GIDS空间插值法估算云下地表温度

选用陆面区域温度最佳空间插值法—梯度距离平方反比法(GIDS),为近似估算云下地表温度提供了可能。实验选取暖季南京江宁地区ETM+影像和ASTERGDEMV1高程数据,探索分析GIDS估算云下地表温度的可行性和可信性。对14种空间大小云覆盖区实验研究表明:利用GIDS插值估算云下地表温度具有可行性,且估算误差随着云覆盖区范围增大而增加,其最大MAE<0.9℃,最大RMSE<1.2℃,并在云覆盖区小于100×100像元时,最大MAE<0.8℃、RMSE<1℃;插值精度与最近邻无云像元典型代表性、区域内空间复杂度和地表覆盖类型均有关,存在不稳定性和动态性;云下NDVI均方差与MAE、RMSE有着一致变化趋势,借助NDVI均方差指示云下地表空间异质性及NDVI–LST负相关性,可对插值结果进行可信性评判,以避免插值结果盲目应用,推进和提升地表温度产品应用价值。     

利用Landsat TM影像进行地表温度像元分解

提出了一种基于Landsat TM的地表温度二次像元分解方法,将地表温度的空间分辨率从120 m提高到30 m。首先,利用地表类型的线性统计模型（E-DisTrad）获取初次分解子像元的地表温度,计算得到初次分解子像元的辐亮度;然后,利用面向对象的图像分割方法获取二次分解子像元的权重,实现对地表温度的二次分解;最后,采用升尺度再分解的验证方法进行精度分析,并选取了北京市TM影像进行实例分析。实验结果表明,二次像元分解模型不仅能有效地提高地表温度的空间分辨率,反映出不同地表类型地表温度的空间差异性,而且保证了像元分解前后能量值的一致性,非常适合于复杂地表覆盖地区的热红外波段遥感影像数据的降尺度处理。     

西安市植被覆盖度与城市地表温度的关系研究

基于2017年4月陕西省西安市的Landsat8遥感数据,对西安市植被覆盖度与地表温度之间的相关性进行了回归分析.结果 表明,植被覆盖度与地表温度之间存在显著的负相关关系,植被覆盖度越低,地表温度越高,反之亦然.统计结果表明,地表NDVI每降低0.1,地面温度约升高3.3℃,因此在城市生态环境规划和建设中,可通过增加城...     

青藏高原那曲地区MODIS 地表温度估算

地表温度是区域和全球尺度陆面过程研究中的一个关键参数,利用遥感卫星资料反演得到的地表温度数据在气象、水文和生态领域研究中有重要作用.本文基于改进后的针对MODIS 数据的分裂窗口算法,对MODIS L1B 卫星数据进行实用而简便的云检测处理,并根据青藏高原陆地、水体和冰雪等常见下垫面状况的遥感影像分类结果,反演得到了2007-01-03 、04-18 、06-12 和10-02 四日的无云下垫面地表温度.最后,将Sobrino 结果在青藏高原那曲地区与MODIS 日地表温度产品及CAMP/Tibet 观测站地表温度数据进行了对比验证分析.结果表明,该方法得到的地表温度结果与MODIS 数据产品具有较好的一致性,并且地表温度结果与地面观测数据(去除可疑点后)的平均误差仅为1.435 K .     

利用Landsat 7与GF-1 WFV影像反演地表温度

地表温度在地气循环系统中具有重要作用,是目前地理学研究的重点。然而目前的国产高分辨率影像缺少热红外波段,且具有热红外波段的影像分辨率较低。基于此,本文利用低分辨率影像降尺度方法反演高分辨率影像的地表温度。首先通过Landsat 7影像的热红外波段,提取典型地物的地表温度;对GF-1 WFV影像进行预处理后,利用全约束最小二乘法对高分辨率影像进行混合像元分解;根据平均温度模型,得到高分辨率影像的地表温度,并进行降尺度,通过Landsat 7影像进行精度验证。验证结果显示,均方根误（RMSE）为1.40℃,平均绝对误差（MAE）为0.44℃,精度较高。     

三江源地区基于MODIS数据地表温度与土地覆盖定量关系研究

以三江源自然保护区为研究区,基于MODIS L1 B数据,采用劈窗算法反演地表温度,分析了地表温度空间分布的特征,与计算得到的归一化植被指数进行回归分析。结果表明地表温度与归一化植被指数存在很好的负相关性。分析讨论了地表温度的空间分布与土地覆盖及其他影响因子之间存在的定量关系,探讨了植被生产力与气候变化之间的相互作用以及发展趋势。研究结果有利于三江源湿地的生态保护,可为土地覆盖的动态监测提供有力的科学参考。     

云下地表温度与辐射变化关系的定量分析

云下对地表温度一直是热红外遥感研究的难点,云下地表温度的变化不仅受到到达地表的辐射强度的影响,还与地表覆盖类型的热力学性质有关,本文通过开展野外观测实验,并利用地表能量平衡模型模拟地表温度在不同辐射条件的变化情况,以期获得不同地表类型的地表温度与辐射变化的定量关系,结果表明,在云覆盖情况下,到达地表面的辐射值减小,地表温度也随之减小,当云覆盖前地表温度越高,云覆盖后地表温度的变化幅度就越大,不同地表类型的云下地表温度在单位时间(min)内发生的温度值的单位变化量所需辐射值的变化量与云覆盖前温度高低呈线性关系。在长时间云覆盖情况下,地表温度的下降速度随着云覆盖时间的增加而不断放缓,当云层覆盖一定时间(10—20 min)后,地表温度会达到一个相对稳定的状态。     

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。     

基于NDVI估算植被覆盖度的研究——以滁州市为例

植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个最重要的指标,也是影响土壤侵蚀与水土流失的主要因子。本文是在像元二分模型两个重要参数(NDVIveg、NDVIsoil)推导的基础上,对已有模型进行了改进,建立用归一化植被指数(NDVI)估算植被覆盖度的模型,并应用该模型计算出滁州市的植被覆盖度。通过滁州市部分地区的实地考察,对植被覆盖度的估算结果进行了验证,结果表明使用此改进模型进行植被覆盖度遥感监测是可行的。     

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。     

基于Landsat TM6的林区温度反演研究

主要研究利用Landsat TM6热红外波段遥感数据定量反演林地温度的方法与可行性。首先计算了研究区的比值植被指数（RVI）,然后利用单窗算法开展林地温度反演,建立起了林地温度与比值植被指数之间的相关关系。研究结果表明：利用单窗算法反演的林地温度精度较高;林地温度与比值植被指数（RVI）25间存在着密切的负相关关系,林地温度与林冠变化之间关系十分密切。     

基于TM影像的亮温与地温数据比对分析

亮温与地温是研究城市热岛效应的两个有效指标。在详述基于影像算法反演地温的基础上,以绵阳市建成区为实验区,对比分析了亮温与地温的差异性。结果表明,(1)与亮温相比,地温数据的最大值和最小值均偏大约2K,且二者差值大小主要分布在0.91~2.57K之间,约占总面积的98.06%;(2)以亮温与地温数据为基础划分的热岛区和冷岛区结果相近,通过转移矩阵法研究发现,两种划分结果在空间分布上差异很小,一致性比例达到94.50%。     

基于Landsat数据地表特征参数与地表温度关系

以成都市为研究区,定量分析了各地表特征参数与地表温度之间的线性关系。通过对地表温度与归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、归一化水汽指数(NDMI)进行局部区域逐像元分析和总体区域统计分析,结果表明NDVI,NDMI,NDBI与地表温度间都存在明显的线性关系,可用于说明地表温度的动态变化,在3月份,NDMI与地温的相关性更优于NDVI。对传统城市热现象研究中,NDMI与NDBI能够用来以NDVI作为分析地表温度随季节而变化的互补的度量标准。     

基于Landsat TM影像的冰川提取

以杂多县冰川为研究对象,为了精确提取冰川信息,根据冰川在TM影像上存在的光谱差异,将冰川划分成两类。分析较难与周边地物区分的冰舌与其他地物之间的光谱特征区分性,选择最优的冰川提取波段。同时利用波段运算得到对冰川信息提取更有利的波段。将所有优选波段经过最佳指数计算和地物可分离性分析,得到波段间相关性最低,冗余信息最少,冰川与其它地物可分性最强的波段组合进行监督分类,有效地分离出冰川。将本文方法提取的冰川面积与高分辨率影像中提取的冰川面积相比较,结果表明本文提出的冰川提取的技术方法是有效的。     

Landsat ETM＋数据的武汉市地表温度反演研究

以Landsat ETM＋为主要遥感数据源,辅助以气象数据资料,利用NDVI计算出植被覆盖率,继而计算出地表比辐射率,并利用单窗算法精确反演得到了武汉市2002年夏季地表温度。研究表明,武汉城市热岛由武昌、汉口、汉阳三大城区热岛构成,且几乎集中在城区;城区大热岛区中还存在多数热岛效应更为严重的＂岛中岛＂;武汉热岛分布与...     

基于Landsat TM与CBER-02B的土地覆盖变化分析

以Landsat TM和CBERS-02B图像为遥感数据源,运用RS与GIS技术,对遥感数据的处理方法和技术流程进行系统的研究,并对汉寿县三期遥感影像进行处理,增强影像的可识别性。在野外调查和室内判别的基础上,建立研究区解译标志,采用机助目视解译方法,建立了1994年、2003年及2008年汉寿县土地覆盖数据库,提取并分析汉寿县土地覆盖变化信息。     

基于TM影像的北京城乡结合部土地利用变化分析

利用遥感分类技术能够快速获取土地利用变化信息。基于1996年和2006年两时相的北京城乡结合部地区TM卫星影像数据,采用监督分类和分类后处理方法,对研究区10年间的土地利用变化情况进行了详细分析,得到如下结论:10年间北京城南地区城乡结合部的各种土地利用类型之间相互转化,并以耕地,林地和建设用地相互转化最为显著;耕地和大范围水域面积较大幅度减少,城市居民点及工矿用地和未利用土地面积大幅度地增加,城乡结合部的范围在10年间从北向南进行了大范围地移动。     

基于TM数据的地下煤火区地表温度反演与验证

以新疆维吾尔自治区水西沟火区为例,利用与Landsat 5卫星2011年7月31日过境同时段的红外辐射计地表温度观测数据,通过多种方法获取了像元尺度的地表温度实测值,并对基于TM数据反演地表温度的单窗算法、普适性单通道算法和Weng算法得到的地下煤火区地表温度进行对比分析与验证.结果表明,3种遥感反演算法得到的水西沟地下煤火区地表温度的空间分布趋势一致,其中,单窗算法与普适性单通道算法较为接近,研究区整体的平均地表温度差值为1.60℃.与地面实测数据相比,3种反演算法结果均低于地表温度实测值.其中,普适性单通道算法与地面实测值一致性最好,决定系数R2为0.886,均方差为1.48℃,其反演结果符合地下煤火区温度的空间分布规律,高温异常区范围明显;反演结果符合要求,在地下煤火区地表温度获取中具有一定的适用性,为提升新疆地下煤火区的动态监测与评价能力选择了有效方法.