利用单窗算法反演Landsat 8 TIRS数据地表温度

以Landsat 8为数据源,并结合地表发射率、大气透过率等参数遥感估算方法,提出了针对TIRS 10数据的单窗算法TIRS10_SC,并开展了研究区的地表温度反演3种单窗算法的对比研究。结果表明,TIRS10_SC算法紧密结合Landsat8 TIRS传感器的特性,通过遥感估算城区下垫面的地表发射率、大气透过率等特征,可以较为准确地估算出地表不同覆被类型的温度;裸土与水泥下垫面等相对均质的下垫面的温度反演效果稍好,TIRS10_SC算法和Q_SC算法其平均误差为0.60℃,JM_SC算法其平均误差为1.01℃;对于植被下垫面,TIRS10_SC算法和Q_SC算法其平均误差为1.48℃,JM_SC算法其平均误差为1.26℃,为了提升城区植被下垫面温度反演精度,应该进一步准确地量化其发射率特性。     

单窗算法结合Landsat8热红外数据反演地表温度

Landsat热红外系列数据一直是地表温度反演重要的遥感数据源,目前用于地表温度反演的单窗算法主要针对Landsat TM/ETM+第6波段数据(TM 6)建立的,Landsat 8热红外传感器(TIRS)与TM 6相比有很多变化,因而其单窗算法也需要改进。本文以Landsat 8 TIRS第10波段(TIRS 10)为数据源,提出了针对TIRS 10的单窗算法(TIRS10_SC),并对研究区地表温度进行反演研究,确定了研究区不同类型地表的温度值。研究结果表明:(1)TIRS10_SC算法可以较好地应用于Landsat 8数据的地表温度反演,平均反演误差为0.83℃,相关系数为0.805,反演温度与模拟数据和实测数据都具有较好的一致性;(2)通过对单窗算法中的地表发射率、大气水汽含量和大气平均作用温度等参数敏感性分析发现,TIRS10 SC算法能够获得较为可靠的反演结果;同时,TIRS10 SC算法对大气水汽含量和地表发射率敏感性较高,对大气平均作用温度敏感性稍弱。该算法对于利用Landsat 8 TIRS数据快速反演地表温度具有应用价值。     

基于Landsat 8数据的地表温度反演研究——以哈尔滨主城区为例

基于Landsat 8遥感影像数据,应用大气辐射法,利用ENVI遥感处理软件,对哈尔滨主城区地表辐射与地面温度进行了反演计算,通过实例证明Landsat 8数据反演地表温度具有可行性,且通过分析得出哈尔滨主城区具有显著热岛效应。     

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。     

单通道算法地表温度反演的若干问题讨论——以Landsat系列数据为例

目的 在地表温度反演中,Jiménez Muoz和Sobrino开发的单通道(SC)算法因其需要的实时大气参数少而被广泛应用。由于SC算法在2003年提出时只提供了针对LandsatTM的大气参数,导致许多后续基于ETM+数据的地表温度计算也都采用TM的大气参数。即使SC算法于2009年提出了改进版,但这一混用现象仍未改观。因此,基于实测地表温度,以Landsat5/7/8号卫星的热红外数据为例比较了2003和2009版的算法,探讨了Planck函数、λ取值和大气参数等常见问题。结果表明,2009版的算法明显提高了ETM+地表温度反演的精度,且以采用Planck函数和USGS提供的λ值时所获得的平均精度最高。在当前,如果要用SC算法来反演Landsat8的地表温度,可在大气水汽含量较低时选用TIRS10波段来单独进行。     

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。     

Landsat 8地表温度反演及验证—以黑河流域为例

地表温度是区域和全球尺度地表物理过程的一个重要参数,目前已有的地表温度产品空间分辨率较低,缺乏高空间分辨率的地表温度产品。Landsat系列卫星提供了大量免费的高空间分辨率遥感数据,然而对应的高空间分辨率地表温度产品还未见到,为了获取长时间序列的高空间分辨率地表温度数据,针对Landsat 8 TIRS数据提出了一个物理单通道地表温度反演算法。该算法首先利用ASTER全球地表发射率产品(ASTER GED)结合Landsat 8地表反射率产品计算Landsat 8影像的地表发射率,然后利用快速辐射传输模型RTTOV结合MERRA大气廓线数据对热红外影像进行大气校正,最后利用物理单通道地表温度反演算法得到地表温度。利用黑河流域HiWATER试验2013年—2015年15个站点的实测地表温度数据对本文方法和普适性单通道算法进行了验证,同时对验证站点的空间异质性进行了分析。结果表明,本文方法和普适性单通道算法估算的地表温度整体精度均较高,能够获取高精度、高空间分辨率的地表温度数据,可以服务于城市热岛效应、地表蒸散发估算等相关研究。     

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。     

基于Landsat8的海冰表面温度反演算法研究

Landsat8影像被广泛应用于陆地表面温度的提取,但基于Landsat8的海冰表面温度产品依旧空缺,且无标准算法可循。基于Landsat8卫星搭载的TIRS传感器获取的热红外波段影像,利用3种常用的劈裂窗算法分别进行海冰表面温度反演,并将结果与浮标实测海冰表面温度数据和MODIS海冰表面温度产品进行了对比和验证。与浮标数据相比,DU C等的算法平均绝对误差和均方根误差最小,分别为1.718 6 K和2.621 3 K,可作为海冰表面温度反演的标准算法;而Jiménez-Mu?oz J C等的算法结果与MODIS冰温产品最为接近,适用于需与已有的MODIS冰温产品联合使用的情况,且两种算法的精度均优于已有的MODIS冰温产品;JIN M J等的算法在研究区域表现不佳。同时,与浮标数据相比,所有基于卫星影像反演的冰温产品在数值上总体偏低。     

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。     

基于Landsat TM的地表温度分解算法对比

如何综合可见光波段信息提高地表温度的空间分辨率一直是热红外遥感应用研究的重要方向。以北京市Landsat TM图像为数据源,对比分析了SUTM和E-Dis Trad模型地表温度分解的空间特征差异性和适用范围。结果表明:在植被覆盖较低、地表温度较高的中心城区,SUTM模型的地表温度分解效果更佳,最小均方根误差和平均绝对误差分别为1.522 K和1.191 K;在植被覆盖较高、地表温度较低的郊区,E-Dis Trad模型的地表温度分解效果更好,最小均方根误差和平均绝对误差分别为1.768 K和1.173 K。2种模型都能有效地提高地表温度的空间分辨率,但是在植被覆盖不同的地区分解结果呈现一定的差异性。     

基于Landsat8的城市热岛效应研究初探——以厦门市为例

以厦门市为研究区域,以2013年的Landsat 8为研究数据,研究亮度温度反演和地表温度反演算法,通过ENVI/IDL软件编程实现,并且利用厦门市气象局实测温度验证地表反演结果的有效性。同时,还分析了当前厦门市热岛效应空间分布情况,以期为厦门市城市规划和建设旅行城市等工作提供重要参考意义。     

MODIS数据地表温度反演分裂窗算法的IDL实现

地表温度是气象、水文、生态等研究领域中的一个重要参数。本文针对MOD IS数据的分裂窗算法进行了简要的介绍,并对参数的获取进行了分析。该算法已经被推荐并已经应用于中国地表温度产品生产。为了进行义务化流程生产地表温度产品,我们在IDL6.0环境下,编程实现了该算法。该程序运算速度快,操作简便,不需人为干预就可快速反演地表温度,非常适合批量计算MOIDS地表温度。     

用MODIS影像和单窗算法反演环渤海地区的地表温度

在对地观测卫星MODIS的16个热红外波段中,其中有5个波段是针对地表温度来设计的,其中第31(10.78-11、28μm)和32(11．77-12．27μm)与TM的第6波段区间基本相同。运用单窗算法分别对这2个波段建立方程,然后通过对布郎克方程的辐射率和温度计算模拟,发现温度和辐射率近似线性相关,由此建立辐射率与温度T的线性方程,从而可以简化单窗算法的计算过程一最后运用单窗算法对31和32通道分别反演了环渤海地区的温度分布,并对环渤海地区的土地资源环境作了分析.     

基于FY-2C数据的地表温度反演验证——以黄河源区玛曲为例

地表温度是气候、水文和生态等研究领域的基本参数,在地表水量和能量平衡的研究和应用中发挥着十分重要的作用。强烈的异质性是地表温度反演精度不高的主要原因之一。该文以黄河源区玛曲为研究区,评估FY-2C数据的地表温度反演精度,为将来温度反演算法和产品的进一步发展提供依据。首先,以与FY-2C相同空间分辨率的MODIS地表温度产品(MOD11B1)为地表温度真值,对反演的地表温度进行了验证;然后,利用研究区内20个采样点的土壤温度(5 cm)实测数据对反演结果进行验证。结果表明,FY-2C地表温度与MODIS温度产品具有较好的相关性,相关系数在0.72~0.95之间,均方根误差在0.44~3.87 K之间,平均均方根误差为1.90 K;反演结果和实测数据的相关系数为0.69。     

基于分裂窗算法的温度反演研究及应用

分析了MODIS热红外数据的特点,利用MODIS热红外数据,实现了2004年7月23日的湖北省地区组分温度的反演。     

用MODIS数据和分裂窗算法反演内蒙古地区的地表温度

地表温度是气象、水文、生态等研究中一个重要参数。大气透过率和比辐射率是分裂窗算法的两个重要输入参数,本文利用MODIS数据的可见光波段(band1)和近红外波段(band2、19)计算该两个参数;再利用MODIS数据的两个热红外波段(band31、32)和分裂窗算法对内蒙古地区地表温度进行了反演;结果表明,遥感反演出来的地表温度的空间分布与内蒙古气候区地空间分布具有高度的一致性,能直观地反应内蒙古地区地表温度的空间分布特征。     

基于Landsat-8 TIRS数据的兰州市地表温度反演

Landsat-8TIRS(Thermal Infrared Sensor)作为陆地卫星可获取的新型热红外传感器,在反演地表参数如温度、湿度、热惯量等参数有很好的前景。本文利用Landsat-8TIRS数据,结合大气上行辐射和下行辐射及不同地物的地表辐射率,通过辐射传输方程法对兰州市地表温度进行反演。结果表明,兰州城市热岛效应显著,总体上城区地表温度高于郊区,平均温差为3℃,同一时期的不同下垫面地表温度差异明显,低温区主要存在于水体及植被覆盖度高的地区,而高温区集中在城关区人口密度较大的地区及七里河和西固的工厂密集区。     

Landsat 8热红外数据定标参数的变化及其对地表温度反演的影响

Landsat系列卫星上的TIRS热红外传感器数据已被大量应用,针对TIRS数据的地表温度反演也相继开发出一些算法,并有一些研究对TIRS数据的定标及其地表温度反演算法的精度进行了对比。本文主要就TIRS热红外传感器定标参数的变化,结合这些定标参数变化的时间点对有关地表温度反演算法的适用性和有效性进行分析,特别是对劈窗算法是否适合当前的TIRS数据进行了讨论,以使用户能够对Landsat 8 TIRS热红外数据的正确使用有进一步的认识。总的看来,由于视域外杂散光的影响,TIRS数据的定标精度仍达不到设计目标,TIRS第11波段的不确定性仍成倍大于TIRS 10波段。因此,在Landsat团队未彻底解决这一问题之前,同时用TIRS第10、第11这两个差距较大的波段构成的劈窗算法来反演地表温度,其精度存在较大的不确定性,US6-S团队仍在致力于改进第11波段的精度,改进后的波段可以用劈窗策法。目前应以TIRS第10单波段的方式来反演地表温度为宜。     

基于 Landsat 8的城市热岛效应研究初探--以厦门市为例

以厦门市为研究区域,以2013年的Landsat 8为研究数据,研究亮度温度反演和地表温度反演算法,通过ENVI/IDL软件编程实现,并且利用厦门市气象局实测温度验证地表反演结果的有效性。同时,还分析了当前厦门市热岛效应空间分布情况,以期为厦门市城市规划和建设旅行城市等工作提供重要参考意义。