GEE地表温度反演[代码]

上传者: docker7nomad | 上传时间: 2025-12-06 20:11:23 | 文件大小: 6KB | 文件类型: ZIP
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。

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