文中介绍了一种基于单通道热红外数据的地表温度反演模型,该模型以大气辐射传输方程为理论推导依据,并利用泰勒展开式可得到求取的众多反演参量。通过对Landsat TM(Thematic Mapper)热波段数据的波谱响应分析,经总结后得到了相应的基于大气水汽含量的参量函数。虽然该模型的精确反演需要大量借助综合方法得到的反演参数,但其整体反演误差在1 K(开氏温度)以内且具有巨大的推广应用潜力。

本文详细介绍了如何使用Google Earth Engine（GEE）平台上的Landsat8 C02数据集进行地表温度（LST）反演。作者分享了在实际项目中遇到的坑，包括数据集版本更新导致的波段报错问题，以及不同资源质量带来的复现困难。文章提供了完整的代码实现，包括数据预处理、质量掩膜应用、温度计算及结果可视化等步骤。通过示例代码，读者可以学习如何利用Landsat8的ST_B10波段直接计算地表温度，并导出结果进行进一步分析。最后，作者还展示了温度直方图和栅格数据的输出效果，为城市热岛效应研究提供了实用工具。 在地表温度反演领域，使用卫星遥感数据进行热红外波段分析是常用来获取地表热环境信息的重要手段。Landsat 8卫星是美国地质调查局（USGS）发射的一颗遥感卫星，搭载了多个波段的传感器，可以对地表进行多光谱观测。特别是其中的热红外传感器，可以在地表温度反演中发挥关键作用。 本文的核心在于如何通过Google Earth Engine（GEE）这一在线平台，高效利用Landsat 8的C02数据集来计算地表温度。GEE提供了强大的云计算资源，使得用户可以不必下载大量数据，就能进行数据处理和分析。文章中作者详细讲解了从数据集选择、波段预处理到温度计算的整个流程。 具体而言，文章首先提到了在数据处理过程中可能遇到的问题，比如数据集版本更新后波段命名的改变可能会导致在处理时遇到错误。为了克服这些问题，作者提供了切实可行的解决方案，并在文中提供了实用的代码片段。这些代码涵盖了从数据加载、预处理到结果输出的各个环节。 为了确保结果的准确性，文章介绍了如何应用质量掩膜技术来筛选出高质量的数据，以排除云层、阴影等可能干扰热红外测量的因素。这是反演地表温度时的关键步骤，因为它直接影响到温度计算的精度。 接着，文章阐述了如何使用Landsat 8卫星数据的ST_B10波段进行地表温度的直接计算。这部分内容非常关键，因为它是将遥感数据转换为具体温度值的核心算法部分。在讲述算法的同时，作者还分享了如何将计算结果导出，以便于后续的分析和应用。 除了技术细节，文章还对结果展示进行了说明。作者演示了如何利用GEE的可视化工具，将温度反演结果以温度直方图和栅格数据的形式展现出来。这些结果可以用来分析城市热岛效应、土地覆盖变化等环境问题，为城市规划和环境监测提供了重要的科学依据。 作者还指出了在实际操作中，即便有代码辅助，不同资源质量也可能导致复现困难的问题。因此，作者也分享了一些实际操作的技巧和经验，帮助读者更好地理解和掌握地表温度反演的技术流程。 通过本文的学习，读者可以掌握使用GEE和Landsat 8数据进行地表温度反演的整个流程。这些知识不仅有助于科研人员进行环境研究，也能为相关领域专业人士提供实用的参考和工具。

本文详细介绍了基于Google Earth Engine（GEE）平台的地表温度单通道算法反演方法。文章以北京市中心为研究区域，利用Landsat 8卫星数据，从数据加载、预处理到地表温度（LST）反演与结果导出的完整流程进行了分步骤解析。核心内容包括研究区域与时间范围定义、Landsat 8数据加载与预处理、NDVI计算、植被覆盖度（FVC）与地表比辐射率计算、亮度温度（BT）计算、地表温度反演（单通道算法）以及结果导出。此外，文章还提供了关键注意事项与优化方向，如数据质量控制、参数优化建议和结果验证方法。该代码流程清晰，可重复性强，适用于学术研究和城市规划等场景。 基于Google Earth Engine（GEE）平台的地表温度反演方法是当前遥感领域的一个重要研究方向。本文详细介绍了地表温度单通道算法反演的完整流程，以北京市中心为研究区域，使用Landsat 8卫星数据作为主要数据源。 研究区域与时间范围的定义是地表温度反演的第一步。在这个过程中，我们需要明确研究的目标区域和时间范围，以便于后续的数据处理和分析。 Landsat 8数据的加载与预处理是地表温度反演的关键步骤。Landsat 8是美国地质调查局和美国宇航局联合开发的地球观测卫星，其携带的传感器可以提供丰富的地表信息。在这个过程中，我们需要对Landsat 8的数据进行加载，包括下载和读取数据。预处理主要包括数据裁剪、去云等步骤，以提高数据的质量。 接下来，NDVI的计算是地表温度反演的重要部分。NDVI（归一化植被指数）是反映地表植被覆盖程度的一个重要指标，其计算需要使用到遥感数据的红光波段和近红外波段。 然后，植被覆盖度（FVC）与地表比辐射率的计算也是地表温度反演的关键步骤。植被覆盖度是反映地表植被覆盖程度的另一个重要指标，其计算需要使用到NDVI。地表比辐射率是反映地表辐射特性的参数，其计算需要使用到植被覆盖度。 亮度温度（BT）的计算是地表温度反演的另一个重要部分。亮度温度是反映地表辐射温度的参数，其计算需要使用到遥感数据的热红外波段。 地表温度反演是基于单通道算法进行的。单通道算法是一种常用的地表温度反演算法，其主要思想是利用遥感数据的热红外波段进行地表温度反演。 在整个地表温度反演过程中，我们还需要注意一些关键事项，如数据质量控制、参数优化建议和结果验证方法。数据质量控制是保证地表温度反演结果准确性的前提，参数优化建议是为了提高地表温度反演的精度，结果验证方法是为了验证地表温度反演结果的准确性。 本文介绍的地表温度反演方法具有流程清晰、可重复性强的特点，适用于学术研究和城市规划等场景。通过使用本文介绍的地表温度反演方法，我们可以获取到高精度的地表温度数据，为城市热岛效应的研究、城市规划和环境保护等提供重要的数据支持。

基于劈窗算法的地表温度反演.ppt

内容概要：本文旨在分析慕尼黑特蕾西恩维斯地区在2023年和2024年不同时间段（包括 Oktoberfest 期间）的地表温度（LST），以研究城市热岛效应。文中通过 Landsat 9 和 Sentinel-2 卫星影像数据，利用 Split-Window 算法计算 LST，并进行归一化处理和差异分析。此外，还计算了 NDVI、NDBI、NDWI 和 Albedo 等指数，并进行了土地覆盖分类。为了提高分辨率，采用了随机森林算法对 LST 数据进行降尺度处理。最后，通过统计分析和散点图验证了降尺度结果的有效性。 适合人群：具备一定遥感和地理信息系统（GIS）基础知识的研究人员和技术人员，尤其是对城市热岛效应和地表温度分析感兴趣的学者。 使用场景及目标：①分析特定区域（如 Oktoberfest 场地）在不同时间段的地表温度变化；②评估城市热岛效应的影响；③通过降尺度技术提高 LST 数据的空间分辨率；④验证降尺度方法的准确性。 阅读建议：此资源涉及多种遥感数据处理技术和算法，建议读者在阅读时结合实际案例进行实践操作，并重点关注代码实现和结果验证部分。同时，建议读者熟悉 Python 或 JavaScript 编程语言，以及 Google Earth Engine 平台的基本操作。

基于python实现Landsat8影像地表温度反演算法

在遥感应用中,运用MODTRAN软件求解大气透过率的参数比较多,而大气中各个参量的变化和不均匀性,给大气透过率和地表温度的计算带来很大的不便。文中基于大气上界的太阳日辐射,提出基于大气整体透过率的建模思想,以太阳能量子穿过大气到达地表损失的能量与大气上界的太阳常数比值作为大气透过率的近似解,通过建立地表热传导的线性方程,实现了地表温度求解。

The data can Explore global temperatures since 1750,and the raw data comes from the Berkeley Earth data page. 数据集探索自1750年以来全球温度，以及其原始数据来自“伯克利地球”数据页面。 GlobalTemperatures.csv GlobalLandTemperaturesByCountry.csv GlobalLandTemperaturesByMajorCity.csv GlobalLandTemperaturesByState.csv GlobalLandTemperaturesByCity.csv

成为一名气候科学家是多么激动人心的时刻。 鉴于最近由科克兄弟资助的伯克利地球表面温度（BEST）研究的透明性，我想看看它们的结果，并将其与NASA戈达德太空研究所（GISS）和美国提供的温度历史进行比较国家海洋和大气管理局（NOAA）国家气候数据中心（NCDC）。 结果是以下三个 MATLAB 函数，它们从三个机构获取全球平均地表温度： [best_temp,best_dates,best_temp_unc] = best_tavg(start_date,end_date,moving_average) [giss_temp，giss_dates] = giss_tavg（开始日期，结束日期，移动平均值） [noaa_temp,noaa_dates] = noaa_tavg(start_date,end_date,moving_average) 输出变量是温度数据的向量，相应的日期，

基于landsat-8的地表温度反演