envi5.6温度计算
时间: 2025-05-27 22:28:25 浏览: 30
### ENVI 5.6 中的地表温度计算功能与方法
ENVI 5.6 提供了强大的地表温度反演功能,主要依赖于其内置的应用程序和工具集。以下是关于如何在 ENVI 5.6 中实现地表温度计算的具体说明:
#### 工具概述
ENVI 的 **APPSTORE** 插件库中包含了专门用于地表温度反演的模块——“Surface Temperature from Radiance”。这一工具适用于不追求复杂算法而希望快速获得地表温度的结果的情况[^1]。
#### 使用条件
为了成功运行该工具并确保准确性,需满足以下前提条件:
- 软件版本:ENVI 版本应为 5.3 或更高版本(当前讨论的是 ENVI 5.6),以支持最新插件及其功能[^1]。
- 数据准备:输入数据通常来源于热红外波段影像(如 Landsat 系列卫星数据)。如果原始影像采用 L2SP 格式,则可能因 MTX 文件的存在而导致错误提示;此时建议转换至其他兼容格式后再执行操作。
#### 计算流程
虽然具体步骤不应详述,但仍可概括如下几个核心环节:
1. 辐射定标:将传感器记录下来的数字化数值转化为物理量级单位(W/m²/ster/cm⁻¹)。
2. 大气校正:消除大气散射等因素的影响,恢复目标物体真实的发射率特性。
3. 应用表面温度模型:依据普朗克定律及相关参数设定完成最终转化过程。
对于上述提到的大气效应修正部分,在实际应用前还需注意是否已完成必要的几何精校正工作,这一步骤能够有效减少地形起伏带来的视差影响,并使所得成果具备精确的空间定位能力[^3]。
此外,当涉及到多个指标综合评估时(比如构建遥感生态指数 RSEI 场景下),可以考虑先单独提取 NDVI、EVI 等植被相关信息层并通过相应预处理手段统一尺度后联合分析[^2]。
```python
# 示例代码展示如何调用 ENVI API 进行基础辐射定标的伪代码表示
import envi_api as api
def radiometric_calibration(input_image_path, output_calibrated_path):
calibrated_data = api.perform_radiometric_correction(input_image_path)
api.save_as_file(calibrated_data, output_calibrated_path)
radiometric_calibration('input.tif', 'output_calib.tif')
```
以上仅为示意性质的函数定义框架,真实环境中需要参照官方文档进一步完善细节设置。
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