地表辐射温度取代地表温度的可行性分析——以“风云2号”C星与MODIS数据为例

为了反演出全天各个时刻的地表温度数据,在不考虑大气水汽含量和地表比辐射率的情况下,首先建立“风云2号”C星2个热红外通道数据相对于MODIS地表温度数据之间的回归方程,反演出各个时刻的5 km空间分辨率的地表辐射温度;然后根据地表温度最大值和最小值出现的时间,将反演的地表辐射温度降尺度到1 km空间分辨率,在同时刻、同...     

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。     

天山中段近地表气温的遥感反演及时空分布特征

为天山中段近地表气温研究提供可靠、空间分辨率较高的数据源,该文以气象站气温数据、再分析气温数据以及遥感数据为主要数据源,采用多元回归模型反演了近地表气温并进行精度验证。在此基础上,揭示天山中段近地表气温时空分布特征及其变化趋势。结果表明:①反演精度与实测值相近,且精度较好。②天山中段近地表气温呈四周高,中部低,平原区高,丘陵、山区低的空间分布格局;年际变化呈先升高后降低,年内呈周期性单峰变化的趋势。③2001—2016年天山中段近地表气温以不显著增加为主,占显著降低的区域甚少。研究结果证明用多元回归模型可以提高近地表气温的遥感反演精度,为今后近地表气温研究提供空间分辨率较高的数据及其获取方法。     

大气水分含量的空间异质性及其对地表温度反演的影响

大气水分含量是影响单波段热红外地表温度反演的关键因素之一。研究大气水分含量空间异质性对地表温度反演的影响误差有助于单波段热红外数据的合理应用。以MODIS MOD 05_L2产品为数据源,探讨区域大气水分含量的空间异质性及其对Landsat地表温度反演的影响。在推导大气水分含量对地表温度反演误差模型的基础上,针对Landsat5热红外波段,结合不同区域的大气水分含量分布状况,对大气水分含量的空间异质性可能引起的地表温度反演误差进行了模拟计算与对比分析。结果显示,大气水分含量空间异质性对地表温度反演的影响与大气水分含量及其异质性程度有关:当大气水分含量的空间异质性相对较大时,误差值和误差范围都比较大,达到0.5~2℃,相对误差为2%~20%;当大气水分含量空间分布较均匀时,误差值和误差范围为0.1~0.2℃,相对误差为0.5%~2%。可见,对于空间异质性程度较大的区域,区域面上大气参数的获得对地表温度的准确反演具有重要意义。     

一种适用于ASTER数据同时反演大气水汽含量和地表温度的三通道算法

提出了针对ASTER数据同时反演大气水汽含量与地表温度的三通道算法,即利用ASTER数据的第12,13,14三个热红外波段建立三个热辐射传输方程。再利用MODTRAN软件分别模拟ASTER 12,13,14波段透过率与大气水汽含量的关系,通过分析可知ASTER三个热红外波段的透过率与大气水汽含量的关系可用近似线性方程表示,从而得到另外三个方程。这样就构成了一个包含六个未知数、六个方程的方程组,形成了针对ASTER数据同时反演大气水汽含量与地表温度的三通道算法。由于各参数都可以通过方程组计算出来,所以,这种算法仅需要ASTER数据就可反演出大气水汽含量与地面温度,且关键参数大气透过率的计算精度提升到了AS-TER数据一个像元（15×15）m2的程度。     

多源地表温度估算近地表气温的精度对比

气象站点稀疏会导致观测到的近地表气温空间不连续,基于地表温度数据结合辅助变量估算气温成为获取气温空间分布的有效方式。目前,已有多种地表温度产品,但鲜有研究评估多源地表温度数据在估算气温时的精度及其适用性。针对该问题,首先,利用Google Earth Engine平台和随机森林算法,基于Landsat、中分辨率成像光谱仪(moderateresolution imaging spectroradiometer,MODIS)、全球陆面数据同化系统（global land data assimilation system,GLDAS）3种地表温度数据源估算了黄河流域近地表气温的最大值、最小值和平均值;然后,结合站点观测分析了多源地表温度估算气温的精度及适用性。结果表明,3种地表温度数据源估算夏季气温平均值时精度差异较小;对于气温极值估算,GLDAS数据显著优于MODIS和Landsat数据;每种数据源估算气温极值的精度低于其估算气温均值;此外,地表温度的时间分辨率会显著影响近地表气温的估算精度。该成果可以为长时序气温产品估算提供科学参考。     

咸海面积萎缩对区域地表温度的影响

水体对区域气候调节起着极其重要的作用,近几十年间咸海的水位剧烈下降和湖泊面积不断萎缩,势必会对咸海地区的气候产生重要影响,分析咸海地区地表温度的变化对于研究水体与其周边地区地表温度的关系具有重要意义。利用咸海地区中分辨率成像光谱仪（moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS）地表温度产品MOD11A2,基于空间分析法研究咸海面积变化对区域地表温度的影响和作用。结果表明:（1）相比于咸海表面温度,研究区内分别有93%和69%的研究区域日间和夜间地表温度均有上升的变化趋势;（2）咸海对区域地表温度直接影响范围大致在沿湖边界30 km的范围内;（3）随着咸海面积的快速萎缩,各土地覆盖类型区域与咸海的地表温差均呈现上升的变化趋势,咸海的区域温度调节功能逐渐减弱。     

一个针对ASTER数据同时反演地表温度和比辐射率的四通道算法

本文利用对地观测卫星多传感器的特点，提出了针对ASTER数据同时反演地表温度和比辐射率的多通道算法。即利用ASTER数据的第11，12，13，14热红外波段建立热辐射传输方程，并通过对于地表比辐射率分析可知，ASTER4个热红外波段的比辐射率可以用近似线性方程表示，得到了6个方程6个未知数，从而形成了针对ASTER数据的同时反演地表温度和比辐射率的多通道算法。对于关键参数大气透过率，则是通过同一颗星的MODIS传感器的3个近红外波段反演大气水汽含量，然后用MODTRAN模拟大气水汽含量与ASTER热红外波段的统计关系，并进而根据这二关系来计算ASTER热红外波段的大气透过率。由于MODIS和ASTER是在同一颗星上。因此这种大气透过率估计方法保证了地表温度反演过程中所需大气参数的同步获取。     

基于劈窗算法从ASTER遥感数据反演地表温度

应用卫星热红外遥感影像反演地表温度对于研究城市生态环境、气象过程具有重要意义,ASTER 遥感数据为此提供了有效的信息源。针对从 ASTER 数据中反演地表温度(LST)的需要,首先利用 MODIS 数据反演大气水汽含量,并模拟出大气水汽含量与大气透过率的关系,求得大气透过率,然后通过决策树分类结果和地物光谱特征计算出地表反射率,最后采用劈窗算法反演出地表温度。通过某市2个季节的试验表明该方法具有较高的精度,能够有效应用于城市热环境分析,为城市物理环境综合分析评价提供支持。     

近地表大气逆温条件下的地表温度遥感反演与验证

为了减少近地表大气逆温对地表温度遥感反演精度的影响,提出在晴空的地表温度"通用劈窗算法"模型中增加一个温度改正项来实现。在建立该误差改正项时,利用正常条件下的通用劈窗算法系数和具有不同逆温强度的逆温廓线,并结合大气辐射传输模型MODTRAN计算,得到近地表大气逆温条件下的地表温度反演误差,并在分析了该误差值与相应的逆温强度的关系后,发现该温度改正项可以表示为近地表大气逆温强度的二次项函数。为了进一步提高地表温度的反演精度,将地表温度和大气水汽含量进行分组,分别针对每个分组来确定温度改正项方程的系数。模拟结果表明,在逆温强度为1.7 K/100m时,该温度改正项可以使地表温度的反演精度提高0.44 K。利用内蒙古海拉尔试验站的实测数据对地表温度反演结果进行了验证,在近地表大气存在逆温的条件下,该方法能提高地表温度的遥感反演精度0.47K。但是,由于本文提出的方法需要已知大气温度廓线来计算大气逆温强度,因此在实际应用中该方法受到了一定的限制。     

AMSR-E地表温度数据重建深度学习方法

地表温度对于全球气候变化等研究具有重要意义。被动微波遥感传感器AMSR-E（Advanced Microwave Scanning Radiometer for EOS）可以获得全天候地表温度,可作为多云条件下热红外地表温度数据的补充;但轨道扫描间隙限制了该数据在全球或区域尺度上的实际应用。鉴于地表温度的高时空异质性和AMSR-E LST轨道间隙数据的特点,本文提出了一种多时相特征连接卷积神经网络地表温度双向重建模型（MTFC-CNN）,利用深度学习在处理复杂非线性问题上的优势,重建轨道间隙区域的地表温度值。将2010年中国大陆四季的AMSR-E LST数据（数据未含港澳台区域）,分为白天和夜晚,形成共8个数据子集进行实验。在模拟实验中,重建结果与原始反演地表温度值平均均方根误差在1.0 K左右,决定系数R²在0.88以上,优于传统的样条空间插值和时间线性回归方法;真实实验结果具有较好的目视效果,且与对应MODIS LST产品对比发现,重建区LST值和未重建区LST值与MODIS LST产品间具有相近的平均均方根误差和决定系数。因此,本文提出的MTFC-CNN方法能有效重建AMSR-E LST轨道间隙数据,且优于传统方法。     

光谱指数趋势面的城市地表温度降尺度转换

针对城市及周边区域建造区和自然地表交织分布的特点,探讨了利用归一化植被指数(NDVI)和归一化建造指数(NDBI)构造趋势面的地表温度(LST)降尺度方法,以北京市市区及周边较平坦区域为例实现了LST自960 m向120 m的降尺度转换。分析了LST空间分布特征及NDVI、NDBI对地物的指示性特征;以北京市四至六环为界分析NDVI、NDBI趋势面对地表温度的拟合程度及各自的适用区域;在120 m、240 m、480 m和960 m 4个尺度上评价了NDVI、NDBI和NDVI+NDBI趋势面对LST的拟合程度和趋势面转换函数的尺度效应;对NDVI、NDBI和NDVI NDBI等3种方法的降尺度结果分覆盖类型、分区域对比评价。实验结果表明结合两种光谱指数的NDVI NDBI方法降尺度转换精度有所改善,改善程度取决于地表覆盖类型组合。     

地表温度日变化模型偏差系数解算的地表温度降尺度

地表温度LST（Land Surface Temperature）是全球气候变化研究的关键参数,遥感是获取全球和区域尺度地表温度的一种切实可行手段,但现有的单一传感器无法提供高时空分辨率的LST数据,限制了遥感地表温度数据的深入广泛应用。现有的降尺度方法难以生成无缝高时空分辨率的地表温度数据,且降尺度效果易受高空间分辨率LST数据缺失及有效时刻分布影响。本文提出了一种基于地表温度日变化模型DTC（Diurnal Temperature Cycle）偏差系数解算的地表温度降尺度方法,采用FY-4A、MODIS和Landsat 8的LST数据生成晴空及多云条件下逐小时100 m的无缝LST数据。方法主要包含4部分：（1）利用空值重建方法获取无缝的FY-4A的LST数据;（2）建立FY-4A LST数据的DTC模型;（3）采用时空融合模型对MODIS的LST数据进行空间降尺度;（4）解算DTC模型偏差系数,获取逐小时100 m分辨率的无缝LST数据。实验结果表明,本文提出的方法具有较高的降尺度精度,可获得晴空及多云条件下无缝高时空地表温度数据,且高空间分辨率的地表温度数据缺失和有效时刻分布对本文方法降尺度结果影响较小。     

Characterizing bi-temporal patterns of land surface temperature using landscape metrics based on sub-pixel classifications from Landsat TM/ETM+

Landscape patterns in a region have different sizes, shapes and spatial arrangements, which contribute to the spatial heterogeneity of the landscape and are linked to the distinct behavior of thermal environments. There is a lack of research generating landscape metrics from discretized percent impervious surface area data (ISA), which can be used as an indicator of urban spatial structure and level of development, and quantitatively characterizing the spatial patterns of landscapes and land surface temperatures (LST). In this study, linear spectral mixture analysis (LSMA) is used to derive sub-pixel ISA. Continuous fractional cover thresholds are used to discretize percent ISA into different categories related to urban land cover patterns. Landscape metrics are calculated based on different ISA categories and used to quantify urban landscape patterns and LST configurations. The characteristics of LST and percent ISA are quantified by landscape metrics such as indices of patch density, aggregation, connectedness, shape and shape complexity. The urban thermal intensity is also analyzed based on percent ISA. The results indicate that landscape metrics are sensitive to the variation of pixel values of fractional ISA, and the integration of LST, LSMA. Landscape metrics provide a quantitative method for describing the spatial distribution and seasonal variation in urban thermal patterns in response to associated urban land cover patterns.     

HJ-1B卫星热红外遥感影像农田地表温度反演

本文以我国自主研发的HJ-1B卫星影像为数据源,利用其热红外影像、基于JM&S普适性单通道算法反演2009年5月20日河北省涿州市和高碑店市的农田地表温度。最后将HJ-1B IRS影像的地表温度反演结果与同时相Landsat TM5影像的反演结果进行比较分析,分析结果表明:本文所提出的基于HJ-1B卫星热红外影像反演农田地表温度精度可靠,该方法是可行性的。     

北京地区陆表温度空间分布特征

利用北京地区1999年的Landsat7/ETM+热红外波段数据反演陆表温度,用热岛比率指数表征陆表温度的空间分布差异。通过计算北京市城区及辖区共15个区、五环路内各环线间区域、以及以故宫为中心的8个方向剖线的缓冲区的热岛比率指数,定量分析其陆表温度空间分布特征。结果表明:北京地区陆表温度空间分布存在明显的差异。总体上城区整体处于次高温区,局部表现为高温区,并且在城区以外的辖区出现了多热岛中心分布的特征;对城区及辖区热岛比率指数分析发现,热岛比率指数最大的区域并不是城区,而是顺义区,为0.6210,其平均地表温度在各区域中也最高,为38.08℃。城区大部分处于次高温区中,热岛比率指数为0.6118,平均陆表温度为37.18℃;五环内区域的平均陆表温度为36.97℃,五环以外区域的平均陆表温度35.18℃;对于五环内各环线间的区域,四环至三环间的区域热岛比率指数最高,为0.6327,其平均地表温度为37.48℃;就8个方向剖线的缓冲区分析总体来看,东向和南向热岛比率指数较高,而西向和北向较低。     

Bi-temporal characterization of land surface temperature in relation to impervious surface area,NDVI and NDBI,using a sub-pixel image analysis

As more than 50% of the human population are situated in cities of the world, urbanization has become an important contributor to global warming due to remarkable urban heat island (UHI) effect. UHI effect has been linked to the regional climate, environment, and socio-economic development. In this study, Landsat Thematic Mapper (TM) and Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) imagery, respectively acquired in 1989 and 2001, were utilized to assess urban area thermal characteristics in Fuzhou, the capital city of Fujian province in south-eastern China. As a key indicator for the assessment of urban environments, sub-pixel impervious surface area (ISA) was mapped to quantitatively determine urban land-use extents and urban surface thermal patterns. In order to accurately estimate urban surface types, high-resolution imagery was utilized to generate the proportion of impervious surface areas. Urban thermal characteristics was further analysed by investigating the relationships between the land surface temperature (LST), percent impervious surface area, and two indices, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Normalized Difference Built-up Index (NDBI). The results show that correlations between NDVI and LST are rather weak, but there is a strong positive correlation between percent ISA, NDBI and LST. This suggests that percent ISA, combined with LST, and NDBI, can quantitatively describe the spatial distribution and temporal variation of urban thermal patterns and associated land-use/land-cover (LULC) conditions.     

热红外遥感地表温度与发射率地面验证进展

地表温度与发射率是地表—大气系统长波辐射和潜热通量交换的直接驱动力,是描述区域和全球尺度上地表能量平衡与水平衡的重要参数,其时空变化信息在气象预测、气候变化、水循环、地质勘探、农林监测和城市热环境等诸多领域具有广泛的应用。热红外遥感作为当前获取区域或全球尺度上地表温度和发射率的最有效手段之一,相较于传统的地面点位测量方法,具有空间覆盖范围大和重复观测等优势。对热红外遥感定量反演的地表温度与发射率产品进行地表真实性验证,有利于发现遥感数据自身或其反演算法的缺陷,确定产品的精度与不确定度,便于遥感产品的应用与推广。本文首先回顾了地表温度和发射率的定义,阐述了热红外遥感可反演、地面可测量的地表温度和发射率的科学内涵,并对利用热红外遥感数据反演地表温度和发射率的理论和方法作了概述;对地表温度和发射率地面验证的框架体系、验证指标进行总结,建立了基于精度、精确度、不确定度、完整性和稳定性的验证评价指标体系;总结了地表温度和地表发射率的地面验证方法、地面测量方法、辅助数据的获取方法、地表温度地面测量的采样方法,以及在验证异质非同温地表时从点到像元尺度的地表温度尺度转换方法等,分析了地面验证过程的主要误差来源;归纳了目前地表温度和地表发射率主要验证站点、观测网络及其空间分布特征;最后,本文讨论了地表温度与发射率地面验证存在的若干问题,并对地表温度与发射率验证工作的发展前景和趋势进行了相关展望。