MODIS数据反演地表温度劈窗算法比较

利用劈窗算法反演地表温度最早主要应用于NOAA-AVHRR数据,随着MODIS传感器的升空,其数据正在得到越来越广泛的应用.由于MODIS传感器自身具有水汽观测能力,可以为劈窗算法提供实时的水汽含量以及大气透过率等参数,更加方便了劈窗算法的应用.本文选用了Becker(1987), Sobrino(1991)以及覃志豪(2005) 3种劈窗算法,应用MODIS 1B数据进行地表温度的反演,并利用MODTRAN进行算法精度检验,结果表明Becker算法在不同水汽含量以及地表温度情况下,都保持了较高的精度,适用性较广.同时选取了冬季和夏季两景MODIS图像,将反演结果与NASA的地表温度产品进行比较,结果表明Becker算法更接近标准产品值.综合这2种比较方法,认为Becker算法较其他2种算法更有优势.     

基于RS的陆面温度反演研究进展

陆面温度(LST)是研究地表和大气之间物质交换和能量交换的重要参数,利用遥感方法反演陆面温度已经成为重要的获取陆面温度的途径.回顾了热红外遥感研究,阐述了地表温度反演原理,比较了2种主要的地表温度反演方法,并重点对针对Landsat TM数据的3种温度反演算法进行了对比.利用遥感研究地表温度将向着精确化的方向发展,如何利用反演出的精确地表温度将是更加重要的工作.     

分裂窗算法在热红外遥感陆面温度反演中的应用

在分析分裂窗算法原理的基础上,介绍常用的几种算法,分析并选取Becker-Li分裂窗算法作为温度反演的最优方法,对ASTER数据进行辐射定标、大气纠正和几何校正,同时结合对植被反映比较敏感的Valor方法计算地表比辐射率,反演出山东省临沂地区的陆面温度.结果表明:城区温度最高,范围为315.09~319.12 K,而水体温度最低,范围为299.10~303.12 K,反演结果较为理想;此外,Becker-Li分裂窗算法和Valor算法能够较好地提高反演精度,为复杂区域的温度反演提供良好的应用示范.     

基于Landsat-8热红外数据的太湖地区地表温度反演与热岛效应分析

应用Landsat-8 TIRS遥感数据结合气象资料,使用三种不同的反演方法获得苏南太湖地区的地表温度(LST)数据.分析发现,辐射传输方程法反演的结果最接近于实测值;在缺乏实时大气廓线的情况下,普适性单通道算法更适用于Landsat-8热红外波段的地表温度反演;分裂窗算法在三种算法中精度最差.在反演结果的基础上,分析了不同地物的LST特征,建筑用地温度最高,水体最低.归一化植被指数(NDVI)和LST之间存在明显的负相关关系,证明了城市绿地是缓解城市热岛效应、改善城市热环境的重要途径.最后对2000年和2014年的两时相LST进行标准化和分区处理,分析发现,苏南太湖地区的热岛现象近些年来在不断加剧,城市热岛由原来单个存在逐渐成为多个热岛并存的局面,建筑用地的增加是导致整个城市热岛加剧的主要原因.     

Landsat-8影像地表温度反演算法对比分析

针对Landsat-8数据地表温度(land surface temperature,LST)反演中单通道(single-channel,SC)算法和劈窗算法(split-window algorithm,SW算法)在不同区域的反演精度的不一致性问题,以NOAA地表辐射通量网(surface radiation budget net-work,SURFRAD)中不同地表覆盖类型和不同海拔高度的3个站点为验证站点,选取2018年1月1日—2019年6月30日质量较好的37景不同季节的Landsat-8影像,基于站点实测温度,对比分析Jiménez-Mu?oz等提出的普适性SC(generalized SC,GSC)算法与SW算法的地表温度反演精度.结果表明:GSC算法与SW算法的反演精度呈现出一定的季节依赖性.在春季与冬季,GSC算法的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)在1 K左右,SW算法的MAE高于1 K,GSC算法的均方根误差(root mean square error,RMSE)较SW算法分别低约0.37、0.13 K.GSC算法的精度较高,其中,在春季,GSC算法的精度比SW算法精度高约0.53 K;在冬季,GSC算法的精度比SW算法精度高约0.14 K.在夏季与秋季,GSC算法与SW算法的MAE都小于2 K,但SW算法的精度较高.其中,在夏季,GSC算法的精度比SW算法精度低约0.35 K;在秋季,GSC算法的精度比SW算法精度低约0.25 K,GSC算法的RMSE较SW算法高约0.24 K.2种算法与实测温度的相关系数分别为0.9907、0.9922,表现出较为强烈的相关性,SW算法相关性更高.     

Bézier曲线的分割及程序实现

基于Bézier曲线的性质,针对Bézier曲线的两种分割算法通过VisualC＋＋编程在界面中将曲线分割动态实现.     

基于Landsat8地表温度反演 ——以淮河上游为例

选用Landsat 8TRIS 10数据,采用改进后的普适性单通道算法对淮河流域上游地区卫星影像进行亮度温度反演.利用可见光波段、近红外波段对研究区的地表发射率进行计算,结合大气水分含量反演出研究区真实地表温度,反演精度较高,结果表明改进后的普适性单通道算法在中尺度区域适用性较好.探讨了中、大尺度区域地表温度反演可能面临的问题.     

基于MODIS的祁连山区陆面温度反演算法比较

基于MODIS影像,利用7种分裂窗算法对祁连山区的陆面温度参数进行了反演.通过算法间直方图对比、算法间RMS误差分析,认为Becket-Li(1990)的算法比较适合本研究区的陆面温度反演.不仅和其他算法反演结果的相对误差较小,精度上可以保证,而且算法简单,不用考虑大气水汽含量对算法造成的误差影响.通过分裂窗算法误差估计,研究区分裂窗算法反演地表温度的精度为0.5～2.7℃,其中水体和冰川积雪的估算误差较小,而植被和裸土的混合地表误差较大.     

基于Landsat TM的3种地表温度反演算法比较分析

以福州市为研究区,使用Landsat TM数据,利用基于影像的反演算法(IB算法)、单窗算法(MW算法)和单通道算法(SC算法)对研究区进行地表温度反演,并将这3种算法的反演结果与研究区的亮度温度进行了比较,结果表明:(1)3种算法反演的结果总体趋势比较接近,其中尤以MW算法和IB算法较为接近,研究区整体平均温度二者仅相差约1.0℃;(2)3种算法反演的结果均比亮度温度高,其中IB算法高出约1.9℃,MW算法高出约2.9℃,而SC算法则要高出约5.3℃.     

环境减灾卫星热红外数据的地表温度反演及LST分布分析——以北京市城八区为例

环境减灾卫星是我国第一个专门用于环境与灾害监测预报的小卫星星座,本文基于该卫星热红外数据,采用Jimenez-Munoz和JoseA.Sobrino提出的普适性单通道算法,反演2009年7月2日北京市区的地表温度,并将反演结果和当天的MODIS地表温度产品进行比较,初步认为HJ-1B热红外数据地表温度反演结果较好.最后依据反演得到的地表温度分布图,以及实测气温数据对北京市区的地表温度空间分布进行了简单分析,不同的地表类型温度相差较大,部分受水体、植被影响的区域也呈现低温区,市区建筑密集区属于高温区,机场温度明显高于周围区域,气温与地温呈现相同的趋势.     

利用HJ-1B模拟数据反演地表温度的两种单通道算法

现有的两种单通道算法（覃志豪单通道算法和Jimenez-Munoz＆Sobrino单通道算法）都是针对LandsatTM提出的,中国即将发射的HJ-1B卫星传感器也仅有一个热红外波段,要想应用这两种算法对HJ-1B数据进行地表温度的反演,需要根据HJ-1B热红外波段的通道响应函数来重新得到算法中的经验关系．文中针对HJ-1B卫星传感器对这两种算法进行了修订,通过大气辐射传输软件MODTRAN4模拟数据对算法进行了精度评价和参数的敏感性分析．并在此基础上考虑HJ-1B卫星传感器的噪声等效温差（NE△T）和各种参数的估计误差对算法进行了综合误差分析,发现在NE△T≤0．3K的情况下,覃志豪单通道算法平均综合误差为1．14K,而Jimenez-Munozoz＆Sobrino单通道算法平均综合误差为0．94K．基于模拟的HJ-1B热红外波段数据,采用修订后的算法进行了地表温度的反演实验,通过对反演结果的分析,发现覃志豪单通道算法反演的地表温度比模拟的地表温度低1．2K左右,而Jimenez—Munozoz＆Sobrino单通道算法比模拟的地表温度低0．8K左右．从算法验证和应用的结果来看,修订的这两种算法可以方便地应用到对HJ-1B热红外波段数据的地表温度反演．     

AMSR-E微波数据反演裸地地表温度算法研究

利用AMSR-E被动微波数据,以撒哈拉沙漠地区为研究对象,基于搭载在同一颗卫星上的AMSR-E传感器和MODIS传感器同步观测成像的特点,将MODIS数据反演得到的裸地地表温度产品进行尺度上推.作为AMSR-E像元尺度的地表真实温度.在分析AMSR-E不同通道微波探测值所包含的不同信息特点的基础上,选出反演裸地地表温度较为有效的探测通道,利用多元线性回归的方法,建立经尺度上推后对应AMSR-E尺度的MODIS地表温度与AMSR-E各通道亮温之间的对应关系同,从而实现利用AMSR-E被动微波数据反演裸地地表温度的算法.经验证,反演计算的裸地地表温度误差在±3 K之间.该方法不仅对时间和空间的变化有一定的适应性.而且具有一定的物理意义,演结果可以较好地反映裸地地表温度的变化情况.     

基于辐射传输方程和分裂窗算法的Landsat 8数据地表温度反演对比研究

地表温度作为陆地和大气能量平衡的重要参数,已经广泛应用于环境、农业等领域。以太谷县为例,基于Landsat 8卫星影像数据,利用ENVI软件,应用辐射传输方程和分裂窗算法对太谷县地表温度进行了反演以及对反演结果进行了对比分析,研究结果如下:采用辐射传输方程进行地表温度反演结果为地表温度集中在15°~24°,应用分裂窗算法反演的地表温度结果主要集中在18°~27°,分裂窗算法的结果地表温度大部分都高于辐射传输方程的反演的地表温度,两者的结果中都能看出有明显的城市热导效应,城镇居民点的地表温度相对较高,另外城镇居民点两种反演结果的温度差也较大。     

厦门市地表温度与植被覆盖关系定量研究

以福建省厦门市为研究区,基于2015年的Landsat 8遥感影像数据进行4种不同算法的地表温度反演,并对4种算法的结果进行精度验证,选择一种精度最高的算法的结果与植被覆盖度进行回归分析,探讨不同下垫面的植被覆盖度与地表温度的关系.结果表明:在本研究区内,使用单窗算法反演地表温度结果与对比数据更为接近,精度相对较高.地表温度与植被覆盖度之间具有明显的相关关系,植被覆盖度能够有效降低地表温度.在不同的植被覆盖度范围内,对地表温度降温效果不同,当整体植被覆盖度水平较低时,植被覆盖度的增加能够更加明显地降低地表温度.不同的下垫面类型植被覆盖度与地表温度之间有很好的对应关系,植被覆盖度越高的下垫面类型,温度越低.     

地表参量反演与遗传自组织神经元网络联合估算子像元地表温度

在热红外遥感成像模拟中,高空间分辨率的地表温度场景可以由中、低分辨率的热红外遥感数据估算得出。基于可见光 近红外数据反演的若干地表参量和低分辨率的地表温度数据,在二者间引入遗传自组织神经元网络,建立非线性像元分解方法,最终获得高空间分辨率的地表温度场景。利用ASTER卫星产品数据对该方法进行了验证,结果表明： 对于无法直接进行高分辨率地表温度反演,或缺少大量地表先验知识情况下,该方法只需利用两组遥感数据即可估算出不同地表覆盖下子像元地表温度,方法简便易行,精度较高,为快速模拟和估算高分辨率地表温度分布提供了一条新途径。最后对方法的估算精度、适用性及应用前景进行了探讨。     

基于Landsat 8TIRS的地表温度反演算法对比分析

为研究地表温度反演算法之间的异同,以神东矿区为例,以Landsat 8 TIRS为数据源,利用辐射传导方程法、基于影像算法(image-based method,IB算法)、单窗算法(mono-window algorithm,MW算法)和单通道算法(single-channel method,SC算法)分别反演研究区地表温度,并用MODIS地表温度(land surface temperature,LST)数据进行验证,结果表明辐射传导方程法、MW算法和SC算法分别高于MODIS LST数据0.19 K、0.03 K和0.58 K,IB算法低于MODIS LST数据0.65 K,四种算法与MODIS LST数据的相关系数均达到0.9以上,其中MW算法与MODIS LST数据相关系数为0.971 1,精度最高。     

三次三角Bézier样条插值

给出了一种新的构造样条曲线的算法．利用三次三角Bézier基函数,仿照三次B样条插值构造方法,给出了三次三角Bézier样条插值的构造方法,所得样条插值曲线是C3连续的．     

三次混合Bézier类曲线

提出由多项式基底和有理函数基底构造出混合Bézier函数类的思想,由此定义了混合Bézier类曲线.并研究了一种实用的三次混合Bézier类曲线,同时给出由三次混合Bézier类曲线表示圆弧的实例.与Bézier曲线和有理Bézier分别相比较,三次混合Bézier曲线可以表示圆弧且计算较为简单.     

基于TM图像反演垦利县地表温度

利用垦利县TM／ETM＋图像的热红外波段数据,结合辐射传输方程和覃志豪单窗算法等算法反演垦利县地表温度,讨论了各种温度反演算法精度、土地利用类型的变化与相应地表温度的变化．结果表明：覃志豪单窗算法的精度最高,垦利县两年间各地类地表温度基本保持不变或仅有较小变化．     

MODIS C5、C6气溶胶产品验证及区域适应性评价

MODIS Collection 5(C5)、Collection 6(C6)气溶胶产品是当前NASA提供的两种逐日气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)产品,可以为大气颗粒物污染评价以及气候效应影响研究提供重要的数据支撑,但两种产品分别基于不同的气溶胶反演方法生成,明确两种产品气溶胶反演方法的精度和区域适应性对用户合理选择数据产品具有重要意义。以分布于我国的AERONET(Aerosol Robotic Network,AERONET)数据为依据,分析了两种产品在几种典型区域的精度以及区域适应性。结果表明:1C6DT算法整体反演精度略优于C5DT算法;2与DT算法相比DB具有较高的整体反演精度(R=0.91,RMSE~0.166,MAE~0.116),气溶胶有效观测天数明显增加,能够降低15%左右的气溶胶高估情况;3C6DT算法在浓密植被地区整体精度较高,但在亮地表区域适应能力较差,产品缺失值严重;而DB算法均能实现暗地表和亮地表区域上的气溶胶反演,尤其在城市、稀疏植被覆盖气溶胶反演精度整体较高,空间连续性得到明显改善。