ENVI下Landsat ETM+遥感数据的地表温度反演技术

ENVI是一款广泛应用于遥感数据分析的软件，本文着重介绍了如何在ENVI环境下利用ETM+（Enhanced Thematic Mapper Plus）数据进行地表温度反演。地表温度是地球能量平衡和气候研究的关键参数，通过遥感技术获取的数据能够提供宝贵的信息。文章首先概述了地表温度反演的重要性及其常用方法，如大气校正法、单窗算法和单通道法。 本文选取的具体技术路径是基于辐射传输方程的大气校正方法。以2002年9月2日襄樊市的Landsat ETM+数据为例，处理流程包括以下几个步骤： 1. 数据预处理：首先从原始的TM6波段数据入手，进行了传感器定标、几何校正和工程区裁剪，生成了TM6-rad-subset-jz-xiangfan.img文件。接着，利用NDVI数据（通过基本工具中的ResizeData进行重采样至60米分辨率）与TM6数据匹配，创建了TM-NDVI-60m.img文件。 2. 地表比辐射率计算：比辐射率是物体发射电磁波能力的量化，其准确性受多种因素影响。本文利用可见光和近红外光谱信息估计比辐射率，计算植被覆盖度Fv时采用了混合像元分解法。公式中，NDVI是归一化差异植被指数，通过公式（b1gt0.7）*1+（b1lt0.）*0+（b1ge0andb1le0.7）*（(b1-0.0)/(0.7-0.0）来计算不同NDVI范围下的植被覆盖度。 3. 大气校正：利用辐射传输方程对影像热红外波段数据进行处理，去除大气影响，以得到地表的真实温度。这是整个反演过程的核心环节，确保了数据的准确性和可靠性。 本文详细阐述了ENVI环境下如何通过一系列数据处理步骤，利用ETM+数据反演地表温度，这对于理解和应用遥感技术进行地表温度监测和环境评估具有实际意义。这个过程涉及到遥感图像的预处理、辐射率估计、混合像元分解等多个关键环节，显示了ENVI作为一种强大的遥感数据分析工具的优势。