Landsat 9数据的地表温度反演算法优化

地表温度作为地表与大气之间能量交换的关键参数被广泛地用于众多领域。本文针对Landsat 9数据,优化了单窗算法模型和劈窗算法模型,实现了地表温度反演,并结合SURFRAD站点实测数据和地表温度产品进行了精度验证分析。结果表明：两种算法模型的确定系数均大于0.96,其中劈窗算法模型精度较高,误差(RMSE)值为1.45 K左右,单窗算法模型精度较低,误差(RMSE)值为1.61 K左右;劈窗算法模型相较于单窗算法模型对参数的敏感性较低,在高水汽含量范围内,劈窗算法模型的结果要优于单窗算法模型的结果;本文提出的地表温度反演方法结果与官方地表温度产品的误差(RMSE)值均在2.5 K以内,可满足热红外遥感数据生产地表温度产品的应用需求。     

Himawari 8 AHI数据地表温度反演的实用劈窗算法

地表温度是水文、气象、气候和环境等研究领域中的关键参数,利用热红外遥感可快速获取区域和全球高精度的地表温度数据。Himawari 8号是日本发射的新一代地球静止轨道气象卫星,星上搭载AHI(Advanced Himawari Imager)成像仪,具有更高的时空分辨率。利用AHI第14(11.2μm)和15(12.35μm)通道星上亮温数据,提出反演地表温度的实用劈窗算法,其中输入的发射率数据利用ASTER GED(Global Emissivity Dataset)v4计算得到。劈窗算法的系数由观测角度和大气水汽含量分区决定,其中大气水汽含量由两个劈窗通道直接估算得到。利用黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验(Hi WATER)4个站点的实测数据和中国7个湖泊中心点的MODIS地表温度产品对反演结果进行验证,结果表明,算法的均方根误差(RMSE)在3 K以内,达到目前常用遥感地表温度产品的精度。同时与利用MOD11C3 C6产品估算的发射率和温度反演结果进行对比分析,发现ASTER GED反演的结果具有更高的精度,适合用来生产高精度的地表温度产品。     

中国陆地区域陆表温度业务化遥感反演算法及产品运行系统

地表温度反演的裂窗算法已成功应用于NOAA系列卫星热红外遥感数据。目前，裂窗算法中应用较为广泛的一种是Becker等人于1990年提出的局地裂窗算法，主要是通过辐射传输模型模拟不同地表条件和大气状况下，地表温度和发射率对红外辐射亮温的影响，从而发展出一个利用AVHRR4，5通道亮温数据反演地表温度的线性模型。在晴空无云和地表比辐射率能精确估算的情况下，Becker算法反演地表温度的精度在1K以内。Becker算法用Lowtran程序模拟计算地表辐射量，且模型中参数主要针对NOAA-9传感器特性得到。本文在Becker算法的基础上，针对NOAA-16／17传感器热红外通道光谱响应函数特性，利用最新的、计算光谱分辨率更高的MODTRAN程序模拟不同大气状况下，不同地表温度和发射率对NOAAAVHRR4，5通道辐射亮温响应特性的影响，改进Becker算法中模型参数，使之能适用于NOAA-16／17热红外数据。同时，本文利用植被指数NDVI，在中国陆地区域lkm分辨率最新地表分类数据的基础上，得到模型中需要的地表比辐射率参数，将改进的模型应用于1km分辨率NOAA17数据，得到了旬合成中国陆地区域范围地表温度，通过地面气象台站实测数据对比验证．取得了较好的结果。     

基于劈窗算法从ASTER遥感数据反演地表温度

应用卫星热红外遥感影像反演地表温度对于研究城市生态环境、气象过程具有重要意义,ASTER 遥感数据为此提供了有效的信息源。针对从 ASTER 数据中反演地表温度(LST)的需要,首先利用 MODIS 数据反演大气水汽含量,并模拟出大气水汽含量与大气透过率的关系,求得大气透过率,然后通过决策树分类结果和地物光谱特征计算出地表反射率,最后采用劈窗算法反演出地表温度。通过某市2个季节的试验表明该方法具有较高的精度,能够有效应用于城市热环境分析,为城市物理环境综合分析评价提供支持。     

HJ-1B卫星三种反演地表温度模型的分析与验证

由于对不同的传感器,单通道算法中的经验公式必须根据相应的热红外波段特征重新进行拟合,该文以覆盖广州市的卫星影像HJ-1B/CCD和HJ-1B/IRS为数据源,利用基于同步面上像元尺度的多源遥感数据MOD021KM,并结合上下行辐射和地表比辐射率来反演大气水汽含量以及大气透射率。在此基础上,针对环境卫星,提出修正的普适性单通道算法、大气辐射传输方程算法和单窗算法3种模型,进行广州市地表温度反演,最后利用野外观测数据进行验证。结果表明,相比普适性单通道算法和单窗算法,辐射传输方程模型精度比较高。     

利用多源遥感数据反演城市地表温度

目前利用单通道热红外遥感数据反演地表温度的方法有大气校正法、单窗算法和普适性单通道算法,使用这3种算法反演地表温度时的一个关键问题就是需要获取大气参数。目前大气参数的获取主要根据近地表(地表2m左右的高度)的大气水分含量或湿度和平均气温的观测值来估计,这种方法只能获得个别点上的数据,而无法获取面上像元尺度的大气参数。本文利用多源遥感数据的优势,首先利用MODIS近红外数据,在像元尺度上获取温度反演中所需大气参数——大气水分含量,再利用同时相的Landsat ETM 影像,采用Jim啨nez-Mu oz和Sobrino的普适性单通道算法反演地表温度。研究结果表明,多源遥感数据的综合应用是城市地表温度反演的有效途径与方法,可获得较合理的地表温度反演结果。     

针对MODIS影像的劈窗算法研究

在分析热红外遥感和现有的劈窗算法的理论基础上,针对MODIS数据对劈窗算法进行了推导。通过对热辐射强度和温度之间的关系计算,对Planck函数进行了线性简化,同时分析了MODIS的波段设置特点。MODIS的近红外波段适宜于反演大气水汽含量,而大气透过率主要从MODIS的近红外波段数据反演得到大气水汽含量,并进而根据水汽含量与大气透过率的关系来进行估算。通过MODIS的可见光波段、近红外和中红外波段数据,完全可以获得地表温度反演所需要的基本参数,从而形成了针对MODIS数据的地表温度反演的劈窗算法。最后以环渤海地区为实验区,对本文提出的方法进行了实际应用分析。     

热红外地表温度遥感反演方法研究进展

地表温度是表征地表过程变化的一个非常重要的特征物理量,是地表—大气能量交换的直接驱动因子,广泛地用于地表能量平衡、气候变化和资源环境监测等研究领域。本文系统地评述了热红外地表温度遥感反演方法,包括单通道算法、多通道算法、多角度算法、多时相算法和高光谱反演算法。回顾了地表温度反演的基础理论和方法;并在此基础上,进一步综述了地表温度遥感反演的验证方法,以及地表温度的时间和角度归一化方法;最后对未来提高地表温度反演精度的研究方向提出了建议。     

近地表大气逆温条件下的地表温度遥感反演与验证

为了减少近地表大气逆温对地表温度遥感反演精度的影响,提出在晴空的地表温度"通用劈窗算法"模型中增加一个温度改正项来实现。在建立该误差改正项时,利用正常条件下的通用劈窗算法系数和具有不同逆温强度的逆温廓线,并结合大气辐射传输模型MODTRAN计算,得到近地表大气逆温条件下的地表温度反演误差,并在分析了该误差值与相应的逆温强度的关系后,发现该温度改正项可以表示为近地表大气逆温强度的二次项函数。为了进一步提高地表温度的反演精度,将地表温度和大气水汽含量进行分组,分别针对每个分组来确定温度改正项方程的系数。模拟结果表明,在逆温强度为1.7 K/100m时,该温度改正项可以使地表温度的反演精度提高0.44 K。利用内蒙古海拉尔试验站的实测数据对地表温度反演结果进行了验证,在近地表大气存在逆温的条件下,该方法能提高地表温度的遥感反演精度0.47K。但是,由于本文提出的方法需要已知大气温度廓线来计算大气逆温强度,因此在实际应用中该方法受到了一定的限制。     

天宫一号数据地表温度反演及其在城市热岛效应中的应用

针对天宫一号高光谱成像仪红外波段数据提出了一个单通道地表温度反演算法,算法的输入参数为大气水汽含量和地表发射率.利用模拟数据和黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验的地面实测数据对算法进行了精度评价,结果表明算法的均方根误差为2.72 K,能够满足大多数应用研究的需求.以北京市二环以内为研究区域,采用4个时相的天宫一号高光谱红外波段数据进行了城市热岛效应研究,结果表明天宫一号高光谱红外波段数据适合用来进行街区尺度的城市热岛效应研究,具有很大的应用潜力.     

大气中性点区域偏振效应的地—气参量研究

随着中国多颗偏振遥感器搭载发射,偏振遥感成为对地观测领域一个新的增长点以及研究热点。由于大气散射具有较强的偏振效应,大气与地表偏振信号的分离是偏振对地进行有效观测和应用的一个现实问题与难点问题。本文利用晴空中有规律的偏振分布以及大气偏振中性点的性质,对利用大气中性点的偏振效应进行地表—大气偏振信息分离的可行性进行了论证。通过对大气中性点在辐射传输过程性质的计算,得出Babinet大气中性点区域的偏振效应以及基于Babinet中性点区域进行偏振对地观测的基本方法,研究重点阐述了从航空遥感和航天遥感两个层面对如何将大气中性点应用于遥感观测进行了讨论。结果表明:(1)Babinet中性点相比于其他两个中性点,更适合于偏振遥感对地观测中地—气偏振参量分离;(2)航空遥感搭载偏振传感器在Babinet中性点区域进行地表探测可以消除大气偏振,突出地物偏振信息,有效进行地—气偏振参量分离;(3)在太阳同步轨道的卫星遥感影像上能够有效识别偏振中性点区域;研究成果有效分离高分辨率偏振遥感地物反演中的大气偏振耦合效应,实现地表偏振反射信息最大化,对于偏振遥感的大气校正以及定量化水平的提升具有实践意义。     

Landsat卫星热红外数据地表温度遥感反演研究进展

作为驱动地表与大气之间能量交换的关键物理量,地表温度在众多领域中都发挥着重要作用,包括气候变化、环境监测、蒸散发估算以及地热异常勘探等.Landsat热红外数据因其时间连续性和高空间分辨率等特点被广泛应用于地表温度反演中.本文详细地介绍了Landsat热红外传感器及其可用的数据与产品的现状,梳理了2001年-2020年...     

地表温度反演的算法综述

地表温度是研究地球表面的重要参数,被称为地表的皮肤温度。反演地表温度对自然灾害监测、城市热岛等有着重要意义,利用热红外遥感技术是反演地表温度的主要方式。本文阐述了目前主要用于反演地表温度的各算法特性、优缺点和适用情况,对各种算法进行对比分析,并指出反演地表温度存在的问题及解决问题的方向,并对反演地表温度发展趋势进行了展望。     

FY-3D/MERSI-II全球火点监测产品及其应用

FY-3D/MERSI-II全球火点监测产品主要包括全球范围内的火点位置、亚像元火点面积和火点强度等信息,可用于实时监测全球范围的森林草原火灾、秸秆焚烧等生物质燃烧状况。火点判识算法主要根据中红外通道对高温热源的敏感特性,即含有火点的中红外通道像元辐亮度和亮温较远红外通道的辐亮度和亮温偏高,同时较周边非火点的中红外像元偏高,建立合适的阈值可探测含有火点的像元。亚像元火点面积估算主要使用中红外单通道估算,根据亚像元火点面积估算结果对火点强度进行分级,不同的级别表示不同程度的火点辐射强度。基于全球火点自动判识结果,每日生成0.01°分辨率的卫星遥感日全球火点产品,每月生产0.25°×0.25°格点的全球月火点密度图。在利用FY-3D/MERSI-II火点产品开展的全球火点监测应用中,对多起全球重大野火事件进行了监测,为防灾减灾、全球气候变化研究、生态环境保护等方面提供卫星遥感信息支持。     

基于大气温度和水汽含量改进HJ-1B地表温度反演

为了提高地面气象站稀少地区地表温度遥感反演的精度,本文基于多源遥感数据的优势,首先利用MODIS影像获取研究区像元尺度上平均大气水汽含量;然后利用同时相的HJ-1B影像估算区域地表比辐射率,再采用温度-植被指数法获取近地表大气温度;最后将以上3个参数输入单窗体算法,改进其地表温度反演的精度。研究结果表明,改进单窗体算法反演地表温度与地面实测温度的偏差小于1 K,为地面气象站点稀少的植被覆盖区域提供了一种可行的精确遥感反演地表温度方法。     

高光谱热红外遥感：现状与展望

高光谱热红外数据中蕴含着丰富的长波光谱信息,可以更精细的揭示地气耦合过程导致的辐射变化,反映热红外谱段特有的地物诊断特征,同时高光谱特性也可以为热红外关键特征参数的病态反演问题提供更合理的假设和约束条件,具有重要的研究价值和应用前景。高光谱热红外遥感技术自诞生起,在吸纳多光谱热红外遥感技术的基础上迅速发展,成为热红外遥感领域的重要研究方向和突破点。然而,当前高光谱热红外遥感存在着可用数据不足,处理方法传统,反演精度有限,应用难以有效实施等问题。为进一步明晰高光谱热红外遥感的研究进展和现存挑战,本文在高光谱热红外相关文献深入分析的基础上,梳理了高光谱热红外研究的发展脉络和热点,介绍了现有国内外主要的高光谱热红外传感器,分析了高光谱大气效应校正、地表温度和发射率分离以及地气关键特征参数一体化反演的现状和问题,总结了相关典型行业应用,展望了高光谱热红外的发展方向,以期为未来高光谱热红外研究工作的开展提供借鉴和帮助。     

地表反射率数据库的构建及其应用

针对实现卫星对地观测的自适应多模态,需要根据先验判定卫星成像区域内地表覆盖类型及其反射率状况建立与太阳光照条件、地表覆盖类型、反射率相关的成像载荷积分时间、不同压缩比的成像参数设置模型,以选择最优的观测模式的问题,该文以中分辨率成像光谱仪(MERIS)地表反射率影像和GlobCover全球陆地覆盖分类图为数据源,建立了地表覆盖分类图及其反射率影像矢量化处理的技术流程,构建了以冰雪、沙漠、裸土、岩石、农作物、森林、草地、水体等不同地表覆盖类型及其在不同季节蓝、绿、红、近红外波段的地物反射率数据库。以此作为遥感卫星成像任务规划的技术支撑,构建自适应选择最优的观测模式,提升遥感图像的质量。     

长春地区地表温度异常遥感分析

热红外遥感是一项探测地热资源、植被覆盖、农作物估产等生态环境评价研究的重要技术。本次使用Landsat 7/ETM＋热红外波段（band 6）,基于单通道算法,对长春地区地表温度应用反演,从而为研究该区地热资源、土地覆盖、城市热岛效应及环境评价提供可靠的依据。研究表明,热红外遥感能够有效探测到地表温度异常,而引起其异常的原因有待我们就一步验证和深入研究。     

Fusion of VNIR and thermal infrared remote sensing data based on GA-SOFM neural network

The multi-source data fusion methods are rarely involved in VNIR and thermal infrared remote sensing at present. Therefore, the potential advantages of the two kinds of data have not yet been adequately tapped, which results in low calculation precision of parameters related with land surface temperature. A new fusion method is put forward where the characteristics of the high spatial resolution of VNIR (visible and near infrared) data and the high temporal resolution of thermal infrared data are fully explored in this paper. Non-linear fusion is implemented to obtain the land surface temperature in high spatial resolution and the high temporal resolution between the land surface parameters estimated from VNIR data and the thermal infrared data by means of GA-SOFM (genetic algorithms & self-organizing feature maps)-ANN (artificial neural network). Finally, the method is verified by ASTER satellite data. The result shows that the method is simple and convenient and can rapidly capture land surface temperature distribution of higher resolution with high precision.     

热红外遥感反演陆地表面温度研究进展

 总结了地表绝对发射率信息的提取方法； 综述了热红外遥感反演陆面温度的各种方法，并指出这些方法的优缺点、适用性及应用情况； 分析了热红外遥感反演陆面温度面临的困难； 展望了热红外遥感反演陆面温度的发展趋势。