基于Google Earth Engine（GEE）计算Landsat 5的地表温度（Land Surface Temperature, LST）需要应用遥感辐射传输理论、大气校正以及地表发射率计算。首先，获取Landsat 5影像数据和大气剖面数据，然后通过辐射定标将DN值转化为辐射亮度，接下来使用大气校正模型推算出在大气顶部的辐射亮度，并计算大气温度和辐射传输。最后，综合考虑地表发射率和大气效应，根据普朗克黑体定律，结合Landsat 5的热红外波段计算地表温度。 下面将详细描述这一过程。
一、获取Landsat 5数据
首先，登录Google Earth Engine平台，通过编写代码获取Landsat 5的数据集。选择分析区域以及分析时间段，获取所需的Landsat 5 TM影像集合，并进行云和云影的掩膜处理以提高数据质量。
二、辐射定标
拿到原始的Landsat 5数据集后，需要将数字图像的DN值通过辐射定标系数转换为真实的辐射亮度。这一步骤至关重要，是将传感器记录的数字信号量化为可以参与物理公式运算的物理量。
三、大气校正
地表温度的计算涉及到从卫星捕捉到的辐射亮度中分离出地表发出的辐射以及大气添加的辐射。在GEE平台上，可以采用MODTRAN等大气辐射传输模型，针对特定时间、位置和大气条件，估算大气对辐射传输的影响，从而实现大气校正。
四、计算地表发射率
地表发射率是指地面辐射的效率，与地表材料类型直接相关。在LST计算中须使用地表覆盖分类图来估算或通过其他卫星数据获得地表发射率。在GEE中可以应用内置的地类分类算法，或者整合外部数据源来获取这一参数。
五、应用普朗克定律计算LST
地表温度计算的关键步骤是应用普朗克定律，该定律描述了黑体在不同温度下的辐射发射特性。将获得的辐射亮度、地表发射率以及地表温度的理论关系应用到实际的计算中，得出真实的地表温度。
六、代码实现与结果输出
在完成理论步骤后，接下来利用GEE的编程环境用Javascript或者Python脚本实现上述计算过程。在GEE的Code Editor中编写代码，结合所需的辅助数据集，一步一步执行计算流程，最终输出地表温度的栅格地图。
七、结果验证与分析
计算所得LST数据需要进行验证，以确定其准确性。通常，我们会采用地面气象站点的温度数据或其他验证数据源与LST结果进行对比分析，来评估算法的准确性和可靠性。
结合上述步骤，使用GEE对Landsat 5数据进行LST计算需要较强的理论支撑和编程实践能力。本文将围绕这些关键步骤做进一步的详细阐述，并提供相应的GEE代码示例以便实际操作和学习。
相关问答FAQs：
1. 如何用GEE计算Landsat 5的地表温度（LST）？
GEE（Google Earth Engine）是一个功能强大的云平台，可用于进行地理空间分析。要基于GEE计算Landsat 5的地表温度（LST），可以按照以下步骤进行：
- 首先，在GEE中打开代码编辑器。
- 加载Landsat 5的影像数据集。
- 选择Landsat 5影像中的近红外波段和热红外波段。
- 使用计算公式将这些波段转换为地表辐射温度（LST）。
- 考虑大气补偿，可以使用MODTRAN模型或其他大气校正方法。
- 将地表辐射温度转换为地表温度，可以使用反射率、大气廓线和地表辐射率等参数。
- 进行LST的空间分布分析，可以使用GEE提供的分析功能，如统计、空间插值或分类等。
2. GEE中如何处理Landsat 5图像以计算地表温度（LST）？
为了在GEE中处理Landsat 5图像以计算地表温度（LST），可以采取以下步骤：
- 使用GEE的数据集函数加载Landsat 5影像数据集。
- 选择感兴趣的时间范围和区域。
- 根据影像的光谱波段信息，使用适当的计算公式将近红外波段和热红外波段转换为地表辐射温度。
- 考虑大气效应，可以使用GEE提供的大气补偿方法，如MODTRAN模型或其他大气逐像素校正方法。
- 根据地表条件和辐射率等参数，将地表辐射温度转换为地表温度。
- 对LST数据进行进一步的空间分析、可视化和输出。
3. 基于GEE计算Landsat 5的LST有哪些注意事项？
在使用GEE计算Landsat 5的地表温度（LST）时，需要注意以下几点：
- 空间和时间范围的选择：根据研究需求选择合适的时间范围和地理区域，确保数据的完整性和一致性。
- 大气校正方法的选择：选择适当的大气校正方法以减小大气影响，如使用MODTRAN模型或其他经过验证的大气补偿方法。
- 参数的准确性：确保使用准确的地表辐射率、辐射传输参数和反射率等参数，以获得更准确的地表温度计算结果。
- 空间分析和结果验证：在计算LST后，进行空间分布分析，并与地面测量或其他遥感数据进行验证，以确保计算结果的可靠性和精确性。
- 结果的解释和应用：解释计算得到的LST结果，并将其应用于相关的研究或应用领域，如农业、城市规划或环境监测等。
