでは繰り返しません。
計算された NDVI は、センサーなどの影響により異常な値が発生する場合があります。[-1, 1] に収まらない値はほとんどありません。異常な値を除去するために、1 より大きい値以下の値が発生します。 -1 にはそれぞれ 1 を割り当てることができます。および -1 では、バンド計算の式は次のように変換されます: (b1 lt -1)*(-1)+(b1 gt 1)*1+(b1 ge -1 および b1 le 1) *b1. (b1 は外れ値を含む NDVI 画像です)
5.3 植生範囲の計算 (VFC)
VFC (vegetation Fraction Cover) は、アメリカの科学者リャンによって提案された植生被覆率を計算する方法です。VFC は、地表面上の植生の割合を推定するための、遠隔検知データに基づく指標です。
VFCの計算式は以下の通りです。
このうち、NVI_min、NVI_maxはそれぞれエリア内のNVIの最小値と最大値を表します。
VFC の値の範囲は 0 ～ 1 で、植生の被覆率を表します。VFC 値が 1 に近づくほど植生範囲が高くなり、値が 0 に近づくほど植生範囲が低くなります。
バンド計算では、式は次のように変換されます: (b1 It NDVIsoil)*0+(b1 It NDVIveg)*1+(b1 ge NDVIveg および b1 le NDVIveg)*((b1-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil))
(1) NDVIsoil (信頼区間内の最小値) と NDVIveg (信頼区間内の最大値) の間では、式 (b1-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil) が使用されます。
(2) 外れ値を削除します。b1 が NDVIsoil (信頼区間の最小値) より小さい場合、植生被覆率がないとみなされ、0 が割り当てられます。 b1 が NDVIveg (信頼区間の最大値) より大きい場合、0 が割り当てられます。完全に植物で覆われていると考えられ、1 が割り当てられます。
[統計の計算] ツールを使用して、NDVI 値をカウントします。DN 値は NDVI で、Acc Pct は累積パーセンテージです。信頼区間は累積パーセンテージによって決定されます。ここでは、累積パーセンテージが 5% のときの DN 値を取得します。最小値と最大値としてそれぞれ 95% (表で 5% と 95% に最も近いものを見つけます。スクリーンショットは撮らないでください。検索後の対応する DN 値は 0.122749、0.345076 です)、およびそれを式に置き換えます。これも経験に基づいて選択されており、間隔を自分で変更できます。
5.4 表面放射率
表面放射率は表面温度の基本パラメータであり、主に表面の地質構造に依存します。その経験式は次のように計算されます。
このうちεは表面の比放射率であり、NDVI値は0.157～0.727となります。
NDVI が 0 未満のピクセルは主に水であり、表面放射率は 0.995 です。NDVI は 07 ～ 0.157 であり、これは一般に都市部のセメント表面であり、表面の比放射率は約 0.923 です。0.727 を超える NDVI は植生が完全に覆われていると見なされ、表面比放射率は 0.986 です。
TIRS の Band10 熱赤外帯域と TM/ETM+6 の熱赤外帯域は同様のスペクトル領域を持っており、この例では TM/ETM+6 と同じ表面放射率の計算方法を使用しています。表面放射率は、Sobrino が提案した NDVI 閾値法を使用して計算されました。
バンド計算の式は、0.004*b1+0.986 に変換されます。ここで、b1 は植生被覆率 (VFC) です。出力結果は次の図に示されています。
5.5 黒体の輝き
NASAが公開しているWebサイト（https://atmcorr.gsfc.nasa.gov/）でクエリを実行し、画像形成時刻：2019-10-29 02:49と中心の緯度経度（Lat:34.607、 Lon: 116.543)、およびその他の対応するメールボックスは数字で始めるべきではないことに注意してください。取得される大気プロファイル情報は次のとおりです。
上の図の赤いボックスに示されているように、次のことがわかります。
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熱赤外帯域の大気透過率τ：0.96
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大気上向き放射輝度L↑：0.30W/(m2・sr・μm)
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大気下方放射輝度L↓：0.53W/(m2・sr・μm)
ただし、表面関連のパラメーター (気圧、温度、相対湿度などの情報) が不足しているため、得られる結果はモデル計算に基づいています。
次に、バンド計算の式は (b2-0.3-0.96*(1-b1)*0.53)/(0.96*b1) に変換されます。このうち、b1 は表面放射率画像、b2 は Band10 放射輝度画像です。このようにして、同じ温度における黒体放射輝度画像が計算される。出力結果は次の図に示されています。
5.6 地表面温度のLSTの計算
私はコードを書くのが面倒なので、レポートから直接スクリーンショットを撮りました。
最終的な表面温度検索結果マップを以下に示します。
統計によると、この地域の平均気温は24度です。2019 年 10 月 29 日の商丘市の平均気温をインターネットで検索したところ、結果に多少のばらつきがあることがわかりました。後で気づいたのですが、これは商丘市を完全につなぎ合わせていないためであり、オンライン統計の結果とは多少の誤差はありますが、それほど悪くはありません。それ以来、表面温度逆転の実験結果は現実とよく一致しています。
この記事の出典： Didi のバックアップ隠されたエネルギー