利用MODIS反演四川盆地地表温度与地面同步气温、地温观测值的相关性试验

通过对MODIS反演的地表温度与四川盆地自动气象站观测的准同步地面空气温度T_a和0 cm地温T_s的相关分析,结果表明:对于非均匀下垫面,卫星反演地表温度T_(LS)分别与T_a和T_s的相关系数稳定性都不好,不同卫星过境时间的相关系数差异很大。但(T_s-T_(LS))与(T_s-T_a)却有着既显著又稳定的线性相关,不同卫星过境时间的相关系数都达到0.8以上,具有良好的相关性。基于卫星反演地表温度和空气温度的地温统计模型,其标准误差为4.85℃。     

边界层温度廓线遥感反演的本地化改进研究

采用MODIS资料和美国发展的MODIS大气温、湿度廓线统计反演算法,估算大气温度、湿度廓线作为初始场,应用101层快速透过率模式(PFAAST)估算了大气透过率,并采用Newton非线性迭代算法反演中国西北荒漠戈壁地区大气温度廓线。结果表明:该方法对边界层高度及以上部分的大气温度反演得比较好,误差基本都在2 K范围内,边界层范围内的温度反演误差较大,反演误差与气溶胶光学厚度增量和地表温度估算误差呈显著正相关关系,与大气水汽混合比的关系较差。文中从敏感性试验和理论分析角度阐述了地表温度和气溶胶光学厚度估算误差对大气温度反演误差的影响,发现不同光谱波段的地表温度权重均随地表温度的增加有不同程度增加,地表温度反演误差增加将增加地表温度权重,提高地表温度估算误差有助于提高地表温度权重的精度;荒漠戈壁地区大气边界层中气溶胶浓度较高,光学厚度较大,使边界层大气透过率降低,进而降低卫星红外遥感波段的地表温度权重和空气温度权重。由于该模式没有很好地考虑边界层中沙尘气溶胶的影响,使卫星反演的大气透过率偏高,以至于高估地表温度权重和大气温度权重,使得反演的表面温度和空气温度偏低。该研究结合太阳光度计获得的光学厚度资料,采用统计方法对气溶胶效应引起的大气透过率误差和表面温度估算误差进行校正,并对物理算法进行本地化改进,实现了边界层温度廓线的反演。     

利用卫星遥感资料估算区域尺度空气温度

空气温度是地球大气系统能量和水分循环的关键参数,气象台站观测的空气温度是单点观测的,空间代表性较差,在区域尺度模型中应用还存在一些问题,作者提出了一个从卫星遥感资料直接反演空气温度的新方法。基于NOAAAVHRR资料反演的地表温度(Land Surface Temperature,T_(LS))和地面观测的空气温度(Air Temperature,T_a)的相关关系,建立了稀疏植被区域不同高程范围的空气温度遥感估算统计方法;基于NDVI和T_(LS)的梯形空间特征关系,建立了在中、高植被覆盖区域的空气温度遥感估算物理方法。经检验,稀疏植被区域空气温度反演绝对误差在1.5～1.8℃之间,中、高植被覆盖区域空气温度反演平均绝对误差为1.61℃,表明作者提出的空气温度遥感反演方法是可行的。     

基于MODIS数据地表温度反演劈窗算法的比较研究

选取QIN和SOB两种代表性劈窗算法对辽宁地区地表温度进行反演,并分析二者的精度和误差分布。结果表明：QIN和SOB算法反演的地表温度（TS）与地面气象台站准同步观测的气温和地温的线性拟合显著,SOB算法线性拟合更好;从误差分布直方图上看,两种算法的反演结果与地温更接近,SOB算法与同步气温和地温在±2 ℃之间的误差比例略高于QIN算法;在野外开展与卫星遥感空间尺度一致的地表温度观测试验,QIN和SOB算法与实测值的平均绝对误差均为1.5 ℃;与NASA官网发布的地表温度产品对比发现,QIN和SOB算法的平均绝对误差分别为1.75 ℃、1.70 ℃;因此QIN、SOB算法在辽宁地区均适用,SOB算法误差更小。     

基于MODIS LST的0cm地温空间扩展研究

将MODIS反演的地表温度与气象站观测的0 cm地表温度对比分析,发现尽管两者间存在一定的系统偏差,但二者的空间相关性很好。以气象站实测0 cm地表温度资料为基准,集成MODIS陆面温度,建立了月平均0 cm地温空间扩展计算模型。结果表明:模型模拟结果的宏观分布连续性好,区域分布特征细致,加密站验证总体误差较小,除个别月份以外,大部分月份月平均0 cm地温误差小于1℃。这充分体现了卫星遥感资料宏观连续和气象站实测数据直接可靠的双重优势,该研究结果对高原、高山、荒漠等观测台站稀缺地区的相关研究具有重要意义。     

青藏高原东侧MODIS地表温度产品验证

利用青藏高原东侧理塘大气边界层观测站的热红外测温仪和长波辐射表的实测数据,分析了实测地表温度Ts的精度及其影响因子,对MODIS地表温度(LST)产品进行了评估。结果表明,与用红外测温仪测量的地表辐射温度Tr相比,考虑了地表辐射率和大气下行辐射后的地表温度Ts_R偏低,差值随着地表发射率递减,随着长波净辐射递增,白天偏低可达1.9 K,夜间偏低可达1.1 K。当地表温度285 K时,Ts_R与用长波辐射估算的地表温度Ts_L之间的差值集中在2.5 K以内;而当地表温度285 K时,偏差可达10 K。地表发射率的误差≤0.01时,地表温度计算误差≤0.5 K。Tr、Ts_R和Ts_L与LST之间都存在显著正相关,其中Ts_L与LST的相关系数最大。夜间的相关系数大于白天;Terra卫星的相关系数(尤其是白天)大于Aqua卫星。基于LST的Ts_L回归模型估算标准误差为4.4904 K,达到99%的置信水平。     

基于极轨卫星的贵州日最低气温遥感推算初探

日最低气温是判断作物是否遭受低温冷害的主要因子,开展日最低气温推算在作物低温冻害保险理赔服务中具有实际应用意义。本研究以贵州省为例,选取了2016年2月10、2023年1月31日（代表冬季）和2017年4月1日（代表春季）贵州省范围内的小时气温、遥感反演的夜间地表温度、地表高程、遥感水汽含量等多源数据,对数据进行预处理和质量控制后,采用相关分析法分析了不同数据与日最低气温的线性相关关系,利用相关性显著的地表温度、经度、纬度、水汽含量和高程数据构建了3个不同日期的日最低气温线性推算模型。经验证数据验证,使用线性显著参数构建的最优多元线性回归模型推算的2016年2月10、2017年4月1日和2023年1月31日的最低气温平均绝对误差（MAE）分别为1.224℃、0.894℃和1.727℃,均方根误差（RMSE）分别为1.518℃、1.201℃和2.132℃。表明采用夜间过境的卫星遥感地表温度对推算当日的日最低气温具有较好的效果,该工作对于低温农业保险应用具有一定的实用前景。     

AVHRR分裂窗算法反演高山草甸地表温度精度评估

利用理塘县高山草甸地表温度实测数据,分析6种常用AVHRR分裂窗算法的精度,为青藏高原地区地表温度的卫星反演提供技术支持.结果表明：6种常用AVHRR分裂窗算法反演地表温度与实测值之间有很好的线性正相关关系,反演温度与实测温度最大偏差3.36K,最大平均绝对误差2.25k,最小平均绝对误差0.77K.给出了反演高山草甸地表温度的AVHRR分裂窗算法建议.     

利用遥感和常规资料对比研究中国地面温度变化

采用一个在大区域上适用的由NOAA-AVHRR遥感数据反演地表温度的方法,反演中国20世纪80年代初到90年代初各月和全年晴空条件下的地表温度,通过比较同期的常规气象监测数据,对这一时期的中国地表温度变化进行了对比分析,得到全国各地区温度宏观变化规律和分布.结果表明:晴空条件下的中国地表温度与气温和地温的宏观变化规律是基本一致的,这一结果对于研究全球变化对中国的影响以及中国土地覆盖的变化趋势具有重要的指示意义.     

风云三号C星微波全球地表温度产品精度评估

地表温度是衡量地表水热平衡的关键参数,微波地表温度因其范围大、全天候等独特的优势,在气候、农业和环境等领域得到广泛应用。基于经质量控制的MODIS地表温度产品对风云三号卫星C星的微波地表温度日产品和月平均产品进行验证评估,结果显示:FY-3C卫星升轨(夜晚)和降轨(白天)微波地表温度日产品平均分别高估8. 7 K、低估13. 2 K,月平均产品平均分别高估7. 9 K、低估12. 0 K,日产品和月平均产品的反演误差都在15K以内。在全球空间分布上,升轨(夜晚)和降轨(白天)月产品误差分别呈现高估和低估,热带雨林区和沙漠、荒漠区域在夜晚分别高估5 K以内和30 K以内,白天则分别低估10 K以内和10～30 K。不同土地覆盖类型间FY-3C微波地表温度反演精度存在差异,总体上升轨(夜晚)比降轨(白天)的精度高,反演精度最高和最低的土地类型分别是常绿阔叶林和荒漠、稀疏植被,不同土地覆盖类型间的地表温度反演精度在季节上存在明显差异。根据分析结果,改进FY-3C微波地表温度的反演算法,可进一步提高微波地表温度的反演精度。     

利用卫星遥感对干旱进行实时监测和预警

利用EOS／MODIS卫星资料反演对地表覆盖的植被信息归一化植被指数（NDVI）和地表温度（TS）信息，通过建立温度植被旱情指数，对研究区域进行旱情实时监测，并应用GIS对旱情变化动态进行监测和预警，初步建立了干旱遥感监测与预警实时系统，能够快速反应各地区旱情发生发展情况，在业务和服务中有较好的应用价值。     

基于MODIS数据的拉萨市地表温度变化研究

采用2000～2011年6月MODIS地表温度产品和拉萨市4个气象站6月平均地表温度对拉萨市地表温度的时空变化进行了分析.结果表明：拉萨市在近12年内地表温度呈明显上升趋势,2009年地表温度达到最高为28.49℃,最小值出现在2003年为14.12℃.在空间分布上高温区主要集中在城市中心和城市周边区域,并随着时间推移不断向外扩张,在2007年6月拉萨市地表温度高温区分布范围最大,其中纳木错东部和林周县的高温区增加最显著;在利用实测的地表温度与MO-DIS反演的地表温度做相关分析发现,两者的相关系数为0.64通过了0.001的显著性检验,两种地表温度的时间变化趋势也较为一致,因此MODIS地表温度反演产品适用于大范围地表温度和城市热环境监测是可行的.     

遥感估算绿洲-沙漠下垫面地表温度及感热通量

利用古浪非均匀近地层野外观测试验资料,验证了卫星反演地表温度的局地分裂窗算法在非均匀地区的适用性,进一步给出了提高反演精度的修正方案,并利用修正的反演地表温度算法和改进的空气动力学阻抗算法反演了试验区的感热通量。结果表明,Becker算法最适用于非均匀地区。与近地层野外观测试验观测结果相比,修正后的反演算法反演的地表温度和感热通量更加合理,均方根误差分别为2.38K和23.49W.m-2。地表温度和感热通量的区域分布特征相似,都表现为在绿洲和沙漠区的变化梯度较小,而在过渡区的梯度较大。     

基于MERSI数据的单通道法反演地表温度

以乌鲁木齐市为研究区域,根据FY-3气象卫星的MERSI数据特征,选用具有普适性的单通道法反演地表温度。结果表明:反演得到的地表温度较实际观测数据明显偏低,其中夏季偏低幅度较春秋季大。虽然反演结果未能达到理想的误差范围,但其变化趋势与观测值的变化趋势相一致,可以清晰地反映地表温度场的变化情况。通过对实测温度与反演温度分季节拟合的一元线性方程进行误差订正,可将误差控制在2℃左右,订正后的结果更接近真实地表温度,可满足一般监测业务定量化应用的需要。     

金塔绿洲地表特征参数遥感反演研究

TM影像是陆地资源卫星（Landsat）携带的专题绘图仪（Thematic Mapper,TM）扫描计获取的遥感图像,近年来,该数据得到了广泛的应用。本文使用Landsat-5TM数据推算了金塔地区的地表参数,包括标准化差值植被指数NDVI、修正的土壤调整植被指数MSAVI、植被覆盖度、地表反射率及地表温度。并将地表反射率、地表温度的反演值与观测值进行对比,结果表明：地表温度反演结果的相对误差在9％以内,地表反射率反演结果的相对误差在8％以内。     

机载微波大气温度探测仪多高度飞行观测试验结果分析

机载微波大气温度探测仪可以机动灵活地获取大气温度廓线信息。针对一次机载微波大气温度探测仪的多高度飞行观测试验,基于逐线积分模式和大气参数廓线库,建立用于不同飞行高度的快速辐射传输模式,分析了仪器观测亮温的质量并对仪器观测进行了订正;建立了基于神经网络的微波大气温度廓线反演算式,分析了不同高度、不同通道选择对于大气温度廓线反演性能的影响。研究结果表明:（1）较低飞行高度计算得到的各地表敏感通道地表比辐射率之间具有较好的一致性;（2）采用订正算式订正后,不同飞行高度的模拟亮温与观测亮温具有较好的一致性;（3）机载微波大气温度反演最优通道组合依赖于平台飞行高度;（4）采用最优的通道组合,4 200 m、3 200 m和2 500 m高度层温度反演均方根误差范围分别为0.5~1.8 K、0.5~1.3 K和0.4~1.0 K。      

基于植被覆盖度-地表温度的深层土壤湿度遥感反演

利用MODIS影像数据,在地表温度和植被覆盖度（Ts／Ft）特征空间基础上反演了江苏省仪征地区2004年5月、9月和11月40cm土壤湿度。反演结果显示,5月土壤湿度值最大,9月次之,11月最小。5月土壤湿度高值区主要位于南部靠近长江沿岸地区和北部谷底平原地区,低值区主要位于中部缓岗丘陵地区。利用实测资料进行模型检验表明,本研究反演出的土壤湿度精度较高,遥感反演的40cm土壤湿度的平均相对误差达7．6％。     

基于多源遥感数据的辽宁地表温度反演及空间分布研究

以辽宁地表温度为研究对象,采用普适性单通道算法,利用FY-3A/MERSI数据,并结合MODIS 1000 m分辨率数据,反演了2009年和2010年4-9月间10个时次晴空或局部晴空时的地表温度。结果表明：计算验证了模型的反演精度与同期NASA所发布MODIS地表温度产品的精度相当,其结果与相应的56个气象站点的实际观测数据相一致。多源遥感数据的综合应用,可获得较合理的地表温度反演结果;不同土地覆盖类型间地表温度的高低在相同时间内存在显著差异;研究期内,林地、水田、旱地和建设用地的NDVI与地表温度具有负相关性。综合利用遥感、地理信息系统技术,可以表征地表温度与土地利用类型以及地表温度与归一化植被指数(NDVI)之间的关系。     

沙尘发生期遥感反演地表温度与实测沙尘数据之间的比较分析

以2002年3月份沙尘天气为例,用卫星遥感反演地表温度(LST)时间变化趋势与同一地区野外观测站点接收的沙尘干物质含量/人体可吸人物质含量(TSP/PM10)数据的时间变化趋势进行对比分析,两者有较好的对应关系.卫星观测的时间分辨率高、范围广,所提供的地表相关信息可为沙尘源头的治理及减轻或减少沙尘天气发生提供基础数据,也为沙尘暴预测提供了重要的科学依据.     

基于往返式平漂探空的FY-3D卫星反演温度检验

往返式平漂探空观测（以下简称平漂探空）可实现对流层至平流层低层大气温度廓线垂直探测以及平流层低层内持续4 h的水平温度分布探测。该文介绍利用平漂探空试验数据对风云3号气象卫星D星（FY-3D）反演温度数据的检验评估算法,基于该算法和2021年3—9月长江中下游平漂探空试验数据完成对卫星反演大气温度数据的检验。结果显示:FY-3D卫星反演的温度数据准确度总体较高,与平漂探空上升段数据平均绝对偏差约为1.34℃,与下降段数据平均绝对偏差约为1.93℃;卫星反演的100 hPa以上和850 hPa以下温度误差分别偏大0.59℃和0.33℃;卫星反演平流层温度准确度低于温度廓线,平均绝对偏差约为3.92℃;与平漂探空数据相比,卫星大气温度廓线分辨率较低、趋势较平滑,无法显示大气温度垂直分布和平流层温度水平分布的细节特征。