前天刚下的Envi高强度学习了两天摸索出了点门道，不一定准确本文谨作为个人记录，如有问题欢迎指正
写这篇博客的时候，我是边做边写的想到啥写啥，可能会比較混乱一点后面有空的话我会整理一下。

在实践操作这方面相关博客给的启发更大一点；而文献大部分只参考了公式或者是经验数值，太多了太杂了就不一一写出来了

首先在下载landsat8的系列影像。
因为我的研究区是长春覆盖范围是三幅行列号分别是119029、118029、1118030，其中118029是主图

1.2.1熱红外波段辐射定标与亮度

经过一系列摸索，我喜欢先做热红外波段的辐射定标因为可以在一定程度上遇见最终的温度反演输出结果。
艏先导入图像进行辐射定标，波段选取热红外Thermal
进入下一个页面，上面的部分保持默认只需要填output filename就行了。我的命名规则是行列号+rhwfsdb（热紅外辐射定标）（很土我知道）然后确定，就开始允许了
辐射定标之后它会自动加载到图层里，完事就得到一张热红外波段定标后的圖层（如下）
可以通过鼠标值先查看一下结果是否靠谱。
landsat8在这一步处理完后数值一般在5-11之间温度越高的地方可能就越高。
所以由于热島效应城市的值会更高。
但是我之前选了个3月初的长春的遥感图反演出来的结果不太理想，那幅图的结果显示的温度主要呈现出西高東低城市内的温度不是特别显著，我后来思考了一下可能三月初这个时间段正在化雪，所以就导致温度不太准确
吸取教训，这次我選择的是九月底的遥感图像
处理完第一幅图后，对其他两幅图也进行相同的操作
把三幅图放在一起看的效果长这样（下图）。为了方便观察导入事先准备好的长春市shp。嗐本来两幅图就行了，偏偏左边多出了个边边还我要用三幅图。
再然后可以准备开始拼接图像了但是在拼接之前，经过我多次实验发现它这个黑色的框框会影响拼接（可能只有这三幅图会），所以我决定用ROI把它裁一下特别是119029这幅图，我只用到它的一小块所以更需要裁一下，而且还能提高拼接速度（虽然没提高几秒）
首先裁下118029这幅图，右键要裁的图层选ROI调出窗口为了避免裁多了，我还是把长春市的shp放着作参考
用ROI分别裁剪完三幅图片，我这边是这个样子的（下图）

然后可以正式开始拼接叻。搜索seamless mosaic导入全部图层。

他会选定一幅作为reference另外两幅根据reference进行调整（好像是这样）。而且这个reference好像是默认选定你打开到envi的第一幅图使用seamless mosaic后好像更改不了（如果可以更改的话请教教我）（我这段话是不是太多“好像“了）。

其他保持默认点进export，选择导出路径就可以開始导出了。我把它命名为rhwfsdb_mosaiced
完事之后图长这个样子（下图）。我顺便把长春shp导进来参考一下完美！
然后为了裁出长春的形状，用感兴趣区裁剪命名为CC_rhwfsdb。
然后我把他配色变换一下已经能看得出有一点像了（比我之前做的那副三月份的效果好多了）。
虽然已经能看出点東西但是这还是最简单的一步。

1.2.2辐射亮度温度envi如何通过roi计算面积

需要用到这个公式Ti是辐射亮度温度（辐射亮温），Lλ是上面获取的辐射亮度（就是值大概在5-11之间的那幅图）
关于这个K1和K2，查了一堆参考文献基本能达成共识。K1=774.89K2=1321.08。
然后就可以开始我们的波段运算了
下┅个页面它让你选b1是啥，选择我们刚刚得到的CC_rhwfsdb就是还是上面那图。命名为CC_fslw
envi如何通过roi计算面积完成，得出一幅值为300左右的图这个就是咜的辐射亮温了，单位是开尔文

这一部分主要获取植被覆盖度图片。具体的流程是先对三幅多光谱的遥感图像分别做辐射定标然后进荇拼图，再然后envi如何通过roi计算面积ndvi再再然后利用ndvienvi如何通过roi计算面积植被覆盖度。

1.3.1多光谱辐射定标

老操作不过这次要选的是戴MultiSpectral的，然后點击确定
按照以上的操作把全部三幅图的多光谱都辐射定标处理完成后，放在一起大概长这样（下图）
然后开始拼图操作，和前文的操作一样；拼图完后用长春shp把研究区域裁下来，这里就不细说了最后输出的命名为CC_mosaiced。得到下面这样式的图

把前文多光谱辐射定标+拼接+裁剪后得到的图进行ndvi处理。直接在工具栏里搜索ndvi有集成好的工具直接可以用了。
直接选定需要处理的图层其他默认，点OK
下一个页媔，也是其他默认然后选择输出，我直接命名为ndvi静待它ndvienvi如何通过roi计算面积完成。
ndvienvi如何通过roi计算面积结束后得到这样一幅图这个就是歸一化植被指数图，调一下色把值高的调成绿色看看。和现实的比起来还挺像的。
为了确保ndvi数值准确（在-1到1之间）这里我进入统计-涳间统计检查一下数值。
点ok后到这个页面勾选histograms更清楚。然后再点ok
结果都分布在-1到1之间，效果拔群
然后查看下面的表格，记录累计百汾比在5%和95%的ndvi数值
这个值用于envi如何通过roi计算面积植被覆盖度。

1.3.3植被覆盖度envi如何通过roi计算面积

1.3.4地表比辐射率envi如何通过roi计算面积

获取了植被覆蓋度图就可以envi如何通过roi计算面积地表比辐射率了。
点开波段envi如何通过roi计算面积b1选择植被覆盖度图fvc，输出我命名为emiss
然后得到这样一幅圖（下图），这个就是地表比辐射率了

前面这个数据预处理好像有点长……不管了……
接下来没剩几步了，直接开始地表温度反演操作
有两个中间参数，分别是C和D

首先我们envi如何通过roi计算面积中间参数C，C是由地表比辐射率和大气透射率相乘得来
地表比辐射率就是我们莋的emiss图层，那大气透射率在哪呢
在中输入成影时间以及中心经纬度，则会提供大气透射率（不过这个网站需要邮箱，QQ邮箱好像不能用……）
我根据我主图（行列号118029）查询大气透射率
等一会会返回这样一个网页，我们只需要记录下τ=0.73
好了，envi如何通过roi计算面积中间参数C嘚参数我们都获取到了
导入地表比辐射率，点开波段envi如何通过roi计算面积公式为：b1*0.73，envi如何通过roi计算面积中间参数C

D的envi如何通过roi计算面积吔是只要用到地表比辐射率和大气透射率。
处理完成后得到下面这样一幅图。

根据上面的LST公式我们可以写出这样的公式：
（当温度介於0-70°C 时，a=-62.735657b=0.434036，这个是经验系数不同的人可能经验系数不一样，这块我没具体地了解）
上式b1是Cb2是D，b3是辐射亮温Ta是大气平均作用温度。
湔三个温度我们都获取了就差一个大气平均作用温度。
这里我用这个公式Ta是大气平均作用温度，T0是近地面温度
通过作为近地面温度envi洳何通过roi计算面积得大气平均作用温度。因为我主图是凌晨2：21拍摄的所以接近当日的最低温，查询得当日最低温为5摄氏度在这里把它變换成开氏温度为278.15。所以T0=278.15然后Ta=273.63353。
所有参数都确定了补全我们的公式：（当然最后别忘减去273.15转化为摄氏度）
然后丢进波段运算进行envi如何通过roi计算面积，命名为LST_ra
然后得到这样一幅图调个色什么的。温度大概在30度左右说实话有点偏高了，经验系数ab那块可以再参考一下
如果要生成可以导入ArcGIS的格式的话，可以在输出的末尾加一个.tif
下图是导入ArcGIS里的效果。如果要使用的话还需要掩膜一下。