一种Landsat8卫星数据地表温度反演方法
一种Landsat 8卫星数据地表温度反演方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种从Landsat 8卫星数据反演地表温度的方法，能够应用在林业、 农业、气象、生态环境等行业部门。
【背景技术】
[0002] 地表温度是研宄区域能量交换和水分循环的关键参数，也是生态、水文和气候等 过程模型的一个重要的输入参量。获取区域地表温度是区域资源环境动态监测的重要内 容。热红外卫星遥感技术是获取区域地表温度的一个很重要途径。Landsat8数据是一种 新型的卫星数据源，与传统的Landsat系列卫星（Landsat5、7)相比，Landsat8在波段的 数量、波段的光谱范围和影像的辐射分辨率上进行了改进。LandsatS携带了两个传感器： 1)OperationalLandImager(0LI)和ThermalInfraredSensor(TIRS)。0LI传感器在 可见光、近红外和短波红外区域接收九个光谱波段的数据；TIRS传感器将原来Landsat5、 7的热红外波段一分为二，设置成两个热红外通道（Band10 :10. 6-11. 19ym;Bandll: 11. 5-12. 51ym)。对于Landsat5、7地表温度反演，通常利用单通道地表温度反演算法，该 算法至少需要两个输入参数：大气水蒸汽含量和比辐射率，比辐射率可以利用NDVI阈值法 从Landsat数据本身来获取，而大气水蒸汽含量则必须依赖外部数据源，通常通过气象数 据或者M0DIS数据来间接获取，然而不管是利用气象数据还是M0DIS数据都具有明显的局 限性：气象数据是一种点数据，而遥感数据是一种面数据，气象数据以点代面的方式会导 致较大的误差，而且对于偏远地区或者历史存档卫星数据，获取对应的气象数据就非常困 难；M0DIS数据和Landsat数据在成像时间和空间分辨率上存在较大差异，两种数据之间的 几何配准和投影转换也会带来误差。更重要的是，对于中国大部分地区，Landsat数据和 M0DIS数据之间的地理重叠区域往往非常小（小于三分之一），甚至找不到与Landsat数据 对应的M0DIS数据。以上这些缺陷给传统的Landsat地表温度反演造成了非常大的困难。 幸运的是，LandsatS的波段设置给基于LandsatS数据本身、无需利用外部数据源来反演地 表温度带来了可能。对于Landsat8数据，比福射率同样可以利用NDVI阈值法从Landsat8 数据本身来获取，而大气水蒸汽含量可以利用LandsatS的两个热红外通道基于劈窗协方 差-方差比算法来反演，这样就可以实现完全基于LandsatS数据本身不需要任何外源数据 来反演地表温度。该发明对于实现利用LandsatS数据业务化地生产地表温度产品具有重 要的现实意义。
【发明内容】
[0003] 本发明的目的在于提供一种Landsat 8卫星数据地表温度反演方法，该方法完全 基于LandsatS数据本身不需要任何外部数据，实用性非常强。
[0004] 为实现上述目的，本发明提出的方法包括以下步骤：
[0005] 第一步、计算Landsat 8第10波段和第11波段的星上辐射亮度和星上亮度温度
[0006] Lsen=MLQcal+AL
[0007] Tse^KVlnd+VLsJ
[0008] 其中，Lsen是星上辐射亮度，Tsen是星上亮度温度，M 波段的增益，A 波段的偏 置，QMl为影像DN值，K1和K2为常数，M^At及K1和K2从Landsat8头文件获得；
[0009] 第二步、利用NDVI(NormalizedDifferenceVegetationIndex)阈值法来获取比 辐射率e:
[0011] 其中DNbandjPDNband4*别表示Landsat8第5波段和第4波段影像的DN值；
[0012] 当NDVI<NDVIS时，e=es，其中冊￥13是纯裸土区域的NDVI，es是土壤的比 辐射率；
[0013] 当NDVI>NDVIv时，e=ev，其中冊乂^是纯植被区域的NDVI，ev是植被的比 辐射率；
[0014] 当NDVIS彡NDVI彡NDVIv时，e=es(l-FVC)+evFVC
[0015] FVC是植被覆盖度：
[0017] NDVIJPNDVIv可以从图像上选取均质的裸土区域和植被区域来获取；e3和e7通 过MODISUCSB比辐射率库和Landsat8TIRS波谱响应函数计算得到；
[0018] 第三步：计算大气水蒸汽含量w
[0019] w=a(tj/tj)+b
[0021] 其中，TiSi波段的大气透过率，Tj波段的大气透过率，eiSi波段的比 辐射率，^为j波段的比辐射率，k表示第k个像元，Ti,k为第k个像元i波段的星上亮度 温度，Tj,k为第k个像元j波段的星上亮度温度，^为N个像元i波段的平均星上亮度温度， ^为N个像元j波段的平均星上亮度温度，对于LandsatS数据，i，j分别为10,11，N表示 窗口大小，取20像元*20像元；
[0022] 系数a和b利用M0DTRAN4. 0大气辐射传输模型和TIGR数据库来模拟大气水蒸汽 含量w与LandsatS热红外波段大气透过率比值tn/t1(|之间的关系得到：
[0023] w= -18. 973 (tJt10)+19. 13 R2= 0. 9663,tJt1〇>〇. 9
[0024] w= -13. 412 (tJt10)+14. 158 R2= 0. 9366,tJt1〇<〇. 9
[0025] 第四步：计算地表温度
[0027] 其中Ts是地表温度，e是比辐射率，Lsen是Landsat8第10波段的星上辐射亮度， (y，s)可以表达为：
[0029] 其中Tsen是Landsat8第10波段的星上亮度温度，b Y等于1324K，步丨，七，和步3 是大气函数，可以利用以下公式从大气水蒸汽含量（w)来近似得到：
[0030] it^O. 04019w2+0. 02916w+l. 01523
[0031] it2= -0. 38333w2-1. 50294w+0. 20324
[0032] it3= 0. 00918w2+l. 36072w-〇. 27514
【附图说明】
[0033] 图1Landsat8热红外波段大气透过率比值和大气水蒸汽含量的关系
【具体实施方式】
[0034] 本发明利用单通道地表温度反演方法从Landsat8第10波段来反演地表温度，单 通道方法基于热波段辐射传输方程简化得到，可以表达为：
[0036] 其中Ts是地表温度，e是比辐射率，L 是星上辐射亮度，（y，S )可以表达为：
[0038] 其中Tsen是星上亮度温度，bY等于1324K，$ :，七，和是大气函数，可以利 用以下公式从大气水蒸汽含量（w)来近似得到（Jim6nez-_Mufioz，J. C.，Sobrino, J. A.， SkokovicD,MattarC,andCristobal,J. (2014).LandSurfaceTemperatureRetrieval MethodsFromLandsat-8ThermalInfraredSensorData.IEEEGeoscienceandRemote SensingLetters，11(10)，1840-1843.):
[0039] it^O. 04019w2+0. 02916w+l. 01523
[0040] it2= -0. 38333w2-1. 50294w+0. 20324
[0041] it3= 0. 00918w2+l. 36072w-0. 27514
[0042] Lsen=MLQcai+AL
[0043] 为波段的增益，A^为波段的偏置，]VI^和AJ人Landsat8头文件获得，Qeal为影像 DN值。
[0044] Tsen =K2/1n(1 +1 /Lsen)
[0045] K1和K2为 常数，从Landsat8头文件获取。
[0046] 比福射率利用NDVI(NormalizedDifferenceVegetationIndex)阈值法来获取：
[0048] 其中DNbandjPDNband4*别表示Landsat8第5波段和第4波段影像的DN值。
[0049] 当NDVI<NDVIS时，e=es，其中冊￥13是纯裸土区域的NDVI，es是土壤的比 辐射率；
[0050] 当NDVI>NDVIv时，e=ev，其中冊乂^是纯植被区域的NDVI，ev是植被的比 辐射率；
[0051] 当NDVIS彡NDVI彡NDVIv时，e=es(l-FVC)+evFVC
[0052] FVC是植被覆盖度：
[0054] NDVlJPNDVIv可以从图像上选取均质的裸土区域和植被区域来获取。e，ev 通过MODIS UCSB比辐射率库和Landsat 8 TIRS波谱响应函数计算得到。
[0055] 大气水蒸汽含量（w)基于劈窗协方差-方差比算法（S0BRIN0JA，LiZL， StollMP，etal.Improvementsinthesplit-windowtechniqueforlandsurface temperaturedetermination[J].GeoscienceandRemoteSensing,IEEETransactions on，1994, 32 (2) :243-253.)来反演，该算法假设在无云条件下，N个相邻像元区域内（对于 Landsat8,N可以取值为20,S卩窗口大小为20像元*20像元），大气条件和比辐射率不发 生改变，仅地表温度发生改变，w按下式计算：
[0056] w=a(tj/tj)+b (1)
[0058] 其中，^为1波段的大气透过率，t」为j波段的大气透过率，eiSi波段的比 辐射率，^为j波段的比辐射率，k表示第k个像元，Ti,k为第k个像元i波段的星上亮度 温度，Tj,k为第k个像元j波段的星上亮度温度，f为N个像元i波段的平均星上亮度温度， 巧为N个像元j波段的平均星上亮度温度。对于LandsatS数据，i，j分别为10,11。
[0059] 针对Landsat8TIRS数据，采用式（1)和（2)反演大气水汽含量，需要确定系数a和b，系数a和b可以通过大气辐射传输模型模拟大气水蒸汽含量与热红外波段大气透过率 比值的关系求解得到。
[0060]利用M0DTRAN4. 0 大气福射传输模型和TIGR(ThermodynamicInitialGuess Retrieval，TIGR)数据库来模拟大气水蒸汽含量w与Landsat8热红外波段大气透过率比值 tn/t1(|之间的关系。TIGR数据库是一个由2311条大气剖面组成的气象数据库；其中每条 剖面数据都包含了从地表到大气层顶部每层的气压、气温、水汽含量和臭氧含量。TIGR数据 库中包括了 872条热带大气剖面，742条中炜度大气剖面和697条高炜度大气剖面。TIGR数 据库中包含了一个广泛的大气水蒸汽含量范围（从0.066到7. 833g/cm2)。将TIGR数据库 作为M0DTRAN4. 0模型的输入来模拟大气水蒸汽含量w与热红外波段大气透过率比值tn/ t1(|之间的关系。图1表示基于2311条TIGR大气剖面和M0DTRAN4. 0大气辐射传输模型 得到的Landsat8热红外波段大气透过率比值和大气水蒸汽含量的关系。
[0061] 图1Landsat8热红外波段大气透过率比值和大气水蒸汽含量的关系
[0062] 如图1所示，Landsat8数据11波段和10波段大气透过率比值和大气水蒸汽含量 有很好的相关性。从图1中可以看出，在透过率比值为0.9处存在一个拐点，为了更好地拟 合大气透过率比值和大气水蒸汽含量之间的关系式，以〇. 9为分界点将大气透过率比值分 成两段进行拟合，得到大气透过率比值和大气水蒸汽含量之间的关系式：
[0063] w= -18. 973 (tJt10)+19. 13 R2= 0. 9663,tJt1〇> 〇. 9 (3)
[0064] w= -13. 412 (tJt10)+14. 158 R2= 0. 9366,tJt1〇< 〇. 9 (4)
[0065] 由式3和式4可以得到系数a和b。
【主权项】
1. 一种Landsat 8卫星数据地表温度反演方法，其步骤为： 第一步、计算Landsat 8第10波段和第11波段的星上辐射亮度和星上亮度温度 Lsen= M LQcal+AL Tsen=K2Zln(HK1Zlsen) 其中，Lsen是星上辐射亮度，T sen是星上亮度温度，ML为波段的增益，A 波段的偏置， Qcal为影像DN值，Kl和K2为常数，ML，A ^及Kl和K2从Landsat 8头文件获得； 第二步、利用 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)阈值法来获取比福射 率ε :其中DNbandJP DN band4*别表示Landsat8第5波段和第4波段影像的DN值； 当NDVI<NDVIS时，ε = ε s，其中冊￥13是纯裸土区域的NDVI，ε 3是土壤的比辐射 率； 当NDVI>NDVIv时，ε = ε ν，其中冊￥1,是纯植被区域的NDVI，ε 7是植被的比辐射 率； 当 NDVIsS NDVI 彡 NDVIv 时，ε = ε s(l-FVC)+ε/VC FVC是植被覆盖度：NDVI，NDVIv可以从图像上选取均质的裸土区域和植被区域来获取；ε 3和ε ν通过 MODIS UCSB比辐射率库和Landsat 8TIRS波谱响应函数计算得到； 第三步：计算大气水蒸汽含量w w = a ( τ j/ τ j) +b其中，TiSi波段的大气透过率，τ 波段的大气透过率，eiSi波段的比辐射 率，^为j波段的比辐射率，k表示第k个像元，T i>k为第k个像元i波段的星上亮度温度， Tj,k为第k个像元j波段的星上亮度温度，f为N个像元i波段的平均星上亮度温度，f为N 个像元j波段的平均星上亮度温度，对于LandsatS数据，i，j分别为10,11，N表示窗口大 小，取20像元*20像元； 系数a和b利用MODTRAM. 0大气辐射传输模型和TIGR数据库来模拟大气水蒸汽含量 w与LandsatS热红外波段大气透过率比值τ η/ τ 1(|之间的关系得到： w = -18. 973 ( τ η/ τ 10)+19. 13 R2= 0· 9663，τ η/ τ 1〇> 〇· 9 w = -13. 412 ( τ η/ τ 1〇) +14. 158 R2= 0· 9366，τ η/ τ 1〇< 〇· 9 第四步：计算地表温度其中Ts是地表温度，ε是比辐射率，L sen是Landsat8第10波段的星上辐射亮度，（γ， 6)可以表达为：其中Tsen是Landsat8第10波段的星上亮度温度，bY等于1324Κ，Φ i，Φ2，和Φ3是大 气函数，可以利用以下公式从大气水蒸汽含量（w)来近似得到： Φ != 0. 04019W 2+0. 02916W+1. 01523 Φ 2= -0. 38333w 2-l. 50294w+0. 20324 it3= 0.00918w 2+1.36072w-0. 27514。
【专利摘要】一种Landsat 8数据地表温度反演方法，该方法完全基于Landsat 8数据本身不需要任何外部数据源，克服了传统Landsat数据地表温度反演必须依赖外部数据源造成的局限，该发明对于实现利用Landsat 8数据业务化地生产地表温度产品具有重要的现实意义。
【IPC分类】G01S17/88, G01J5/00
【公开号】CN104897289
【申请号】CN201510345435
【发明人】张兆明, 何国金, 王猛猛, 龙腾飞, 王桂周, 张晓美
【申请人】中国科学院遥感与数字地球研究所
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2015年6月23日
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种从Landsat 8卫星数据反演地表温度的方法，能够应用在林业、 农业、气象、生态环境等行业部门。
【背景技术】
[0002] 地表温度是研宄区域能量交换和水分循环的关键参数，也是生态、水文和气候等 过程模型的一个重要的输入参量。获取区域地表温度是区域资源环境动态监测的重要内 容。热红外卫星遥感技术是获取区域地表温度的一个很重要途径。Landsat8数据是一种 新型的卫星数据源，与传统的Landsat系列卫星（Landsat5、7)相比，Landsat8在波段的 数量、波段的光谱范围和影像的辐射分辨率上进行了改进。LandsatS携带了两个传感器： 1)OperationalLandImager(0LI)和ThermalInfraredSensor(TIRS)。0LI传感器在 可见光、近红外和短波红外区域接收九个光谱波段的数据；TIRS传感器将原来Landsat5、 7的热红外波段一分为二，设置成两个热红外通道（Band10 :10. 6-11. 19ym;Bandll: 11. 5-12. 51ym)。对于Landsat5、7地表温度反演，通常利用单通道地表温度反演算法，该 算法至少需要两个输入参数：大气水蒸汽含量和比辐射率，比辐射率可以利用NDVI阈值法 从Landsat数据本身来获取，而大气水蒸汽含量则必须依赖外部数据源，通常通过气象数 据或者M0DIS数据来间接获取，然而不管是利用气象数据还是M0DIS数据都具有明显的局 限性：气象数据是一种点数据，而遥感数据是一种面数据，气象数据以点代面的方式会导 致较大的误差，而且对于偏远地区或者历史存档卫星数据，获取对应的气象数据就非常困 难；M0DIS数据和Landsat数据在成像时间和空间分辨率上存在较大差异，两种数据之间的 几何配准和投影转换也会带来误差。更重要的是，对于中国大部分地区，Landsat数据和 M0DIS数据之间的地理重叠区域往往非常小（小于三分之一），甚至找不到与Landsat数据 对应的M0DIS数据。以上这些缺陷给传统的Landsat地表温度反演造成了非常大的困难。 幸运的是，LandsatS的波段设置给基于LandsatS数据本身、无需利用外部数据源来反演地 表温度带来了可能。对于Landsat8数据，比福射率同样可以利用NDVI阈值法从Landsat8 数据本身来获取，而大气水蒸汽含量可以利用LandsatS的两个热红外通道基于劈窗协方 差-方差比算法来反演，这样就可以实现完全基于LandsatS数据本身不需要任何外源数据 来反演地表温度。该发明对于实现利用LandsatS数据业务化地生产地表温度产品具有重 要的现实意义。
【发明内容】
[0003] 本发明的目的在于提供一种Landsat 8卫星数据地表温度反演方法，该方法完全 基于LandsatS数据本身不需要任何外部数据，实用性非常强。
[0004] 为实现上述目的，本发明提出的方法包括以下步骤：
[0005] 第一步、计算Landsat 8第10波段和第11波段的星上辐射亮度和星上亮度温度
[0006] Lsen=MLQcal+AL
[0007] Tse^KVlnd+VLsJ
[0008] 其中，Lsen是星上辐射亮度，Tsen是星上亮度温度，M 波段的增益，A 波段的偏 置，QMl为影像DN值，K1和K2为常数，M^At及K1和K2从Landsat8头文件获得；
[0009] 第二步、利用NDVI(NormalizedDifferenceVegetationIndex)阈值法来获取比 辐射率e:
[0011] 其中DNbandjPDNband4*别表示Landsat8第5波段和第4波段影像的DN值；
[0012] 当NDVI<NDVIS时，e=es，其中冊￥13是纯裸土区域的NDVI，es是土壤的比 辐射率；
[0013] 当NDVI>NDVIv时，e=ev，其中冊乂^是纯植被区域的NDVI，ev是植被的比 辐射率；
[0014] 当NDVIS彡NDVI彡NDVIv时，e=es(l-FVC)+evFVC
[0015] FVC是植被覆盖度：
[0017] NDVIJPNDVIv可以从图像上选取均质的裸土区域和植被区域来获取；e3和e7通 过MODISUCSB比辐射率库和Landsat8TIRS波谱响应函数计算得到；
[0018] 第三步：计算大气水蒸汽含量w
[0019] w=a(tj/tj)+b
[0021] 其中，TiSi波段的大气透过率，Tj波段的大气透过率，eiSi波段的比 辐射率，^为j波段的比辐射率，k表示第k个像元，Ti,k为第k个像元i波段的星上亮度 温度，Tj,k为第k个像元j波段的星上亮度温度，^为N个像元i波段的平均星上亮度温度， ^为N个像元j波段的平均星上亮度温度，对于LandsatS数据，i，j分别为10,11，N表示 窗口大小，取20像元*20像元；
[0022] 系数a和b利用M0DTRAN4. 0大气辐射传输模型和TIGR数据库来模拟大气水蒸汽 含量w与LandsatS热红外波段大气透过率比值tn/t1(|之间的关系得到：
[0023] w= -18. 973 (tJt10)+19. 13 R2= 0. 9663,tJt1〇>〇. 9
[0024] w= -13. 412 (tJt10)+14. 158 R2= 0. 9366,tJt1〇<〇. 9
[0025] 第四步：计算地表温度
[0027] 其中Ts是地表温度，e是比辐射率，Lsen是Landsat8第10波段的星上辐射亮度， (y，s)可以表达为：
[0029] 其中Tsen是Landsat8第10波段的星上亮度温度，b Y等于1324K，步丨，七，和步3 是大气函数，可以利用以下公式从大气水蒸汽含量（w)来近似得到：
[0030] it^O. 04019w2+0. 02916w+l. 01523
[0031] it2= -0. 38333w2-1. 50294w+0. 20324
[0032] it3= 0. 00918w2+l. 36072w-〇. 27514
【附图说明】
[0033] 图1Landsat8热红外波段大气透过率比值和大气水蒸汽含量的关系
【具体实施方式】
[0034] 本发明利用单通道地表温度反演方法从Landsat8第10波段来反演地表温度，单 通道方法基于热波段辐射传输方程简化得到，可以表达为：
[0036] 其中Ts是地表温度，e是比辐射率，L 是星上辐射亮度，（y，S )可以表达为：
[0038] 其中Tsen是星上亮度温度，bY等于1324K，$ :，七，和是大气函数，可以利 用以下公式从大气水蒸汽含量（w)来近似得到（Jim6nez-_Mufioz，J. C.，Sobrino, J. A.， SkokovicD,MattarC,andCristobal,J. (2014).LandSurfaceTemperatureRetrieval MethodsFromLandsat-8ThermalInfraredSensorData.IEEEGeoscienceandRemote SensingLetters，11(10)，1840-1843.):
[0039] it^O. 04019w2+0. 02916w+l. 01523
[0040] it2= -0. 38333w2-1. 50294w+0. 20324
[0041] it3= 0. 00918w2+l. 36072w-0. 27514
[0042] Lsen=MLQcai+AL
[0043] 为波段的增益，A^为波段的偏置，]VI^和AJ人Landsat8头文件获得，Qeal为影像 DN值。
[0044] Tsen =K2/1n(1 +1 /Lsen)
[0045] K1和K2为 常数，从Landsat8头文件获取。
[0046] 比福射率利用NDVI(NormalizedDifferenceVegetationIndex)阈值法来获取：
[0048] 其中DNbandjPDNband4*别表示Landsat8第5波段和第4波段影像的DN值。
[0049] 当NDVI<NDVIS时，e=es，其中冊￥13是纯裸土区域的NDVI，es是土壤的比 辐射率；
[0050] 当NDVI>NDVIv时，e=ev，其中冊乂^是纯植被区域的NDVI，ev是植被的比 辐射率；
[0051] 当NDVIS彡NDVI彡NDVIv时，e=es(l-FVC)+evFVC
[0052] FVC是植被覆盖度：
[0054] NDVlJPNDVIv可以从图像上选取均质的裸土区域和植被区域来获取。e，ev 通过MODIS UCSB比辐射率库和Landsat 8 TIRS波谱响应函数计算得到。
[0055] 大气水蒸汽含量（w)基于劈窗协方差-方差比算法（S0BRIN0JA，LiZL， StollMP，etal.Improvementsinthesplit-windowtechniqueforlandsurface temperaturedetermination[J].GeoscienceandRemoteSensing,IEEETransactions on，1994, 32 (2) :243-253.)来反演，该算法假设在无云条件下，N个相邻像元区域内（对于 Landsat8,N可以取值为20,S卩窗口大小为20像元*20像元），大气条件和比辐射率不发 生改变，仅地表温度发生改变，w按下式计算：
[0056] w=a(tj/tj)+b (1)
[0058] 其中，^为1波段的大气透过率，t」为j波段的大气透过率，eiSi波段的比 辐射率，^为j波段的比辐射率，k表示第k个像元，Ti,k为第k个像元i波段的星上亮度 温度，Tj,k为第k个像元j波段的星上亮度温度，f为N个像元i波段的平均星上亮度温度， 巧为N个像元j波段的平均星上亮度温度。对于LandsatS数据，i，j分别为10,11。
[0059] 针对Landsat8TIRS数据，采用式（1)和（2)反演大气水汽含量，需要确定系数a和b，系数a和b可以通过大气辐射传输模型模拟大气水蒸汽含量与热红外波段大气透过率 比值的关系求解得到。
[0060]利用M0DTRAN4. 0 大气福射传输模型和TIGR(ThermodynamicInitialGuess Retrieval，TIGR)数据库来模拟大气水蒸汽含量w与Landsat8热红外波段大气透过率比值 tn/t1(|之间的关系。TIGR数据库是一个由2311条大气剖面组成的气象数据库；其中每条 剖面数据都包含了从地表到大气层顶部每层的气压、气温、水汽含量和臭氧含量。TIGR数据 库中包括了 872条热带大气剖面，742条中炜度大气剖面和697条高炜度大气剖面。TIGR数 据库中包含了一个广泛的大气水蒸汽含量范围（从0.066到7. 833g/cm2)。将TIGR数据库 作为M0DTRAN4. 0模型的输入来模拟大气水蒸汽含量w与热红外波段大气透过率比值tn/ t1(|之间的关系。图1表示基于2311条TIGR大气剖面和M0DTRAN4. 0大气辐射传输模型 得到的Landsat8热红外波段大气透过率比值和大气水蒸汽含量的关系。
[0061] 图1Landsat8热红外波段大气透过率比值和大气水蒸汽含量的关系
[0062] 如图1所示，Landsat8数据11波段和10波段大气透过率比值和大气水蒸汽含量 有很好的相关性。从图1中可以看出，在透过率比值为0.9处存在一个拐点，为了更好地拟 合大气透过率比值和大气水蒸汽含量之间的关系式，以〇. 9为分界点将大气透过率比值分 成两段进行拟合，得到大气透过率比值和大气水蒸汽含量之间的关系式：
[0063] w= -18. 973 (tJt10)+19. 13 R2= 0. 9663,tJt1〇> 〇. 9 (3)
[0064] w= -13. 412 (tJt10)+14. 158 R2= 0. 9366,tJt1〇< 〇. 9 (4)
[0065] 由式3和式4可以得到系数a和b。
【主权项】
1. 一种Landsat 8卫星数据地表温度反演方法，其步骤为： 第一步、计算Landsat 8第10波段和第11波段的星上辐射亮度和星上亮度温度 Lsen= M LQcal+AL Tsen=K2Zln(HK1Zlsen) 其中，Lsen是星上辐射亮度，T sen是星上亮度温度，ML为波段的增益，A 波段的偏置， Qcal为影像DN值，Kl和K2为常数，ML，A ^及Kl和K2从Landsat 8头文件获得； 第二步、利用 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)阈值法来获取比福射 率ε :其中DNbandJP DN band4*别表示Landsat8第5波段和第4波段影像的DN值； 当NDVI<NDVIS时，ε = ε s，其中冊￥13是纯裸土区域的NDVI，ε 3是土壤的比辐射 率； 当NDVI>NDVIv时，ε = ε ν，其中冊￥1,是纯植被区域的NDVI，ε 7是植被的比辐射 率； 当 NDVIsS NDVI 彡 NDVIv 时，ε = ε s(l-FVC)+ε/VC FVC是植被覆盖度：NDVI，NDVIv可以从图像上选取均质的裸土区域和植被区域来获取；ε 3和ε ν通过 MODIS UCSB比辐射率库和Landsat 8TIRS波谱响应函数计算得到； 第三步：计算大气水蒸汽含量w w = a ( τ j/ τ j) +b其中，TiSi波段的大气透过率，τ 波段的大气透过率，eiSi波段的比辐射 率，^为j波段的比辐射率，k表示第k个像元，T i>k为第k个像元i波段的星上亮度温度， Tj,k为第k个像元j波段的星上亮度温度，f为N个像元i波段的平均星上亮度温度，f为N 个像元j波段的平均星上亮度温度，对于LandsatS数据，i，j分别为10,11，N表示窗口大 小，取20像元*20像元； 系数a和b利用MODTRAM. 0大气辐射传输模型和TIGR数据库来模拟大气水蒸汽含量 w与LandsatS热红外波段大气透过率比值τ η/ τ 1(|之间的关系得到： w = -18. 973 ( τ η/ τ 10)+19. 13 R2= 0· 9663，τ η/ τ 1〇> 〇· 9 w = -13. 412 ( τ η/ τ 1〇) +14. 158 R2= 0· 9366，τ η/ τ 1〇< 〇· 9 第四步：计算地表温度其中Ts是地表温度，ε是比辐射率，L sen是Landsat8第10波段的星上辐射亮度，（γ， 6)可以表达为：其中Tsen是Landsat8第10波段的星上亮度温度，bY等于1324Κ，Φ i，Φ2，和Φ3是大 气函数，可以利用以下公式从大气水蒸汽含量（w)来近似得到： Φ != 0. 04019W 2+0. 02916W+1. 01523 Φ 2= -0. 38333w 2-l. 50294w+0. 20324 it3= 0.00918w 2+1.36072w-0. 27514。
【专利摘要】一种Landsat 8数据地表温度反演方法，该方法完全基于Landsat 8数据本身不需要任何外部数据源，克服了传统Landsat数据地表温度反演必须依赖外部数据源造成的局限，该发明对于实现利用Landsat 8数据业务化地生产地表温度产品具有重要的现实意义。
【IPC分类】G01S17/88, G01J5/00
【公开号】CN104897289
【申请号】CN201510345435
【发明人】张兆明, 何国金, 王猛猛, 龙腾飞, 王桂周, 张晓美
【申请人】中国科学院遥感与数字地球研究所
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2015年6月23日
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