地表温度反演方法

选用分裂窗算法,采用两因素模型对吉林省西部MODIS数据进行了连续3年的地表温度反演。通过对MODIS数据波段选取,分别计算星上亮度温度,采用基于植被指数与地表分类相结合的方法得到地表比辐射率,根据MODIS数据计算得到大气水汽含量,利用大气辐射传输模型得到大气透过率,最后,通过分裂窗算法模型反演出地表温度。实验结果表明,该方法能够获得较合理的地表温度反演结果,对农业旱灾动态监测具有一定应用价值。     

利用MODIS数据分析山东半岛陆面温度的季节变化

探讨了MODIS数据的地表温度反演方法——分裂窗算法,该算法仅需要两个基本参数,大气透过率和地表比辐射率。这两个参数都可从同一景MODIS图像数据中直接反演出来,并保持较高的反演精度。利用该算法,反演了山东半岛的地表温度,并分析了该地区地表温度的季节变化和城市热岛强度。     

Landsat8地表温度反演算法研究

介绍了Landsat8地表温度反演算法。利用单窗算法和分裂窗算法分别对Landsat8的两个热红外波段进行了地表温度反演,并通过ENVI-met的模拟温度进行精度验证。结果表明,分裂窗算法和第10波段的单窗算法拥有更高的精度。     

针对MODIS影像的劈窗算法研究

在分析热红外遥感和现有的劈窗算法的理论基础上,针对MODIS数据对劈窗算法进行了推导。通过对热辐射强度和温度之间的关系计算,对Planck函数进行了线性简化,同时分析了MODIS的波段设置特点。MODIS的近红外波段适宜于反演大气水汽含量,而大气透过率主要从MODIS的近红外波段数据反演得到大气水汽含量,并进而根据水汽含量与大气透过率的关系来进行估算。通过MODIS的可见光波段、近红外和中红外波段数据,完全可以获得地表温度反演所需要的基本参数,从而形成了针对MODIS数据的地表温度反演的劈窗算法。最后以环渤海地区为实验区,对本文提出的方法进行了实际应用分析。     

单窗算法结合Landsat8热红外数据反演地表温度

Landsat热红外系列数据一直是地表温度反演重要的遥感数据源,目前用于地表温度反演的单窗算法主要针对Landsat TM/ETM+第6波段数据(TM 6)建立的,Landsat 8热红外传感器(TIRS)与TM 6相比有很多变化,因而其单窗算法也需要改进。本文以Landsat 8 TIRS第10波段(TIRS 10)为数据源,提出了针对TIRS 10的单窗算法(TIRS10_SC),并对研究区地表温度进行反演研究,确定了研究区不同类型地表的温度值。研究结果表明:(1)TIRS10_SC算法可以较好地应用于Landsat 8数据的地表温度反演,平均反演误差为0.83℃,相关系数为0.805,反演温度与模拟数据和实测数据都具有较好的一致性;(2)通过对单窗算法中的地表发射率、大气水汽含量和大气平均作用温度等参数敏感性分析发现,TIRS10 SC算法能够获得较为可靠的反演结果;同时,TIRS10 SC算法对大气水汽含量和地表发射率敏感性较高,对大气平均作用温度敏感性稍弱。该算法对于利用Landsat 8 TIRS数据快速反演地表温度具有应用价值。     

用MODIS影像和单窗算法反演环渤海地区的地表温度

在对地观测卫星MODIS的16个热红外波段中,其中有5个波段是针对地表温度来设计的,其中第31(10.78-11、28μm)和32(11．77-12．27μm)与TM的第6波段区间基本相同。运用单窗算法分别对这2个波段建立方程,然后通过对布郎克方程的辐射率和温度计算模拟,发现温度和辐射率近似线性相关,由此建立辐射率与温度T的线性方程,从而可以简化单窗算法的计算过程一最后运用单窗算法对31和32通道分别反演了环渤海地区的温度分布,并对环渤海地区的土地资源环境作了分析.     

陆地卫星TM6波段范围内地表比辐射率的估计

地表比辐射率是用热红外波段遥感数据反演地表温度的关键参数。目前,应用陆地卫星TM6波段数据反演地表温度共有3种算法,即大气校正法、单窗算法和单通道算法。这3种算法都需要TM6波段范围内的地表比辐射率作为地表温度反演参数。本文首先简介这3种反演算法;然后着重探讨TM6波段地表比辐射率估计方法;最后,利用这一方法对山东省陵县附近农田地区进行地表比辐射率估计和地表温度反演。结果表明,该方法能获得较合理的地表温度反演结果。     

Himawari 8 AHI数据地表温度反演的实用劈窗算法

地表温度是水文、气象、气候和环境等研究领域中的关键参数,利用热红外遥感可快速获取区域和全球高精度的地表温度数据。Himawari 8号是日本发射的新一代地球静止轨道气象卫星,星上搭载AHI(Advanced Himawari Imager)成像仪,具有更高的时空分辨率。利用AHI第14(11.2μm)和15(12.35μm)通道星上亮温数据,提出反演地表温度的实用劈窗算法,其中输入的发射率数据利用ASTER GED(Global Emissivity Dataset)v4计算得到。劈窗算法的系数由观测角度和大气水汽含量分区决定,其中大气水汽含量由两个劈窗通道直接估算得到。利用黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验(Hi WATER)4个站点的实测数据和中国7个湖泊中心点的MODIS地表温度产品对反演结果进行验证,结果表明,算法的均方根误差(RMSE)在3 K以内,达到目前常用遥感地表温度产品的精度。同时与利用MOD11C3 C6产品估算的发射率和温度反演结果进行对比分析,发现ASTER GED反演的结果具有更高的精度,适合用来生产高精度的地表温度产品。     

HJ-1B/IRS水温反演模型及监测示范

利用2008～2009年期间约10景HJ-1B/IRS热红外波段遥感数据和过境时刻相应的气象观测数据,以EOS/MODIS温度产品为参照,在单窗算法的基础上,基于水体目标对该算法的参数进行修正,建立HJ-1B/IRS水体温度反演模型;将该模型反演的水体温度及采用单窗算法参数计算的温度与EOS/MODIS温度产品进行比较结果表明:采用单窗算法参数计算出的水体温度与EOS/MODIS温度产品的绝对平均误差为7.84℃;采用本研究得到的参数所反演的温度与EOS/MODIS温度产品的绝对平均误差为0.83℃。将水温反演模型应用于辽东湾区域,实现对该区域水温的动态监测。     

基于地表类型的TM6波段像元分解方法

先利用TM其他波段信息,将TM6波段的像元空间分辨率由120 m提高至30 m,对各子像元进行地类划分;再结合不同地表类型的热惯量特性,确定出每个子像元占原像元的权重和该子像元的辐射亮度;然后用单窗算法反演其温度,得到研究区地表温度的空间分布。对比三次卷积插值重采样反演地表温度的方法,该方法能更好地反演地表温度的空间分布特征。     

基于MODIS影像的内蒙古草原积雪监测

光学遥感源MODIS具有高光谱分辨率、高时间分辨率、高空间分辨率、全球范围内免费接收等优势,被广泛应用于洪涝、干旱、森林草原火灾、雪灾等自然灾害的动态监测领域。MODIS数据用于内蒙古草原积雪监测,提取积雪信息在国内尚属空白。本文利用MODIS L1B 500m分辨率数据,经过几何校正、去"双眼皮"预处理,根据归一化差分积雪指数(NDSI)算法和综合阈值判别法对内蒙古自治区2008年1月下旬大范围降雪进行积雪信息提取,制作积雪覆盖图。利用内蒙古生态与农业气象中心发布的雪情遥感监测信息验证积雪覆盖图的准确度。验证结果表明,MODIS数据用于大范围积雪监测非常有效。     

基于大气温度和水汽含量改进HJ-1B地表温度反演

为了提高地面气象站稀少地区地表温度遥感反演的精度,本文基于多源遥感数据的优势,首先利用MODIS影像获取研究区像元尺度上平均大气水汽含量;然后利用同时相的HJ-1B影像估算区域地表比辐射率,再采用温度-植被指数法获取近地表大气温度;最后将以上3个参数输入单窗体算法,改进其地表温度反演的精度。研究结果表明,改进单窗体算法反演地表温度与地面实测温度的偏差小于1 K,为地面气象站点稀少的植被覆盖区域提供了一种可行的精确遥感反演地表温度方法。     

用被动微波AMSR数据反演地表温度及发射率的方法研究

 针对对地观测卫星多传感器的特点，提出了借助MODIS地表温度产品从被动微波数据中反演地表温度的方法。即利用MODIS地表温度产品和AMSR不同通道之间的亮度温度，建立地表温度的反演方程。该方法克服了以往需要测量同步数据的困难，为不同传感器之间的参数反演相互校正和综合利用多传感器的数据提供实际应用和理论依据。文中以MODIS地表温度产品作为评价标准，对方法进行检验，其平均误差为2~3℃。另外，微波的发射率是土壤水分反演的关键参数，在对微波地表温度反演的基础上，进一步对发射率进行了研究。     

基于改进热惯量模型的表层土壤水反演研究

针对改进热惯量模型需要通过对地面实测的温度进行插值推算地表最高温度,而玛多县属高原地区,较难获取实测数据,利用MODIS地表温度产品的4个瞬时值计算日平均地表温度,结合修正普适性单通道算法反演HJ-1B地表温度,推算出地表最高温度,从而减少了改进热惯量模型对地面观测数据的依赖,进而利用HJ-1B数据反演了玛多县土壤水。结果表明:本文方法可行,能够获得较高分辨率的土壤水空间分布结果,拓宽了HJ-1B数据的应用范围。     

正则化滤波在反演地表光谱反照率中的应用

利用有限的卫星观测数据,通过反演地物二向性反射分布函数(BRDF)模型提取复杂地表的真实信息,是一个不适定的地球科学反演问题。为了克服离散不适定性带来的困难,在分析引起模型解不稳定的原因和数据误差传递机制的基础上,使用构建滤波函数的方法实现BRDF模型的正则化约束反演。实验结果表明,正则化滤波算法与MODIS AMBRALS算法精度相当,完全适用于具有充足观测和稀疏观测情况下的地物参数反演。     

中国MODIS地表温度产品验证

分析了MODIS地表温度产品的误差来源，重点研究利用高分辨率遥感影像数据ASTER同步反演的验证方法。以2003年8月1日太 湖地区为例，用ASTER数据的反演结果与同时相的MODIS地表温度产品进行比较，分别在太湖水面、无锡城区及城郊农田3个典型地表 状况下选取感兴趣区域做线性拟合，取得了较好的结果，拟合的R2值可达0.966 6。     

高分四号卫星在干旱遥感监测中的应用

高分四号(GF-4)是国家高分辨率对地观测系统重大专项天基系统中的一颗地球同步卫星,为探索GF-4号卫星在大面积干旱监测中的应用,本文对该卫星在快速监测大面积干旱方面的应用能力进行了初步探讨。以2016年内蒙古自治区巴林左旗和巴林右旗地区严重旱灾为例,利用NDVI差值对该区域的干旱情况进行了监测,并与MODIS NDVI产品进行对比分析,得到了研究区内2016年干旱分布情况,结果表明其总体趋势与MODIS NDVI产品一致,且细节信息更加丰富。本文主要是GF-4卫星数据结合GF-1卫星数据对内蒙部分干旱区域进行监测和分析,体现了国产高分辨率卫星数据,尤其是GF-4卫星数据,对提高中国突发灾害的应对能力具有重要意义。     

三江源地区基于MODIS数据地表温度与土地覆盖定量关系研究

以三江源自然保护区为研究区,基于MODIS L1 B数据,采用劈窗算法反演地表温度,分析了地表温度空间分布的特征,与计算得到的归一化植被指数进行回归分析。结果表明地表温度与归一化植被指数存在很好的负相关性。分析讨论了地表温度的空间分布与土地覆盖及其他影响因子之间存在的定量关系,探讨了植被生产力与气候变化之间的相互作用以及发展趋势。研究结果有利于三江源湿地的生态保护,可为土地覆盖的动态监测提供有力的科学参考。