地表发射率不同的估算方法对地表温度的影响

随着遥感技术的日益成熟,用热红外波段反演地表温度的方法也日趋完善,其中一个关键参数--地表发射率的估算,直接影响着地表温度的反演结果。基于TM6的热红外波段,分别采用最常用的Van的地表发射率估算方法和综合了覃志豪与Sobrino的估算方法,对北京地区的地表温度进行了反演,并在此基础上对这2种估算方法所得结果进行了比较,从而为找出更为有效的地表发射率估算公式提供依据。结果表明,对于农林地2种估算方法都比较适合,但是对于水体和城市等人口密集地区,则需要和当地的实测数据进行比对,从而确定更为合适有效的估算方法,以得到更为精确的地表温度结果。     

沙漠地区微波地表发射率年内变化规律与气候因子的关系分析

以塔克拉玛干沙漠为研究区域,利用2008年AMSR-E(advanced microwave scanning radiometer-earth observing system)二级亮温资料和全球资料同化系统(global data assimilation system,GDAS)的地表、大气参数产品,反演研究区晴空条件下的微波地表发射率,进而根据不同的土壤类型,分析了沙漠微波地表发射率频谱年内变化规律及其与气候因子的关系。结果表明:沙漠地表发射率与土壤类型密切相关,且不同土壤类型的发射率季节变化规律显著性不同;土壤含水量、地表温度与地表发射率的年内变化规律之间存在着显著相关性,地表发射率随土壤含水量、地表温度的增高而降低;地表植被覆盖度、植被含水量和地表粗糙度也是地表发射率的影响因子,其值均取决于土壤含水量,而土壤含水量受大气总水汽量和土壤类型的共同制约;以砂土为主的沙漠地表发射率更多受到沙漠深度的影响,随着沙漠深度的增加而减小。     

基于ASTER GED产品的地表发射率估算

地表发射率是地表温度反演的重要输入参数,为了解决现有地表发射率估算方法在裸露地表精度较差的问题,本文基于最新的ASTER全球地表发射率产品(ASTER GED)和基于植被覆盖度的方法(VCM),提出了一个改进的地表发射率估算方法。首先,利用ASTER GED产品求解裸土发射率,然后,利用ASTER波谱库中的植被发射率和植被覆盖度结合VCM方法计算地表发射率。利用张掖地区2012年11景ASTER TES算法反演的地表发射率产品和实测地表发射率数据进行了验证,同时利用一景Landsat 8 TIRS数据分析了对地表温度反演精度的影响。结果表明该方法估算的地表发射率整体精度较高,可以有效改进裸露地表的发射率估算精度,用于支持利用多种热红外传感器数据生产高精度的地表温度产品。     

被动微波遥感反演地表发射率研究进展

微波地表发射率是表征地表特征的重要参数,也是反演地表、大气参数的重要条件.相比较物理模型,其模拟计算需要若干输入参数,且相当一部分地表、植被特征参数很难从常规资料中获取,应用星载被动微波辐射计资料可以在更大空间和时间尺度范围内直接反演地表发射率.从目前常用的几种被动微波遥感反演方法(包括经验统计方法、辐射传输方程方法、指数分析方法、神经网络方法、一维变分方法等等)回顾了微波地表发射率反演的国内外研究进展及其研究中存在的问题,并对这些方法的优、缺点进行了评价.最后指出,今后应开发识别和订正直接影响卫星观测值的无线电频率干扰(RFI)算法,改善云、雨检测算法,并且加强微波波段大气辐射传输等过程的机理研究.     

利用AMSR-E微波辐射计对地表粗糙度参数的一种新标定方法

在利用微波辐射计进行对地观测的过程中，陆地表面特性参数（如土壤水分、土壤粗糙度和植被冠层）是土壤微波辐射的重要影响因素。地表粗糙度的标定对于利用微波辐射计数据反演地表参数而言是十分重要的工作。地表粗糙度参数（h和Q）随着观测频率而变化。通常的标定方法是，假设h的空间分布是变化的，Q在全球均一地分布，则在沙漠地区首先采取h=0的近似，再对Q进行标定。但是事实上，h和Q在全球的分布都是变化着的，这与地面环境状况有关。以AMSR—E数据为例，在对MPD1分析的基础上，推导给出了简单的、基于理论模型的参数厂。厂可以直接由观测亮温值计算得到，它是一个与土壤水分无关，仅与植被层含水量7．0，和土壤粗糙度σ有关的参量，因此它可以用于地表粗糙度的标定和对植被层含水量、植被生长／变化的估计。本文选择干旱季节里的北非地区，在没有对h采取任何假设的前提下，利用参数厂实现了对地表粗糙度参数h和σ的标定，并与原有标定方法的结果做了比较分析。     

基于细化地表模型的地表长度测量方法改进

基于不规则三角网的数字地形分析原理,提出了线状地物的地表长度测量方法,针对该方法中平坦三角形引起的测长误差,引入了细化地表模型,对三种地形分别进行改进,并通过理论误差分析和长城长度测量试验,验证了该改进方法的可行性和精度。     

HJ-1卫星数据估算地表能量平衡

利用遥感数据估算和监测地表能量平衡的研究和应用一直以来都是学术探索的前沿和焦点,目前针对国际主流卫星数据(如MODIS,Landsat TM等)的算法研究有很多,且在不同的尺度上发展了一系列遥感技术和应用方法。本文以环境一号卫星(HJ-1)数据为主要数据源,研究和分析了地表能量平衡遥感估算方法。在下行短波和长波辐射,以及地表净辐射估算的基础上,重点研究了地表显热和潜热通量(蒸散)的估算方法,针对辐射温度代替空气动力学温度所引起的误差校正,对比分析了基于KB-1系数的热力学粗糙度长度,以及附加阻抗两种方法。使用2010年HJ-1B数据反演得到海河流域地表能量平衡各分量瞬时值,利用3个地面站点的测量数据对反演结果进行验证和误差分析。结果表明下行短波辐射的反演误差是地表净辐射反演误差的主要来源,地表温度的反演精度以及地表粗糙度的模拟精度是影响显热通量反演精度的主要因素。利用两种方法估算的显热通量趋势基本一致,但KB-1系数法的反演结果一般低于附加阻抗法。在下垫面较为复杂的区域,模型结果误差较大,需要更加精细的模型以刻画地表非均匀性的影响。     

双矩阵算法的L波段多角度玉米微波辐射参数化模型

双矩阵MD(Matrix-Doubling)算法是辐射传输方程的一种数值解,考虑了植被层内的多次散射信号,具有较高的模拟精度。但受限于算法的复杂性,很难直接应用到地表参数的反演中。本文以玉米覆盖地表为研究对象,基于MD算法的模拟数据,发展了一种L波段多角度微波辐射参数化模型。基于模拟数据的对比结果表明,参数化模型具有与理论模型相当的精度,两者之间的发射率误差不超过0.004(V极化)和0.007(H极化)。同时,结合黑河流域的地面实测数据,利用本论文中发展的参数化模型模拟了纯玉米像元的辐射亮温。该模拟结果与相同像元尺度上机载L波段微波辐射计(PLMR)观测亮温之间的差异基本在10 K以内。     

粗糙地表土壤含水量遥感模型研究

土壤粗糙度对地表二向反射率特征有重要影响而且极不稳定 ,是影响土壤含水量遥感精度的一个重要因素。该文分析土壤含水量影响反射率的物理过程 ,论证土壤含水量与土壤光谱的关系服从比尔定律 ;分析土块级土壤粗糙度影响土壤反射率的根本原因是微坡面的倾斜使二次和多次散射的比例增加。在此基础上建立粗糙地表土壤含水量遥感模型 ;实验证明模型具有较高的精度     

高分五号全谱段光谱成像仪地表温度与发射率反演

地表温度在全球能量平衡和气候变化研究中具有重要意义。中国新一代高分辨率卫星高分五号卫星(GF-5)搭载的全谱段成像光谱仪有4个40 m空间分辨率的热红外波段,可以提供高空间分辨率的地表温度信息。本文提出了适用于全谱段成像光谱仪的温度与发射率分离TES(Temperature and Emissivity Separation)算法同时反演地表温度和发射率,为了提高大气校正精度,算法加入了水汽缩放WVS(Water Vapor Scaling)大气校正方法。首先利用Seebor V5.0全球大气廓线库构建模拟数据对算法精度进行了评价;然后利用张掖地区11景ASTER影像作为替代数据和同步的地面实测数据对算法精度进行了验证。模拟数据结果表明加入WVS方法后TES算法反演地表温度的RMSE由2.59 K降低到1.54 K,4个波段地表发射率的RMSE分别从0.122、0.12、0.102和0.037降低到0.042、0.04、0.028和0.026;地表验证结果表明本文算法反演的地表温度与站点实测值具有更好的一致性,平均Bias由1.08 K降低到0.47 K,RMSE由2.17 K降低到1.7 K;反演的各波段地表发射率与地面实测结果误差均小于1%。因此,本文提出的温度与发射率分离算法具有较高精度,可以利用GF-5数据获取高精度高空间分辨率的地表温度和发射率数据,服务于其他相关研究。     

基于Coons曲面的规则格网DEM表面模型

内插是数字高程模型的核心问题。目前的内插模型主要是由离散的格网数据构建的连续曲面,直接以点推面,可能存在较大的地形误差。本文建立的Coons曲面DEM表面模型,首先利用离散的格网数据构造与格网边界相对应的地形剖面曲线的拟合曲线,再基于拟合曲线构建DEM表面模型。实验表明：Coons曲面DEM表面模型是一种高精度的DEM表面模型,其地形模拟误差比直接基于格网数据建立的双线性内插、样条函数内插和移动曲面拟合法的误差都小,实际地形模拟误差与双线性模型相比减少15％-28％,且精度随着构建边界拟合曲线所用格网点的增多而逐渐提高。     

卫星遥感大气订正的参数化模式及其模拟应用

发展了一个用于卫星大气订正的参数化模式,包括一个新的程辐射亮度模式和一个参数化的朗伯地表一大气辐射耦合引起的亮度增量模式.应用最小二乘法,程辐射亮度被参数化为大气总光学厚度、一次散射反照率、太阳天顶角、视天顶角、方位角、大气不对称因子的函数.应用这一参数化的亮度模式进行大气订正应用的数值模拟,即进行卫星遥感地表光谱反照率的模拟试验.数值检验结果表明对于865 nm,670nm,550nm和412nm 4个MODIS通道,在0°-70°的太阳天顶角、0°-60°视观测角以及0.05-0.8的地表反照率条件下,参数化的向上辐射亮度的标准差小于4%,由该参数化亮度模式引起的地表反照率解的标准差小于0.03.     

利用不同地表比辐射率对ETM＋数据地表温度反演对比研究

地表温度作为研究环境生态影响的一个重要指标之一,以Landsat ETM+的热红外波段作为数据源,辅助大气透过率、大气平均气温等参数,利用单窗算法基于混合像元、NDVI、植被和裸露地三种不同地表比辐射率反演泉州市地表温度,对比分析结果表明采用这三种地表比辐射率反演地表温度的方法均是可行的,对于具体采用哪一种地表比辐射率应需要结合实际的研究区域地表地物的实际监测地表温度进行对比后,方可选择合适的地表比辐射率进行地表温度反演,会更具实际意义。反演结果可为城市热岛效应等研究提供支持数据源。     

基于决策树模型的武汉市地表比辐射率反演研究

地表比辐射率值是反演地表温度中的关键参数,它通过高效的遥感影像分类方法来获取。利用NDVI指数,MNDWI指数及NDBI指数,探讨基于决策树模型的比辐射率估算方法,并通过与传统方法的对比研究,认为针对武汉市的特点,采用决策树的比辐射率估算方法精度高于传统模型,较适合研究区的地表组成特征。     

人物雕塑模型三维表面建模方法探究

三维激光扫描是一种通过激光测距方式实现三维物体表面空间数据获取的技术。本文介绍了一种利用三维激光扫描技术并结合相应软件对人物雕塑模型三维表面进行重建的方法。该方法通过三维激光扫描仪获取目标模型表面精确的点云数据,在对点云粗拼接的基础上进行精确拼接,以三角网的形式重构雕塑表面,并结合逆向软件进行纹理映射及其接缝处理以实现3D模型表面重建。结果表明,利用该方法可以实现对人物雕塑模型3D表面的快速有效重建。     

二维粗糙海面的微波发射率研究

针对双尺度模型和直接发射率模型求解粗糙海面的亮温特点,提出了一种新的高阶Stokes向量模型.该模型基于二维粗糙海面上场的高阶微扰法展开近似,得到了4个发射率分量及亮温的高阶微扰解.通过考虑海面特性的修正,定量计算了复折射率、风速和泡沫等因素对亮温的修正效应.数值计算和测量值的比较表明,该模型是有效的.     

应用微波遥感数据的东北地区地表温度反演

针对无源微波遥感时间分辨率高可以克服云层影响获取地表温度的问题,该文应用AMSR-E微波亮度温度数据,分别选取了基于发射率估计的单通道反演法和多通道线性拟合法反演东北地区地表温度。在原有方法的基础上提出算法改进:对单通道反演法按照植被生长周期在生长季与非生长季分别建立发射率估计方程,探究各微波通道在每种地表覆被类型的反演能力并组合反演精度最高的通道,将微波极化差异指数作为表征发射率参数加入多通道拟合方程。结果显示,获取的地表温度剔除水体和冰雪无效像元后可用性达到100%,改进后的单通道反演法均方根误差由3.58~4.6降低至2.0~3.1,在75%的区域的误差小于2 K;多通道拟合法的最终均方根误差为2.6~3.5,同样有较高精度且只使用微波亮温数据就能获取地表温度。     

农田垄行结构对被动微波遥感土壤壤湿度反演的影响

根据离散方法建模垄行结构农田表面微波发射率,与地基多频率微波辐射计实测发射率比较发现：二者之间的平均绝对偏差小于0.01 ,证实了利用离散化方法建模农田表面微波发射率的可行性.在给定条件下不同观测方位角农田表面微波发射率与平坦表面的发射率差值在0.02 与0.05 之间,这说明农田结构微波辐射具有各向异性,行结构对发射率的影响在农田电磁波辐射建模过程中不可忽略.本文分析了不同土壤湿度条件下农田垄行结构可能引起的土壤湿度反演误差,结果表明,土壤湿度变化范围是0.02—0.5 cm³/cm³,垄行结构引起的土壤湿度反演误差为0—0.1 cm³/cm³, 此误差超过了土壤湿度反演的容限值,因此在进行农田参数的遥感提取过程中不可忽略周期性垄行结构对表面发射率的影响.     

基于曲面方程的三角形网格模型求交方法

在应用GIS不规则三角网的地层建模、表达和分析的研究过程中,会涉及到大量复杂的三角网格模型的求交运算。本文提出了一种基于曲面方程的三角形网格模型求交算法。该算法首先通过三维点要素,插值拟合出两个曲线方程,然后求解方程组获得交线方程,再将该交线分别投影到三角形网格上,获得顺序的投影三角形组,最后对两个三角形组做求交运算。该算法能快速有效地排除不相交三角形,同时,对候选三角形和三角形交线依次记录,大大减少了运算时间。