改进的劈窗算法结合Landsat 8热红外数据反演地表温度研究

将劈窗算法(SW,split window algorithm)应用于Landsat8数据进行地表温度反演,完全基于Landsat8数据本身不需要借助外部数据源,克服了传统地表温度反演依赖MODIS水汽产品外部数据造成的局限,实现利用Landsat8热红外数据反演得到较高空间分辨率的地表温度产品。以美国Walnut Gulch流域为例进行SW算法地表温度反演,并与SC算法结果、MOD11-L1地表温度产品和实测地表温度数据对比分析。结果表明,与SC(generalized single-channel algorithm)算法和MOD11-L1地表温度产品相比,SW算法应用于Landsat 8数据的地表温度反演取得较好的效果,平均误差最小为0.89K,相关系数最高为0.9841,反演结果和实测数据具有较好的一致性。     

陆面蒸散的双源遥感模型及其在华北平原的应用

建立了一个计算陆面蒸散的双源遥感模型,利用多光谱和热红外遥感数据估算地表土壤缺水状况,并计算蒸散通量。本模型利用2000-2002年的13期Landsat TM和ETM+遥感数据计算了栾城地区1 000 km2范围的蒸散通量。通过与地面同步微气象观测值的对比,显示利用笔者建立的双源蒸散模型和简化的植被指数-地表温度梯形法确定土壤水分状况,在华北平原能够获得比较满意的计算结果。     

基于时间序列的地表温度反演:以松江河地区为例

为研究同一地区不同时相的地表温度受植被和地表状况等因素影响后,其温度变化程度的差异,以Landsat 5 TM和Landsat 7 ETM+热红外数据为数据源,采用辐射传输方程法分别反演了松江河地区12个不同月份的地表真实温度,并分析出现稳态温度异常地段的影响因素,计算12个月的温度反演结果的均值和方差。结果表明:1平均值图像中的温度异常区域与绝大部分时相图像的温度异常区域十分相似,图像西北区域和中心区域出现较多温度异常。2方差图像中原系列图像中高温异常的区域,其方差也较大,即时间序列上温度波动较大;原系列图像中植被覆盖度较高的区域,其方差较小,即时间序列上温度变化较为稳定。     

北京城区2000—2014年地表温度反演及因素分析

传统的城市温度监测方法周期长、效率低,而利用热红外遥感影像进行城区温度监测的方法具有准确、简便、实用等优点。基于Landsat TM、ETM+、OLI遥感影像数据,应用辐射传输方程法对北京城区（东城区、西城区、宣武区、崇文区、朝阳区、海淀区和丰台区7个区域）2000—2014年夏季地表温度的空间分布和时间变化进行分析及温度反演,结果显示,高温区分布有一定的规律,降雨情况、植被覆盖度的变化以及城区规划都是北京城区温度变化的重要影响因素。研究结果可为减缓北京的热岛效应提供依据。     

基于MODIS数据的石羊河流域地表温度空间格局

利用2010年4期MODIS影像, 基于植被指数、 地表比辐射率、 大气透过率和星上亮度温度, 采用分裂窗口算法, 反演石羊河流域不同季节地表温度并对其进行验证. 结果表明: 石羊河流域四季地表温度变化明显, 昼夜温差很大, 其中, 春季温度分布在-13.45~29.27℃之间; 夏季温度分布在-3.75~56.29℃之间; 秋季温度分布在-10.15~32.67℃之间; 冬季温度分布在-17.15~12.75℃之间. 从地表温度空间分布上看, 在武威、 民勤、 古浪等绿洲地区地表热量丰富, 水土和植被效应显著, 热量呈圈状空间递减趋势; 在下游地区腾格里沙漠和巴丹吉林沙漠地区夏季温度最高, 祁连山东端的石羊河上游地区由于受常年积雪、 河流、 地表植被和海拔等因素影响地表温度较低. MODIS数据为宏观小流域热环境监测提供了新的途径, 且将遥感数据和地表下垫面数据相结合能提高反演精度.     

热红外遥感技术在江西寻乌地区地热勘查中的应用

热红外遥感是地热资源勘查中的常用技术,对江西寻乌地区的Landsat 8热红外影像采用单窗算法,根据MODIS影像计算大气水汽含量,并逐步获取反演参数,得到地表温度反演结果;利用MOD11_L2地表温度产品对结果进行对比分析,验证反演有效性。通过对已有地热资料和地质构造背景的研究,总结地热形成的有利构造条件,分析地表反演温度与已有地热及断裂构造之间的空间关系,建立地热异常区圈定依据,并剔除假异常,最终在研究区圈定了11个潜在地热异常区,为该区地热勘查提供依据。     

Landsat8卫星数据在安徽黄山汤口-寨西地热资源调查中的应用

遥感大数据分析与应用正成为地球信息科学领域重要的研究内容。利用热红外遥感技术进行地热异常信息的提取可以为地热资源勘查评价提供重要的依据。Landsat系列卫星数据拥有长时间的数据积累和较高的空间分辨率,是地表热环境时空序列大数据分析的重要数据。最新一代的Landsat8 卫星热红外数据在延续了较高分辨率的同时,敏感性更强,更加适合于对地表热环境空间分布进行精确分析。本文以安徽黄山汤口-寨西工作区为研究区,分别选用2016年12月9日Landsat8 的热红外遥感数据和2009年12月6日Landsat5 TM 数据,采用大气校正方法进行地表温度的反演和对比分析,通过密度分割分析提取地热异常信息,并综合遥感地质解译信息、气象、地形等数据,对工作区地热资源有利区进行了预测。结果表明：两个时相地表温度反演结果的空间分布基本一致,利用Landsat8 热红外数据的地表温度反演结果可以有效地获取地热异常信息,所圈定的地热异常较为合理,与工作区内主要的断裂构造分布一致,且和物探勘查和钻孔实验结果相对应,可以为地热资源勘查大数据分析提供重要的数据源。     

MODIS LST产品青藏高原冻土图的精度验证

利用遥感数据可以大大提高青藏高原多年冻土分类和制图效率,并降低在环境恶劣、地形复杂的高寒区域所需的观测要求,从而避免人力和物力的巨大消耗。为了验证基于MODIS LST产品制作的青藏高原冻土图的精度,通过选取青藏高原东部的温泉区域和西北部的西昆仑山地区对1：400万青藏高原冻土图、1：300万青藏高原冻土图、基于MODIS LST产品青藏高原冻土图进行综合验证,以此评估基于MODIS LST产品的青藏高原冻土图精度。结果表明,利用遥感数据制作的青藏高原冻土图较已有冻土图能够更好反映多年冻土的空间分布特征,同时存在差异的地方大多是多年冻土与季节冻土过渡的边缘区域,形成原因主要是制图时间差异,此外还有坡度、坡向、植被、积雪等多重因素的综合影响。     

天津滨海新区浅层地温能热红外遥感信息特征

以两期Landsat7 ETM＋为基本数据源,采用单窗算法对天津滨海新区地表温度进行了反演,得到区域地表温度场的分布规律。发现地表温度变化与浅层地温能的分布有较好的对应关系,可以利用热红外遥感技术探测浅层地温能。     

基于被动微波的寒旱区地表温度反演

以各频段水平极化和垂直极化发射率问的相关关系为条件,利用被动微波数据反演地表温度.算法既解决了地表温度反演过程中发射率难以确定的问题,又克服了热红外遥感受大气影响较大的缺点,其物理意义清晰,计算简便.算法以MODIS温度产品为评价标准,对36.5GHz和89 GHz反演结果进行分析.结果表明:89 GHz亮温数据反演精度高于36.5 GHz;与耕地和草场反演精度相比,裸土和山地反演精度较高.其原因在于高频数据穿透能力较低,能更好地表达地表温度.同时,低频数据相对高频更容易受到地表土壤水分变化的影响,发射率相对不够稳定,对反演结果有一定影响.     

基于Wavelet-ANFIS和MODIS地表温度产品的青藏高原0 cm土壤温度估算方法

0 cm土壤温度是冻土模型的上边界条件, 连续的、 高质量的青藏高原0 cm土壤温度数据是进行准确冻土模拟的必要条件. 然而受复杂下垫面的影响, 遥感手段无法获取可靠的0 cm土壤温度. 利用自适应网络模糊推理系统(ANFIS)结合青藏高原实测资料建立遥感地表温度产品(LST)与0 cm土壤温度的关系, 以实现通过LST估算青藏高原逐日0 cm土壤温度. 研究了ANFIS的各种参数组合, 发现筛选合适的小波函数、 小波窗口、 小波层数建立起来的Wavelet-ANFIS模型能较准确实现估算0 cm土壤温度的目的. 验证表明, 估算结果与气象站点实测0 cm土壤温度绝对误差在2 K以下, 相关系数0.98以上. 考虑到原始MODIS LST误差在0~2 K之间, 该方法可以获取较为理想的0 cm土壤温度, 为冻土模型提供准确的上边界输入.     

Study of land surface temperature and spectral emissivity using multi-sensor satellite data

In this study, an attempt has been made to estimate land surface temperatures (LST) and spectral emissivities over a hard rock terrain using multi-sensor satellite data. The study area, of about 6000 km², is a part of Singhbhum-Orissa craton situated in the eastern part of India. TIR data from ASTER, MODIS and Landsat ETM+ have been used in the present study. Telatemp Model AG-42D Portable Infrared Thermometer was used for ground measurements to validate the results derived from satellite (MODIS/ASTER) data. LSTs derived using Landsat ETM+ data of two different dates have been compared with the satellite data (ASTER and MODIS) of those two dates. Various techniques, viz., temperature and emissivity separation (TES) algorithm, gray body adjustment approach in TES algorithm, Split-Window algorithms and Single Channel algorithm along with NDVI based emissivity approach have been used. LSTs derived from bands 31 and 32 of MODIS data using Split-Window algorithms with higher viewing angle (50°) (LST1 and LST2) are found to have closer agreement with ground temperature measurements (ground LST) over waterbody, Dalma forest and Simlipal forest, than that derived from ASTER data (TES with AST 13). However, over agriculture land, there is some uncertainty and difference between the measured and the estimated LSTs for both validation dates for all the derived LSTs. LST obtained using Single Channel algorithm with NDVI based emissivity method in channel 13 of ASTER data has yielded closer agreement with ground measurements recorded over vegetation and mixed lands of low spectral contrast. LST results obtained with TIR band 6 of Landsat ETM+ using Single Channel algorithm show close agreement over Dalma forest, Simlipal forest and waterbody with LSTs obtained using MODIS and ASTER data for a different date. Comparison of LSTs shows good agreement with ground measurements in thermally homogeneous area. However, results in agriculture area with less homogeneity show difference of LST up to 2°C. The results of the present study indicate that continuous monitoring of LST and emissivity can be undertaken with the aid of multi-sensor satellite data over a thermally homogeneous region.     

基于MODIS的青藏高原季节性积雪去云方法可行性比较研究

青藏高原地处中纬度地区,季节性积雪分布破碎,地面观测站点稀少,中分辨率成像光谱仪（MODIS）可为该地区提供每日积雪监测数据,然而云是光学遥感最大的影响因素,为研究MODIS每日积雪产品去云方法在青藏高原的适用性,根据原理将去云方法归纳总结为五大类,并对每种方法的“潜在假设”开展分析讨论。结果显示：基于时间连续性的方法适用性强,去云效果明显,上下午积雪连续的平均概率为72.5%,而2~5d的连续积雪的概率为5.6%~43%不等,可靠性差;临近像元法可去除零散分布的云,平均正确率达到95.5%,但去除云量较少;基于高程的去云算法在山区适用性好,而在高原腹地由于坡度较小而错判概率较大;采用被动微波遥感数据进行去云则依赖于微波对云的识别率,往往误差较大;采用数学方法拟合积雪边界在积雪破碎、降雪融雪较快的青藏高原地区,物理意义较弱。通过分析研究表明,青藏高原地区MODIS日积雪产品的去云,需综合多种算法的区域适用性,充分考虑青藏高原地形及积雪本身的特征,逐步完善每日积雪去云工作。     

通过遥感对矿产资源开采中环境影响的研究--以阜新煤矿和排山楼金矿为例

阜新地区地处华北地台,富含煤和金矿床.呈东西向分布的太古宙和元古宙变质地层在华力西期、印支期和燕山期的变形和岩浆活动中发生隆起.金矿赋存于隆起的前寒武纪变质岩石中.成煤期为晚石炭-早二叠纪、早中侏罗纪、晚侏罗-早白垩纪.阜新煤矿和排山楼金矿是辽宁省的主要煤、金产地.
由于开采物中的有用物质只占很小的比例,因此提取有用物质的方式不可避免地要破坏当地的环境.矿山开采的每一步骤都对环境产生着负面影响.应用遥感资料进行矿山管理,是采用基于地表物体光谱反射的可视近红外(VNIR)遥感和短波红外(SWIR)遥感,以及基于物体热发光的热红外(TIR)遥感,利用不同的地表光谱反射,将相似的物体区分、分类、填图,并进行土地资源分析.野外工作包括在阜新煤矿和排山楼金矿确定岩石蚀变类型,采集标本,构造测量,对矿山环境进行数码拍照.陆地卫星MSS、TM和ETM+数据是分析研究的基础.应用ERDAS IMAGING软件处理卫星数据.并用ERDAS MapSheets和ViewFinder软件划图.应用各种图像处理技术进行图像增强和物体分辨.从卫星图像上直接测量排山楼金矿和阜新煤矿露天采场的多边形周长和面积.从卫星图像上可以看出,阜新煤矿从1980年到2000年环境的恶化.矿山开采产生的废矿堆不仅对矿区造成破坏,由于它们邻近市区,也通过视觉污染和噪音污染构成了潜在的环境污染源.开采活动对环境影响的另一个方面就是地面下沉,这是由地下开采造成的.它对地表的影响是明显的.本研究的重点是煤矿开采造成的地面下沉.与金矿脉的开采不同,煤矿的开采要移去数米厚的整个煤层.其结果不可避免地导致上覆地层的垮塌.排山楼金矿和阜新煤矿的另一个环境污染源来自矿石的处理(提纯和浓缩).金矿和煤矿都采用重力分离和浮选的方法.排山楼金矿目前采用先进的氰化-碳吸附选矿方法.作为补救措施,现在对用于浮选的化学剂的选择不仅要考虑其效益,而且要将其对环境的损害降到最低.尾矿处理也是影响环境的一个重要问题.阜新煤矿和排山楼金矿通常将尾矿倾倒地附近的人工坑内.这些区域虽然不至于对景观造成严重破坏,但很难在其表面恢复植被.而且,从该区域排出的水含有强酸和有毒的金属离子,一旦流入自然水系,将给水生生物造成大面积损害.堆放尾矿的区域一旦干燥,将产生另一个环境问题——粉尘污染.基于这些发现,提出如下建议：
（ 1）采矿过程中环境不断恶化的事实说明,两个矿山在控制露天开采方面仍有不足.虽然移动矿体上覆岩石或盖层是矿山开采的必要前提,但矿产资源的采掘必须对自然的保护给予更多的重视.应更加注重盖层的回填,植被、湿地、沼泽的恢复,控制溢出物,合理利用废物.
（2）地方政府应参与地区内矿产资源开发项目的立项、审批工作.政府在法律框架内干预、控制矿山开采行为中的环境和土地利用问题.     

1975-2006年西藏羊卓雍错流域内湖泊水位变化对气候变化的响应

根据1975年地形图、1988年至2006年的TM、CBERS卫星遥感资料和1962-2006年逐年平均气温、降水量、蒸发量、相对湿度、风速和日照时数等气象资料以及1974-2005年的湖泊水位水文资料,对西藏羊卓雍错及其流域内的空姆错、沉错和巴纠错等4个湖泊的水位变化以及对气候变化的响应作了分析.结果表明:该区湖泊面积在近30 a来呈缓慢下降趋势,2005年与1975年相比,分别减少了46.55 km2、1.73km2、0.03 km2、6.01 km2,减少幅度分别为7.2%、4.3%、0.1%、13.6%.其主要原因是,由于羊卓雍错的湖水主要以降水补给为主,在降水增加、气温上升的情况下由于升温引起的湖泊蒸发效应超过降水增加导致的补给影响,是湖泊面积下降的主要原因.     

基于MODIS LST产品估算青藏高原地区的日平均地表温度

地表温度是衡量地-气界面热状况的重要指标,在冻土制图、城市热岛效应等研究领域有重要应用.MODIS数据只提供了每日4次过境的瞬时温度值,而实际应用中往往需要日平均地表温度.对实测0cm温度数据进行分析后,发现其日变化曲线呈分段函数特性,白天按正弦曲线变化,夜间则呈线性下降.据此提出对白天和晚上的数据进行分段拟合的方案,并与已有的两种拟合方法作对比验证.地面验证工作包括两个方面:一是模拟的验证,按卫星过境时间从逐小时的实测0cm数据中挑出4个瞬时值,将上述拟合方法应用于这4个瞬时值,得到拟合的日平均温度,再同24h的算术平均值比较.结果表明:Sin-Linear法精度最高,平均误差在1K以内;其二是地面对MODIS的验证,将3种方法应用于MODIS数据,再与地面平均值比较,3种方法中Sin-Linear法误差最小,且具有最好的线性相关,R2超过0.9.     

ERA-Interim地表温度数据集在青藏高原冻土分布制图应用的适用性评估

地表温度综合反映了大气、植被和土壤等因素的能量交换状况, 是冻土分布模型和一些寒区陆面过程模式的上边界条件, 对多年冻土分布制图和活动层厚度估算有重要意义. 为了评估ERA-Interim 地表温度产品在青藏高原地区的适用性, 综合比较了青藏高原69个海拔2 000 m以上气象站1981-2013年地面实际观测值与ERA-Interim之间的差异及其分布状况. 结果表明, 两种资料的变化趋势一致, 但是ERA-Interim地表温度在数值上与实际观测值差别显著, 平均偏低7.4℃. 原因之一可能是由ERA-Interim再分析资料格点的海拔高度与气象站实际海拔高度差异引起的. 根据两种温度产品之间海拔的差异, 对ERA-Interim地表温度重新进行模拟, 经过模拟后的ERA-Interim地表温度与实际观测值的差值在大部分气象站变小, 平均偏高0.4℃. 因此, 经过重新模拟的ERA-Interim地表温度基本能够反映青藏高原地表温度的真实情况. 以模拟后的ERA-Interim地表温度作为地面冻结数模型的输入参数模拟了青藏高原冻土分布, 结果表明青藏高原多年冻土区面积为1.14×10⁶ km², 季节冻土区面积为1.43×10⁶km².     

青藏高原湖泊遥感信息提取及湖面动态变化趋势研究

青藏高原湖泊星罗棋布,是我国盐湖主要分布区.本文以RS和GIS技术为基础,从Landsat的MSS、TM、ETM三期遥感影像中,提取了青藏高原的所有湖泊信息,建立了我国盐湖空间数据库.用ArcGIS对盐湖空间数据进行统计和空间分析,从时间和空间上分析青藏高原从70年代到2000年左右湖泊湖面动态变化情况.同时,在青海和...     

祁连山区MODIS积雪反照率产品的精度验证及云下积雪反照率估算研究

积雪反照率在全球气候和能量收支平衡模型中起着重要的作用. 利用祁连山地区大冬树垭口站点反照率实测数据对由TM/ETM+得到的反照率数据进行标定, 然后将TM/ETM+反照率数据通过升尺度对MODIS逐日积雪反照率(SAD)产品在晴空条件下的精度进行了验证. 同时, 发展了一个基于MODIS SAD与AMSR-E SWE数据融合并结合Noah积雪反照率参数化方案估算MODIS SAD数据云下积雪反照率的算法, 通过统计分析纠正了云对积雪反照率的影响, 对云下积雪反照率进行了验证分析. 结果表明:MODIS SAD产品在祁连山地区的精度要低于大面积积雪覆盖的平坦地区(如格陵兰岛), 其平均绝对误差及均方根误差分别为0.0548和0.0727; 云下积雪反照率估算方法可以有效地获取云覆盖下积雪像元的反照率值, 纠正后的无云MODIS SAD数据与地面观测值有较好的一致性, 其平均绝对误差为0.078.