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一个针对被动微波AMSR-E数据反演地表温度的物理统计算法
引用本文:毛克彪,施建成,李召良,覃志豪,李满春,徐斌.一个针对被动微波AMSR-E数据反演地表温度的物理统计算法[J].中国科学D辑,2006,36(12):1170-1176.
作者姓名:毛克彪  施建成  李召良  覃志豪  李满春  徐斌
作者单位:1. 遥感科学国家重点实验室,中国科学院遥感应用研究所,北京,100101;农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业生态研究室,北京,100081;中国科学院研究生院,北京,100049
2. 遥感科学国家重点实验室,中国科学院遥感应用研究所,北京,100101
3. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101
4. 农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业生态研究室,北京,100081;南京大学国际地球系统科学研究所,南京,210093
5. 南京大学国际地球系统科学研究所,南京,210093
6. 农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业生态研究室,北京,100081
基金项目:国家自然科学基金;农业部资源遥感与数字农业重点开发实验室开放基金;国家重点实验室基金;中国科学院科研基金
摘    要:用MODIS的地表温度产品和AMSR-E不同通道之间的亮度温度回归分析表明用89GHzV 做地表温度反演主通道的精度最高. 用AIEM模型模拟表明, 土壤粗糙度和土壤水分变化引起土壤辐射率变化可以通过不同极化波段的差值得到有效的消除, 从而克服了被动微波反演地表温度中辐射率不稳定的困难. 通过回归系数分析表明, 不同的地表覆盖类型的辐射机制是不同的. 要精确地反演地表温度, 至少对地表分成三种覆盖类型, 即水覆盖的地表、雪覆盖的地表以及非雪和水覆盖的地表. 以MODIS地表温度产品作为评价标准, 物理统计方法的平均精度在2~3℃.

关 键 词:亮度温度  地表温度  AMSR-E  MODIS  AIEM
收稿时间:2005-10-03
修稿时间:2005年10月3日
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