首先当然是要下载Landsat 8卫星影像。打开以下网址

https://eos.com/landviewer/或者https://earthexplorer.usgs.gov/注册账户—>选择感兴趣区域——>选择传感器类型如下图。


选择云量较少的景,保存到EOS storage,然后下载。

下载后，你可以查看有许多波段TIF加上一个元数据，元数据很重要，如下：


      接下来我可以使用 Landsat 8 热波段估算或计算地表温度（LST）。它只需要通过光栅图像计算器（ArcMap、ArcGIS Pro、QGIS都可以）应用一组方程即可。主要利用热波段10和波段4、5计算NVDI。这个例子仅仅计算没有阐述公式的原理，有些公式有固定的修正值，如需知道原理，请知网搜索文章查看，主要有6个步骤。 

1. TOA大气表观反射率计算。

TOA (L) = ML * Qcal + ALML = 来自元数据（RADIANCE_MULT_BAND_ x，其中 x 是波段编号）
Qcal = 对应于波段10。
AL = 来自元数据的波段特定附加缩放因子（RADIANCE_ADD_BAND_ x，其中 x 是波段编号）

数字代入，得出TOA = 0.0003342 * “波段 10” + 0.1使用 ArcMap 中的栅格计算器工具求解方程。（spatial analysis工具—>地图代数—>栅格计算器

2.TOA 到亮度温度BT的转换

BT = (K 2 / (ln (K 1 / L) + 1)) − 273.15L = TOAK1 = 来自元数据的特定波段热转换常数（K1_CONSTANT_BAND_ x，其中 x 是热波段编号）。K2 = 来自元数据的特定波段热转换常数（K2_CONSTANT_BAND_ x，其中 x 是热波段编号）。
要获得以摄氏度为单位的结果，需要通过添加绝对零（约 -273.15°C）来调整辐射温度。BT = (1321.0789 / Ln ((774.8853 / “TOA”) + 1)) – 273.15

3.计算 NDVI

什么是 NDVI（归一化差异植被指数），不同波段组合的应用。NDVI =（波段 5 – 波段 4）/（波段 5 + 波段 4）NDVI 的计算很重要，因为随后必须计算与 NDVI高度相关的植被比例 (Pv ) 和与 Pv相关的发射率 (ε) 。NDVI = Float(Band 5 – Band 4) / Float(Band 5 + Band 4)

4.计算植被比例 Pv

Pv = Square ((NDVI – NDVI min ) / (NDVI max – NDVI min ))注意：如果NDVImin为负数，那么上面的减号-都改为+号。通常NDVI图像的最小值和最大值可以直接显示在图像中（ArcGIS、QGIS、ENVI、Erdas），否则必须打开栅格的属性才能得到这些值。有争议的是植被比例 (Pv) 计算中应当使用土壤和植被 NDVI 值而不是最大和最小 NDVI 值。
Pv = Square((“NDVI” – 0.216901) / (0.632267 – 0.216901))

5.计算发射率 ε

ε = 0.004 * Pv + 0.986只需应用光栅计算器中的公式，0.986 的值对应于方程的修正值。

6.计算地表温度

LST = (BT / (1 + (0.00115 * BT / 1.4388) * Ln(ε)))最后应用LST方程得到地表温度图。
下面就是地表温度图，需要注意的是它不等于空气温度。