用劈窗算法反演地表温度的通道问题讨论

劈窗算法是基于热红外遥感数据反演地表温度中应用较为广泛、且简单有效的算法之一,所使用的热红外通道主要位于10～13.3 μm(1000 ～ 750 cm-1)波长区间内,很少考虑8 ～9.09 μm(1250～1100 cm-1)区间内的通道数据.为了探讨更多的适合于反演地表温度的通道数据,结合劈窗算法基本公式的推导过程,归纳出了与通道设置相关的问题,并针对这些问题在10～13.3 μm(1000～750 cm-1)和8～9.09 μm(1250～1100 cm-1)区间内进行了数值模拟分析.结果显示,用基于此推导劈窗算法,通过迭代求解,利用8 ～9.09 μm(1250 ～1100cm-1)和10～13.3μm(1000～750 cm-1)波长区间内数据进行温度反演的结果非常接近,因此认为,将8～9.09 μm(1250～1100 cm-1)波长区间内的数据用于劈窗算法反演地表温度具有一定的可行性.     

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。     

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。     

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。     

针对MODIS影像的劈窗算法研究

在分析热红外遥感和现有的劈窗算法的理论基础上,针对MODIS数据对劈窗算法进行了推导。通过对热辐射强度和温度之间的关系计算,对Planck函数进行了线性简化,同时分析了MODIS的波段设置特点。MODIS的近红外波段适宜于反演大气水汽含量,而大气透过率主要从MODIS的近红外波段数据反演得到大气水汽含量,并进而根据水汽含量与大气透过率的关系来进行估算。通过MODIS的可见光波段、近红外和中红外波段数据,完全可以获得地表温度反演所需要的基本参数,从而形成了针对MODIS数据的地表温度反演的劈窗算法。最后以环渤海地区为实验区,对本文提出的方法进行了实际应用分析。     

劈窗和单窗算法对泰安市热岛效应分析的适宜性研究

为了探讨特定城市在热岛效应中的地表温度反演的有效方法,本文分别基于TM与MODIS影像并采用了目前较为成熟的单窗和劈窗算法对泰安市的地表温度进行反演,将泰安市各气象观测站的实测温度数据与两种算法的温度反演结果进行验证,通过反演结果对比分析,证明劈窗算法精度更高。并且,采用10年间的多期MODIS影像对泰安市热岛效应分析的劈窗算法的可行性和优势进行了普适性验证。实验结果证明,针对处于山区且地势起伏较大的泰安地区,劈窗算法能较好地减弱或消除上空大气含水量高对温度反演的影响,同时还能更好地获取地表比辐射率和大气透过率,而且反演温度的分布规律也符合研究区地貌和类型要素特征。最后,本文就分析结果给出了泰安市产生热岛效应的主要原因,并认为该区域城市化过程中的城市热岛效应正在进一步加剧。     

Landsat 8劈窗算法精度评价及适用性分析

针对Landsat 8数据的两种地表温度反演算法:Jiménez-Mu(n)oz(JM)和Offer Rozenstein(OR)劈窗算法,利用辐射传输模型模拟分析算法的绝对精度以及平均绝对精度随参数的变化关系.基于误差传递理论,分析对比两种算法的总精度,在此基础上评价两种算法的适用条件.结果表明:(1)JM算法高估地...     

Landsat 8数据地表温度反演算法对比

随着卫星遥感技术的发展,利用遥感反演地表温度的方法不断出现,如劈窗法、双角度法和单通道算法等。Landsat系列卫星的遥感数据是地表温度反演的重要数据之一。本文选择无锡周边区域为研究区,利用Landsat 8卫星遥感数据,对两种劈窗算法(Juan C.Jiménez-Muoz劈窗算法和Offer Rozenstein劈窗算法)和两种单窗算法(Juan C.Jiménez-Muoz单通道算法和覃志豪单窗算法)的地表温度反演精度进行了对比和敏感性分析。采用太湖16个浮标站的实测数据来验证了4种算法的反演精度。结果表明:两种劈窗算法的精度较高且较为接近,误差为0.7 K左右;覃志豪单窗算法和Juan C.Jiménez-Muoz单通道算法精度较低,误差分别为1.3 K和1.4 K左右。Juan C.Jiménez-Muoz劈窗算法对参数的敏感性最低,Juan C.Jiménez-Muoz单通道算法次之,覃志豪单窗算法和Offer Rozenstein劈窗算法敏感性相对最高。其中Juan C.Jiménez-Muoz单通道算法只适用于一定的水汽含量范围,有一定的局限性。     

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。     

热红外遥感反演陆地表面温度研究进展

 总结了地表绝对发射率信息的提取方法； 综述了热红外遥感反演陆面温度的各种方法，并指出这些方法的优缺点、适用性及应用情况； 分析了热红外遥感反演陆面温度面临的困难； 展望了热红外遥感反演陆面温度的发展趋势。     

中国MODIS地表温度产品验证

分析了MODIS地表温度产品的误差来源，重点研究利用高分辨率遥感影像数据ASTER同步反演的验证方法。以2003年8月1日太 湖地区为例，用ASTER数据的反演结果与同时相的MODIS地表温度产品进行比较，分别在太湖水面、无锡城区及城郊农田3个典型地表 状况下选取感兴趣区域做线性拟合，取得了较好的结果，拟合的R2值可达0.966 6。     

NOAA-AVHRR资料反演地温与地面实测值的对比分析

对遥感反演和地面实测2种方法获得的地温数据进行对比。首先,用NOAA-AVHRR第4、5波段数据和NASAPathfinder地温计算模型计算出中国1999年1月的最高月地温;然后,将其与同期267个气象站的实测月最高地温值进行比较。结果为:遥感反演地温与地面实测月最高地温的线性相关系数为0.86,标准差为5.6℃,反演值比实测值平均偏低2.8℃。用实测地温数据对遥感反演地温值进行线性修正,修正后的反演值与实测值的线性相关系数为0.86,标准误差由修正前的5.6℃变为5.2℃,平均误差由修正前的4.9℃变为4.1℃,平均偏低值由修正前的2.8℃变为0.1℃。修正后的遥感反演地温与实际值更加接近。     

基于ASTER数据反演我国南方山地陆表温度

 以贵州省黎平县山地植被覆盖区为例，基于ASTER遥感数据进行15 m分辨率的归一化植被指数制图和地表发射率制图，在利用 MODTRAN 4大气辐射传输模型进行大气订正的基础上，基于普朗克辐射方程的推导反演陆表温度，取得了较为理想的结果。     

单窗算法的大气参数估计方法

根据地表热辐射传导方程,提出了一个简单可行且精度较高的专门用于从TM6数据中演算地表温度的方法——单窗算法.这一算法把大气和地表状态对地表热传导的影响直接包括在演算公式中.该方法需要两个大气参数进行地表温度的演算,即大气平均作用温度和大气透射率.本文论述这两个大气参数的估计方法:根据大气水分含量或地表附近空气湿度来估计大气透射率;通过分析标准大气剖面资料,尤其是大气水分和气温随高程的变化规律,根据地表温度推算大气平均作用温度.     

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。     

用被动微波AMSR数据反演地表温度及发射率的方法研究

 针对对地观测卫星多传感器的特点，提出了借助MODIS地表温度产品从被动微波数据中反演地表温度的方法。即利用MODIS地表温度产品和AMSR不同通道之间的亮度温度，建立地表温度的反演方程。该方法克服了以往需要测量同步数据的困难，为不同传感器之间的参数反演相互校正和综合利用多传感器的数据提供实际应用和理论依据。文中以MODIS地表温度产品作为评价标准，对方法进行检验，其平均误差为2~3℃。另外，微波的发射率是土壤水分反演的关键参数，在对微波地表温度反演的基础上，进一步对发射率进行了研究。     

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。     

一个用神经网络优化的针对ASTER数据反演地表温度和发射率的多波段算法

提出了针对ASTER数据同时反演地表温度和发射率的多波段算法。即利用ASTER数据的第11~14热红外波段建立热辐射传输方程，并同时对相应波段的发射率建立近似线性方程，得到6个方程6个未知数，从而形成了针对ASTER数据的同时反演地表温度和发射率的多通道算法。利用3种方法求解方程： ①先分类，然后进行数学计算； ②利用最小二乘法； ③利用神经网络方法。利用辐射传输模型MODTRAN 4模拟数据进行反演及验证分析，结果表明，神经网络能够提高算法的精度和实用性，反演的地表温度平均误差为0.5 ℃，反演的发射率平均误差分别在0.007(11、12波段)和0.006(13、14波段)以下。     

小区地表温度与下垫面结构关系研究

以北京市为例,选取了商业区、学校、生活区和公园4种典型小区24个,基于遥感及GIS的方法反演地表温度,获取下垫面覆盖信息;研究了不同类型小区地表温度热场与下垫面结构的关系.结果表明:水体、绿地具有明显的降温功能,建筑地面则增温效果明显,这3种地表所占的面积比例与小区平均地表温度关系密切;在所选取的绿地结构指数中,对温度影响从大到小依次为绿地覆盖率、分离度、缀块平均面积、连通指数、形状指数和分维数,其中,分离度与温度呈现正相关,其它指数与温度呈负相关;在所有类型小区中,温度从高到低依次为商业区、学校、生活区和公园;公园的温度分布在所有类型小区中最分散,商业区最集中.