应用天宫一号高光谱红外谱段数据反演地表温度产品及验证

本文利用天宫一号获取的具有高空间分辨率的红外谱段数据,选择黑河中游作为反演区域,基于辐射传输模型和Planck定律进行地表温度反演.影像的反演结果表明使用天宫一号高空间分辨率的红外谱段反演得到的地表温度能更细致合理的刻画地表温度分布,这对地表温度异质性的研究具有重要意义.为了进一步验证反演精度,本文依托黑河流域已有观测平台和系统,选取黑河中游8个典型下垫面作为验证场地,开展地面同步观测实验.实验结果表明通过反演获得的地表温度与地面实测数据的平均偏差为-0.375℃,这也说明本文的反演过程能够较为精确的使用天宫一号红外谱段反演地表温度.     

高光谱红外谱段交叉定标与近海遥感应用试验

以MODIS红外谱段数据为基准,对高光谱红外谱段数据进行辐射交叉定标试验,同时运用高光谱红外谱段数据对近海海表水温进行了评估试验.交叉定标数据选取2012年—2013年冬、夏两季各一幅代表性图像,MODIS与高光谱红外谱段数据成像时间均为同一天白天.实验结果表明,天宫一号高光谱红外谱段数据与MODIS数据具有极好的相关性,相关系数R大于0.95;在此基础上建立了基于MODIS 32波段的辐亮度线性回归校正方程,并用于海表温度反演、检测自然与人工扰动造成的海表温度异常.基于校正数据反演的中国南北典型冬、夏代表性季节的海表温度与常识较为一致.由此表明,基于MODIS交叉定标的天宫一号数据可用于实际的业务化定量评估;同时,由于空间分辨率较高,天宫一号高光谱红外谱段数据在海水精细空间动态变化检测上表现出极好的性能.     

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.     

面向地质应用的天宫一号成像光谱数据评价

天宫一号高光谱数据是继美国Hyperion之后,另一种可应用于地质领域的成像光谱数据.面向地质应用特点与需求,针对反射率产品开展全面、定量的数据质量评价对于深化应用研究具有重要意义.但是,由于航天成像光谱数据与地面实测波谱空间尺度差异甚大,在荒漠戈壁区选取自然地物进行波谱测试,并对其开展评价,特别是定量评价,非常困难.本文以航空HyMap数据为传递,完成了天宫一号成像光谱数据质量的定量评价.结果表明,在矿物识别采用的主要短波红外谱段,天宫一号高光谱数据的信噪比明显优于Hyperion数据.采用2190—2230 nm、2310—2355 nm两个谱段的吸收深度初步对天宫一号高光谱短波红外数据真实性进行了评价,经过校正后,天宫一号数据Al-OH、Mg-OH/CO₃^2-矿物大类或组合的漏提率从71%、67%减小至29%、28%,可有效提高弱信息的检出率.     

天宫一号高光谱遥感场景分类数据集及应用

天宫一号高光谱成像仪具有空间分辨率高、光谱分辨率高、图谱合一等特性，在中国航天高光谱领域具有里程碑的意义。针对一般遥感场景分类数据集尺度单一、光谱分辨率较低等问题，本文提出基于天宫一号的多谱段、高空间分辨率、多时相高光谱遥感场景分类数据集(TG1HRSSC)。利用天宫一号高光谱成像仪获取的高质量数据，经过辐射校正、几何校正、空间裁剪、波段筛选、数据质量分析与控制等，制作了一批通用的航天高光谱遥感场景分类数据集，通过载人航天空间应用数据推广服务平台（http://www.msadc.cn[2019-09-10]）进行分发和共享。该数据集包括天宫一号高光谱成像仪获取的城镇、农田、林地、养殖塘、荒漠、湖泊、河流、港口、机场等9个典型地物场景的204个高光谱影像数据，其中5 m分辨率全色谱段1个波段、10 m分辨率可见近红外谱段54个有效波段以及20 m分辨率短波红外谱段52个有效波段。研究利用AlexNet、VGG-VD-16、GoogLeNet等深度学习算法网络对构建的数据集进行场景分类的试验，结果表明该数据集的场景分类应用实现较好效果。由于该数据集具备高分辨、高光谱等特征优势，未来在语义理解、多目标检测等方面有着广泛的应用价值。     

红外遥感器自身引起的背景辐射研究

针对折反射光学型式的红外遥感器,结合各组件辐射的传输特性,建立系统自身辐射的计算模型,分析了遥感器自身热辐射所形成的背景辐射.通过将背景辐射与目标辐射相比较,分析其对红外探测的影响,并讨论了背景辐射影响的消除方法.最后,利用该模型分析了天宫一号高光谱成像仪红外观测谱段的背景辐射,并讨论了光瞳像差的影响.     

ETWatch中的参数标定方法

使用遥感手段估算区域范围的蒸散量一直是热红外定量遥感的研究热点。ETWatch是用于流域蒸散遥感监测、针对遥感应用而设计的集成框架。方法集成了具有不同应用优势的遥感蒸散模型,并以Penman-Monteith方法为基础建立时间扩展方法,利用气象数据与晴好日的通量遥感估算结果,获得逐日连续的蒸散分布图。所生成的从流域级到地块级的数据产品能动态反映区域蒸散发的时空变化规律。为深入了解遥感蒸散量估算中的不确定因素,本文将其通量计算过程分为地表参数获取(以地表温度为主)、日净辐射、蒸发比等环节与地面数据进行对比和逐项的标定。并分别采用地表阻抗扩展法和蒸发比不变法进行了时间插补的对比研究。利用站点地面观测资料对蒸散遥感监测产品的验证表明,在全年内模型蒸发比结果与实测的时段平均蒸发比的相关系数可达到0.7左右,在更长的时间尺度上(月、季、年)平均百分比误差可以减小到10％以下。     

天宫一号高光谱成像仪系统光谱辐射校正

针对天宫一号高光谱成像仪工作原理与数据特点,提出了可见—近红外波段高光谱成像仪,短波红外波段高光谱成像仪的系统光谱辐射校正方法,给出1级标准产品数据生成流程.该过程包括:背景噪声扣除,相对与绝对辐射校正,坏列检测与修复,光谱smile校正.最后,面向光谱辐射校正后数据存储给出了数据放大系数.为天宫一号高光谱数据的标准化产品生产提供了技术支撑,为天宫一号高光谱成像仪的在轨运行、民用示范与定量化应用提供了重要基础.     

基于改进的METRIC模型的农田潜热通量估算

基于热红外遥感的潜热通量估算在农业干旱和水资源管理方面具有重要意义。利用Landsat卫星遥感热红外数据和单窗算法来获取地表温度,再通过改进地表粗糙度参数,提出基于地表粗糙度改进的基于高分辨率和内在校准的蒸散估算法(mapping evapotranspiration at high resolution and with internalized calibration,METRIC)估算农田潜热通量,并利用海河流域怀来和密云2个农田通量观测站的通量观测数据验证估算结果,实验结果表明:改进的METRIC模型模拟值与观测值相关系数平方(R~2)为0. 97,优于传统的METRIC模型(R~2=0. 89),改进后模型具有更高的农田潜热通量估算精度;此外,空间分布也表明改进后的模型估算值空间格局更加合理。由于数据获取的局限性,仅采用了北京2个站点数据对模型进行验证,在其他区域仍需要进一步验证。     

天宫一号高光谱数据相关检测法蚀变信息提取

天宫一号高光谱成像仪是目前中国空间分辨率和光谱综合指标最高的星载光谱成像仪.针对天宫一号高光谱数据,提出了一种基于波段相关检测的蚀变信息提取方法.该方法在对天宫一号高光谱数据进行波段相关检测提取蚀变异常特征波段的基础上,结合异常探测、端元提取和光谱匹配等方法的各自优势进行天高一号高光谱数据的蚀变信息提取.利用该法成功提取了天宫一号高光谱数据中的Al-OH矿物蚀变异常及4种蚀变矿物,结果表明该方法可以有效提取天宫一号高光谱数据中的蚀变信息,有助于天宫一号高光谱数据在地质矿产资源调查中发挥巨大的应用潜力.     

基于MODIS产品影像及陆面能量平衡系统(SEBS)的河北平原区域蒸散估算

地表蒸散是区域水文循环的重要组成部分之一,传统的地表蒸散估算一般基于点上的气象观测数据,当用于区域地表蒸散评价时,具有一定的局限性.随着遥感技术的发展,利用遥感影像能够对大区域进行观测的优势进行区域地表蒸散估算已成为可能.地表能量平衡系统(SEBS)是根据地表能量平衡估算地表蒸散量的一种方法,该方法由于提出了地表能量传输过程中关键制约因素热传导粗糙度的估算模型而在遥感蒸散计算方面具有较高的精度.本文在SEBS模型的基础上,以河北平原为例,采取中分辨率成像光谱辐射仪(MODIS)产品影像,根据研究区下垫面的实际情况进行了参数估算,进行了区域实际蒸发蒸腾量计算及模型精确度评价,并在SEBS模型的基础上,提出了新的"标准化温度差-反照率"特征空间分析方法,对研究区内地表土壤水分现状进行了评价;最后,对河北平原地表蒸散时空分布进行了分析.计算结果表明,在所选取的晴空乌云条件下,根据SEBS模型计算所得的地表蒸散与研究区内利用大型承重式蒸渗仪所测量的地表实际蒸散量具有很好的一致性,说明SEBS模型在遥感蒸散计算方面据有较高的可信度.然而,由于地表蒸散的遥感估算是以所获取的遥感影像单元为基础,计算误差不可避免,尤其是使用低分辨率遥感影像的时候,每个影像单元所反映的地表蒸散为单元内各种地表覆盖的综合反映,当与只反映一种地表覆盖蒸散的大型承重式蒸渗仪测量结果进行比较时,误差是显而易见的,因此,若着重考虑模型精度验证,尚需在以后的研究中考虑使用高分辨率的遥感影像.地表土壤水分或湿度状况是地表能量交换及蒸散发生的主要控制因素.利用地表温度与植被指数的关系对区域地表湿度状况进行监测在实践中被广泛利用,然而,由于不用地区地表属性的千差万别,当利用这种方法进行区域地表湿度评价时,"地表温度-植被指数"特征空间的边界很难确定.本文在SEBS模型的基础上,提出新的"标准化温度差-反照率"特征空间分析方法,对研究区内地表土壤水分现状进行评价,结果显示,由于在SEBS模型中考虑了干限和湿限两种极端情况下的能量平衡,"标准化温度差.反照率"特征空间的边界问题很容易被确定,利用修正的特征空间,可以对区域土壤水分或湿度状况进行客观的评价.下垫面的几何特征参数的精确反演是进行地表能量平衡模拟的基础,目前多根据有关经验公式利用遥感影像进行下垫面几何特征参数估算,由于已有的经验公式多基于不同研究区域获得,当应用到新的研究区时,其具体参数需要进一步调整,以获得对下垫面的几何特征的精确描述.由于缺乏相关实测资料,本研究中利用经验公式进行下垫面几何特征参数,误差不可避免,需要在以后的研究中进行深入探索.另外,地表蒸散的计算只是进行区域水资源评价、农业节水措施评价以及全球变化等研究的一个中间环节,需要在以后的研究中根据具体研究目的进行进一步研究.     

青藏高原非均匀地表区域能量通量的研究

卫星遥感在研究青藏高原非均匀地表区域能量通量和蒸发（蒸散）量时有其独到的作用。本文介绍了基于NOAA-14 AVHRR和Landsat TM资料推算藏北高原地区区域地表特征参数、植被参数及区域地表热通量的方案，并把其用于GAME／Tibet（全球能量水循环之亚洲季风青藏高原试验研究）和CAMP／Tibet（“全球协调加强观测计划（CEOP）亚澳季风之青藏高原试验研究”）试验区。并指出了此方法估算青藏高原非均匀地表区域地表能量通量和蒸发（蒸散）量时存在的难点问题和解决问题的可能途径。     

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。     

同化MODIS温度产品估算地表水热通量

基于集合卡尔曼滤波和通用陆面模型(CLM 1.0)发展了一个地表温度的同化系统。这个系统同化了MODIS温度产品, 并将MODIS的叶面积指数引入CLM模型中, 主要用于改进地表水热通量的估算精度。将CLM输出的地表温度与MODIS地表温度建立关系, 并作为同化系统的观测算子。将MODIS地表温度与实测地表温度进行了比较, 将其均方差(Root Mean Square Error, RMSE)作为观测误差。选取3个美国通量网站点(Blackhill、Bondville、Brookings)作为实验数据, 结果表明: 同化结果中地表温度、显热通量的估算精度均有提高。其中Blackhill站的估算精度改进最大, 均方差由81.5W·m-2减小到58.4W·m-2, Bondville站均方差由47.0W·m-2减小到31.8W·m-2, Brookings站均方差由46.5W·m-2减小到45.1W·m-2。潜热通量估算精度在Bondville站均方差由88.6W·m-2减小到57.7W·m-2, Blackhill站均方差由53.4W·m-2减小到47.2W·m-2。总之, 结合陆面过程模型同化MODIS温度产品估算地表水热通量是可行的。     

非均匀地表蒸散遥感研究综述

本文评述了目前常用的遥感估算地表蒸散方法,包括地表能量平衡模型、Penman-Monteith类模型、温度—植被指数特征空间方法、Priestley-Taylor类模型和其他方法。然而使用这些方法估算地表蒸散时会面临严重的尺度效应,而产生尺度效应的根本原因之一是地表异质性,在分析了非均匀下垫面对水热通量遥感反演造成的影响后,介绍了面积加权、校正因子补偿与温度降尺度3种尺度误差纠正方法;并从地面观测实验的角度简述了非均匀下垫面水热通量真实性检验的研究;最后探讨了将来建立更具时空代表性的非均匀下垫面地表蒸散遥感估算模型可能会面临的一些挑战。     

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。     

MODIS数据估算区域蒸散量的空间尺度误差纠正方法研究

探讨了使用中高分辨率卫星数据提供的地表分类以及植被指数信息与中低分辨率卫星数据相结合,在混合像元内部进行亚像元处理,以纠正混合像元造成的通量估算误差的方法。其意义在于利用中低分辨率卫星数据进行长期大面积蒸散监测时,只需要少量的中高分辨率数据支持,就可以在一定程度上改善监测结果,具有很好的可操作性。     

地表蒸散定量遥感的研究进展

简要介绍了遥感监测地表蒸散和能量平衡研究的科学意义和应用价值，回顾了国内外的研究历史和现状，分析了目前该领域存在的一些问题和难点，并对今后的工作重点和研究方向提出了建议。     

Satellite-based analysis of the role of land use/land cover and vegetation density on surface temperature regime of Delhi,India

The knowledge of the surface temperature is important to a range of issues and themes in earth sciences central to urban climatology, global environmental change and human-environment interactions. The study analyses land surface temperature (LST) estimation using temporal ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) datasets (day time and night time) over National Capital Territory Delhi using the surface emissivity information at pixel level. The spatial variations of LST over different land use/land cover (LU/LC) at day time and night time were analysed and relationship between the spatial distribution of LU/LC and vegetation density with LST was developed. Minimum noise fraction (MNF) was used for LU/LC classification which gave better accuracy than classification with original bands. The satellite derived emissivity values were found to be in good agreement with literature and field measured values. It was observed that fallow land, waste land/bare soil, commercial/industrial and high dense built-up area have high surface temperature values during day time, compared to those over water bodies, agricultural cropland, and dense vegetation. During night time high surface temperature values are found over high dense built-up, water bodies, commercial/industrial and low dense built-up than over fallow land, dense vegetation and agricultural cropland. It was found that there is a strong negative correlation between surface temperature and NDVI over dense vegetation, sparse vegetation and low dense built-up area while with fraction vegetation cover, it indicates a moderate negative correlation. The results suggest that the methodology is feasible to estimate NDVI, surface emissivity and surface temperature with reasonable accuracy over heterogeneous urban area. The analysis also indicates that the relationship between the spatial distribution of LU/LC and vegetation density is closely related to the development of urban heat islands (UHI).