地表温度反演的单窗算法公式：
其中各参数含义如下图
1、对参数T6进行计算：
1）从HTM头文件中获得gain与bias的值
使用写字板打开，找到如下信息。gain:0.037，bias:3.2
2)DN值转为辐射亮度值，应用如下公式：其中DN6为band6（热红外波段）
3)使用ENVI中的BandMath功能计算出辐射亮度数据
得到数据如下图
在band math中编辑公式如下：其中b2为前一步计算得出的辐射亮度值
计算得到的图像如下图，其data的单位为开尔文温度单位，该参数即为单窗算法中的参数T6
计算大气总透过率 t，计算得t约等于0.789156
计算大气平均作用温度
Ta约等于42.40799摄氏度，换算为开尔文单位为315.558K
计算参数
，t为之前计算的大气总透过率，
，为NDVI阈值法反演出地表比射率，加载地表比辐射率文件，并使用bandmath计算参数C
输出结果得到参数C
计算参数D，通过以下公式计算
使用Band Math功能，编辑公式如下，其中b3为地表比辐射率数据
将各参数代入公式中，计算地表温度
输出地表温度图
如图，data值即该像素点代表的地表温度
将不参与计算的区域进行腌膜，使用下图所示工具
选择地表比辐射率数据作为选择ROI区域数据（研究区域外的data为0）
设置参数如下图
完成ROI提取如下图
通过ROI建立掩膜
导入之前建立的ROI
在掩膜中将选择区域设置为off即（selected areas "Off"），之后选择建立掩膜
检查建立掩膜是否正确，兴趣区域的data为1，兴趣区域外区域data为0，则正确，正确结果如下图
将掩膜应用到地表温度图中
使用以上处理得到的地表温度图，进行城市热岛的遥感分析
1、给出该城市地表温度的基本统计特征：平均值，标准差，最大和最小值；
通过如图工具统计数据特征：
结果如图所示
其中，Npts为该DN值对应的像元个数basic stats可以统计出基本特征，但是这里的0作为最小值并不准确，而是掩膜的值，应该将首次出现的DN值作为最小值
最小值：23.445394，最大值：50.665894，平均值：30.591731，标准差：15.511617
一般以1倍标准差作为间隔将数据划分，划分为以下6类
A:b1< 23.445394
B: 23.445394<=b1<29.162
C:23.162<=b1<37.948
D:37.948<=b1<46.734
E:46.734<=b1<48.665894
F:b1>=48.665894
各大小等于号对应于ENVI系统符号如下：
小于：LT 小于等于：LE 等于：EQ 不等于:NE 大于等于：GE 大于：GT
将以上分类标准应用于决策树分类
打开决策树分类工具如下图所示
对节点1输入分类标准如图：
其中B1为反演地表温度图
向ClassD添加新的节点，依次输入分类标注
输入完所有的分类标准并且执行该分类如图所示：
分类结果如图所示
将该图作为专题图，添加地图要素制图输出如下图，完成地表温度反演以及分析的过程
以土地利用分类图为基础，分析不同覆盖类型下的地表温度状况，从而解释城市热岛强度与土地覆盖类型之间的关系。
加载土地利用分类图如图所示：
选择下图所用工具
输入分类依据的图像
输入被分类的图像
输出带有直方图的分类结果图
最后结果如图所示，用来解释城市热岛强度与土地覆盖类型之间的关系
至此完成所有分析过程。