反演地表温度三要素获取途径研究及其应用价值

根据2002年和2004试验中,利用红外辐射计获取的地表辐射温度、方向比辐射率仪获取的地表比辐射率和长波辐射计秋取的大气下行辐射等试验数据,探讨了反演地表温度所需三要素的获取途径;对地表辐射温度的热方向性进行研究,分别建立30°、60°和90°高度角辐射温度观测值与半球积分值的回归方程;在给出几种温度的详细定义之后,计算了考虑及不考虑大气下行辐射和地表比辐射率影响所对应的温度,比较了它们之间的差值,并从理论上分析了造成差值的原因;进一步讨论大气下行辐射、地表比辐射率对地表温度反演结果的影响。     

基于混合像元分解模型的TM6/ETM+热红外波段地表比辐射率估算

地表比辐射率是热红外遥感中的关键参数,在TM6/ETM+热红外波段地表比辐射率估算过程中亟待解决的是混合像元问题.针对该问题选取湖南省张家界永定区TM6影像,基于混合像元分解模型,综合采用散点图和PPI方法提取端元,得出研究区平均比辐射率估算值为0.988.经验证发现纯净像元比辐射率估算精度较高,估算值与实际值的偏差均小于0.003,4种不同土地利用类型的估算精度由高到低依次为水域、林地、耕地和建设用地.     

NPP-VIIRS热红外数据地表温度反演方法研究

地表温度作为监测陆地表面与大气变化的重要参数,对于研究地表能量平衡和全球气候变化具有重要作用。可见光红外成像辐射仪套件（Visible Infrared Imaging Radiometer Suite,VIIRS）是搭载在新一代对地观测卫星NPP上的一个重要传感器。与其他传感器相比,VIIRS拥有更高的空间分辨率。分裂窗算法是反演地表温度最常用的方法,主要是利用两个热红外通道来反演地表温度,经过多年的研究和改进,发展了多种形式的分裂窗算法。由于过去很少有人利用VIIRS数据对多种分裂窗算法进行对比分析,因此利用VIIRS传感器上M15和M16两个热红外通道数据计算辐亮度和星上亮温,采用多种形式的分裂窗算法反演获得多组地表温度数据,再利用海拉尔野外观测站点的实测数据对结果进行验证,对比各算法精度,得到反演精度较高的算法。结果显示PR84算法的反演误差最大达到1.8 K,其余各算法反演地表温度的RMSE都在1.5 K以内,算法中加入二次项和水汽项可以提高算法精度,其中BL95的算法精度最高达到了1.23 K。研究结果表明,BL95算法更适用于VIIRS热红外数据地表温度反演。     

地形对热红外数据反演林地表面温度的影响

基于同日过境的Landsat ETM+和TERRA ASTER影像,评估地形对林地表面温度的影响,并针对复杂崎岖地形建立一个林地表面温度归一化模型,集中研究复杂地形(数字高程模型DEM和山体阴影HS)对地表温度的影响,因此只选择同种地物(林地)用于建模;此外,利用逐步掩膜的方法分析了林地边缘混合像元带(过渡带)对模型反演精度的影响。研究结果表明,地表温度和DEM呈负相关关系,与山体阴影呈正相关关系;两种卫星数据都证实了地形对地表温度的影响,且林地边缘过渡带宽度为30m时模型的精度达到最高。     

热红外遥感图像中云覆盖像元地表温度估算初论

云覆盖是热红外遥感应用和地表温度(Land Surface Temperature,LST)遥感定量反演的重要障碍。如何估算热红外遥感图像中云覆盖像元的地表温度,是热红外遥感的前沿研究难题。以地表热量平衡为基础,根据地表温度的空间分布连续性、植被对地表温度的影响,提出三种解决云覆盖像元地表温度估算方案:空间插值修正法、植被关系修正法和改进型地表热量平衡法,并探讨云覆盖区地表温度空间分布的洼地效应现象、洼地效应强度及计算方法。基于地表热量平衡方程的洼地效应强度因子和影像灰度值之间关系的数值模拟,是三种估算方案切实可行的关键。     

基于MODIS数据的陕西省地表温度的空间分布研究

由热红外波段获得的影像是地物发射的热辐射量的直接记录,可用于地面温度和热量空间分布的动态监测。本文利用MODIS数据可见光波段b1、近红外波段b2和中红外波段b19,获得所需要的两个基本参数：地表比辐射率与大气透过率;然后对于热红外波段b31、b32,运用劈窗算法反演出陕西省地表温度：并与陆面实际状况进行了对照分析。结果表明,这一方法能获得较合理的地表温度,符合陕西省实际地表状况;另外也为应用MODIS热红外波段数据进行大范围实时监测地表温度提供了新的途径。     

基于神经网络的超光谱热红外辐射传输模型快速算法

基于径向基函数(RBF)神经网络技术设计了一种新的超光谱热红外大气辐射传输模型快速算法,通过模拟实验,确定神经网络样本和输入输出数据,并对典型波段训练出相应的多层神经网络,用于快速计算超光谱热红外大气顶部辐射传输亮度.实验中分别训练了9 μm、10 μm和12μm波长处相应的神经网络,实验结果表明所建算法不仅具有较高的计算精度,而且每个波长对应亮温的计算速度比利用4A模型的计算速度最多可提高100倍以上,同时,在波段的选择上也具有更高的灵活性.     

基于CBERS-02 IRMSS和MODIS数据的地表温度反演与热环境评价

应用中巴资源卫星热红外遥感数据(CBERS-02 IRMSS)和普适性单通道算法反演福州市的地表温度.反演过程中使用同时相的MODIS数据在像元尺度上获取的大气水汽含量替换标准大气模拟值,参考气候资源评价中人体舒适度指数模型,建立基于地温的热环境评价模型,并对福州城市热环境进行评级.结果表明:中巴资源卫星热红外数据对城市热岛和热环境研究具有重要的应用价值,多源遥感数据的结合可以提高地表温度的反演精度,而基于遥感反演参数的热环境指数评价方法能够较好地描述城市热环境的空间特征.     

喀斯特地区地表温度空间降尺度方法初探

喀斯特地区地形起伏大,常规的降尺度方法及所选择的因子对其不适用。该文根据喀斯特地区的特点,选取反射率、遥感指数及高程因子为尺度因子,通过随机森林模型建立MODIS第31、32波段辐射亮度数据和尺度因子之间的非线性关系,构建适合喀斯特地区的随机森林(Karst Random Forest,KRF)模型,成功将空间分辨率为1 km的热红外辐射亮度降至100 m,最后利用劈窗算法反演得到空间分辨率为100 m的地表温度。将KRF方法与仅考虑常规因子的多因子随机森林回归模型(MTVRF)和热锐化算法(TsHARP)对比,结果表明:1)在不同高差的喀斯特地区,KRF方法可较大程度提高地表温度降尺度精度,均方根误差(RMSE)在遵义市西北部和贵阳市以南地区分别为2.46 K和1.45 K,较MTVRF模型分别降低了0.1419 K和0.2928 K,较TsHARP算法分别降低了0.6204 K和0.6953 K,且在地形起伏度较低的喀斯特山区城市(贵阳市以南)表现更好;2)在喀斯特地区不同地类上,KRF方法效果也较好,其中植被区域最优,RMSE为1.41 K,破碎的裸土区域RMSE为1.84 K。研究显示,考虑特殊尺度因子的KRF方法可提高喀斯特地区地表温度的降尺度精度,为该地区以地表温度为基础的研究提供更精细可靠的地表温度产品。     

基于高光谱数据的戈壁地表砾石粒径反演研究

戈壁地表砾石粒径组成特征反映戈壁形成过程信息,且在很大程度上决定戈壁改造利用的难易,是开展戈壁研究的基础和前提。结合高光谱数据的微分变换,遴选出砾石粒径的敏感波段与反演方程,进行戈壁地表砾石粒径反演研究。结果表明：微分变换后的砾石光谱反射率与粒径有较好相关性,相关性最好的波段为908nm、983nm和985nm。其中,对数倒数微分变换之后的反射率与粒径成正相关（R² =0.61）,而一阶微分、平方根微分、对数微分3种变换形式之后的反射率与粒径呈负相关,相关系数分别为-0.633、-0.646、-0.649。将一阶微分变换后的光谱数据与粒径进行回归分析,发现一元三次回归模型具有较好的拟合精度,其中对数微分在回归分析中表现最好（R² =0.851）,经过验证得出对数微分预测精度（75.27%）高于其他4种微分形式的精度,表明砾石光谱的对数微分变换之后的908nm波段可应用于戈壁地表砾石粒径的反演。     

2001-2010年中国地表比辐射率的时空变化(英文)

Land surface emissivity is one of the important parameters in temperature inversion from thermal infrared remote sensing. Using MOD11C3 of Terra-MODIS L3 level products, spatio-temporal data sets of land surface emissivity in China for 10 years from 2001 to 2010 are obtained. The results show that the land surface emissivity in the northwest desert region is the lowest in China, with little seasonal variations. In contrast, there are significant seasonal variations in land surface emissivity in northeast China and northern Xinjiang, the Qing-hai-Tibet Plateau, the Yangtze River Valley and the eastern and southern China. In winter, the land surface emissivity in the northeast China and northern Xinjiang is relatively high. The land surface emissivity of the Qinghai-Tibet Plateau region is maintained at low value from November to March, while it becomes higher in other months. The land surface emissivity of the Yangtze River Valley, eastern and southern China, and Sichuan Basin varies from July to October, and peaks in August. Land surface emissivity values could be divided into five levels: low emissivity (0.6163-0.9638), moderate-low emissivity (0.9639-0.9709), moderate emis-sivity (0.9710-0.9724), moderate-high emissivity (0.9725-0.9738), and high emissivity (0.9739-0.9999). The percentages of areas with low emissivity, moderate-low emissivity and moderate emissivity are, respectively, about 20%, 10% and 20%. The moderate-high emis-sivity region makes up 40%-50% of China’s land surface area. The inter-annual variation of moderate-high emissivity region is also very clear, with two peaks (in spring and autumn) and two troughs (in summer and winter). The inter-annual variation of the high emissivity region is very significant, with a peak in winter (10%), while only 1% or 2% in other seasons. There is a clear association between the spatio-temporal distribution of China’s land surface emissivity and temperature: the higher the emissivity, the lower the temperature, and vice versa. Emis-sivity is an inherent property of any object, but the precise value of its emissivity depends very much on its surrounding environmental factors.     

基于热红外光谱的干旱区土壤盐分监测研究

土壤盐渍化是新疆最常见的土地退化过程,已经严重威胁到了当地的农业生产、生态稳定和经济发展。通过对渭库绿洲土壤含盐量和土壤热红外光谱分析,探讨了土壤含盐量与热红外发射率之间的定量关系。结果表明：（1）盐渍化土壤的发射率随着含盐量的变化而发生变化,当土壤盐分增加时,发射率也随之增大。（2）土壤含盐量与热红外发射率光谱数据相关性在8.5～9.5 μm波段范围内表现尤为显著,相关系数超过0.8,最高为0.90,对应波段范围9.259～9.271 μm。（3）运用回归模型一阶导数变换形式下建模效果和预测精度都是最优的,R²达到了0.899,RMSE最小为1.734。热红外光谱技术可以反演土壤含盐量,为利用热红外遥感识别土壤盐分信息提供技术支撑。     

利用LANDSAT/TM热红外通道反演地表温度的三种方法比较

利用北京2004年1月28日、4月1日、4月17日、5月19日和7月6日过境的5景LANDSAT／TM影像和实测探空数据，分别运用大气辐射传输模型、覃志豪（2001）单窗算法和Jimenez-Mufioz＆Sobrino（2003）单窗算法反演北京城区地表温度。通过对反演结果进行对比分析，结果表明，覃志豪（2001）单窗算法与基于探空数据的辐射传输方程法结果具有较好的一致性。提出在没有实时探空数据情况。对只有一个热红外通道的LANDSAT／TM数据源采用覃志豪（2001）单窗算法反演地表温度，精度是可以接受的。     

基于遥感时序特征的地表覆被信息提取

地表覆被作为自然过程和人类活动共同作用的重要地表景观特征,对全球或局地气候、水热循环、物质传输及陆面生态系统多样性等影响深远.利用年内时序遥感影像自动提取不同地表覆被类型的方法,以新疆阜康地区为研究目标,组织2016年植被全生长季的Landsat 8 OLI地表反射时序影像,研究不同物候期植被冠层的纹理响应信息,考察研...     

一种改进的土壤水分微波遥感反演模型

利用微波遥感数据反演地表土壤水分有着较好的物理基础,可实现大范围土壤水分状况的遥感监测。本文基于被动微波传感器AMSR-E的X波段数据,将土壤水分值分解成基准值和日变化量两个部分,并分别建立反演模型,同时引入降雨修正因子来进一步提高土壤水分的估算精度;利用IDL语言实现了我们所研发的模型,并集成为新疆土壤水分遥感反演系统模块之一;利用Watch Dog2400与传统铝盒采样获取的新疆地面土壤水分数据,提取适合的模型经验参数,并对模型结果进行精度评价。结果表明,经改进的模型反演得到的新疆土壤水分结果比美国冰雪数据中心的土壤水分产品在精度上有显著提高:均方根误差由8.4%降低为4.25%;所研发的软件模块可为相关应用部门提供快速的大范围土壤水分监测产品。     

基于GLASS数据估算中国陆表净辐射及其空间分布分析

地表辐射收支是能量循环的重要参数,影响着地球水热平衡,是全球气候变化研究的重要方面。多数研究利用MODIS数据估算地表辐射收支,模型输入参数复杂。综合利用GLASS数据、MODIS数据和地面实测数据,采用Bisht等提出的净辐射估算方法,制订一种简单的地表辐射收支估算方案,分别计算2010年1-12月中旬卫星过境时刻中国陆表净辐射的最大值。通过改进的正弦模型将估算结果转换为日最大地表净辐射,并利用地面实测日最大净辐射值对估算结果进行了验证。研究表明：综合利用GLASS数据、MODIS数据和地面实测数据建立的地表辐射收支模型能够很好地模拟中国陆表净辐射的分布,与地面实测日最大净辐射值具有较好的一致性,平均误差为27.21 W?m^-2,克服了利用其他遥感数据估算地表辐射收支输入参数复杂,数据量大的缺点,适用于大尺度地表陆表辐射收支研究。