matlab遥感影像计算水温

根据提供的引用内容，可以得知计算遥感影像中的水温需要进行反演算法。其中引用提到了3种反演算法，而引用提到了单窗算法。这里以引用中提到的单窗算法为例，介绍如何使用MAT＊＊＊在MATLAB中，可以通过读取遥感影像数据，计算地表亮温，然后代入公式中计算水温。

以下是MATLAB计算遥感影像中水温的示例代码：

% 读取遥感影像数据
data = imread('image.tif');

% 计算地表亮温
L = 0.1 * double(data);

% 设置经验系数
a = 0.1;
b = 0.9;

% 计算水温
Tw = (L - a) / b;

% 显示水温图像
imshow(Tw);

需要注意的是，这里的遥感影像数据需要是经过预处理的，例如大气校正、辐射定标等。同时，经验系数a和b需要根据实际情况进行调整。

相关问题

matlab遥感图像

好的，我明白了。针对您提出的问题，我可以说，MATLAB在遥感图像处理方面有着广泛的应用。MATLAB提供了大量的遥感图像处理工具箱，包括图像增强、分类、变换、压缩等方面的功能。利用MATLAB进行遥感图像处理，可以方便地进行数据预处理、特征提取和模型训练。

另外，MATLAB还提供了一些常用的遥感图像数据集，如SPOT、Landsat等，可供用户使用。用户也可以通过MATLAB提供的接口获取其他常用的遥感图像数据集。

matlab遥感图像的配准

Matlab可以使用Harris角点特征提取和NCC算法进行遥感图像配准。首先，使用Harris角点检测算法提取图像中的角点特征。然后，使用NCC算法进行粗匹配，剔除误匹配和不匹配的向量。在配准过程中，基于灰度相关系数计算配准误差，从而得到配准后的叠加图像。此方法适用于可见光区图像配准，尤其适用于时间间隔不是很久的多时相遥感影像配准。

另外，压缩包中还包含SIFT和SURF的图像配准方法。首先，使用SIFT或SURF算法提取图像的特征。然后，进行特征匹配，并利用RANSAC算法进行误匹配剔除。SIFT算法可以在Lowe官网源码上进行修改，而SURF算法可以直接使用MATLAB自带的detectSURFFeatures()函数。