python遥感反演地表温度

对于遥感反演地表温度，可以使用多种方法和技术，其中一种常见的方法是利用热红外波段的遥感数据进行反演。以下是一个简单的示例代码，用于利用 MODIS 数据进行地表温度反演：

import numpy as np
from osgeo import gdal

def get_surface_temperature(modis_file):
    # 打开 MODIS 数据文件
    dataset = gdal.Open(modis_file)
    
    # 读取红外波段数据
    band_red = dataset.GetRasterBand(1).ReadAsArray().astype(np.float32)
    band_nir = dataset.GetRasterBand(2).ReadAsArray().astype(np.float32)
    
    # 定义反射率和亮温之间的关系
    reflectance = (band_red * 0.01) / (band_nir * 0.01)
    brightness_temp = 1260.56 / np.log(1 + (11.5042 / reflectance))
    
    # 进行地表温度反演
    surface_temp = brightness_temp / (1 + (0.00115 * brightness_temp / 1.4388) * np.log(band_nir * 0.01))
    
    return surface_temp

# 示例使用 MODIS 数据文件进行地表温度反演
modis_file = "path/to/modis_data.tif"
surface_temp = get_surface_temperature(modis_file)
print(surface_temp)

请替换 `modis_file` 变量为实际的 MODIS 数据文件路径。这只是一个简单的示例代码，实际应用可能还需要进行数据预处理、校正和验证等步骤。具体的反演方法和参数选择可能需要根据数据源和研究需求进行调整。