地表比辐射率计算：基于高PSRR LDO的TIRS应用与案例分析

本文档主要介绍了如何在ENVI/IDL环境下进行地表比辐射率（ε）的计算，特别是在处理高分辨率遥感数据如Landsat8 OLI多光谱图像时。地表比辐射率是衡量地表反射和发射辐射的能力，对于理解地球表面的热量平衡和植被状况至关重要。 首先，文档引用了Sobrino提出的NDVI阈值法来计算地表比辐射率，这是一个基于植被覆盖度（Pv）的公式。NDVI（归一化植被指数）是通过减去近红外波段（NIR）与红光波段（Red）的比值来评估植被覆盖状态。计算过程中，将NDVI与特定的土壤NDVI值（NDVISoil）和完全植被覆盖的NDVI值（NDVIVeg，通常取0.70）进行比较，从而确定Pv的取值。植被覆盖度高的区域，Pv接近1；无植被或极低植被覆盖的区域，Pv接近0。 步骤如下： 1. 使用ENVI的Spectral/Vegetation/NDVI工具，从Landsat8 OLI图像中读取数据。这里强调了使用DN值而非原始数据进行NDVI计算对结果影响较小。 2. 在NDVI Calculaton parameters对话框中，设置计算使用的波段，如Red和Near IR波段。 3. 接下来，通过ENVI进行图像预处理，包括数据输入、浏览、以及可能的图像质量检查和校正（如大气校正）。 4. ENVI的数据输入和显示部分详细介绍了如何处理不同类型的数据，包括数据管理、栅格数据的查看和存储等。 5. 文档还涉及到了ENVI的系统设置和配置，例如栅格文件系统的使用、格式选择以及自定义设置。 处理专题部分展示了针对高分一号PMS数据、SPOT数据、Landsat图像以及城市绿地信息提取和植被覆盖度反演的具体应用场景，包括大气校正、几何校正、图像融合、生态因子生成和评价等高级处理技术。每个专题都涉及到相应的处理流程、详细步骤和可能遇到的问题。 这篇ENVI/IDL培训教程为从事遥感数据分析的人员提供了一套完整的地表比辐射率计算方法和高级遥感图像处理技巧，有助于提升影像数据的价值和分析能力。