改进的劈窗算法结合Landsat 8热红外数据反演地表温度研究

将劈窗算法(SW,split window algorithm)应用于Landsat8数据进行地表温度反演,完全基于Landsat8数据本身不需要借助外部数据源,克服了传统地表温度反演依赖MODIS水汽产品外部数据造成的局限,实现利用Landsat8热红外数据反演得到较高空间分辨率的地表温度产品。以美国Walnut Gulch流域为例进行SW算法地表温度反演,并与SC算法结果、MOD11-L1地表温度产品和实测地表温度数据对比分析。结果表明,与SC(generalized single-channel algorithm)算法和MOD11-L1地表温度产品相比,SW算法应用于Landsat 8数据的地表温度反演取得较好的效果,平均误差最小为0.89K,相关系数最高为0.9841,反演结果和实测数据具有较好的一致性。     

半干旱地区蒸散发时间尺度扩展方法对比分析

蒸散发量(ET,evapotranspiration)的时间尺度扩展是遥感反演区域ET的关键。为评价由瞬时潜热通量经时间尺度扩展方法计算日蒸散发量的可靠性,利用美国西南部半干旱地区的Walnut Gulch实验流域草地站点的波文比系统实测数据,分析评价蒸发比法、简化蒸发比法、作物系数法、简化参考作物系数法、正弦关系法、冠层阻力法和修正冠层阻力法共7种蒸散发时间尺度扩展方法的估计效果,统计结果显示,7种蒸散发时间尺度扩展方法总体趋势具有一致性,存在着一定的规律性,采用10:00~14:30的瞬时值估计较为接近实测蒸发值。正弦法、简化参考作物系数法及简化的蒸发比法的模拟精度较高(相对均方根误差在20%左右),比较适合于估算半干旱地区的日蒸散发量。对具有相近气象、气候、下垫面条件和空间尺度数据且具有充足气象观测资料的地区,推荐采用基于简化作物系数的时间尺度扩展方法开展从小时到日的ET时间尺度扩展,对于缺少气象观测资料的类似地区,推荐采用正弦法和简化的蒸发比法进行时间尺度扩展。