许久没有更新遥感类软件开发了,都有点生疏了,这一次我带来了一个老的算法,新的东西, 为什么这么说呢,我们知道Landat8、Landsat5等影像,单个影像去做温度反演,并没有什么太大的难度,

但是呢,如果遇到大批量、多源的数据怎么办呢,如果一景景去调参、去设计模型,那就是在太浪费时间了,我看过市面上面所有的同类温度反演软件,几乎没有人做到全自动Landat系列的温度反演,

但是规划类的业务应用需求,往往需要大尺度范围的高精度温度反演结果,这就有点尴尬了,源于这个需求,我开发了市面上第一个全自动批量化Landsat8温度反演软件,在此抛砖引玉,相信山外有山,

定有其他高手能做出更优秀的全自动温度反演软件,如需交流,qq:1044625113,下面我讲一下开发流程与算法模型基础:

1.算法模型基础

算法层面,我不讲太多,大家可以参考一些覃志豪老师、国外的一些Professor写的经典论文,归根到底就是两类:单通道和多通道。其中针对Landsat8数据源,覃志豪老师已经明确了,单通道更为合适,这是由于该

数据源有一个热红外通道出现了问题(不知道这样表述是否明确)。我这里全自动的温度反演算法,就是采用经典的覃志豪单通道算法,为了提高自动化程度,一些大气参数,我采用了NASA开发的网站进行查询获取,比如大气

向上辐射参数、大气透过率等。这里我采用了一个技巧,大气参数需要手动获取,我采用爬虫技术自动获取大气参数,这里就“曲线救国”的方式得到了自动化的大气参数,这样算法层面就可以自动化了,如果大家有其他算法,需要大气参数的,

当然可以参考我的思路。

对于完整的温度反演,我这里核心部分采用c++实现,部分代码如下:

#include "mex.h"
#include <cmath> using namespace std; /*地表温度反演
* t: 大气参数
* Lu: 大气参数
* Ld: 大气参数
* aima: 地表比辐射率
* band10_rad: 辐射定标后第10波段
*/
void LST_Landsat8(double t, double Lu, double Ld, double *aima, double *band10_rad, int imglength, double *LST) {
// double *LST = new double[imglength];
double *BlaRad = new double[imglength]; mexPrintf("大气透过率参数: %f\n",t);
mexPrintf("大气向上透过率参数: %f\n",Lu);
mexPrintf("大气向下透过率参数: %f\n",Ld);
mexPrintf("图像大小为: %d\n",imglength); for (int i = ; i < imglength; i++)
{
BlaRad[i] = (band10_rad[i] - Lu - t*( - aima[i]) * Ld) / (t*aima[i]);
LST[i] = 1321.08 / log(774.89 / BlaRad[i] + ) - ; //mexPrintf("%f\n",BlaRad[i]);
// mexPrintf("%f\n",LST[i]);
}
delete[] BlaRad; //释放内存
//delete[] aima;
//delete[] band10_rad;
// return LST;
} // c++入口主函数
void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[]) //编译代码
{
// 检查输入变量数量是否正确,否则报错
if (nrhs != )
mexErrMsgTxt("变量个数应当为5个...\n"); // 检查输出变量数量是否正确,否则报错
if (nlhs > )
mexErrMsgTxt("输出变量个数不能超过1个...\n"); #define t prhs[0] // matlab传过来的参数列表
#define Lu prhs[1]
#define Ld prhs[2]
#define aima prhs[3]
#define b10_rad prhs[4] // #define LST_band plhs[0] // 传回matlab的反演温度波段 int M = mxGetM(aima);
int N = mxGetN(aima);
int imglength = M*N; //printf("%d", imglength); plhs[] = mxCreateDoubleMatrix(M, N, mxREAL); double *t1; // 得到输入参数指针变量
double *Lu1;
double *Ld1;
double *aima1;
double *b10_rad1; double *lst_band; t1 = mxGetPr(t); // 得到输入参数指针变量
Lu1 = mxGetPr(Lu);
Ld1 = mxGetPr(Ld);
aima1 = mxGetPr(aima);
b10_rad1 = mxGetPr(b10_rad); /*mexPrintf("%f", *t1);
mexPrintf("%f", *Lu1);
mexPrintf("%f", *Ld1);*/ // lst_band = mxGetPr(LST_band);
lst_band = mxGetPr(plhs[]); // 执行c++温度反演主函数
// 特别注意一下,c++混合编程时,输出变量应当作为函数的输入
// lst_band = LST_Landsat8(t1[0], Lu1[0], Ld1[0], aima1, b10_rad1, imglength, lst_band); LST_Landsat8(t1[], Lu1[], Ld1[], aima1, b10_rad1, imglength, lst_band);
}

上面是黑体辐射部分,之所以采用c++实现,是c++效率比较高,比matlab大概要快3倍左右。

全自动反演软件:

2.实验结果

实验算法,我采用湖南省、重庆市夏季、冬季等L8影像,部分反演结果如下所示:

这是渲染后的结果,可以看到结果还是比较好的。

3.继续改进

这里面我采用爬虫技术曲线救国实现自动化批量温度反演,后面我会继续采用全自动的爬虫技术获取遥感影像,免去数据下载的痛苦,实现真正的一键大尺度温度反演。交流qq:1044625113

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