Landsat8计算LST没有大气透过率等参数

Question

看了一些讲解回答，找不到这个文件

USGS的注册一直收不到邮件（谷歌邮箱）

这个文件是温度文件吗

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要计算Landsat 8 的地表温度(LST)，你需要Landsat 8 的辐射校正产品，通常是Level-2 Surface Temperature Bands。根据你的描述，你似乎已经访问了USGS EROS (Earth Resources Observation and Science Center) 网站，并找到了一些L1TP产品，这些是Level-1 Top of Atmosphere (TOA) 数据，它们尚未进行辐射校正和大气校正。

为了得到LST，你需要下载的是经过辐射校正和大气校正的Level-2产品。在USGS EarthExplorer网站上，你应该选择Landsat Collection 2 Level-2 Thermal Infrared产品。如果你还没有收到确认邮件，可以尝试以下步骤：

1. 检查垃圾邮件箱：有时候确认邮件可能被误分类到垃圾邮件。
2. 等待一段时间：确认邮件可能因为网络延迟而稍有延迟。
3. 重新请求确认邮件：如果长时间未收到，尝试重新注册或者联系客服（ [e-mail]）询问情况。
4. 使用其他邮箱：有时某些邮箱服务提供商可能会阻止来自特定域的邮件，试试使用不同的邮箱地址。

一旦你能成功登录并下载了Level-2 Thermal Infrared产品，你将获得包含LST信息的 bands。对于Landsat 8，热红外波段通常为B10（10.6 µm）和B11（11.2 µm）。要计算LST，你需要使用像ENVI、QGIS、R或Python这样的地理空间软件，配合相应的库，例如rasterio、GDAL、xarray、numpy等。

这里是一个简单的Python示例，使用rasterio和xarray来读取和处理Landsat 8的热红外数据，并计算LST。请注意，这只是一个基础示例，实际计算可能需要更复杂的算法和更多的输入参数（比如发射率和大气透过率等），但这里仅展示如何从数据集中提取数据。

首先确保安装了所需的库：

pip install rasterio xarray numpy

然后使用以下代码加载数据并计算LST：

import rasterio
import xarray as xr
import numpy as np

# 读取B10和B11波段数据
with rasterio.open("path_to_your/LC08_L1TP_124047_20211203_20211209_02_T1_B10.TIF") as b10_file:
    b10_data = b10_file.read()

with rasterio.open("path_to_your/LC08_L1TP_124047_20211203_20211209_02_T1_B11.TIF") as b11_file:
    b11_data = b11_file.read()

# 创建一个xarray Dataset
ds = xr.Dataset(
    {
        "band10": (("y", "x"), b10_data),
        "band11": (("y", "x"), b11_data),
    },
    coords={
        "x": b10_file.transform[0] * b10_file.width * np.arange(b10_file.width) + b10_file.transform[2],
        "y": b10_file.transform[4] * b10_file.height * np.arange(b10_file.height) + b10_file.transform[5],
    },
)

# 定义常数
lambda_b10 = 10.6e-6  # 波长 B10 (微米)
lambda_b11 = 11.2e-6  # 波长 B11 (微米)
c = 299792458  # 光速 (m/s)
k = 1.380649e-23  # 布朗运动常数 (J/K)
sigma = 5.670373e-8  # 斯特藩-玻尔兹曼常数 (W/m^2 K^4)

# 计算LST
lst = ((np.log((c**2 / (lambda_b10**5 * sigma)) / (ds.band10.values / ds.band11.values - 1))) * 1000) / k

# 输出LST数组
print(lst)

这段代码仅用于演示如何读取和处理数据，实际的LST计算可能需要更精确的辐射传输模型和额外的参数。在执行此操作之前，请确保你已经获得了正确的Level-2 Thermal Infrared数据，并且熟悉所使用的算法。如果你对代码或算法有任何疑问，欢迎随时提问。