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。     

针对MODIS影像的劈窗算法研究

在分析热红外遥感和现有的劈窗算法的理论基础上,针对MODIS数据对劈窗算法进行了推导。通过对热辐射强度和温度之间的关系计算,对Planck函数进行了线性简化,同时分析了MODIS的波段设置特点。MODIS的近红外波段适宜于反演大气水汽含量,而大气透过率主要从MODIS的近红外波段数据反演得到大气水汽含量,并进而根据水汽含量与大气透过率的关系来进行估算。通过MODIS的可见光波段、近红外和中红外波段数据,完全可以获得地表温度反演所需要的基本参数,从而形成了针对MODIS数据的地表温度反演的劈窗算法。最后以环渤海地区为实验区,对本文提出的方法进行了实际应用分析。     

HJ-1B热红外LST反演及利用偏微分对其误差精度分析

针对HJ-1B热红外波段特点,采用修正型QKB算法,反演广州市2013-01-14的地表温度(land surface temperature,LST)。建立偏微分方程得出,当辐射率误差为0.01时,引起的LST误差约为0.6K,LST误差与大气透过率成反比,与大气透过率误差成正比,0.1的透过率误差引起LST误差约1K。大气水汽含量w误差与LST误差成线性关系,当大气水汽含量误差为0.1g/cm2时,引起LST误差约为0.2K。LST反演误差与近地表气温误差和大气平均作用温度误差均成正比,1K的近地表气温误差引起LST反演误差约1K。总的来说,LST反演误差与区间比值和大气平均作用温度误差和近地表气温误差相关。用算法反演出来的广州市地表温度与MOD11_L2温度产品具有较强的空间一致性,温度差值曲线呈正态分布,主要集中在-0.9~0.9℃区域,选取广州市6个观测点,得出修正型QKB算法和实测地温平均值相差约为0.31K,MOD11_L2与实测地温的温度平均值相差0.65K,误差均小于1K。通过对修正型QKB算法偏微分方程的推导,可对HJ-1B/IRS中的LST反演进行更细致和精确的分析,为其他针对环境卫星热红外波段类似反演LST的算法提供一定的借鉴,也为后续提高LST反演精度提供科学依据。     

一个用神经网络优化的针对ASTER数据反演地表温度和发射率的多波段算法

提出了针对ASTER数据同时反演地表温度和发射率的多波段算法。即利用ASTER数据的第11~14热红外波段建立热辐射传输方程，并同时对相应波段的发射率建立近似线性方程，得到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发射率的多通道算法。利用3种方法求解方程： ①先分类，然后进行数学计算； ②利用最小二乘法； ③利用神经网络方法。利用辐射传输模型MODTRAN 4模拟数据进行反演及验证分析，结果表明，神经网络能够提高算法的精度和实用性，反演的地表温度平均误差为0.5 ℃，反演的发射率平均误差分别在0.007(11、12波段)和0.006(13、14波段)以下。     

单窗算法结合Landsat8热红外数据反演地表温度

Landsat热红外系列数据一直是地表温度反演重要的遥感数据源,目前用于地表温度反演的单窗算法主要针对Landsat TM/ETM+第6波段数据(TM 6)建立的,Landsat 8热红外传感器(TIRS)与TM 6相比有很多变化,因而其单窗算法也需要改进。本文以Landsat 8 TIRS第10波段(TIRS 10)为数据源,提出了针对TIRS 10的单窗算法(TIRS10_SC),并对研究区地表温度进行反演研究,确定了研究区不同类型地表的温度值。研究结果表明:(1)TIRS10_SC算法可以较好地应用于Landsat 8数据的地表温度反演,平均反演误差为0.83℃,相关系数为0.805,反演温度与模拟数据和实测数据都具有较好的一致性;(2)通过对单窗算法中的地表发射率、大气水汽含量和大气平均作用温度等参数敏感性分析发现,TIRS10 SC算法能够获得较为可靠的反演结果;同时,TIRS10 SC算法对大气水汽含量和地表发射率敏感性较高,对大气平均作用温度敏感性稍弱。该算法对于利用Landsat 8 TIRS数据快速反演地表温度具有应用价值。     

基于GPS的海表温度遥感反演参数估计

在GPS技术支持下,研究利用多学科综合从GPS卫星数据中反演大气水汽含量的问题;探讨了通过建立大气水汽含量与大气平均作用温度和多光谱热波段透过率的关系模型,进而求算热波段的大气平均作用温度和大气透射率参数,进一步反演海洋表面温度的新方法.     

地表温度反演方法

选用分裂窗算法,采用两因素模型对吉林省西部MODIS数据进行了连续3年的地表温度反演。通过对MODIS数据波段选取,分别计算星上亮度温度,采用基于植被指数与地表分类相结合的方法得到地表比辐射率,根据MODIS数据计算得到大气水汽含量,利用大气辐射传输模型得到大气透过率,最后,通过分裂窗算法模型反演出地表温度。实验结果表明,该方法能够获得较合理的地表温度反演结果,对农业旱灾动态监测具有一定应用价值。     

Himawari 8 AHI数据地表温度反演的实用劈窗算法

地表温度是水文、气象、气候和环境等研究领域中的关键参数,利用热红外遥感可快速获取区域和全球高精度的地表温度数据。Himawari 8号是日本发射的新一代地球静止轨道气象卫星,星上搭载AHI(Advanced Himawari Imager)成像仪,具有更高的时空分辨率。利用AHI第14(11.2μm)和15(12.35μm)通道星上亮温数据,提出反演地表温度的实用劈窗算法,其中输入的发射率数据利用ASTER GED(Global Emissivity Dataset)v4计算得到。劈窗算法的系数由观测角度和大气水汽含量分区决定,其中大气水汽含量由两个劈窗通道直接估算得到。利用黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验(Hi WATER)4个站点的实测数据和中国7个湖泊中心点的MODIS地表温度产品对反演结果进行验证,结果表明,算法的均方根误差(RMSE)在3 K以内,达到目前常用遥感地表温度产品的精度。同时与利用MOD11C3 C6产品估算的发射率和温度反演结果进行对比分析,发现ASTER GED反演的结果具有更高的精度,适合用来生产高精度的地表温度产品。     

利用MODIS影像反演大气水汽含量的方法研究

目前,利用MOD IS近红外波段反演大气水汽含量主要采用两通道比值加权法和三通道比值加权法,为了对比研究这两种的方法,本文结合四川地区MOD IS影像,采用两通道比值法和三通道比值法分别获得17、18、19近红外通道大气水汽值,然后对两通道比值法和三通道比值法计算的三个近红外通道大气水汽值取加权平均,分别得到该地区加权平均大气水汽含量。对子区域(成都地区)MOD IS的两种加权平均大气水汽含量与同时同地SONDE大气水汽含量进行对比分析,实验结果表明:用MOD IS近红外波段反演大气水汽含量拟采用三通道比值加权法。     

单窗算法的大气参数估计方法

根据地表热辐射传导方程,提出了一个简单可行且精度较高的专门用于从TM6数据中演算地表温度的方法——单窗算法.这一算法把大气和地表状态对地表热传导的影响直接包括在演算公式中.该方法需要两个大气参数进行地表温度的演算,即大气平均作用温度和大气透射率.本文论述这两个大气参数的估计方法:根据大气水分含量或地表附近空气湿度来估计大气透射率;通过分析标准大气剖面资料,尤其是大气水分和气温随高程的变化规律,根据地表温度推算大气平均作用温度.     

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。     

FY-3D MERSI-II地表温度遥感反演与验证

地表温度是是决定地表辐射能量收支的重要变量,在岩石圈、水圈、生物圈和大气圈的能量平衡和水量平衡研究中起着重要作用。利用热红外遥感技术可实现区域和全球尺度地表温度的快速获取,其受到了研究者的广泛关注。目前,FY-3D是国内光谱分辨率最高的对地观测卫星,极大的提高了对地观测能力,其搭载的中分辨率光谱成像仪（MERSI-II）经过大幅升级改进,性能有了显著提升,热红外数据的空间分辨率达到了250 m。本文使用大气辐射传输模型MODTRAN 5模拟了MERSI-II传感器热红外通道星上观测数据。在此基础上,构建了通用劈窗地表温度反演模型,结合ASTER GED全球地表发射率产品以及MERSI-II自身大气水汽反演算法,发展了地表温度遥感反演方法。最后,利用2019-08内蒙古乌海沙漠地区及美国SURFRAD多个站点的实测地表温度数据对本文提出的方法进行了验证。研究结果表明,相较地表实测数据,构建的劈窗算法反演的地表温度RMSE在1.6—2.6 K,反演精度达到了预期目标,还具有较高的空间分辨率,可以用于业务化的地表温度的反演,同时也说明其辐射定标精度有了一定保证,有效满足了区域和全球尺度地表温度遥感监测应用需求。     

TERRA/MODIS热红外通道陆地晴空大气可降水分裂窗反演

大气水汽在遥感反演地表温度中起到关键作用,精确的大气水含量对于提升反演精度有着重要意义,而热红外方法是夜晚获得区域大气水汽含量的唯一方法。本研究采用热红外方法中的改良分裂窗算法,首先,使用TIGR大气廓线与MODIS波谱响应函数通过MODTRAN辐射传输模式进行模拟,将大气廓线的水汽含量与大气透过率进行回归;然后,根据MODIS数据产品特点,使用2015年夏季MODIS数据观测角小于20°的范围进行反演;最后,将白天反演水汽分别与全球GPS地基大气水汽观测网络和MODIS近红外水汽产品进行比较,均方根误差分别为5.5 g/cm2和6.4 g/cm2,显示了高度的区域一致性。由于MODIS观测角度较大,本研究未对其他角度进行反演,若对其余角度的MODIS数据进行反演,可根据余弦角度变化,针对不同角度范围进行模拟与回归。     

两种高光谱热红外数据大气校正方法的分析与比较

利用模拟数据对Autonomous Atmospheric Compensation(AAC)和In-scene Atmospheric Compensation(ISAC)这两种高光谱热红外数据大气校正方法进行了对比和分析。结果显示,在满足方法适用条件情况下,AAC方法大气校正精度较高,除湿热的热带大气外,大气透过率的反演误差小于0.02,大气上行辐射的误差小于0.004W.m-2.sr-1.cm;而ISAC方法精度较低,透过率误差在0.05至0.3之间,上行辐射误差在0.003W.m-2.sr-1.cm至0.035W.m-2.sr-1.cm之间变化,误差随大气水汽含量增加而增加。大气非均一性对大气校正精度影响分析表明,AAC方法大气校正精度受大气非均一性影响显著。因此,需从高光谱数据光谱信息出发,发展针对低空间分辨率高光谱热红外数据的大气校正方法,以克服现有方法大气水平均一假设的不足。     

实用劈窗算法的改进及大气水汽含量对精度影响评价

对劈窗算法进行了改进,提高了算法的精度和实用性.对影响大气透过率的大气水汽含量进行了敏感性分析.模拟数据结果表明,劈窗算法对大气水汽含量不敏感,当大气水汽含量误差在-80%～80%变化时,反演的平均精度仍能在1 ℃以下.对实际MODIS影像进行反演的结果与大气模拟数据分析的结论基本一致,这说明适当地利用大气水汽含量的先验知识可以提高劈窗算法反演地表温度的精度.     

利用单窗算法反演Landsat 8 TIRS数据地表温度

以Landsat 8为数据源,并结合地表发射率、大气透过率等参数遥感估算方法,提出了针对TIRS 10数据的单窗算法TIRS10_SC,并开展了研究区的地表温度反演3种单窗算法的对比研究。结果表明,TIRS10_SC算法紧密结合Landsat8 TIRS传感器的特性,通过遥感估算城区下垫面的地表发射率、大气透过率等特征,可以较为准确地估算出地表不同覆被类型的温度;裸土与水泥下垫面等相对均质的下垫面的温度反演效果稍好,TIRS10_SC算法和Q_SC算法其平均误差为0.60℃,JM_SC算法其平均误差为1.01℃;对于植被下垫面,TIRS10_SC算法和Q_SC算法其平均误差为1.48℃,JM_SC算法其平均误差为1.26℃,为了提升城区植被下垫面温度反演精度,应该进一步准确地量化其发射率特性。     

基于ASTER数据的城市热环境遥感监测研究

以ASTER数据为数据源,采用同一颗卫星上的MODIS数据得到大气透过率;利用可见光和近红外波段对下垫面类型进行分类和利用JPL(Jet Propulsion Lab)提供的光谱库计算地表比辐射率,进而采用劈窗算法进行地表温度(Land Surface Temperature,LST)的反演。在此基础上,利用反演的LST、分类结果和归一化差值植被指数(NDVI),对沧州地区的城市热环境进行了定量分析,研究结果可为进一步深入探讨城市热岛的发生发展规律以及城市热环境的模拟调控、优化布局提供一定的科学依据。     

比辐射率封闭法测定技术及误差分析

劈窗算法是目前由热红外遥感图像数据获取陆面温度最主要的方法。由于进行地面像元尺度实时陆面温度同步测量的困难,尚无法直接对现有各劈窗算法进行评判。该文借助于辐射传输模型ＬＯＷＴＲＡＮ７及其提供的６ 种标准大气模式,进行模拟计算,分析了６ 种主要劈窗算法对大气廓线误差和比辐射率的敏感度,作为对劈窗算法适用性的一间接判据。