基于MODIS数据的陕西省地表温度的空间分布研究

由热红外波段获得的影像是地物发射的热辐射量的直接记录,可用于地面温度和热量空间分布的动态监测。本文利用MODIS数据可见光波段b1、近红外波段b2和中红外波段b19,获得所需要的两个基本参数：地表比辐射率与大气透过率;然后对于热红外波段b31、b32,运用劈窗算法反演出陕西省地表温度：并与陆面实际状况进行了对照分析。结果表明,这一方法能获得较合理的地表温度,符合陕西省实际地表状况;另外也为应用MODIS热红外波段数据进行大范围实时监测地表温度提供了新的途径。     

FY-1D资料在云南辐射雾监测中的运用

简要介绍了FY-1D卫星资料的特点。运用典型的FY-1D卫星数据,对不同目标物（地表、水体、云、雾、雪盖）分别进行采样,并进行可见光、红外波段的辐射特性差异分析,发现了有利于雾与背景分离的波段,同时指出在红外波段和中红外波段的辐射差值对于分离云雾有很好的指示作用。根据上述辐射特性分析制定了相应的监测方法,通过实际观测资料的检验后发现,该检测算法适用于云南辐射雾的实时监测。     

NPP-VIIRS热红外数据地表温度反演方法研究

地表温度作为监测陆地表面与大气变化的重要参数,对于研究地表能量平衡和全球气候变化具有重要作用。可见光红外成像辐射仪套件（Visible Infrared Imaging Radiometer Suite,VIIRS）是搭载在新一代对地观测卫星NPP上的一个重要传感器。与其他传感器相比,VIIRS拥有更高的空间分辨率。分裂窗算法是反演地表温度最常用的方法,主要是利用两个热红外通道来反演地表温度,经过多年的研究和改进,发展了多种形式的分裂窗算法。由于过去很少有人利用VIIRS数据对多种分裂窗算法进行对比分析,因此利用VIIRS传感器上M15和M16两个热红外通道数据计算辐亮度和星上亮温,采用多种形式的分裂窗算法反演获得多组地表温度数据,再利用海拉尔野外观测站点的实测数据对结果进行验证,对比各算法精度,得到反演精度较高的算法。结果显示PR84算法的反演误差最大达到1.8 K,其余各算法反演地表温度的RMSE都在1.5 K以内,算法中加入二次项和水汽项可以提高算法精度,其中BL95的算法精度最高达到了1.23 K。研究结果表明,BL95算法更适用于VIIRS热红外数据地表温度反演。     

高光谱热红外数据反演地表温度与比辐射率方法研究

地表温度与地表比辐射率是陆地表层系统的两个重要特征物理量,它们反演的精度将在很大程度上影响间接导出的地表参量的准确性和相关遥感应用的有效性。多光谱热红外反演温度和比辐射率受到陆地表面类型复杂而观测信息不足的限制,很难同时反演出精确的地表温度数值和地表比辐射率数值。高光谱热红外传感器的出现,为更好地解决这一难题带来了机遇。利用高光谱热红外数据的优势和特性,提出了一种基于大气下行辐射残余指标(DRRI)的方法,实现了地表温度与地表比辐射率的准确分离。通过高光谱热红外模拟数据的反演实验表明DRRI方法具有运算速度快、结果精度高、抗噪声干扰能力强等优点。该方法能够应用于野外测量的高光谱热红外数据以及经准确大气校正后的星载高光谱热红外数据。     

基于CBERS-02 IRMSS和MODIS数据的地表温度反演与热环境评价

应用中巴资源卫星热红外遥感数据(CBERS-02 IRMSS)和普适性单通道算法反演福州市的地表温度.反演过程中使用同时相的MODIS数据在像元尺度上获取的大气水汽含量替换标准大气模拟值,参考气候资源评价中人体舒适度指数模型,建立基于地温的热环境评价模型,并对福州城市热环境进行评级.结果表明:中巴资源卫星热红外数据对城市热岛和热环境研究具有重要的应用价值,多源遥感数据的结合可以提高地表温度的反演精度,而基于遥感反演参数的热环境指数评价方法能够较好地描述城市热环境的空间特征.     

热带森林植被生物量与遥感地学数据之间的相关性分析

以我国云南省西双版纳的热带森林为例,对热带森林植被生物量与遥感地学数据之间的相关性进行了分析。首先,利用森林资源连续清查的林业固定样地数据计算出各样地的森林植被生物量,并建立其GIS数据库。然后,对遥感图像进行几何校正,并对遥感图像进行主成分变换、缨帽变换以及植被指数的计算来产生其派生数据。其次,将样地数据、遥感数据及其派生数据,地形和气象数据转换到统一的坐标系和投影下,并将其内插为30米分辨率的格网数据。最后,进行样地森林植被生物量与其遥感地学数据之间的相关性分析。该分析表明,森林植被的生物量与年降雨量和第二主成分在0·01的水平上相关显著,而与中红外植被指数、LANDSATTM5、缨帽变换的亮度、湿度以及第一主成分在0·05的水平上相关显著。其中,与年降雨量的相关性最高,达到0·308;其次是与第二主成分,达到-0·231;再次是与中红外植被指数和LANDSATTM5,其相关系数分别为0·203和-0·201。     

以遥感为基础的干旱监测方法研究进展

总结了目前广泛应用的气象监测模型和基于遥感数据的干旱监测模型,将目前的遥感监测方法分为植被状态监测方法、微波土壤水分监测方法、热红外遥感监测方法和基于能量平衡的遥感监测方法进行综述,深入分析了基于遥感数据的监测方法的特点、适用条件和存在的问题。通过综述基于多源数据的干旱综合监测模型,对未来干旱监测方法的发展方向进行研究和探讨,指出集成多源数据的干旱综合监测模型是解决复杂的干旱监测问题的新方法。     

地表热辐射方向性研究进展

地表热辐射方向性是基于多角度热红外遥感数据反演组分温度的基本问题 ,论文分析了国内外近来从等效比辐射率和热辐射模型两个角度研究非同温热辐射方向性所取得的进展和存在的问题 ,并指出今后应继续基本概念的探讨 ,加强遥感基础实验和热辐射理论模型简化和验证工作 ,进一步探讨基于热红外多角度遥感数据反演组分温度的新方法。     

基于热红外光谱的干旱区土壤盐分监测研究

土壤盐渍化是新疆最常见的土地退化过程,已经严重威胁到了当地的农业生产、生态稳定和经济发展。通过对渭库绿洲土壤含盐量和土壤热红外光谱分析,探讨了土壤含盐量与热红外发射率之间的定量关系。结果表明：（1）盐渍化土壤的发射率随着含盐量的变化而发生变化,当土壤盐分增加时,发射率也随之增大。（2）土壤含盐量与热红外发射率光谱数据相关性在8.5～9.5 μm波段范围内表现尤为显著,相关系数超过0.8,最高为0.90,对应波段范围9.259～9.271 μm。（3）运用回归模型一阶导数变换形式下建模效果和预测精度都是最优的,R²达到了0.899,RMSE最小为1.734。热红外光谱技术可以反演土壤含盐量,为利用热红外遥感识别土壤盐分信息提供技术支撑。     

利用TM数据监测岩溶山区城市土地利用变化

该文以贵阳市为例 ,利用多时相的TM遥感数据及相关资料对地质构造复杂、地表覆盖类型多样的岩溶山区城市土地利用变化进行了调查和动态监测。基于图像光谱信息特征分析 ,确定了用于贵阳市土地利用变化遥感图像分类的最佳波段组合。利用热红外波段TM 6 ,基本消除了岩溶山区遥感图像分类中阴影和水体混分现象     

姚安6.5级地震前的热红外增温特征分析

利用NOAA／AVHRR资料，通过遥感图象处理、地表温度反演、空间统计分析等技术方法。分析姚安6．5级地震震前的热红外温度变化。对计算结果的单点采样比较和面域剖面分析表明，2000年1月15日姚安6．5级地震前，震区出现了明显的热红外持续增温；震前两天热红外温度与地震平静时段的同期同区域温度相比出现了大面积的3℃0℃的正值区域；与同期温度背景场相比，在断裂附近震区增温仍较明显。研究还表明，将卫星热红外辐射技术用于实际地震预报还需要解决两个重要问题：一是资料的时间连续性问题；二是热红外异常与地震的孕育、发生的定量关系问题。     

Estimation of Surface Temperature and Rainfall in Ghana

Geografisk Tidsskrift, Danish Journal of Geography 97: 76–85, 1997.

Daily Meteosat images for 1989 have been analysed for the purpose of mapping surface temperature and rainfall in Ghana. The images in the time-series are georeferenced and the maximum value composite (MVC) technique is applied to the temperature calibrated IR-channel images after a cloud screening of the images. The cloud covered areas are outlined and traced using the Meteosat visible channels. Stratiform clouds are detected using surface albedo while cumuliform clouds are detected based on a technique calculating the spatial variability within a 5 pixel by 5 pixel window around each point in the image. The cloud covered parts of the scene are then delimitated by comparing the normal albedo values and the spatial variance in albedo.

The paper then discusses how the outlined procedure can be applied in an environmental monitoring context. For each of the months June to November 1989 the mean monthly rainfall amounts at 35 meteorological stations are plotted against the mean surface temperature. It is found that apart from the month of June statistical significant linear relationships are obtained and that the scattering around the line is decreasing for increasing sampling length.     

宁夏区域性强沙尘暴卫星遥感监测系统

应用GMS-5或YF-2静止气象卫星云图资料，依据不同目标物(如水体、地表、沙漠、地面积雪、中高云、低云、扬沙、沙尘暴)在红外通道、可见光通道、水汽通道的平均灰度及光谱响应曲线的差异，利用多参数条件下的分类合成处理与评估技术，确定了宁夏及周边地区沙尘区(扬沙和沙尘暴)在静止卫星云图各通道中灰度阈值，建立了集信息综合分析和动态监测为一体的沙尘暴客观评估和实时监测系统。     

2004年春夏季两次沙尘暴期间地面气象要素变化特征对比分析

用沙尘暴自动观测系统记录的每分钟地面气象要素,分析了2004年3月28日和7月12日发生在甘肃酒泉的两次沙尘暴过境时地面微气象要素的变化特征。结果表明：①两次沙尘暴发生前地面湿度都较小,气压较低,但是在临近发生时地面气压会猛增,接着维持一段时间的相对稳定状态,但春季沙尘暴过程这个时间更长;沙尘暴即将结束时地面气压再次大幅增加。②沙尘暴发生前气温偏高,结束后较短时间气温会出现急剧下降;春季沙尘暴期间0 cm地温和气温的变化趋势比较一致,但是5 cm地温的变化趋势与气温变化差别较大;夏季沙尘暴过程中0 cm、5 cm地温的变化趋势与气温变化趋势都比较一致。③由于下垫面性质的差异,春季发生的这次沙尘暴地面水平风速明显比同年夏季发生的沙尘暴大,但水平能见度却比夏季发生的沙尘暴好。     

陕西一次强沙尘暴过程诊断与分析

2006年陕西共发生沙尘天气13次,其中4月11日的沙尘天气最为严重,危害最大,这也是陕西近10 a来最为严重的一次沙尘暴天气过程。这次沙尘天气带来一系列的天气演变过程,它持续时间虽然只有8~9 h,但覆盖面积大,影响范围广,全省70%~80%左右的区域都受到了影响。运用FY-2卫星红外云图及MICAPS2.0模式中的数值预报进行分析,发现红外云图呈现出异常状态,高低空形势配合较好,气压梯度、温度梯度密集,狂风突起等状况,试图揭示与解读沙尘天气在发生过程中某些气象因子的特征及其对沙尘天气的影响机理,为今后预报沙尘暴强度和发生区域提供一定的理论依据。     

基于地理探测器下的川西高原地表温度空间格局及影响因子分析——以西昌市为例

以西昌市为例，选取2010年和2015年 Landsat系列遥感影像，在“3S”技术的支持下，采用监督分类中的最大似然法，并结合Google Earth高分辨率影像和GPS野外实地验证数据获取西昌市2010年和2015年土地利用信息；再利用大气校正法反演获得西昌市2010年和2015年地表温度，并对反演结果中的高温异常区进行实地调研验证；最后，采用地理探测器定量分析了坡度、总辐射、坡向、海拔、年均降水量、年均气温、植被类型、土壤类型以及土地利用类型9个影响因子对地表温度影响的解释力。结果表明：（1）地表温度空间分布存在显著差异。（2）影响因子对地表温度的影响存在差异，其中海拔和年均气温对地表温度的影响较大，而总辐射影响最小。（3）不存在单一因素或是单一性质的因素影响地表温度。不同影响因子之间存在交互作用，对地表温度的影响是相互增强或非线性增强的。（4）部分影响因子对地表温度具有显著性差异影响，并且地表温度均值最大时，对应着影响因子不同的范围或类型。     

基于MODIS遥感产品和神经网络模拟太阳辐射

现有的神经网络模拟太阳辐射的模型很少考虑云、气溶胶、水汽对太阳辐射的影响,采用MODIS提供的气溶胶、云、水汽高空大气遥感产品和常规气象数据,输入LM（Levenberg-Marquardt）算法优化后的BP（Back-Propagation）神经网络模型（简称LM-BP）模拟了和田、西宁、固原、延安4个辐射站点的太阳辐射月均值。验证结果表明：神经网络模型中加入气溶胶、云、水汽之后,4个辐射站点的\begin{array}{c}{R}^2\end{array}均大于0.90,且各项误差指标均小于仅用常规气象站点数据模拟的太阳辐射结果。     

基于多源遥感与再分析数据估算塔克拉玛干沙漠地表净辐射日变化

作为世界第二大流动性沙漠,塔克拉玛干沙漠独特的陆表水热交换过程直接影响中国乃至全球的大气环流运动。将静止气象卫星FY-2F地表温度产品、极地轨道卫星MODIS陆表产品与中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集（CMFD）结合,反演得到时间分辨率为3 h、空间辨率为0.1°的2017年塔克拉玛干沙漠地表净辐射,利用塔中气象站观测值验证反演结果,并分析地表净辐射的时空变化特征。结果表明：（1）利用卫星遥感与再分析资料获取的地表特征参数与实测值误差较小,决定系数R²均在0.8以上。（2）地表净辐射模拟值与地面实测值具有较好的一致性,决定系数R²为0.967,均方根误差RMSE为29.193 W·m^-2。（3）地表净辐射日变化呈现明显的单峰型特征：早晚值较低,正午值最高,并且夜间值基本为负且变化幅度不大。（4）地表净辐射夏季>春季>秋季>冬季。（5）沙漠边缘散布的绿洲和农田地区净辐射值最高,沙漠腹地次之,沙漠南缘的昆仑山和阿尔金山冰川覆盖地区净辐射值最低。