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．     

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.     

基于TM数据的地表比辐射率反演方法对比分析

介绍了两种基于LandsatTM数据的地表比辐射率估计方法,即Sobrino等提出的NDVITEM方法与覃志豪等的估计方法,并以锡林郭勒盟西乌珠穆沁旗西部为研究对象,分别应用两种方法实现了该地区在LandsatTM热红外波段范围内地表比辐射率的定量反演.采用精度为0.01的MODISLSE产品对两种方法的反演结果进行精度比较,结果发现,对于该研究区的地表组成特点,采用覃志豪等的模型估计地表比辐射率的结果优于Sobrino等的结果.     

基于Landsat 8地表温度的单窗反演——以九江市为例

陆地表面温度被认为是城市环境分析的重要指标之一。目前,利用热红外遥感技术反演地表温度是获取有关区域地表温度信息的一个有效可行的方式。针对不同热红外传感器,国内外很多学者做了大量的相关实验,其中以覃志豪单窗算法精度相对较高;因此,采用覃志豪单窗算法反演地表温度,从而分析九江市的热度情况。实验结果显示,九江市2014年10月份气温在9~23℃区间,与实测温度接近,对九江市热岛研究具有一定的参考意义。     

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.     

MODIS/Terra辅助的HJ-1B CCD1数据悬浮泥沙浓度反演研究

针对MODIS/Terra传感器服役时间超期需要后续卫星延续观测以及国产陆地卫星数据水环境遥感应用问题,以深圳湾为研究区域,利用2007年～2008年获取的40个现场实测数据与MODIS/Terra NIR-SWIR大气校正反射率数据建立MODIS悬浮泥沙浓度反演模型,以此为基础,反演2010年～2012年4景MODIS悬浮泥沙浓度分布状况,展开同步的瑞利散射校正反射率(Rrc)多波段组合因子的HJ-1B CCD1影像悬浮泥沙浓度反演模型对比研究.结果表明,在不进行气溶胶校正的情况下,HJ-1B CCD1数据波段比值算法(Rrc(660)/ Rrc(560))可以有效实现深圳湾悬浮泥沙浓度的反演,反演模型的决定系数为0.88,均方根误差为7.19 mg/L,模型验证的相对误差为7.45%,该研究对于进一步推进水环境遥感监测有一定的积极意义.     

利用Landsat影像热红外波段反演西双版纳勐仑地区地表温度的方法初探

利用Landsat TM/ETM+数据的热红外波段,基于Modtran4辐射传输模型的大气校正,通过目前2种主要算法——Qin等的单窗算法与Jiménez-Mup~noz-Sobrino的普适性单通道算法反演了热带西双版纳勐仑地区的地表温度,同时利用同步地面实测数据对反演结果进行了精度检验.结果表明,2种方法均具有一定的反演精度,其中Jiménez-Mu~noz-Sobrino法较好,其相对误差仅为5.4%,该方法更适于该地区地表真实温度的反演.     

利用ETM+和MODIS数据反演陆地表面温度

Landsat 7 ETM+数据是一种常用的中分辨率卫星遥感数据,它的热红外波段的空间分辨率为60m,是目前星载遥感数据中分辨率最高的。然而由于Landsat 7 ETM+只有一个热红外波段,给ETM+陆地表面温度反演造成了困难。本文在前人研究的基础上开展ETM+数据陆地表面温度反演研究,首先利用MODIS数据反演总大气水蒸汽含量,然后利用普适性单通道算法从ETM+数据得到陆地表面温度,试验结果表明该方法能够取得较好的反演结果。     

利用ETM+和MODIS数据反演陆地表面温度

Landsat 7 ETM +数据是一种常用的中分辨率卫星遥感数据,它的热红外波段的空间分辨率为60 m,是目前星载遥感数据中分辨率最高的.然而由于Landsat 7 ETM +只有一个热红外波段,给ETM +陆地表面温度反演造成了困难.在前人研究的基础上开展ETM +数据陆地表面温度反演研究,首先利用MODIS数据反演总大气水蒸汽含量,然后利用普适性单通道算法从ETM +数据得到陆地表面温度,试验结果表明该方法能够取得较好的反演结果.     

基于Landsat 8 TIRS的临汾市尧都区地表温度反演研究

来自美国陆地资源系列的卫星遥感数据是地表温度反演的重要数据之一.随着Landsat 8卫星于2013年2月11日成功发射升空,其携带的热红外传感器TIRS为反演地表温度提供了一种新的数据.本文以临汾市尧都区为例,基于2017年5月28日的Landsat 8热红外数据,利用辐射传输方程反演了研究区的地表温度.结果表明,总体上尧都区城区地表温度高于郊区,不同下垫面地表温度差异明显,高温区集中在人口密度大和建筑物密集区,而低温区主要存在于水体及植被覆盖度高的地区.     

附加气溶胶信息以改进地表温度反演算法

FY-3A上搭载的中分辨率成像光谱仪(MERSI)和扫描辐射计(VIRR)都包含热红外通道,可用于地表温度的反演。结合热红外通道的光谱响应函数,用MODTRAN模拟清洁大气、城市气溶胶、乡村气溶胶和沙尘气溶胶条件下的亮温值,通过分裂窗算法求解不同气溶胶类型和光学厚度下的地表温度。结果表明:气溶胶类型和光学厚度之间的差异会造成热红外通道的亮温差发生变化,这一现象在VIRR的热红外通道表现得尤为显著。通过拟合系数和气溶胶光学厚度之间的关系建立新的反演算法,发现:在分裂窗算法基础上加入气溶胶光学厚度这一参量之后,地表温度反演的均方根误差有所降低,尤其是在气溶胶浓度高时改进效果更佳,其中对城市气溶胶这一类型改善效果明显(RMSE由0.814 K下降到0.442 K,BIAS从0.998K降到0.668 K)。     

基于实测值的Landsat 8水面温度反演算法对比——以太湖为例

水面温度是影响湖泊物理、化学、生物和生态过程的关键因素,遥感反演可以扩展获取水面温度的空间尺度,现有研究多选择表层水温或其他温度产品而非实际水面温度来验证遥感反演结果。为获取太湖水面温度的最佳反演算法,首先量化水面温度与水下20 cm和50 cm水温的差异,再基于太湖四季典型日期的Landsat 8热红外数据,利用辐射传输方程法（radiative transfer equation, RTE算法）、覃志豪单窗算法（mono-window algorithm, MW算法）、Offer Rozenstein劈窗算法（split window, SW1算法）和Jiménez-Mu?oz劈窗算法（SW2）反演水面温度,以实测值验证反演结果。结果表明：太湖水面温度与表层水温存在显著差异,白天水面温度分别比20 cm和50 cm深处水温高3.6 K和5.6 K,Landsat 8过境时刻水面温度分别比20 cm和50 cm深处水温高2.7 K和2.9 K;以实测值为准,SW2算法对太湖水面温度的反演效果最佳,绝对误差范围为0.1~1.4 K,MW和RTE算法次之,SW1算法反演效果最差,在低温/高温时的反演值较实测值偏低/高2.0~3.0 K;四种算法均能反演出太湖水面温度的时间变化,但难以量化其空间格局。     

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。     

基于陆面过程模式的热红外卫星遥感影像模拟

遥感服务于气象、气候领域的一个关键环节就是建立地表过程模式与遥感数据之间的联系,利用过程模式的可靠输出参数来模拟卫星影像,并与真实的观测数据进行对比.本文建立了一个以通用陆面过程模式(CLM)相关参数为地表输入信息,以再分析大气廓线为大气输入信息的卫星影像模拟系统,以期通过模拟数据与真实卫星数据的比较,为模式背景场、强迫场的修订及预报精度的提高服务.模拟结果表明,对于由植被和土壤等组成的自然地表,模拟的热红外卫星信号主要取决于过程模式输出的地表温度,模拟的地表方向性辐射温度与模拟的大气层顶部表观辐射温度相关性高达0.99.模拟到的表观辐射温度与AVHRR影像对应的辐射温度差异比较大,最大值超过30 K,大多数像元温差分布在-20～20 K之间.温差在高海拔地区普遍比较大,这可能是由于CLM对高海拔地区的温度估计偏低导致的.     

HJ-1A/1B卫星CCD影像的鄱阳湖6S大气校正研究

HJ-1A/1B卫星CCD数据具有较高的空间、时间分辨率,在内陆湖泊水色遥感定量监测中有较大的应用潜力,大气校正是其需要解决的首要问题.采用6S模型对2009年10月24日鄱阳湖HJ-1A/1B卫星CCD影像进行大气校正处理,并用实测数据进行了对比分析,结果表明6S模型校正后的CCD影像水体遥感反射率能表现鄱阳湖水体悬浮泥沙浓度入江水道高于主湖区的空间分布特征;二波段(绿光波段)和三波段(红光波段),大气校正结果精度较高,平均相对误差分别为9.6%、12.6%,最小相对误差分别达到3.0%、1.6%;一波段(蓝光波段)、四波段(近红外波段)大气校正结果误差较大,建议参数反演时尽量避免采用这两个波段.     

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.     

深蓝算法应用于FY-3B星数据反演陆地气溶胶

利用国产风云三号卫星MERSI传感器监测气溶胶对研究气候变化、监测环境质量等有重要意义.在深蓝算法基础上,利用AQUA星MODIS的蓝光波段地表反射率产品,剔除异常值后作为清晰天的地表反射率,完成地气解耦,实现了FY-3B星MERSI传感器的气溶胶反演算法的构建.误差分析表明,MODIS与MERSI波段响应差异带来的气溶胶反演误差基本控制在0.07以下.针对北京地区,2016年4月至2017年3月的反演实验显示,本文获得的结果能较好地体现气溶胶浓度的空间分布,与MODIS气溶胶产品、AERONET地基观测结果有着较好的一致性;与城市型气溶胶相比,采用大陆型气溶胶能获得更多的有效数据,与地面数据的相关性也更高,相关指数在0.7左右.     

地表组分温度反演

在热辐射方向性规律的基础上,以喜直型连续植被为例,进行了大量的Monte Carlo模拟,建立了辐射亮度和组分温度、植被叶面积指数及土壤比辐射率之间的经验函数关系。采用遗传算法,从热红外2个波段2个角度数据中,同时反演混合像元组分温度、土壤比辐射率和叶面积指数等5个参数。通过对模拟的观测数据进行大量的遗传算法反演试验,结果表明,遗传算法反演组分温度非常稳健,在宽松的先验知识条件下,遗传算法可以解决不确定性反演问题。遗传算法反演结果和野外实测数据作了比较,证实了反演方法的正确性。为基于热红外方向性辐射模型反演地表组分温度,提供了新的实例。     

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。