基于随机森林算法的地表温度降尺度研究

地表温度(land surface temperature,LST)是地面能量平衡等模型中的重要参数之一。高时间分辨率的遥感LST可通过降尺度处理实现空间分辨率的提高,这对详细的LST时空分布监测具有重要意义。以北京市为研究区,选择Landsat8 OLI/TIRS数据,通过改进的单窗(improved mono-window,IMW)算法反演LST作为验证数据,在计算归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和归一化差值建筑指数(normalized difference built-up index,NDBI)等多种遥感指数并模拟至1 000 m空间分辨率的基础上,联合空间分辨率为1 000 m的MODIS/LST产品,利用随机森林(random forest,RF)模型实现LST(100 m空间分辨率)降尺度,并与多因子回归方法和基于植被指数的LST锐化算法(TsHARP)2种常用降尺度方法进行对比。实验结果表明:以模拟Landsat/LST作为降尺度数据源,RF方法降尺度LST的均方根误差(root-mean-square,RMSE)为2.01 K,与多因子回归方法和TsHARP算法相比,精度分别提高了0.16 K和0.44 K;针对MODIS/LST降尺度时,RF方法的RMSE为2.29 K,与多因子回归方法和TsHARP算法相比,精度分别提高了0.42 K和0.50 K;针对不同地表类型,RF算法降尺度效果不同,其中高植被覆盖区表现最优,RMSE为1.81 K;城镇表面因其空间异质性,RMSE则达到了2.75 K。     

南京市高温热浪时空分布研究

在全球气候变暖的背景下,城市夏季高温热浪已经成为城市最严重的气象灾害之一,给城市居民健康和经济发展带来了巨大的影响。以2013年8月7日-13日的南京高温热浪灾害事件为例,基于Landsat 8 OLI 卫星遥感数据、MODIS卫星遥感数据和气象站点数据,在MODIS地表温度降尺度基础上,估算近地表气温,进而结合空气相对湿度的空间插值数据计算南京地区100 m分辨率的炎热指数和高温热浪指数,分析其时空分布特征。结果表明：在这次高温热浪演变过程中,南京炎热指数呈现先升高后降低的变化趋势,8月11日炎热指数最高,平均达到86.99,12日降到最低值,平均值为85.05;高温热浪强度主要集中于轻度热浪与中度热浪,随着时间的推移,其范围也呈现先扩大后减小的趋势;在空间分布上,南京北部及中心城区的炎热指数较高,主要表现为中度热浪,而南部地区及中心城区周边郊区较低,主要为轻度热浪,山体和水域炎热指数则最低,多为无热浪。