3 利用 Landsat-8 数据进行地表温度反演 9

3.1 研究区概况 9

3.2 遥感数据简介 10

3.3 研究区地表温度反演过程 12

3.4 地表温度反演结果 14

4 结果验证与对比分析 16

4.1 结果验证 16

4.2 对比分析 16

5 结论与展望 18

5.1 结论 18

5.2 展望 19

参考文献  20 

致谢 . 23 

研究技术路线 4

图 3-1 Landsat8 研究区真彩色线性增强显示 9

图 3-2 2014 年 3 月研究区土地覆盖类型 11

图 3-3 2014 年 3 月研究区植被覆盖度 13

两种劈窗算法温度反演结果 14

算法反演结果之间的差值统计 16

部分典型地表温度分裂窗模型 3

表 2-1 不同温度范围内 TIRS 的反演回归系数 7

表 3-1 Landsat-8 影像主要参数 10

表 3-2 Landsat-8 与 MODIS 热红外波段数据对比 10

表 3-3 TIRS 第                     10、11 波段的比辐射率 12

表 3-4 Landsat-8 0.4 – 4g/cm-2

（ ）大气透过率与水汽含量的关系 13

表 3-5 各类地表覆盖类型 LST 的平均值 15

地表温度反演两种方法的最大值、最小值和平均值 16

表 4-2 不同地表覆盖类型的 LST 平均值之间差值 17

1 绪论

1.1 研究背景及意义

20 世纪以来，人类社会在快速发展的同时也对生态环境造成了破坏，带来 诸如气候变暖，水资源枯竭，森林面积减少等问题。遥感能够实时的获取地表时 空信息，因此对这些环境问题的动态监测作用不可替代。

地表温度是地表能量和水平衡的重要指标，对气象、水文、地质和生态等领 域研究有着重要意义。与传统地面点实测温度相比，热红外遥感信息量更大、覆 盖面更广、动态性更好，可以准确地获取局部温度的空间差异，是资源环境动态 监测的重要内容[1]。在城市热岛、林火监测、旱灾监测等领域都有很广泛的研究， 所以对地表温度反演研究有重要意义。

1.2 国内外研究进展

早在上世纪六十年代，就有过利用 TIROS-Ⅱ卫星遥感数据反演地表温度研 究[2]。此后，以热辐射传输方程作为理论上的依据，学者们相继提出了多种地表 温度反演算法。其中，在地表比辐射率（Land surface emissivity, LSE）已知的情 况下，这些方法包括：单通道算法、多通道算法以及多角度算法。在 LSE 未知 的情况下，又可以分为：温度、发射率分离算法、已知大气参数条件下的 LST 和 LSE 同步反演算法以及同步反演 LST、LSE 和大气参数等算法[3]。文献综述