基于DEM修正的MODIS地表温度产品空间插值

地表温度是资源环境、气候变化、陆地生态系统等科学研究的重要参数之一。MODIS LST（Land Surface Temperature, LST）产品是地表温度相关研究的重要数据源。而现有MODIS LST产品均存在云覆盖区域,因此云覆盖区域地表温度估计已成为热红外遥感的前沿性研究难题。为解决MODIS LST产品云遮挡区域地表温度信息缺失,以秦岭地区为研究区,选用2001-2017年的MOD11A2数据,在传统的反距离权重（IDW）、规则样条函数（SPLINE）、普通克里金（OK）、趋势面（TREND）空间插值方法中引入高程因子,通过反复试验形成基于DEM修正的MODIS LST空间插值方法。分析空间插值结果表明： ① 空间插值精度由高到低为：OK>SPLINE>IDW>TREND,基于DEM修正后精度分别提高了约0.38、0.31、0.32和0.78℃; ② 空间插值结果的精度呈现季节差异,夏季6、7、8月的精度较高,1月的精度最低;③ 插值精度与云区的范围存在一定的关系,当云覆盖区域<1.1 km²时,DEM+OK方法的插值误差<0.55 ℃,当云覆盖区域<3.1 km²,插值误差<1 ℃;DEM+SPLINE方法在云覆盖区域<2.7 km²时,插值误差<0.55 ℃,云覆盖区域<10.4 km²,插值误差<1℃;当云覆盖为1.1~2.7 km²时,DEM+SPLINE方法的插值精度高于DEM+OK方法。     

FY-4A地表温度产品质量评估与偏差订正方法研究

气候变化研究需要长时间序列、稳定的、均一化的地表温度（LST）气候数据集支持。气候变化实时监测对数据集的要求则更高,还需要LST气候数据集实时的更新和快速便捷的获取,而国际上公开的实时更新的LST气候数据集则较少。本研究以国外长时间序列MODIS LST历史数据集为参照,对我国易于获取的FY-4A LST实时数据进行质量评估,在此基础上研发随机森林偏差订正算法,将FY-4A LST数据实时订正到MODIS LST质量水平上,从而研发融合静止气象卫星FY-4A和极轨卫星AQUA/MODIS的LST气候数据集。对偏差订正后的2022年1、4、7和10月共4个月产品检验评估的结果表明：从4个月份偏差的平均值来看,订正后的LST平均偏差由-1.98℃降低到-0.42℃,平均绝对偏差由4.02℃降到2.84℃,均方根误差由5.13℃降到3.91℃,相关系数由0.86提升到0.90。随机森林回归偏差订正算法能够有效减小FY-4A LST与MODIS LST的偏差,订正后的FY-4A LST数据在全国范围不同区域和不同时段与MODIS LST均具有较好的一致性。对中国区域高温过程监测评估发现：订正后...     

利用FY-3C卫星GNSS掩星数据分析中国区域对流层顶参数变化

使用FY-3C气象卫星GNSS掩星数据反演得到2017-03-01～2018-02-28大气温度廓线,并估计对流层顶高度变化;然后利用探空气球数据和ERA5模型数据进行验证;最后以2°×2°的空间分辨率将中国区域划分为608个网格,针对每一个单元格,分别计算对流层顶参数,建立格网模型,分析中国区域对流层顶参数的时空分布...     

利用MODIS数据反演沙漠化地区地表温度的简化模式——以陕西北部地区为例

利用MODIS数据可见光波段、近红外波段和中红外波段,获得提取地表温度所需要的2个基本参数:地表比辐射率和大气透过率;然后对热红外波段b31、b32运用劈窗算法提取出陕北地区地表温度;并利用两种不同经验公式参数得出的结果与相应位置气象观测站观测的卫星过境时刻的地表气温进行比较.结果表明,劈窗算法简化模式能获得较准确的地表温度,符合陕北地区的实际地表状况,印证了应用该简化模式可以在大范围内快速实时监测地表温度.     

通用劈窗算法的NOAA-18(N)AVHRR/3数据地表温度遥感反演与验证

本文以NOAA-18(N)AVHRR/3数据,运用通用劈窗技术获得地表温度。首先,利用MODTRAN 4模拟不同地表和大气状况下热红外通道(Ch4,10.3~11.3μm和Ch5,11.5~12.5μm)的星上亮温,并建立模拟数据库。其次,按照地表温度、大气可降水汽含量、地表比辐射率和观测天顶角,对模拟数据库分组,确定出各分组的通用劈窗算法系数。然后,将构建的地表温度反演模型应用到NOAA-18(N)AVHRR/3数据,模型所需的地表比辐射率由NDVI阈值法确定,大气可降水汽含量是利用Li等(2003)提出的一种劈窗的协方差与方差比的方法来估算。反演结果表明:在观测天顶角小于30°或者大气可降水汽含量小于3.5 g/cm2时,地表温度反演的均方根误差小于1.0K;在观测天顶角小于45°并且大气可降水汽含量小于5.5g/cm2情况下,均方根误差小于1.5K。最后,利用美国通量站的实测数据对地表温度反演结果进行了验证,结果表明均方根误差小于1.8K。     

北京城区不透水地表盖度变化及对地表温度的影响

基于QuickBird高分辨率影像、LandsatTM影像及夜间灯光数据,设计了集成CART（Classification and Regression Tree,）算法和多源遥感数据估算亚像元级不透水地表盖度的技术方案,采取适用于典型温带半干旱地区的ISP（Impervious Surface Percentage ）提取方法,提取2001年和2011年北京城区不透水地表盖度,并将不透水地表盖度分为3类,ISP为10%~60%的区域为低密度区,60%~80%的区域为中密度区,大于80%的区域为高密度区。同时采用单窗算法反演2001年和2011年地表温度,对2001-2011年北京六环以内城区不同环路区域ISP发展趋势,以及其与地表温度的相关性进行分析。结果表明：（1）北京城区的不透水地表盖度变化主要集中在低密度区域,与之相比,中密度区域和高密度区域不透水地表盖度变化不大。2001-2011年来北京五环以内区域由于城建区较多,整体不透水地表变化并不明显,主要变化区域集中在五环至六环以内区域,其中低密度区增长明显,中密度区和高密度区主要增长集中在东部,可以看出,近年来五环至六环以内区域发展迅速,城建区范围不断扩大。（2）相较于2001年,2011年北京市中心地表温度明显上升,高温区聚集程度更为明显。其中四环以内地表温度与周边区域地表温度相比,温差明显增大。（3）通过对比2001年和2011年各密度区平均地表温度发现,相较于2001年,2011年北京市六环以内城区各密度区之间的地表温度差异更大,城市热岛效应更为明显。（4）2001年和2011年北京城区各环路区域内不透水地表盖度与地表温度均呈正相关。四环至六环区域,地表温度随不透水地表盖度变化的趋势相近。ISP在10%~20%的区域,地表温度随不透水地表盖度增高而上升的速率明显高于其他区域,ISP大于20%的区域地表温度上升速率下降,且趋于一致。     

地表温度扰动特性及其与建设用地扩张的关系

河口地区是人口密集、经济繁荣的区域之一,同时也是生态环境脆弱区,易受到人类活动带来的负面影响,其中热环境恶化问题尤其突出。本文基于多源遥感影像数据,结合遥感技术和统计学方法,研究城市化进程中闽江河口地区20年来的地表温度变化特性;利用Moran's I指数分析研究区表面温度的空间集聚特性及其产生的尺度效应,并定量分析表面温度与不同景观类型的相关性。结果表明：① 1993-2013年,闽江河口地区建设用地面积大幅增加,经历了由慢至快,而后稳中有升的过程;城市扩张是通过大量大规模的边缘式扩张实现的,东部、西部和南部是扩张的3个主要方向。② 地表温度空间格局变化明显,次高温区和高温区显著增加,次低温区和中温区减少,低温区变化不大;高温区扩散方向与建设用地扩张方向基本一致。③ 地表温度存在明显的扰动现象,表现为靠近主城区剧烈,城郊和郊区相对和缓的特性,同时地表温度空间格局具有显著的空间聚集性。④ 建设用地扩张是地表温度增强的重要原因,林/草地和水域能有效缓解区域高温;耕地并未表现出显著的降温效果,但随着耕地比重的增加,地表温度逐渐趋于稳定。研究结果可为改善城市热环境、促进区域可持续发展提供有益参考。     

基于随机森林算法的地表温度鲁棒降尺度方法

陆地表面温度是描述区域或者全球范围内陆地表面与大气的相互作用和能量平衡最重要的环境参数之一。针对目前尚未有遥感卫星能够同时提供具有高时间和高空间分辨率的地表温度产品的问题,国内外学者发展了多种对低空间分辨率的地表温度进行降尺度的算法。然而,由于对地表温度解释变量和降尺度模型的选择往往具有区域局限性,导致了降尺度模型的泛化能力受到了一定的限制。本文首先评估了地表反射率、遥感光谱指数、地形因子、地表覆盖、经纬度以及基本状态变量6类环境参量与地表温度之间的相关关系,并在此基础上筛选出最佳解释变量;同时,结合在非线性回归问题上表现比较优秀的随机森林算法,建立了一种鲁棒性的基于随机森林算法地表温度降尺度模型（RRF）。本文选取了中国范围内具有代表性的11个地区作为主要研究区,将空间分辨率为1 km的MODIS地表温度产品降尺度至90 m。以北京市2个典型地表类型的子区域为代表研究区,通过与传统的基于归一化植被指数与地表温度相关关系的TsHARP模型,以及基于红波段和近红外波段以及地表高程作为尺度因子建立的简单Basic-RF模型的对比分析可得,RRF模型在2个子研究区降尺度结果均优于TsHARP模型和Basic-RF模型,其均方根误差分别为2.39 K和2.27 K。通过进一步对2个子研究区训练的RRF进行交叉验证,证明在一个研究区训练的RRF应用至另一研究区的降尺度时,RRF模型表现出了较好的鲁棒性,降尺度结果的均方根误差分别为2.56 K和2.44 K,精度误差相差仅为0.17 K。通过将RRF应用于中国范围内的多个研究区,结果表明利用少量训练数据构建的RRF模型适用于大范围的区域,地表温度降尺度结果都能取得较好的精度。     

城乡不透水面增长格局及地表温度的响应特征研究

为探究中国北方中温带,特别是东北寒区快速城市化地区城乡不透水增长格局及地表温度的响应特征,本文以哈尔滨市为例,基于国家资源环境遥感时空信息平台土地利用/覆盖变化（LUCC）数据集解译的2001年与2015年城乡建设用地和Landsat 7/8数字遥感影像,结合植被-不透水面-土壤（V-I-S）端元选取和完全约束最小二乘混合像元线性分解模型进行了不透水面提取（分辨率15 m×15 m）,并运用单窗算法进行了夏季地表温度遥感反演。结果表明：2001-2015年建设用地扩张259.05 km²,不透水面上升163.96 km²,城市与乡村不透水面占各自建设用地的比例由2001年的43.92%、21.35%变化为2015年的49.14%、34.27%,城乡比例差由22.57%缩减至14.87%,单位建设用地内乡村不透水面增量较高;2001-2015年城区以低温区、中温区、高温区为主,对不透水面扩张的响应剧烈,而乡村以低温区和中温区为主,低温区和高温区响应剧烈;地表温度与不透水面具有显著正相关,在低、中、高不透水密度区分别升温1.16o、1.45和1.79 ℃,相同不透水面盖度下城市升温高于乡村。总体而言,研究区不透水面大幅扩张,温度分区变化剧烈,地表温度随不透水面增加升温效果明显。     

福州市地表温度热点及时空变化分析

中国作为世界第一大发展中国家,近年来城镇化发展迅速,大量自然地表转化为人工地表,从而引起了一系列环境问题,其中以城市热岛问题最为显著。因此如何缓解因城市化进程的加快引起的城市热岛效应已成为热门研究方向。为精确分析城市空间格局对热集聚的影响,本研究利用2000年5月4日的Landsat ETM+和2016年7月27日获取的Landsat OLI两期遥感影像,获取福州市的土地覆盖信息并进行精度验证。在地表温度（Land Surface Temperature, LST）反演基础上通过热点分析（Getis-Ord Gi*）,并结合不透水面（Impervious Surface Area, ISA）信息来研究城市化进程中福州市16 年来 LST的变化特性,空间集聚特性及其产生的尺度效应。热点分析结果显示：① 通过分析福州市内各地和热点中心的距离与LST的关系可较好地反映空间热聚集。2000 年在距热点中心0.97、1.03、0.95 km范围内热聚集明显;2016 年则增长到分别在距热点中心半径1.89、2.01、2.10、2.05、2.13 km范围内热集聚显著且热点区数量也从3 个增加至5 个。热集聚区（热点区和较热区）总面积在此期间从15.7%增至47.3%;② 由于热点图中的热点区和冷点区的形成不单取决于LST的高低,因此热点分析与空间自相关分析方法相比,能更直观地分析土地覆盖变化对LST的影响,了解城市内部热强度变化的细节。本研究采用的热点分析方法可用于城市环境保护与规划,将来还可作为城市土地规划与热环境影响的分析依据。同时可利用热点分析图模拟城市微气候,估算城市绿地降温程度等。此外,未来还可基于此进一步探讨更多时相以及不同城市的对比分析,特别是对不同城市类型如带状城市,多中心城市及中心城市等的研究。     

ASTER数据地表温度反演算法的MATLAB实现

基于ASTERTES算法的思想,用ADE、RATIO和MMD3个模块计算地表温度,并在MATLAB环境下编程实现了该算法。结果表明：该程序简单明了,便于操作,可以在无人为干预下快速实现ASTER数据地表温度反演,非常适合其他领域非遥感专业人员的使用。     

风力发电机对荒漠草原地表温度及蒸散发的影响

以内蒙古朱日和风电场为例,利用Landsat 5及Landsat 8数据对风力发电机建设前后的地表温度(LST)及蒸散发(ET)进行了模拟,并统计了风力发电机所在位置与周围8个相邻像元、以及风力发电机240 m缓冲区范围内的LST、ET均值及显著性差异,以此来判断风力发电机对荒漠草原地表温度及蒸散发的影响程度.本文结论...     

福建省地表温度与植被覆盖度的相关性分析

地表温度（Land surface Tenperature, LST）和植被覆盖度（Fractional Vegetation Coverage, FVC)是生态环境变化的重要指标因子,研究两者的时空变化及相互关系对评价区域生态环境建设、改善区域生态环境具有重要意义。本文以福建省为研究区域,利用2001-2015年MODIS 11A2 LST和13Q1 NDVI数据,在时序数据重构的基础上对福建省LST时空变化及LST与FVC的相互关系进行分析。结果表明：①2001-2015年福建省LST总体呈轻微下降趋势,尤其是2010年之后其LST明显降低。LST与FVC的空间分布具有较好的负相关一致性：在FVC较高的区域,LST值较低;在FVC较低的区域,LST较高。② LST与FVC、DEM和纬度均成负相关关系,且负相关性在一年之中随着月份的变化而呈规律性增加或降低。夏季FVC对LST的负相关性最大为0.7,冬季FVC对LST的负相关性降低为0.4。③LST随着FVC增加而降低的趋势呈现分段线性关系,存在“FVC拐点”。“FVC拐点”前后随着FVC增加LST的降低速率在夏季 “先慢后快”,而在冬季则“先快后慢”。春秋两季,LST随着FVC增加而降低的速率在“FVC拐点”前后差异变小。在夏季,当FVC大于0.4时,FVC每增加0.1可降低LST约0.77 °C,降温效果大约是FVC小于0.4时的2倍。因此如果要有效地降低夏季地表高温,要使地表植被覆盖大于40%,才能较好的发挥植被的降温的作用。④在1-8月份,FVC对LST的负相关作用存在滞后性,FVC变化对滞后一个月的LST时空分布影响更大。研究成果对福建省生态环境建设与评估具有一定的意义,对于发挥植被对区域高温抑制作用提供了重要的参考依据。