3 研究方法

根据淮安市遥感影像得到淮安市的地表比辐射率影像和淮安市辐射定标影像，在代入辐射传输方程法，求得淮安市温度影像。

本文具体操作流程如所示：

3.1 单波段合成多波段图像

分别将2009年的121036、121037二个条带号的共六组数据的1-7单波段合称为多波段图像。使用需要合成的单波段，在进行图层叠加合成时，要特别注意进行好波段次序调整，进行彩色显示。

3.2 图像镶嵌

分别将2009年的121036、121037两个条带号的两幅图像多波段图像拼接在一起。选出需要镶嵌的图像使用镶嵌工具并设置镶嵌参数，在此步骤时，需要特别关注羽化值的设置，不然会影响镶嵌之后的接缝处，容易出现黑线和脱节的现象，当没有问题时生成镶嵌结果图。

3.3 图像几何校正

分别生成2009年淮安市的几何校正结果图。使用基准图像和待校正图像，选择RGB模式，对其依次进行波段设置，进行图像彩色显示。对基准图像（遥感数据）和待校正图像(淮安市行政区划图) 进行几何校正。特征点的选择在待校正的地图和基准影像上选择道路、河流等拐点，选择控制点之后，自动预测其他控制点。设置好足量的配准点，200个左右。删除EMS误差大的点，多次操作来减少误差。再生成何校正结果图，设置参数，生成图像。文献综述

3.4 ROI区域

数字化淮安市轮廓时调教好投影并新建图层，最后进行裁剪。Evf文件，使用已经定义的数据信息，输出文件名为2009淮安裁剪.roi。

3.5 图像裁剪

打开需要裁剪的文件，选择ROI文件。使用ROI工具，设置好实验参数，核查路径和名称，得出淮安市的遥感影像。

4 温度反演

4.1 计算植被覆盖度

植被覆盖度指植被冠层的垂直投影面积与植被区总面积之比，即植/土比。其范围分布在0～1之间，数值越大表明植被覆盖度越高。国内外研究表明，植被指数反映了植被的状况，可以通过计算DNVI，建立NDVI同植被覆盖度之间关系的经验公式来计算植被覆盖度[6]。因此，可以得到根据算出的NDVI值计算植被覆盖度的公式：

Fcover=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)               （1）

当NDVI≤0.5时，Fcover=0；

当NDVI≥0.7时，Fcover=1；

即：Fcover=(NDVI-0.5)/0.65。

特别注意在公式中（b1：选择NDVI图像）

4.2比辐射率计算

通过监督分类，将遥感影像分为3种类型（水体、城镇和植被）。计算淮安市地表比辐射率，对水体的赋值为0.995, 其他两项的比辐射率分别根据下式进行计算[7]：

εsurface = 0.9625 + 0.0614FV – 0.0461FV2                  （2）   

 εbuilding = 0.9589 + 0.086 FV – 0.0671F V2               （3） 

式中，εsurface和εbuilding分别代表自然表面像元和城镇像元的比辐射率。（b1：NDVI；b2：植被覆盖度）

4.3 辐射定标

热红外波段数据的灰度值反映了辐射的强度，但不是真正的辐射强度值，因而，在反演地表温度之前，首先需要辐射定标，通过灰度值求出辐射强度值。辐射定标公式为[8]：

L=DN*gain +offset                                    （4）

L作为辐射亮度值，单位是（W·m-2·sr-1·μm-1)。而且辐射亮度与DN值之前存在着十分显著的线性关系。其中gain=0.065，offset=-1.15