基于辐射传导方程法的地表温度反演

随着城市的不断扩张导致城区存储较多的能量,研究地表温度反演变得越来越重要。本研究以典型的沿海城市烟台市牟平区作为温度反演的研究对象,运用辐射传导方程法,对Landsat 7ETM+数据,Landsat8TIRS遥感影像进行地表温度反演。结果表明2002年6月牟平区最高温度与最低温度差异为30℃,平均温度为33.5℃;2013年8月牟平区最高温度与最低温度差异为21℃,平均温度为30.2℃;高温区都集中在市区。研究结果对烟台市的城市规划和未来发展有一定的借鉴作用。     

用被动微波AMSR数据反演地表温度及发射率的方法研究

 针对对地观测卫星多传感器的特点，提出了借助MODIS地表温度产品从被动微波数据中反演地表温度的方法。即利用MODIS地表温度产品和AMSR不同通道之间的亮度温度，建立地表温度的反演方程。该方法克服了以往需要测量同步数据的困难，为不同传感器之间的参数反演相互校正和综合利用多传感器的数据提供实际应用和理论依据。文中以MODIS地表温度产品作为评价标准，对方法进行检验，其平均误差为2~3℃。另外，微波的发射率是土壤水分反演的关键参数，在对微波地表温度反演的基础上，进一步对发射率进行了研究。     

棉花和大豆等效散射反照率估算

本文以棉花和大豆为例,基于车载多频率微波辐射计的观测数据,利用最小二乘原理实现对两种典型农作物等效散射反照率的估算,研究了植被层等效散射反照率随观测角度、频率以及植被浓密程度的变化规律,对不同覆盖度情况下植被层的等效散射反照率进行了定性的分析。这一研究结果在以零阶模型为基础进行地表参数反演时,对于植被层等效散射反照率的确定具有重要的理论参考价值。     

一个用神经网络优化的针对ASTER数据反演地表温度和发射率的多波段算法

提出了针对ASTER数据同时反演地表温度和发射率的多波段算法。即利用ASTER数据的第11~14热红外波段建立热辐射传输方程，并同时对相应波段的发射率建立近似线性方程，得到6个方程6个未知数，从而形成了针对ASTER数据的同时反演地表温度和发射率的多通道算法。利用3种方法求解方程： ①先分类，然后进行数学计算； ②利用最小二乘法； ③利用神经网络方法。利用辐射传输模型MODTRAN 4模拟数据进行反演及验证分析，结果表明，神经网络能够提高算法的精度和实用性，反演的地表温度平均误差为0.5 ℃，反演的发射率平均误差分别在0.007(11、12波段)和0.006(13、14波段)以下。     

一个针对ASTER数据同时反演地表温度和比辐射率的四通道算法

本文利用对地观测卫星多传感器的特点，提出了针对ASTER数据同时反演地表温度和比辐射率的多通道算法。即利用ASTER数据的第11，12，13，14热红外波段建立热辐射传输方程，并通过对于地表比辐射率分析可知，ASTER4个热红外波段的比辐射率可以用近似线性方程表示，得到了6个方程6个未知数，从而形成了针对ASTER数据的同时反演地表温度和比辐射率的多通道算法。对于关键参数大气透过率，则是通过同一颗星的MODIS传感器的3个近红外波段反演大气水汽含量，然后用MODTRAN模拟大气水汽含量与ASTER热红外波段的统计关系，并进而根据这二关系来计算ASTER热红外波段的大气透过率。由于MODIS和ASTER是在同一颗星上。因此这种大气透过率估计方法保证了地表温度反演过程中所需大气参数的同步获取。     

基于HJ星亮度温度数据的海冰监测方法

针对我国渤海海冰灾害,本文选取HJ星多光谱和热红外数据作为海冰遥感监测数据源,研究适合HJ星热红外特点的亮度温度算法,并建立算法模型反演亮度温度。按照Bayes分类准则,以海冰和海水亮度温度分布曲线交点对应的亮温值作为冰水识别的阈值提取海冰信息。最后对提取结果与CCD目视解译结果进行比较。结果表明:利用HJ星亮度温度数据提取海冰信息方法可行、精度可靠,可应用于渤海海域业务化的海冰灾害监测预警。     

综合典型地表组成的城市地表温度估算

针对单一的地表物质组成并不能充分反映城市地表热环境特点这一问题,该文基于热混合影像,利用线性光谱分解方法获取地表组成信息,然后利用光谱分解热混合、线性回归、决策树方法估算地表温度。结果表明:只研究单一地表组成对地表温度的影响,有可能扩大其环境效应;决策树模型在不同规则下能更好地模拟地表温度的空间异质性;光谱分解热混合模型只需要两组数据即可估算出不同地表覆盖下的地表温度,且估算精度较其他模型高;光谱分解热混合模型和多元回归模型结合4种地表组成监测其对地表温度的影响,决策树方法通过不透水面、水体、植被预测地表温度,前两者估算精度比后者高,因此综合考虑城市典型地表组成能更好反映其对地表温度的作用。     

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。     

从Landsat8影像反演地表温度的劈窗算法研究

以厦门市为研究区域,以2013年的Landsat8为研究数据,研究亮度温度反演以及地表温度反演的劈窗算法,推导出该算法的演算过程,根据Landsat8的特性,确定该算法的参数取值。通过ENVI/IDL软件编程实现该算法,采用厦门市遥感数据反演地表温度,并且利用厦门市气象局实测温度验证地表温度反演结果的有效性。     

地表温度日变化模型偏差系数解算的地表温度降尺度

地表温度LST(Land Surface Temperature)是全球气候变化研究的关键参数,遥感是获取全球和区域尺度地表温度的一种切实可行手段,但现有的单一传感器无法提供高时空分辨率的LST数据,限制了遥感地表温度数据的深入广泛应用.现有的降尺度方法难以生成无缝高时空分辨率的地表温度数据,且降尺度效果易受高空间分辨...     

组分权重方法对城市目标方向亮温模拟的影响

借鉴了现阶段二维垄行作物的组分权重确定方法并将其推广到三维城市地表,加上已有的针对城市地表的方法,得到了辐射度方法、水平面投影法、球面投影法和中心投影实验法4种方法。结果表明,当天顶角较小时,辐射度方法、球面投影法、中心投影实验法(通过数码像片勾绘统计计算得到组分权重)和水平面投影法都能较为精确地模拟方向亮温的空间分布。     

矩阵表达与对象统计特性相结合的组分温度反演方法

开放复杂目标体系的热辐射方向性的机理已经由矩阵表达式阐述得很清晰 ,但是在地表组分温度反演中 ,多角度数据间高度相关使得反演问题成为一个相关性病态问题。相关性是提高反演精度的主要障碍。以行播冬小麦为例 ,进一步提出一种利用先验知识 ,将矩阵表达与对象统计特性相结合可以提高反演稳定性和精度的方法 ,模拟实验也验证了这种思路的有效性     

垄行作物玉米方向亮温野外测量中视场角影响的简单分析

基于透视原理、地面试验中对于较高目标的观测存在着一定的偏差。这种偏差随传感器高度、观测角度、视场角大小、观测位置等多个因素改变。由于垄行作物空间结构和温度分布的复杂性 ,在采用较大视场角测量方向亮温的地面实验中 ,将不可避免地存在着误差。采用一个简化的三分量二维结构模型对这种误差进行初步的分析与估算。亮温三分量分别为植被、被阳光照到的亮土和植被阴影下的暗土。作物的结构简化为剖面为矩形的无限长平行体。通过对这三个分量在传感器视场中面积权重的计算来模拟目标结构、传感器高度、位置、视场角大小、观测角度等因素对测量结果产生的影响。模拟结果表明 ,在垂直观测中 ,视场中的植被权重往往被高估 ,偏差随传感器高度的降低急剧增加。在倾斜观测中 ,由于一种互补效应的产生 ,偏差被限制在一个较低的范围内。经过分析 ,减小误差的最有效办法是提高传感器高度。最后 ,实验数据与模拟结果进行了比较。恰当地选取模型输入 ,两种数据能非常好的吻合。     

利用分段线性拉伸法增强图像阴影区的亮度和反差

利用分段线性拉伸的方法对阴影区图像进行了增强处理,给出了方法的原理和处理步骤;从而大大提高了图像的解译能力。     

采用热像仪测量玉米冠层半球方向亮温的四种方法比较

为了提高玉米冠层半球方向亮温（DBT）测量的准确性，对一套由工业用起重机平台和热红外成像仪组成的地面观测系统的四种测量方法进行了对比和评价。这些方法基于不同的测量原理：（1）通过移动起重机和平台，从不同的角度去测量一个样区的DBT；（2）固定起重机和平台的位置，通过旋转热像仪，从不同的区域收集不同角度的DBT；（3）对方法2的改进，转动热像仪朝向的同时，吊车沿作物垄行方向运动，得到大区域内平均的DBT；（4）当热像仪沿着垂直于垄行方向的起重机臂运动时，用高成像频率对目标热辐射进行采样。在对这些方法进行比较时，着重考虑了玉米冠层亮温分布的时间和空间变化所产生的影响，对本观测系统的优点和局限性进行了初步探讨。最后，本文从实际应用的角度，提出了一个基于这个系统且优化了的DBT测量方法。     

GPS基线向量网方差和协方差分量的MINQUE估计

本文应用最小范数二次无偏估计(MINQUE)理论,研究了GPS基线向量网在椭球面上进行三维平差时的方差和协方差分量的估计问题。从理论上提出了方差—协方差模型的选取原则。并从实践中总结出了同时估计基线之长度、方位、高差的固定方差分量和比例方差分量的交替估计方法。通过大量的实例计算和分析,证明这-方法是有效的。     

两组分非同温像元热辐射中多次散射影响的解析模型和验证

具有三维结构的非同温地表像元表面热辐射的方向性，取决于像元组分参数，如组分温度，组分发射率，组分结构参数等，而组分的热辐射在组分间的多次散射对像元表面总热辐射方向性的贡献主要取决于像元的几何结构，本文以热辐射几何光学模型为基础，根据多次反弹的原理定量表述了组分热辐射在组分间的多次散射，对随机分布的两且分非同温像元，建立了解析表达的热辐射方向性模型，室内模拟实验室测数据的检验证明了模型的适用性和简单性。     

顾及地面传感器观测数据的遥感影像地面温度反演算法

针对遥感数据对地面温度反演精度低及地面温度传感器数据为点数据的特点,构建了融合地面温度传感器实时监测数据与遥感反演地面温度数据的协同反演方法体系。以HJ-1遥感影像的地表温度反演为例,提出了四种融合策略,通过分析比较得到四种结果。四种方案的融合结果的均方根误差分别从0.8848℃下降为0.6562℃、0.4288℃、0.4535℃、0.4261℃;相关系数分别从初始的0.6195提高到0.6343、0.8629、0.8507、0.8648。其中,方案④在增加地面点间隔的情况下,均方根误差能够保持在0.45℃以下,相关系数在0.85以上,并采用不同影像和实测数据进行相对验证。最后探讨了不同方案的特点,得出最优的融合方案,以达到对地表温度进行实时动态监测的目的。     

非线性平差精度评定的自适应蒙特卡罗法

针对现有的非线性平差精度评定理论中,蒙特卡罗法模拟次数的选择不具有客观性,无法对结果进行直接控制,以及没有同时考虑到平差参数估值、随机量改正数和单位权方差估值的有偏性等问题,把自适应蒙特卡罗法融入到非线性平差精度评定理论中。通过基于自适应蒙特卡罗法的估值偏差计算和参数估值协方差阵计算,设计了非线性平差精度评定一套理论完整的算法流程。基于对偶变量的思想,提出了参数估值偏差计算的对偶自适应蒙特卡罗法。直线拟合模型和椭圆拟合模型两个算例结果表明,非线性平差精度评定的自适应蒙特卡罗法能获得稳定且合理的精度评定结果,具有更强的适用性;对偶自适应蒙特卡罗法计算估值偏差的收敛速度更快,效率更高。