中巴地球资源卫星数据反演地表温度产品设计

利用CBERS IRMSS/IRS传感器红外通道数据,基于MODTRAN4和查找表算法,根据地表数字高程和全球/区域一体化数值预报模式,建立相应高度和气象条件下温度反演配套系数,利用CBERS可见/近红外通道和地表比辐射率数据库最终生成地表温度/地表发射率产品.最后介绍了温度产品的验证工作,并对温度反演中存在的参数敏感性和不确定性问题进行了分析.     

利用NOAA卫星资料反演最高地表温度

建立了以华北平原日最高地表温度实测值为非独立变量，ＡＶＨＲＲ的第４、３、５通道亮度温度为独立变量的线性回归方程，以及ＡＶＨＲＲ第４通道亮度温度等为独立变量的线性回归方程。经分析认为，后者是估算我国北方地区冬季晴空无冰雪覆盖情况下最高地表温度较合适的回归方程。     

利用ASTER数据反演南京城市地表温度

利用针对ASTER数据的分裂窗算法,反演了南京城市地表温度,并用实际观测资料和同步的MODIS数据对反演结果进行了验证,结果表明：基于ASTER数据的地表温度反演结果与实际观测资料相差0.9℃,与MODIS数据的反演结果具有较好的空间一致性;基于ASTER数据反演的当日南京地表温度在23～56℃范围内,城市地表温度普遍高于35℃,市内公园地表温度略低,多位于30～35℃,长江水体温度低于30℃,地表温度存在明显的空间差异;南京城市夏季白天存在明显＂热岛效应＂,热岛强度的空间差异与南京城市发展、规划有关。     

基于MODIS数据的金塔绿洲地表温度反演

地表温度(LST)是气象、水文、生态等研究领域中的一个重要参数.本文对MODIS数据的分裂窗算法进行了简要的介绍,并利用MODIS数据计算反演了地表温度所需的关键参数:大气透过率和地表比辐射率,然后运用分裂窗算法反演了金塔绿洲地区的地表温度,并与地面实测数据进行了对比分析.结果表明,这一方法能获得较合理的地表温度,符合金塔绿洲的实际地表状况.     

光谱比辐射率对卫星遥感地表温度影响的研究

应用分裂窗方法反演地表温度的结果表明，地表温度不仅线性地依赖于ＡＶＨＲＲ的４，５通道的亮度温度，而且还线性地依赖于与光谱比辐射有关的项，即（１－ε４）／ε４及（ε４－ε５）／ε４。分析指出：（１）若△ε（ε４－ε５）＝０，当ε４从０．９４～１．００时，地表温度的变化达３．０℃，（２）当△ε≠０时，△ε对反演地表温度比ε４所造成的影响更敏感，更显著：若△ε〉０，△ε对ε４所造成的影响有减弱作用，若△     

基于HJ-1B卫星数据的地表温度反演方法研究

以典型岩溶地貌区为研究区,HJ-1B遥感数据为数据源,通过分别采用覃志豪单窗算法、普适性单通道算法、基于影像的Artis反演算法,并对其中的经验关系式进行修订,最后反演出研究区的地表温度,与MODIS温度产品(MOD11_L2)进行对比分析,探寻适用于岩溶地貌区利用HJ卫星遥感数据进行干旱监测的地表温度反演算法。结果表明,修订后的普适性单通道算法优于其他两种算法,其与MODIS温度产品平均温差相差0.36 K,反演精度达到1 K之内,说明该算法经过修订后适用于反演岩溶地貌区的地表温度。     

基于MODIS数据的乌昌地区地表温度反演

陆地表面温度是监测地球资源环境变化的重要指标之一,对于区域干旱预报、作物产量估算、数值天气预报等的研究都有重要意义。本文阐述了MODIS资料反演地表温度的原理,建立了基于MODIS资料、地理信息数据和地面气象站观测资料反演地表温度的统计模型。     

基于MERSI数据的单通道法反演地表温度

以乌鲁木齐市为研究区域,根据FY-3气象卫星的MERSI数据特征,选用具有普适性的单通道法反演地表温度。结果表明:反演得到的地表温度较实际观测数据明显偏低,其中夏季偏低幅度较春秋季大。虽然反演结果未能达到理想的误差范围,但其变化趋势与观测值的变化趋势相一致,可以清晰地反映地表温度场的变化情况。通过对实测温度与反演温度分季节拟合的一元线性方程进行误差订正,可将误差控制在2℃左右,订正后的结果更接近真实地表温度,可满足一般监测业务定量化应用的需要。     

SSM/I资料反演大范围地表湿度试验

利用SSM/ I遥感数据, 结合2002年汛期“973”外场观测资料及T106资料, 借助微波辐射传输正演模型, 通过物理反演原理提取SSM/ I低频19 GHz通道像元平均地表微波比辐射率, 然后利用地表微波辐射模型, 估算SSM/ I像元的地表湿度信息。以2002年8月中旬发生在长江流域的暴雨天气过程为例, 将反演得到的地表湿度信息与地面观测到的降水信息进行对比分析, 并与地面的洪涝特征进行对比分析, 得到了与地面降水观测结果较为一致的对比结果。     

使用LANDSAT-5 TM数据反演金塔地表温度

使用Landsat-5 TM的热红外波段资料用Weng等、Qin等及Jimenez Mufioz等三种不同的方法对金塔地区地表温度进行反演,并将反演得到的结果与实测进行比较。结果表明．三种办法均能较好地反演出金塔绿洲地表温度的分布状况．其中,Weng等及Qin等的反演方法反演的结果较好,绝对误差均〈1.9℃;而Jimenez Mufioz等的方法反演的结果较差。     

利用ATSR/ERS-1资料研究复杂下垫面比辐射率的变化

一定精度地表温度的取得不仅依赖于较好的大气订正,而且还取决于比辐射率随波谱及角度变化的知识。利用AVHRR植被指数资料,参数化了星下点的比辐射率值,得到了对于包括沙漠、绿州、戈壁等不同类型的复杂下垫面上的星下点比辐射率的值。结合ATSR的双角度技术,计算了复杂地形条件下前向地表比辐射率,给出了一种利用ATSR资料获得有关地表比辐射率信息的新方法。     

热红外遥感反演地表温度研究现状

地球表面温度是一个重要的水文、气象参数,它影响着大气、海、陆之间的感热和潜热交换,是诸多研究领域不可或缺的基础资料,精确定量反演陆面温度的成果将推动旱灾预报和作物缺水研究、农作物产量估算、数值天气预报、全球气候变化和全球碳平衡等领域研究的进展。因此,利用卫星遥感资料进行地表温度的反演已成为目前遥感定量研究中的重要任务之一。本文阐述了遥感反演地表温度的原理及各种方法,对各种方法所要解决的关键问题及优缺点做了评述,最后展望了遥感反演地表温度的发展趋势。     

鄂尔多斯高原及周边地区地面温度的计算研究

采用一种分裂窗方法，利用ＮＯＡＡ－ＡＶＨＲＲ资料计算了鄂尔多斯高原及周边地区的地面温度。用３、４、５通道的数据计算地面发射率，其以发射率和４、５通道亮温结合计算地面温度。通过与当地气象站接近时次的实测资料相比，夜间计算差值在±１℃以内的占８０％，白天占６７％，最大差值－３．８℃。作为一种宏观地表监测手段，该方法是可行的。     

中巴卫星遥感资料在土地资源遥感调查中的应用

对中巴资源卫星遥感资料的处理方法和技术流程进行了分析和讨论。并以新疆国土资源环境遥感综合调查项目的土地资源遥感调查重点县尉犁县为例，利用2000年4～9月中巴资源卫星遥感资料，计算了遥感资料在土地调查中的分类精度。     

AVHRR分裂窗算法反演高山草甸地表温度精度评估

利用理塘县高山草甸地表温度实测数据,分析6种常用AVHRR分裂窗算法的精度,为青藏高原地区地表温度的卫星反演提供技术支持.结果表明：6种常用AVHRR分裂窗算法反演地表温度与实测值之间有很好的线性正相关关系,反演温度与实测温度最大偏差3.36K,最大平均绝对误差2.25k,最小平均绝对误差0.77K.给出了反演高山草甸地表温度的AVHRR分裂窗算法建议.     

Estimation of Land Surface Temperature over the Tibetan Plateau Using AVHRR and MODIS Data

Estimation of large-scale land surface temperature from satellite images is of great importance for the study of climate change. This is especially true for the most challenging areas, such as the Tibetan Plateau (TP). In this paper, two split window algorithms (SWAs), one for the NOAA’s Advanced Very High Resolu-tion Radiometer (AVHRR), and the other for the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), were applied to retrieve land surface temperature (LST) over the TP simultaneously. AVHRR and M...     

利用MODIS多通道数据反演近海海表温度

以EOS卫星的中分辨率成像光谱仪MODIS遥感资料为数据源,以福建近岸海域为示范区,利用多通道数据算法模型进行近海海表温度卫星遥感反演试验,并根据2003-2004年福建近岸海域10个观测站点的实测海洋表面温度对反演结果进行精度检验与分析.遥感反演的海洋表面温度与现场观测的海洋表面温度绝对误差的平均值为0.75℃,标准差为0.52℃,绝对误差在1.0℃以内的样本占总样本的68%.结果表明利用MODIS多通道数据算法模型遥感反演近海海表温度能够满足海洋应用的精度要求.     

Influence of Surface Temperature and Emissivity on AMSU-A Assimilation over Land

AMSU-A (Advanced Microwave Sounding Unit-A) measurements for channels that are sensitive to the surface over land have not been widely assimilated into numerical weather prediction (NWP) models due to complicated land surface features. In this paper, the impact of AMSU-A assimilation over land in Southwest Asia is investigated with the Weather Research and Forecasting (WRF) model. Four radiance assimilation experiments with different land-surface schemes are designed, then compared and verified against radiosonde observations and global analyses. Besides the surface emissivity calculated from the emissivity model and surface temperature from the background field in current WRF variational data assimilation (WRF-VAR) system, the surface parameters from the operational Microwave Surface and Precipitation Products System (MSPPS) are introduced to understand the influence of surface parameters on AMSU-A assimilation over land. The sensitivity of simulated brightness temperatures to different surface configurations shows that using MSPPS surface alternatives significantly improves the simulation with reduced root mean square error (RMSE) and allows more observations to be assimilated. Verifications of 24-h temperature forecasts from experiments against radiosonde observations and National Centers for Environmental Prediction (NCEP) global analyses show that the experiments using MSPPS surface alternatives generate positive impact on forecast temperatures at lower atmospheric layers, especially at 850 hPa. The spatial distribution of RMSE for forecast temperature validation indicates that the experiments using MSPPS surface temperature obviously improve forecast temperatures in the mountain areas. The preliminary study indicates that using proper surface temperature is important when assimilating lower sounding channels of AMSU-A over land.