本次是使用Landat8 TIRS遥感影像图，基于大气校正法来反演地表温度。
1.数据下载：
这里就不在赘述，可以参考Landsat系列卫星介绍及影像下载这篇文章。
本次通过地理空间数据云网站下载数据如下，这里需要将下载的遥感图像的中心坐标记录好，后面会用到：
2.数据加载及分析：
2.1 数据加载
打开ENVI软件，加载下载得到的数据，这里需要注意的是，加载的是LC08_L1TP_118038_20170824_20170912_01_T1_MTL.txt这类的txt文件，该文件存储了遥感数据的元数据。
2.2 图像辐射定标
在Toolbox工具箱中，选择【Radiometric Correction→Radiometric Calibration】工具，在对话框中，选择数据最后以Thermal结尾的数据，单击【Spectral Subset】选择Thermal Infrared 1 （10.9000），点击OK。
在弹出的Radiometric Calibration对话框中，选择Calibration Type（定标类型）为radiance（辐射亮度值），其他参数保持默认，选择输出路径，单击OK。
2.3 地表比辐射率计算
首先计算NDVI，在Toolbox工具箱中，选择【Spectral→Vegetation→NDVI】工具，在弹出的对话框中选择第一个文件，点击OK。
然后在弹出的NDVI Calculaton parameters对话框中，，选择NDVI计算波段（Red：4，NearIR：5），然后选择文件输出路径。
第二步计算植被覆盖度。在Toolbox工具箱中，选择【Band Algebra→Band Math】工具，在Band Math对话框中输入公式(b1 gt 0.7)*1+(b1 lt 0.05)*0+(b1 ge 0.05 and b1 le 0.7)*((b1-0.05)/(0.7-0.05))，点击OK。
在Variables to Bands Pairings对话框中，将b1设置为NDVI，选择输出路径，得到植被覆盖度图像。
第三步就是计算地表比辐射率。在Toolbox工具箱中，选择【Band Algebra→Band Math】工具，在Band Math对话框中输入公式0.004*b1+0.986，点击OK。
在Variables to Bands Pairings对话框中，将b1设置为上一步得到的植被覆盖度图像，选择输出路径，得到地表比辐射率图像。
2.4 黑体辐射亮度计算
此时需要先获得一些大气剖面参数，这些就需要在NASA公布的网站上输入遥感数据信息进行计算得到。
打开网站之后，输入如下信息（这里因为我们没有关于气压、温度、相对湿度这些地表参数，因此结果是基于模型计算得到的），点击下方的计算按钮，就可以得到计算结果，我们只需要用到结果里面的三个数值（大气在热红外波段的透视率、大气向上辐射亮度、大气向下辐射亮度）。
其中的成像时间可以从*_MTL.txt元数据文件中获得,为 DATE_ACQUIRED和SCENE_CENTER_TIME的值。
在Toolbox工具箱中，选择【Band Algebra→Band Math】工具，在Band Math对话框中输入公式(b2-5.19-0.41*(1-b1)*7.34)/(0.41*b1)（这里需要根据NASA返回的结果值进行替换），其中b1为地表比辐射率图像，b2为Band10辐射亮度图像，选择输出路径，得到黑体辐射亮度图像。
2.5 地表温度计算
在Toolbox工具箱中，选择【Band Algebra→Band Math】工具，在Band Math对话框中输入公式(1321.0789)/alog(774.8853/b1+1)-273（1321.0789和774.8853这两个数值可以在*_MTL.txt元数据文件中获得, 分别对应K1_CONSTANT_BAND_10和 K2_CONSTANT_BAND_10的值），其中b1为上一步计算得到的黑体辐射亮度图像，选择输出路径，得到地表温度图像。
3.数据可视化及导出：
在图层管理器中选择上一步计算得到的地表温度图像图层，单击右键，在弹出的菜单中选择【Raster Color Slices】，可以将得到的温度结果进行渲染（也可以根据需要进行区间划分），其中温度较高区域为工业区域，结果如下：
也可以根据需要进行区间划分，可以看到大部分区域的温度集中在35-45℃，得到如下结果：
通过查询得到2017-08-24这天的上海温度为36℃/29℃（需要注意的是遥感图像成像时间2:25为格林威治时间，因此换成北京时间为10:25），可以看出反演结果有一定的参考价值。
在菜单栏中选择【File→Save As→Save As…(ENVI、NITF、TIFF、DTED)】,将得到的地表温度图像保存为TIFF格式，可以在ArcGIS中根据需要做进一步的分析。
