引言

热度指数（Heat Index）是一种衡量环境温度对人体舒适度影响的指标。在遥感领域，ENVI软件常被用于处理和分析地表温度数据，进而计算热度指数。本文将详细介绍使用ENVI计算热度指数的实用技术流程，并通过流程图解析，帮助用户更好地理解和应用这一技术。

1. 热度指数的概念

热度指数是地表温度与相对湿度共同作用的结果，它能够更准确地反映高温环境对人体的影响。其计算公式如下：

[ HI = c_1 + c_2 \cdot T + c_3 \cdot T^2 + c_4 \cdot R + c_5 \cdot T \cdot R + c_6 \cdot T^2 \cdot R ]

其中，( HI ) 为热度指数，( T ) 为地表温度（摄氏度），( R ) 为相对湿度（百分比），( c_1 ) 至 ( c_6 ) 为常数。

2. ENVI计算热度指数的流程

2.1 数据准备

  1. 获取地表温度数据：使用ENVI软件打开地表温度数据文件，通常为热红外遥感影像。
  2. 数据预处理：对地表温度数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正和地理校正等。

2.2 热度指数计算

  1. 创建热度指数变量：在ENVI软件中，选择“变量”菜单，创建一个新的变量用于存储热度指数。
  2. 编写计算公式：在ENVI的命令行或批处理脚本中，编写热度指数的计算公式，并赋值给新创建的变量。
  3. 执行计算：运行计算公式，生成热度指数图层。

2.3 结果分析

  1. 可视化分析：使用ENVI的地图显示功能，将热度指数图层添加到地图中，观察不同区域的温度分布情况。
  2. 统计分析：对热度指数进行统计分析，如计算平均值、标准差等，以评估区域的热度水平。

3. 流程图解析

以下为ENVI计算热度指数的流程图：

graph LR
A[数据准备] --> B{获取地表温度数据}
B --> C[数据预处理]
C --> D{创建热度指数变量}
D --> E{编写计算公式}
E --> F{执行计算}
F --> G[结果分析]
G --> H{可视化分析}
H --> I{统计分析}

4. 总结

本文详细介绍了使用ENVI计算热度指数的实用技术流程，并通过流程图解析，帮助用户更好地理解和应用这一技术。在实际应用中，用户可以根据具体需求调整流程，以达到最佳的计算效果。