2。2数据获取

2。2。1主要数据

本次研究采用地理空间数据云上2015年4月11号采集的Landsat 8 OLI遥感数据，卫星轨道号为120/37，云量为2。18%，影像清晰，质量较好，Landsat 8 数据和其他TM 数据类似，发布的数据有 L1T的标识，说明已经经过了地形参与的几何校正，所以在一般情况下可以不需要做几何校正直接被使用。Landsat-8卫星上携带了OLI陆地成像仪和TIRS热红外传感器两个传感器，其卫星影像由11个波段组成，和Landsat-7 上的ETM传感器比较，OLI陆地成像仪做了以下调整[5]:文献综述

（1）Band 5的波段范围调整为0。845–0。885 μm，排除了0。825μm处水汽吸收的影响；

（2）Band 8全色波段范围较窄，从而可以更好区分植被和非植被区域； 

（3）新增两个波段。Band 1蓝色波段 (0。433–0。453 μm) 主要应用于海岸带观测，Band 9短波红外波段(1。360–1。390 μm) 应用于云检测。

2。2。2辅助数据

    本研究进行的地表温度反演需要大气剖面参数，这些数据可以在美国国家官网(http://atmcorr。gsfc。nsas。gov/)中通过输入成像的年月日、格林尼治时间，以及其中心经纬度，选择影像的季节，提交数据就会得到相应所需要的参数(大气上行辐射、下行辐射和大气的透过率)。 

2。3反演方法

本研究方法的基本原理是将地表热辐射强度转化为地表温度的过程，其中要去除大气对地表热辐射的影响，将由于大气条件等产生的热辐射能量从卫星传感器所得到的热辐射总量中减去，就会得到地表热辐射强度[6]。

具体表现为卫星传感器接收到的热红外辐射亮度值Lλ由大气上行辐射亮度L↑，地面的真实辐射亮度经过大气层之后到达卫星传感器的能量；大气下行辐射到达地面后反射的能量L↓这三部分构成。

    Lλ的辐射传输方程可写为[7]：来*自-优=尔,论:文+网www.chuibin.com

Lλ= [εB(TS)+(1-ε)L↓]τ+ L↑                                          （2-1）

    公式中，ε为地表比辐射率，TS为地表温度(K)，B(TS)为黑体热辐射亮度，τ为大气在热红外波段的透过率。

    则温度为T的黑体在热红外波段的辐射亮度B(TS)为[7]：

B(TS) = [Lλ- L↑-τ(1-ε)L↓]/τε                                         （2-2）

    地表温度TS用普朗克公式的函数求得[7]：

TS = K2/ln(K1/ B(TS)+ 1)                                            （2-3）

对于TIRS Band10，K1= 774。89 W/(m2*µm*sr)，K2 = 1321。08K。

    最后采用Artis & Carnahan算法求得地表温度。

从上述公式中可知，有2个参数是进行地表反演的算法所需要的：大气剖面参数、地表比辐射率ε，所以我们只要求得这两个参数就可以得到地表温度。其中，其具体参数由美国航空航天局官网(http://atmcorr。gsfc。nasa。gov/)提供，在网站中输入遥感图像成像的日期（年月日）、成像的具体时间（分、秒），和其中心经纬度，选择影像的季节，提交数据就会得到相应所需要的参数。