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。     

Landsat8地表温度反演算法研究

介绍了Landsat8地表温度反演算法。利用单窗算法和分裂窗算法分别对Landsat8的两个热红外波段进行了地表温度反演,并通过ENVI-met的模拟温度进行精度验证。结果表明,分裂窗算法和第10波段的单窗算法拥有更高的精度。     

利用MODIS数据分析山东半岛陆面温度的季节变化

探讨了MODIS数据的地表温度反演方法——分裂窗算法,该算法仅需要两个基本参数,大气透过率和地表比辐射率。这两个参数都可从同一景MODIS图像数据中直接反演出来,并保持较高的反演精度。利用该算法,反演了山东半岛的地表温度,并分析了该地区地表温度的季节变化和城市热岛强度。     

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。     

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。     

MODIS分裂窗算法反演地表温度

在分析分裂窗算法原理的基础上,介绍几种常用的分裂窗算法,选取Qinetal（2001）提出的分裂窗算法作为温度反演的最优方法,对MODIS数据进行辐射定标、大气纠正和几何校正,采用对植被反映比较敏感的Sobrino方法计算地表比辐射率,反演出京津唐地区的陆面温度。结果表明：城区温度最高,水体温度最低,反演结果较为理想。...     

利用分裂窗算法提取晴空导风示踪物的数值模拟与应用

气象卫星热红外通道能够探测到晴空区域内由大气水汽、沙尘气溶胶等物质含量分布不均所导致的微弱的纹理信息,通过追踪水汽和沙尘气溶胶纹理的移动可以反演出风场。然而这些信号很容易受地表温度变化的影响,需使用合适的算法来减弱地表温度干扰、提取微弱的示踪物信号。本文结合分裂窗差值理论,对使用分裂窗差值算法提取晴空区微弱示踪物信号进行数值模拟分析,并应用于晴空区风场的实例反演。数值模拟图像的结果显示,分裂窗差值算法可以削弱地表对示踪物信号的影响,突出水汽和沙尘气溶胶的分布特征,验证了分裂窗差值法的可行性与优越性。实例分析也表明,使用分裂窗差值图能够反演出单通道云图难以得到的晴空区低层风场,且反演结果与NCEP风场资料比较一致。     

地表温度反演方法

选用分裂窗算法,采用两因素模型对吉林省西部MODIS数据进行了连续3年的地表温度反演。通过对MODIS数据波段选取,分别计算星上亮度温度,采用基于植被指数与地表分类相结合的方法得到地表比辐射率,根据MODIS数据计算得到大气水汽含量,利用大气辐射传输模型得到大气透过率,最后,通过分裂窗算法模型反演出地表温度。实验结果表明,该方法能够获得较合理的地表温度反演结果,对农业旱灾动态监测具有一定应用价值。     

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。     

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。     

用NOAA-AVHRR热通道数据演算地表温度的劈窗算法

气象卫星NOAA-AVHRR有两个热通道用来监测地球表面温度。劈窗算法是用这两个热通道数据演算地表温度的最常用方法。近10年来,国际遥感界已经提出了10多种劈窗算法。本文主要介绍这些劈窗算法,并比较它们的演算精度,重点放在这些算法的具体计算方面,以便有关同行在需要计算地表温度时有选择地应用.     

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。     

atmospheric corrections to thermal IR data for estimation of land surface temperature

Satellite data provides important inputs far estimating regional surface emisslviiy and surface temperature. The methodology for estimation of emissivity over heterogeneous areas is based on the calculation of fraction vegetation cover per pixel taking NDVI, reflectances of pure pixels as input. The surface temperature is calculated using a sptit-window equation, which depends on atmospheric water vapour, viewing angle and channel surface emissivities. In the present study model coefficients for atmospheric corrections to NOAA AVHRR thermal data Fqr tropical atmospheres have been derived with a view to operationally use the methodolpgy for generating land surface temperature information from satellite data. The results of the study show that the estimated temperature values are comparable with the ctimatological values over the region Suggesting the possible use of the methodology.     

中国陆地区域陆表温度业务化遥感反演算法及产品运行系统

地表温度反演的裂窗算法已成功应用于NOAA系列卫星热红外遥感数据。目前，裂窗算法中应用较为广泛的一种是Becker等人于1990年提出的局地裂窗算法，主要是通过辐射传输模型模拟不同地表条件和大气状况下，地表温度和发射率对红外辐射亮温的影响，从而发展出一个利用AVHRR4，5通道亮温数据反演地表温度的线性模型。在晴空无云和地表比辐射率能精确估算的情况下，Becker算法反演地表温度的精度在1K以内。Becker算法用Lowtran程序模拟计算地表辐射量，且模型中参数主要针对NOAA-9传感器特性得到。本文在Becker算法的基础上，针对NOAA-16／17传感器热红外通道光谱响应函数特性，利用最新的、计算光谱分辨率更高的MODTRAN程序模拟不同大气状况下，不同地表温度和发射率对NOAAAVHRR4，5通道辐射亮温响应特性的影响，改进Becker算法中模型参数，使之能适用于NOAA-16／17热红外数据。同时，本文利用植被指数NDVI，在中国陆地区域lkm分辨率最新地表分类数据的基础上，得到模型中需要的地表比辐射率参数，将改进的模型应用于1km分辨率NOAA17数据，得到了旬合成中国陆地区域范围地表温度，通过地面气象台站实测数据对比验证．取得了较好的结果。     

陆地卫星TM6波段范围内地表比辐射率的估计

地表比辐射率是用热红外波段遥感数据反演地表温度的关键参数。目前,应用陆地卫星TM6波段数据反演地表温度共有3种算法,即大气校正法、单窗算法和单通道算法。这3种算法都需要TM6波段范围内的地表比辐射率作为地表温度反演参数。本文首先简介这3种反演算法;然后着重探讨TM6波段地表比辐射率估计方法;最后,利用这一方法对山东省陵县附近农田地区进行地表比辐射率估计和地表温度反演。结果表明,该方法能获得较合理的地表温度反演结果。     

Water Balance Study for a Basin Integrating Remote Sensing Data and GIS

Water balance of a basin involves estimation of input precipitation, runoff, infiltration and evapotranspiration (ET). Although ET may have large variations over a big basin, it is commonly estimated using a few point measurements and this makes the estimation error prone. Satellite based remote sensing data provides few parameters for estimation of energy fluxes, at the land surface and atmosphere interaction in a distributed manner using the meteorological parameters. These parameters through surface energy balance equation have been used for the estimation of ET in this study. Various spatially distributed variables required for ET estimation; viz. NDVI, surface albedo, surface temperature etc. have been derived using remote sensing and ancillary data for Tapi basin located in western India. Beside this field data such as rainfall, air temperature, relative humidity, sunshine hours etc. have been used. For computation of runoff, Soil Conservation Services (SCS) approach has been considered. Tapi basin up to Ukai dam has been selected as the study area. Satellite data from National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), Polar Orbiting Environmental Satellite, which carries the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR), have been used for preparation of various maps required for runoff and ET analysis. The results of runoff and ET have been compared with observed data for 2 years, 2002–2003 and the results have been found in good agreement with observed data.     

Introduction to the Special Issue on Airborne Field Campaigns for Soil Moisture

The 52 papers in this special issue make use of airborne and/or ground data to deal with questions such as: 1) the estimation of effective soil temperature and vegetation water content from remote sensing data; 2) the impact of physical parameters such as soil texture, topography, vegetation type. and surface roughness on surface soil moisture retrieval; 3) the transferability of current retrieval equations across scales ranging from tens of kilometers; and 4) issues related to downscaling of low-resolution passive-microwave observations of surface soil moisture.     

中国陆地1km AVHRR数据集

介绍了中国陆地范围的长序列AVHRR数据集及处理方法。数据处理链包括辐射标定、导航定位、几何精纠正、云检测、大气纠正、双向反射纠正以及多时相数据合成等一系列过程。大气校正采用SMAC方法．利用每日的大气参数对臭氧、瑞利散射、气溶胶和水汽柱等4个主要大气因子的影响进行了纠正。利用地面能见度和水汽压信息反演气溶胶光学厚度，利用最大植被指数法合成旬数据集。完成了1991-2003年的AVHRR数据集处理，形成了标准的数据集。     

应用神经网络模型分解AVHRR混合像元

在大面积农作物遥感估产中,应用气象卫星数据估算种植面积一直是一个难点。已有的混合像元分解法要么实际操作困难,要么不适用于ＡＶＨＲＲ数据。该文在前人研究的基础上提出了一种新的方法──应用ＡＶＨＲＲ混合像元神经网络分解模型估算种植面积。这种方法综合利用了ＴＭ数据与ＮＯＡＡ数据各自的优势,具有较好的科学性和经济可行性。     

数据驱动的蒸散发遥感反演方法及产品研究进展

蒸散发是水圈、大气圈和生物圈中水分循环和能量交换的纽带。在全球尺度上,蒸散发约占陆地降水总量的60%;作为其能量表达形式,潜热通量约占地表净辐射的80%。随着通量观测技术的发展,全球长期持续的观测数据得以获取和共享,近年来基于数据驱动的蒸散发遥感反演方法取得了较好的研究进展。本文针对数据驱动的蒸散发遥感反演方法和产品,从经验回归、机器学习和数据融合3个方面展开,对现有的研究进展进行了梳理、归纳和总结,并从驱动数据、反演方法、已有产品等方面指出目前仍存在的问题和不足。未来仍需开展数据驱动的高时空分辨率的蒸散发遥感反演方法的研究,有效考虑地表温度和土壤水分等可以指示地表蒸散发短期变化的重要信息,同时加强基于过程驱动的物理模型与数据驱动的模型的结合,使两类模型能互为补充、各自发挥所长,共同推动蒸散发遥感反演研究水平的进步。