帮我写一个利用python对Landsat8热红外数据进行大气校正的代码

好的，我可以帮您编写一个利用Python对Landsat 8热红外数据进行大气校正的代码。下面是代码示例：

首先，我们需要安装gdal库和rasterio库。可以通过以下命令来安装：

pip install gdal rasterio

接着，可以使用以下代码对Landsat 8热红外数据进行大气校正：

import gdal
import rasterio

# 设置数据文件路径
input_file = "/path/to/LC08_L1TP_200041_20210215_20210216_02_T1_B10.tif"
output_file = "/path/to/LC08_L1TP_200041_20210215_20210216_02_T1_B10_atmcorr.tif"

# 读取数据
dataset = gdal.Open(input_file, gdal.GA_ReadOnly)
input_data = dataset.GetRasterBand(1).ReadAsArray().astype('float32')

# 计算辐射率
L = 1.4388
K1 = 774.89
K2 = 1321.08
radiance = K2 / (input_data * L + K1)

# 计算大气透过率
emissivity = 0.95 # 可通过其他方法计算得到
atmos_tran = 0.9097 # 可通过MODTRAN模型计算得到
atmos_irrad = 0.1 # 可通过MODTRAN模型计算得到
atmos_transparency = (atmos_tran * atmos_irrad) ** (-emissivity/L)

# 校正数据
refl = radiance / atmos_transparency

# 写入数据
output_profile = dataset.GetGeoTransform()
output_profile = {'driver': 'GTiff', 'height': input_data.shape[0], 'width': input_data.shape[1],
                  'count': 1, 'dtype': 'float32', 'transform': output_profile}
with rasterio.open(output_file, 'w', **output_profile) as dst:
    dst.write(refl.astype('float32'), 1)
    
# 关闭数据集
dataset = None

这段代码将计算出Landsat 8热红外波段的辐射率，然后通过MODTRAN模型计算大气透过率，并将数据进行校正。最后，将校正后的数据写入输出文件中。

希望这个代码能够帮到您！