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。     

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。     

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。     

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。     

地基GPS数据结合MODIS数据的大气水汽反演研究

大气中的水汽不仅是影响地球天气变化的重要因素,更是多项气象研究中的重要参数,正确确定大气中水汽的含量,对研究降水与气候、灾害性天气预报、全球气候变化等具有十分重要的作用。本文详细地介绍了基于地基GPS以及基于MODIS数据的大气水汽含量反演方法,并利用天津测区的GPS数据与MODIS数据反演的大气水汽含量进行对比分析,得到了两种方法都具有反演大气水汽含量的结论。     

地基GPS反演大气水汽含量实践

随着地基GPS技术日益完善以及GPS在气象学中应用的不断深化,地基GPS探测技术已经成为一种有效的大气水汽探测手段,总结了地基GPS反演大气水汽含量的原理和方法,并通过实例分析了其误差产生的原因,验证了GPS反演大气水汽含量的可行性。     

用GPS观测反演大气中水汽的含量

介绍用GPS测量提取水汽的原理和过程，讨论如何提高其精度和实时性，并提出构造三维水汽分布的方法。通过用GPS观测量反演大气的影响，从而提取大气中水汽的含量，这对气象研究和天气预报有很好的作用。     

香港地区大气加权平均温度建模与研究

在地基GPS水汽反演过程中,针对因大气加权平均温度的精度而影响大气可降水量计算结果精度的问题,文中采用回归分析方法对香港地区2006-2016年的探空数据进行研究,构建适用于香港地区的单因子以及多因子两种大气加权平均温度计算模型．并使用两种模型分别预测2017年加权平均温度,与多种经验公式结果以及真值进行对比,单因子和多因子模型与真值的偏差在－5 ～5 K范围内分别占比80.72％和85.26％,明显优于其他经验公式;且按季节分别建模对大气加权平均温度计算结果的精度并没有明显提高,但按昼夜分别建模能够使计算结果的精度得到明显的提高．因此为了能够使水汽反演计算时的精度得到提升,应当使用当地多年的探空气象资料构建适用于当地的加权平均温度计算模型,对于提高GPS反演大气水汽总量的精度具有重要意义.      

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。     

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。