被动微波遥感数据反演地表温度研究进展

被动微波遥感具有穿透云层( 甚至雨区) 获取地表辐射信息的能力, 在处理云的问题上, 明 显优于可见光、红外遥感, 可更好地服务于相关领域研究。由于微波信号受多种因素的影响, 目前 被动微波反演地表温度的算法还不成熟。根据建模手段和方法的不同, 从经验反演模型和物理反 演模型两方面入手, 系统回顾国内外被动微波数据反演地表温度的算法并加以评述, 指出今后应 加强尺度转换、物理机理以及多数据源结合方面的研究。     

基于AMSR-E被动微波遥感数据的广东省土壤水分变化监测

概述了植被覆盖地表微波辐射传输模型的原理和表示方法,指出在地表粗糙度、植被层和大气等影响相似的情况下,微波极化差异指数的变化突显土壤水分变化.利用AMSR-E星载被动微波遥感亮度温度数据,计算分析地表微波极化差异指数(MPDI)的月平均分布,以广东省为试验区,获得了2004- 2009年10月份广东省10.7 GHz通...     

一种针对旱季与雨季差异的AMSR-E被动微波遥感地表温度反演经验模型

基于2009年的AMSR-E/Aqua L2A亮度温度数据,以中国中部和南部地区为研究对象,根据地区干湿差异,以秦岭―淮河线为界,结合旱季(10月―次年3月)和雨季(4―9月),将研究区划分为北方雨季、北方旱季、南方雨季和南方旱季4种情况。利用逐步回归分析方法,分别进行地表温度反演独立建模,构建了基于AMSR-E四波段亮度温度的地表温度多元回归反演模型,回归方程的RMSE除北方雨季外均优于3.0 K。以2010年MODIS LST产品对模型进行验证,结果表明:该模型的地表温度反演平均误差约80%被控制在2.5 K以内,南方旱季平均误差2.5 K的区域面积甚至达到88.64%。文章主要是针对水汽对微波的影响,根据地区干湿差异和旱季、雨季差异而构建的地表温度经验模型,可为其他经验性方法构建提供新的思路。     

土壤墒情遥感反演与旱情诊断

土壤墒情与植被生长状况和地表温度之间存在密切联系?贑OST模型算法和单窗算法,开展了TM/ETM+多光谱数据的地表反射率、地表温度(LST)和土壤调整植被指数反演(MSAVI),分析了地表温度和植被指数的线性关系,提出了土壤墒情几何特征指数和旱情诊断函数,结合土壤含水量实测数据,建立了横山县土壤墒情遥感反演模型。实证结果表明,基于TM/ETM+数据反演的长度指数可进行旱情诊断;对土壤含水量的反演模型进行T检验,差异不显著,而基于地面温度的土壤墒情反演模型优于土壤调整植被指数反演模型。     

一种改进的土壤水分微波遥感反演模型

利用微波遥感数据反演地表土壤水分有着较好的物理基础,可实现大范围土壤水分状况的遥感监测。本文基于被动微波传感器AMSR-E的X波段数据,将土壤水分值分解成基准值和日变化量两个部分,并分别建立反演模型,同时引入降雨修正因子来进一步提高土壤水分的估算精度;利用IDL语言实现了我们所研发的模型,并集成为新疆土壤水分遥感反演系统模块之一;利用Watch Dog2400与传统铝盒采样获取的新疆地面土壤水分数据,提取适合的模型经验参数,并对模型结果进行精度评价。结果表明,经改进的模型反演得到的新疆土壤水分结果比美国冰雪数据中心的土壤水分产品在精度上有显著提高:均方根误差由8.4%降低为4.25%;所研发的软件模块可为相关应用部门提供快速的大范围土壤水分监测产品。     

基于陆面模式和遥感技术的地表温度比较

基于我国中部的样带基础上,采用陆面模式 (Common Land Surface Model CLM) 和遥感结合技术,对研究的样带区域的地表温度利用CLM模式进行模拟和利用遥感分裂窗技术进行反演;以观测地表温度为真值,分别比较模拟地表温度和反演地表温度空间分布特征和误差大小,分析模拟方法和反演方法对计算地表温度的可适性和应用范围,为进行大面的地表温度计算提供选择和参考依据。通过研究发现,模式模拟地表温度同实测地表温度分布的大的格局吻合非常的好, 但是因地貌类型及地表覆盖的影响,模拟地表温度对水域的模拟温度误差较大,大于3%以上,对耕地模拟误差偏小,在 (-3)% 以内,对裸地、草地和林地模拟温度吻合非常的好。反演地表温度同观测地表温度相差较大,分裂窗反演方法适合地表覆盖为草地和林地状态的地表温度的计算,裸露和农耕区域反演的地表温度误差特别的大。     

基于CBERS-02 IRMSS和MODIS数据的地表温度反演与热环境评价

应用中巴资源卫星热红外遥感数据(CBERS-02 IRMSS)和普适性单通道算法反演福州市的地表温度.反演过程中使用同时相的MODIS数据在像元尺度上获取的大气水汽含量替换标准大气模拟值,参考气候资源评价中人体舒适度指数模型,建立基于地温的热环境评价模型,并对福州城市热环境进行评级.结果表明:中巴资源卫星热红外数据对城市热岛和热环境研究具有重要的应用价值,多源遥感数据的结合可以提高地表温度的反演精度,而基于遥感反演参数的热环境指数评价方法能够较好地描述城市热环境的空间特征.     

应用AMSR-E 89GHz遥感数据反演北极多年冰密集度

被动微波辐射计AMSR-E在89GHz频段的空间分辨率几乎是其它低频段的2倍。到目前为止,已经有成熟的算法采用AMSR-E 89GHz频段的数据来反演整体海冰的密集度,而本文根据89GHz频段亮温数据针对一年冰、多年冰以及无冰水面的不同特性,提出了一种反演多年冰密集度的方法(AC)。计算了2007年北极的整体海冰和多年冰密集度,并与NASA TEAM算法(NT)的结果作了比较。对于整体海冰密集度,两种算法反演的结果基本一致。从日平均上来看,AC算法得到的整体海冰覆盖面积只比NT算法多25万km2。但是对于多年冰的反演结果,AC算法得到的结果比NT的结果要多出146万km2,冬季差别尤其大。造成这种差别的原因可能是AC算法对于北极表面气温的变化比较敏感。另外,AC算法计算得到2007年最大海冰覆盖面积为1400万km2,最小海冰覆盖面积为400万km2,这与其它研究结果一致。     

基于MODIS数据的青海湖流域地表温度反演研究

地表温度是检测地球环境变化的重要指标,将地表温度与气象观测资料相结合可以更准确地检测地表履被、土壤湿度及水分含量变化。利用MODIS数据对青海湖流域地表温度进行反演,将反演结果与实测0 cm地面温度对比分析,显示反演的地表温度值与实测0 cm地面温度值平均差-1.05℃,在当前遥感反演地表温度的误差之内。结果表明地表温度和气象观测资料相结合,可以用于监测地表温度的变化,进而建立偏远地区气候资源数据库。     

高光谱热红外数据反演地表温度与比辐射率方法研究

地表温度与地表比辐射率是陆地表层系统的两个重要特征物理量,它们反演的精度将在很大程度上影响间接导出的地表参量的准确性和相关遥感应用的有效性。多光谱热红外反演温度和比辐射率受到陆地表面类型复杂而观测信息不足的限制,很难同时反演出精确的地表温度数值和地表比辐射率数值。高光谱热红外传感器的出现,为更好地解决这一难题带来了机遇。利用高光谱热红外数据的优势和特性,提出了一种基于大气下行辐射残余指标(DRRI)的方法,实现了地表温度与地表比辐射率的准确分离。通过高光谱热红外模拟数据的反演实验表明DRRI方法具有运算速度快、结果精度高、抗噪声干扰能力强等优点。该方法能够应用于野外测量的高光谱热红外数据以及经准确大气校正后的星载高光谱热红外数据。     

腾格里沙漠东南缘不同固定程度沙地土壤表层水分时空变化遥感分析

土壤表层水分是固沙植被生长的主要水分来源,其时空变化格局决定了固沙植被的稳定性和演替方向。整合被动微波和光学数据的时空分辨率优势建立模型、反演土壤表层水分,可为不同固定程度沙地固沙植被稳定性评价提供科学依据。以腾格里沙漠东南缘为研究区,选取2003-2011年生长季(5-9月)AMSR-E土壤水分产品与MODIS数据,利用归一化植被指数NDVI、地表温度T_s,采用多元回归的方法,将空间分辨率为0.25°的AMSR-E土壤水分数据降尺度为每月的1 km平均表层土壤水分的时间序列数据,结合沙丘类型数据,分析了不同沙丘类型下土壤水分的时空异质性。结果表明:流动沙地的土壤水分空间分布与整个区域的差异性高于半固定沙地和固定沙地,而在极端干旱年份,研究区的整体分异不大,但同一类型间,固定沙丘空间差异明显高于半固定沙丘和固定沙丘;3种沙地类型表层土壤平均含水量在不同月份具有相似的变化规律,即土壤含水量5-9月呈抛物线形状,先下降后上升,7月达到最低,从同一月份不同沙地类型看,研究区表层土壤水分含量依次是固定沙地>半固定沙地>流动沙地;年际土壤水分在流动沙地和半固定沙地随降雨的变化而变化,而固定沙地基本不变。     

Estimation of Summer Rainfall over an Arid Area using AMSR-E Measurements: A Case Study in Xinjiang, China

Rainfall estimate in arid region using passive microwave remote sensing techniques has been a complex issue for some time.The main reason for this difficulty is that the high and variable emissivity of land surfaces greatly aggravates the complexity of the signatures from the rain cloud.The Xinjiang area,located in the northwest of China,holds all the typical characteristics of arid climate.A rainfall algorithm has been developed for this region by using the Advanced Microwave Scanning Radiometer for Earth Observing System(AMSR-E) measurements.The algorithm attempts to use all 12 chan-nels on the AMSR-E instrument and a two-step method calibrated over 11 days of hourly rain-gauge data.First,Stepwise Discriminant Analysis(SDA) used to optimally estimate rain pixels based on all 12 channels,although only three channels were found to be necessary.Next,a rain predicator scattering index was used to estimate rain rates.A linear relationship between the rain rates and the scattering index above the threshold of 3.0K was constructed with a simple approximately linear function.The estimated rain rates were compared with the rain-gauge data used to calibrate the method,and a good relationship was found with a root-mean-square error of 2.1mm/h.The numerical calculations and comparisons show that the algorithm works well in the Xinjiang area.     

基于AMSR-E遥感数据应用强度比参数确定多年冰的方法探讨

研究发现,AMSR-E的垂直极化的18.7 GHz(V18.7)和36.5 GHz(V36.5)的亮温比值在一年冰覆盖区域主要是相应频段的海冰微波发射率之比,而在多年冰覆盖区域受海冰微波发射率和海冰温度共同影响,并且海冰年龄越大亮温比值也越大。应用强度比参数可以比较好地确定冬季一年冰与多年冰之间的阈值,其中,在该阈值处,强度比梯度达到最大。该阈值呈现明显的季节性变化规律,在冬季阈值比较稳定,而在夏季受海水的影响变化范围比较大。应用强度比方法确定的多年冰范围,与NASA Team2(NT2)方法相比在大西洋扇区差异非常小;而在太平洋扇区出现比较大的差异。对比发现强度比法确定的多年冰范围一般大于NT2法。     

厚度对月壤微波辐射亮温的影响

基于嫦娥系列卫星微波辐射计数据的月壤厚度反演是中国月球科学研究的重要目标之一。基于辐射传输方程,数值模拟了不同频率、（FeO+TiO₂）含量和表面温度条件下厚度对月壤微波辐射亮温的影响;基于嫦娥二号卫星微波辐射计（Chang’E Lunar Microwave Sounder,CELMS）数据,结合Apollo 计划获取的月壤厚度资料及其他月壤厚度资料,系统分析了厚度对CELMS观测数据的影响。结果表明：频率、（FeO+TiO₂）含量、表面温度对亮温的影响远大于厚度对亮温的影响,是基于CELMS数据进行月壤厚度反演的重要影响因素;低频、低（FeO+TiO₂）含量、低温条件下,厚度对CELMS数据的影响最大;利用3 GHz、凌晨时刻的CELMS数据进行月陆地区月壤厚度反演可行。研究结果对基于嫦娥系列卫星CELMS数据的月壤厚度反演具有重要参考意义。     

Ablation Rate Estimates over the Greenland Ice Sheet from Microwave Radiometric Data

Scanning Multichannel Microwave Radiometer (SMMR) data are used to estimate the annual melt duration (number of days with melt) for elevation transects over the Greenland ice sheet during the period from 1979‐1986. The annual melt duration is used to estimate the number of positive degree days (PDDs), which are used in a degree‐day mass balance model to determine ablation rates and the equilibrium line altitude (ELA). The annual melt duration along two transects estimated with SMMR data compares favorably, particularly above the ELA, to melt duration calculated from surface temperature data for the same locations. The mass balance estimates and ELA locations along eight transects agree reasonably well with measurements reported in previous studies using surface temperature data. ELAs were within 10m of published values along two transects, and the root mean square error of SMMR‐derived versus surface mass balance measurements was 43mm yr^?1. The estimated error in SMMR‐derived ablation is between ±15% and ±50%, but could be reduced substantially by using daily microwave data available from the Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I). This research shows the feasibility of using passive microwave data to estimate the ablation rate in order to determine ELA, which can be used to monitor the mass balance of the ice sheet.     

Ablation Rate Estimates over the Greenland Ice Sheet from Microwave Radiometric Data

Scanning Multichannel Microwave Radiometer (SMMR) data are used to estimate the annual melt duration (number of days with melt) for elevation transects over the Greenland ice sheet during the period from 1979-1986. The annual melt duration is used to estimate the number of positive degree days (PDDs), which are used in a degree-day mass balance model to determine ablation rates and the equilibrium line altitude (ELA). The annual melt duration along two transects estimated with SMMR data compares favorably, particularly above the ELA, to melt duration calculated from surface temperature data for the same locations. The mass balance estimates and ELA locations along eight transects agree reasonably well with measurements reported in previous studies using surface temperature data. ELAs were within 10m of published values along two transects, and the root mean square error of SMMR-derived versus surface mass balance measurements was 43mm yr^?1. The estimated error in SMMR-derived ablation is between ±15% and ±50%, but could be reduced substantially by using daily microwave data available from the Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I). This research shows the feasibility of using passive microwave data to estimate the ablation rate in order to determine ELA, which can be used to monitor the mass balance of the ice sheet.     

多源遥感数据协同的我国草原积雪范围全天候实时监测

草原积雪信息的获取对于确定草原雪灾的影响范围与灾情等级等具有重要意义。基于光学遥感与微波遥感应用于草原积雪监测的各自优缺点,提出了将光学MODIS数据与被动微波AMSR-E数据有效协同进行我国草原积雪实时监测的业务流程,阐述了相关算法和实现步骤;进而结合农业部要求,对我国雪灾最严重的省区之一——内蒙古草原2007年12月1日至2008年1月20日期间的雪灾状况进行了全天候实时监测,取得了实际监测效果,成功地获取了总计达到51天的连续监测数据,揭示出了监测时段期内蒙古草原积雪发生的时空状况。所提出多源遥感数据在我国草原积雪监测中协同应用算法及其技术路线实现了对草原积雪的全天候实时监测,可应用于我国草原积雪监测的业务化运行,可提升我国雪灾减灾应急基于先进遥感手段的应用水平和监测精度,积极服务于国家雪灾应急减灾的迫切现实需求。