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如何利用GEE计算地表温度?

时间: 2023-03-13 12:11:08 浏览: 269
可以使用Google Earth Engine的多种数据集来计算地表温度,比如MODIS、Landsat和Sentinel-2等遥感数据。这些数据集可以实现较高分辨率的温度推算,从而获得准确的地表温度。
相关问题

怎么利用哨兵2号在GEE中计算地表温度

在Google Earth Engine (GEE) 中,可以使用欧洲空间局的Sentinel-2 卫星数据来计算地表温度(LST,Land Surface Temperature),这通常涉及以下步骤: 1. **获取数据**: - 首先,访问 GEE 平台并搜索 Sentinel-2 数据产品,例如 L2A(Level-2A)产品,它包含经过辐射校正的地表反射数据。 2. **预处理数据**: - 确保选择的时间段内有云覆盖率较低的数据,因为 Sentinel-2 的热红外波段对云的影响较大。 - 使用 gee-python 或者 gee.js 工具库加载数据,并进行几何纠正和质量检查。 3. **温度提取**: - 地表温度通常在 Sentinel-2 的短波红外(SWIR)或长波红外(NIR)通道之间通过一些算法计算得出,如NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)、MODIS-Terra/MODIS-Aqua公式或其他专用地表温度算法。 4. **创建时间序列**: - 如果需要长时间跨度内的地表温度变化分析,可以按需组合每天或每周的图像。 5. **数据分析**: - 对提取出的温度数据进行统计分析、可视化,比如绘制平均温度图,研究季节性和年际变化等。 ```python # 示例Python代码片段 import ee # 加载 Sentinel-2 数据 s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_L2A') # 定义感兴趣区域和时间范围 aoi = ee.Geometry.Rectangle([lon_min, lat_max, lon_max, lat_min]) # 替换为你的地理位置 date_range = ee.DateRange(start_date, end_date) # 替换为你感兴趣的日期范围 # 提取地表温度相关波段 lst = s2.filterDate(date_range).filterBounds(aoi) .select(['B8', 'B11']) # B8代表SWIR波段,B11代表NIR波段,可根据实际需求调整 # 计算地表温度 ndvi = lst.normalizedDifference(['B8', 'B11']) lst = ndvi.multiply(0.02).add(-273.15) # 这里假设使用了MODIS公式,具体算法可能会有所不同 # 显示结果 vis_params = {'min': -40, 'max': 40} # 可视化参数 ee.Image(lst).visualize(**vis_params) ```

landsat计算地表温度gee

### 使用Google Earth Engine (GEE) 计算Landsat影像的地表温度 为了通过Google Earth Engine (GEE)计算Landsat影像的地表温度(LST),需要遵循一系列处理步骤来确保准确性。这些步骤包括但不限于选择合适的波段、应用必要的校正以及执行最终的温度转换。 #### 波段选择与预处理 对于Landsat 8卫星而言,通常会利用热红外传感器(TIRS)中的第10波段(B10)[^4]来进行地表温度估算。此波段能够捕捉到地球表面发出的热量信号,从而为后续分析提供基础数据。此外,在某些情况下也可能涉及到其他辅助波段用于改进算法性能或进行大气效应修正。 #### 辐射亮度转亮温 一旦选择了适当的数据源之后,则需将原始DN值(Digital Number, 数字编号)转变为物理量级单位下的辐射亮度(Radiance)。这一步骤可通过内置函数完成,并且针对不同版本的Landsat产品可能有不同的实现方式: ```javascript // 将TOA反射率转换成辐照度(仅适用于特定情况) var toaToRadiance = function(image){ var ML = image.get('RADIANCE_MULT_BAND_10'); // 斜率因子 var AL = image.get('RADIANCE_ADD_BAND_10'); // 截距因子 return image.select(['B10']).multiply(ML).add(AL); }; ``` 接着要基于普朗克定律由辐射亮度进一步推导出亮温(Brightness Temperature): \[ T_b=\frac{K_2}{\ln \left(\frac{K_1}{L_{\lambda}}+1\right)} \] 其中\( K_1 \), \( K_2 \)分别是两个常数项,而\( L_\lambda \)代表经过前述操作获得的波段平均离轴光谱辐亮度[^2]。 #### 大气影响消除及实际地表温度估计 由于大气层会对观测造成干扰,因此还需要考虑去除其带来的偏差因素。一种常见做法是在上述基础上引入单通道法(Single Channel Method)或其他更复杂的模型来调整得到更为精确的结果: ```javascript function applySingleChannelMethod(band10Radiance){ let k1 = ee.Number(image.get('K1_CONSTANT_BAND_10')); let k2 = ee.Number(image.get('K2_CONSTANT_BAND_10')); // 应用单通道方法公式... } ``` 最后,当完成了所有前期准备工作后就可以输出最终形式的地表温度图层了。值得注意的是整个过程中应当始终关注所选参数的有效范围及其适用条件以保证所得结论具有科学合理性。
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