基于ETM＋遥感影像反演不同土地利用类型地表温度的研究

采用Landsat7 ETM＋为基本数据源,运用3种算法（大气辐射传输方程RTE、Qin等单窗算法和Jimenez—Munoz＆Sobrino普适性单通道算法）定量反演了黄河三角洲部分地区的地表温度（land surface temperature,LST）,并进行了不同算法反演结果的差值比较：以RTE反演结果为标准,在大气水汽含量较低时,Qin等单窗算法和JM＆S普适性单通道算法精度较高,与RTE的反演结果相差均在1K以内;在大气水汽含量较高时,Qin等单窗算法在采用地面气象资料估算水汽含量条件下仍保持较高的精度,比RTE反演结果平均偏小0．95K;而根据估算的大气水汽含量进行反演的JM＆S普适性单通道算法的反演偏差比Qin等单窗算法要大,达到1．94K,但JM＆S普适性单通道算法根据实测的大气水汽含量得到的反演结果要略优于Qin等单窗算法,比RTE结果偏大0．67K。同时计算了经过6s模式校正后归一化植被指数（INDV）,然后利用GIS中的空间分析功能,分析LST、INDV在不同土地利用类型之间的差异以及二者之间的定量关系。发现研究区内,就所有土地利用类型而言,平均LST和INDV之间存在显著的负相关关系;对于各种土地利用类型,这种相关关系也存在．但相关程度不同。     

基于HJ-1B卫星数据的地表温度反演方法研究

以典型岩溶地貌区为研究区,HJ-1B遥感数据为数据源,通过分别采用覃志豪单窗算法、普适性单通道算法、基于影像的Artis反演算法,并对其中的经验关系式进行修订,最后反演出研究区的地表温度,与MODIS温度产品(MOD11_L2)进行对比分析,探寻适用于岩溶地貌区利用HJ卫星遥感数据进行干旱监测的地表温度反演算法。结果表明,修订后的普适性单通道算法优于其他两种算法,其与MODIS温度产品平均温差相差0.36 K,反演精度达到1 K之内,说明该算法经过修订后适用于反演岩溶地貌区的地表温度。     

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。     

卫星区域大气探测业务处理系统

本文简要介绍目前卫星区域大气探测资料业务处理系统的软件结构、算法和生成的产品。将系统处理结果与常规观测值作比较分析的结果表明:大气温度反演平均均方根误差为2.45 ℃，水汽混合比平均均方根误差为1.47 g/kg，层平均厚度误差为21.4位势米，臭氧总含量均方根误差约为10%（Dobson），长波辐射通量均方根误差约为1.7 W/m2。     

单窗算法在成都市地面温度反演中的应用研究

随着遥感应用的深入,多种地表温度反演算法相继被提出,本文分析了相关算法,并对单窗算法进行了探讨,详细阐述了单窗算法相关参数的确定方式,并利用Landsat ETM数据对成都市区进行地面真实温度的反演。研究表明：在缺少详细大气廓线数据的情况下,应用单窗算法研究城市热岛效应是可行可靠的。     

激光雷达和微波辐射计温湿度廓线与探空数据的对比分析

基于西安泾河国家气象站2021年微波辐射计、西安理工大学研制的大气温湿度廓线激光雷达等设备观测数据反演计算0～10 km 以下的温湿度，通过与探空资料的对比分别评估了微波辐射计和激光雷达的探测性能。结果表明，二者反演的温度均与探空数据具有较好的一致性，激光雷达反演的温度和探空温度的相关系数为0997，均方根误差在15～25 K之间，微波辐射计反演的温度和探空温度的相关系数为0973，均方根误差在15～50 K之间；在反演相对湿度方面激光雷达优于微波辐射计，激光雷达反演的相对湿度和探空相对湿度的相关系数为0964，均方根误差在5%～15%之间，微波辐射计反演的相对湿度和探空相对湿度的相关系数为0632，均方根误差在20%左右。     

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.     

利用神经网络从118.75 GHz附近通道亮温反演大气温度

为了准确快速地从118.75 GHz附近六通道亮温计算大气温度,作者开展了利用人工神经网络技术反演大气温度的数值模拟研究。与线性统计反演算法比较,海面上大气温度反演的总体均方根误差减小17%,陆面上大气温度反演的总体均方根误差减小15%。两种下垫面条件下的温度反演结果表明,近陆面的温度反演结果优于近海面的温度反演结果。另外,对温度廓线垂直结构反演性能的分析结果表明,对于具有较厚逆温层结构的温度廓线,神经网络反演对廓线的复现能力优于线性统计反演。     

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。     

RPG-HATPRO-G3地基微波辐射计反演产品评估

RPG-HATPRO-G3地基微波辐射计采用“多通道并行测量技术”,性能稳定,反演精度高。应用该微波辐射计和常规L波段探空数据,比较了微波辐射计反演数据与探空测值的差异。结果表明：温度、水汽密度与常规探空资料比较有很好的线性相关性,对仪器维护后可以提高数据质量;相对湿度数据离散度较高。比较无降水时不同高度下微波辐射计反演数据的精度,温度在1 000 m以下低层平均误差和均方根误差较小;水汽密度的平均误差和均方根误差均为近地面较大,随高度而减小;相对湿度的平均误差和均方根误差都明显较大,温度和水汽密度的准确性高于相对湿度。降水时不同高度的温度、水汽密度和相对湿度的平均误差和均方根误差变化趋势均与无降水时相似,但是误差值明显偏大;降水时反演温度在2 000 m以下误差较小,水汽密度在3 000 m以下反演值较探空测值大,相对湿度在降水时的误差较大。     

我国利用MODIS数据反演陆面温度的研究进展

陆面温度(LST)是区域和全球尺度地表物理过程中的一个和能量交换的重要参数.因精确反演LST具有一定的难度,因此反演LST成为当今研究的热点之一.现较详尽地介绍目前常用的利用MODIS数据反演LST的算法推广的分裂窗算法,白天/夜间LST算法、单窗算法,并阐述了各种算法的研究概况,并针对其研究进展情况进行讨论分析,提出相应观点.     

一种反演气溶胶光学厚度的改进方法

该文提出了一种简单快速反演气溶胶光学厚度的方法,该算法对地表反照率的处理与MODIS V5.2算法相同,但气溶胶谱分布假定为Junge谱,设置了新的气溶胶参数。应用2006年9月6日—2008年6月10日太湖MODIS观测资料和2008年5月20日—2009年7月6日香河MODIS观测资料进行反演,并将反演结果与AERONET (AErosol RObotic NETwork) 站点资料进行对比,以检验算法的适用性和精度。对比结果显示:该算法在太湖的反演结果与AERONET太湖站反演结果对比的标准偏差为0.429,而MODIS卫星AOD产品与AERONET太湖站反演结果对比的标准偏差为0.693;相应在香河的两种反演结果与地面观测对比的标准偏差分别为0.493和0.542。该算法的反演误差小于MODIS现行算法,反演结果合理,具有较好的适用性,说明这种方法在这两个区域具有更高的反演精度。     

不同天气条件下微波辐射计温度探测效果评估

以西安泾河探空站的探空数据作为参照标准,利用同址安装的国产MWP967KV型地基多通道微波辐射计温度廓线数据,通过计算相关系数、平均偏差和均方根误差等,分析了微波辐射计在雨天、阴天、晴天和雾天四类典型天气下的温度探测效果。结果显示：微波辐射计反演的温度与探空探测的温度的相关系数为099,平均绝对偏差为217 ℃,均方根误差为275 ℃;均方根误差在各类天气下差异不明显,且随高度的增加误差逐渐增大;随着高度升高,微波辐射计反演温度的偏差有显著的变化。     

我国利用MODIS数据反演陆面温度的研究进展

陆面温度（LST）是区域和全球尺度地表物理过程中的一个关键因子，亦是研究地表和大气之间物质交换和能量交换的重要参数。因精确反演LST具有一定的难度，因此反演LST成为当今研究的热点之一。现较详尽地介绍目前常用的利用MODIS数据反演LST的算法：推广的分裂窗算法，白天／夜间LST算法、单窗算法，并阐述了各种算法的研究概况，并针对其研究进展情况进行讨论分析，提出相应观点。     

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。     

红外高光谱资料模拟大气廓线反演对云的敏感性

用不同云顶高度和不同有效云量时的星载红外高光谱观测值,模拟大气温湿垂直廓线反演对云参数的敏感性。用特征向量统计反演法按照云顶高度和有效云量分类反演了大气温湿廓线,统计了不同云高（200,300,500,700和850hPa）及云高有50hPa误差时温度、水汽混合比反演的均方根误差随有效云量的变化。结果表明,随着有效云量的增大,云顶以下各高度层上的温度、水汽混合比反演误差都明显增大。云高有50hPa误差较准确已知而言,温度和水汽混合比的反演误差增大,但温度反演对云高误差的敏感性比水汽反演要高。     

极轨气象卫星业务产品SST反演方法及精度检验

自1988年极轨卫星产品海面温度（SST）投入业务运动以来，国家卫星气象中心一直利用改进的甚高分辨率扫描辐射仪（AVHRR）的多个红外窗区通道测值，通过过多通道线性反演法（MCSST）提供SST资料，该文处先从理论上阐述MCSST算法，并利用1996年4个季节（各一个月）的船舶资料来检验SST产品的精度，其最终的统计结果为，平均偏差为－0．6℃，均方根误差为1．5℃，为进一步改进产品的反演精度提供依据，并探讨分析了SST产品存在的误差根源。     

大气红外探测器(AIRS)温、湿廓线反演产品及边界层高度在黄土高原的验证

利用黄土高原地区加强观测期探空资料和大气红外探测器(Atmospheric Infrared Sounder,AIRS)反演的温度、相对湿度廓线资料,评估了AIRS反演产品在黄土高原的适用性,以及利用AIRS温度廓线计算边界层高度的可行性。结果表明,各种边界层高度计算方法相关性显著,平均高度差异一般不超过200 m;Richardson数临界值的选取对确定边界层高度的影响不大。AIRS反演的大气温度和相对湿度均能很好地反映环境温湿的变化;温度平均偏差在±1 K以内,均方根误差一般不超过2 K;AIRS反演的地面气温误差相对较大,平均偏差和均方根误差分别为-1.68 K和3.32 K,并且会影响边界层高度的确定;AIRS相对湿度平均偏差在±10%以内,均方根误差不超过20%。利用Parcel法估计的边界层高度结果显示,根据AIRS反演的温度廓线确定的AIRS边界层高度低于利用探空观测资料确定的边界层高度,但能较好地再现边界层高度的变化,在没有探空数据时,可以用AIRS反演的温度廓线确定边界层高度。     

FY-3A陆表温度反演及高温天气过程动态监测

采用FY-3A/VIRR数据,利用Becker局地分裂窗改进算法反演得到逐日陆表温度 (LST), 对2009年一次高温天气过程进行动态监测, 并分析不同下垫面的热环境变化。结果显示:此过程中可见光红外扫描辐射计 (VIRR) 陆表温度产品在敦煌辐射校正场地两次验证的误差为-0.17 K和1.77 K,与同时间过境的MODIS产品均方根误差为2.64 K,直方图对比陆表温度的频数分布基本一致;对高温天气过程监测发现,此次出现以华北的石家庄、郑州、北京等地和西北地区东部的西安等地为中心的两个陆表温度高值区, 部分地区达到了320.2 K以上;城市剖面资料证实城市热岛现象存在,并发现工矿用地的热岛效应不容忽视,主要是大面积的工矿用地周围植被破坏严重,地表增温更为显著。     

基于AVHRR和VIRR数据的改进型Becker“分裂窗”地表温度反演算法

为了将基于NOAA-9/AVHRR数据提出的Becker和Li的“分裂窗”地表温度算法成功地应用于长序列NOAA/AVHRR和FY 3A/VIRR数据的地表温度反演,为气候变化研究提供长序列、高精度、高分辨率的地表温度数据集,从辐射传输方程出发,首先利用MODTRA 4.1模式模拟了多种地表和大气状态下的光谱辐亮度数据,并结合AVHRR和VIRR通道4、5的光谱响应函数建立了温度数据集(TS,T4,T5);然后,基于该数据集采用最小二乘法重新计算了Becker和Li算法中的各参数,提出了一个适用于NOAA/AVHRR和FY-3A/VIRR数据的改进型Becker和Li分裂窗地表温度反演算法;并利用改进型算法对2008年4月27日03时12分(世界时)观测的一景覆盖北京地区的NOAA-17/AVHRR数据进行了地表温度的反演,将反演结果与日本东京大学提供的同地区、同时相的MODIS地表温度产品进行了对比分析.结果表明,两种地表温度产品的相关系数为0.88,均方根偏差(RMSD)为2.1K;在两种地表温度差值图像的频率直方图上有69.6％的像元的值在±2K之内,37％的像元的值在±1K之内.