单窗算法的地表温度反演：谷歌地球引擎GEE代码

- 日理万妓 2024-03-17 15:54 29阅读 0赞

## 1 背景知识 ##

基于遥感数据的地表温度（**LST**）反演目前得到了广泛的应用，尤其是面向大尺度、长时间范围的温度数据需求，遥感方法更是可以凸显其优势。目前，基于各类遥感数据源的地表温度反演方法不断得以改进，精度亦不断提升。而利用遥感图像处理软件，对地表温度加以反演，其操作整体较为繁琐，尤其是需要处理大量遥感数据时，其数据下载、操作步骤与结果保存等，都是很大的问题。因此，本文介绍一种基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）的地表温度反演算法及其代码。

该方法基于**Landsat 4/5/7/8**卫星反演地表温度。基于该算法，我们可以直接在**GEE**中获取遥感图像、计算**LST**，并选择下载结果文件，非常方便快捷。

本文所依据的文献为：***Google Earth Engine Open-Source Code for Land Surface Temperature Estimation from the Landsat Series***，发表于*Remote Sensing*。

## 2 算法介绍 ##

该论文基于Statistical Mono-Window（**SMW**）算法，对地表温度加以求解。其中，简单地说，**SMW**算法即是通过简单的线性关系，对**由单热红外波段所得的大气表观亮温**与**地表温度**之间的经验关系加以表示，从而计算得到**LST**。

![8f41678407ae8ad5793902652b540048.png][]

## 3 代码 ##

代码在[这里][Link 1]。

点击链接，浏览器将自动进入你的**GEE**帐号；而代码则将会自动出现在左侧**Script**的**Reader**中：

![9e565cba714f434e57c7c46ee526b771.png][]

其中，`modules`为计算**LST**的综合代码库，我们仅仅需要修改、运行其下方`example_1.js`或`example_2.js`的内容即可；其中，依据作者的注释我们可以知道，`example_1.js`用以计算单时相**LST**，而`example_2.js`则为多时相**LST**。

我们就以`example_1.js`为例。其中，在代码的这一部分：

// select region of interest, date range, and landsat satellite
    var geometry = ee . Geometry . Rectangle([-8.91, 40.0, -8.3, 40.4]);
    var satellite = 'L8' ;
    var date_ start = '2018-05-15' ;
    var date_ end =' 2018-05-31' ;
    var use_ ndvi= true;

由上到下分别是修改**ROI**区域（即需要计算**LST**的区域）、基于的卫星（即**Landsat 4/5/7/8**）、所依据遥感图像开始和结束的时间，以及是否引入**NDVI**计算。大家在实际操作时，依据自己的需要自行修改这部分内容即可。

## 4 效果 ##

在这里，我们将作者原定的位于美国的**ROI**修改为武汉市局部地区，以此为例执行代码，效果如下：

![1ddd0fd333baaa1e37cf8a22c4512d85.png][]

其中，黑色区域是我的**ROI**，底图便是已经计算出的温度数据图层了（由此可知，代码默认计算整个可见范围的**LST**，这里的**ROI**仅仅是方便我们查看、对比感兴趣区域内是否各栅格点均有**LST**数据）。整个代码执行的过程仅仅需要几秒钟，和用遥感图像处理软件操作比起来真的快了很多。

随后，依据需要自行选择下载结果数据的范围、保存方法等即可。是不是非常方便~

最后，大家在使用上述代码时，也要记得按照论文作者的相关要求来，需要规范引用的场合要引用清楚，尊重大家的劳动成果。

[8f41678407ae8ad5793902652b540048.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/15/ac5c1f4ee1b34606a2b04e360e98c783.png
[Link 1]: https://code.earthengine.google.com/?accept_repo=users/sofiaermida/landsat_smw_lst
[9e565cba714f434e57c7c46ee526b771.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/15/296bfd8c8eaf484d945f985e88db89dd.png
[1ddd0fd333baaa1e37cf8a22c4512d85.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/15/a821577265c743f7a42b7e1c67387601.png