改进的劈窗算法结合Landsat 8热红外数据反演地表温度研究

将劈窗算法(SW,split window algorithm)应用于Landsat8数据进行地表温度反演,完全基于Landsat8数据本身不需要借助外部数据源,克服了传统地表温度反演依赖MODIS水汽产品外部数据造成的局限,实现利用Landsat8热红外数据反演得到较高空间分辨率的地表温度产品。以美国Walnut Gulch流域为例进行SW算法地表温度反演,并与SC算法结果、MOD11-L1地表温度产品和实测地表温度数据对比分析。结果表明,与SC(generalized single-channel algorithm)算法和MOD11-L1地表温度产品相比,SW算法应用于Landsat 8数据的地表温度反演取得较好的效果,平均误差最小为0.89K,相关系数最高为0.9841,反演结果和实测数据具有较好的一致性。     

基于环境星HJ1B数据反演大亚湾海表温度的三种算法

利用大亚湾2011年2月10日一景环境星HJ₁B热红外遥感影像,通过MODTRAN计算得到大气上、下行辐射和大气透过率,再运用经验公式计算星下辐亮度,分别用大气辐射传输方程模型法、覃志豪单窗算法和Jimenez-Munoz&Sobrino单通道算法反演大亚湾地区海表温度。将三种方法反演的结果与MODIS海表温度对比,其中覃志豪普适性单窗算法反演的海表温度与MODIS海表温度一致性最好,获得的精度较高,RTM算法与覃志豪单窗反演的结果平均误差在0.7K左右。     

基于被动微波的寒旱区地表温度反演

以各频段水平极化和垂直极化发射率问的相关关系为条件,利用被动微波数据反演地表温度.算法既解决了地表温度反演过程中发射率难以确定的问题,又克服了热红外遥感受大气影响较大的缺点,其物理意义清晰,计算简便.算法以MODIS温度产品为评价标准,对36.5GHz和89 GHz反演结果进行分析.结果表明:89 GHz亮温数据反演精度高于36.5 GHz;与耕地和草场反演精度相比,裸土和山地反演精度较高.其原因在于高频数据穿透能力较低,能更好地表达地表温度.同时,低频数据相对高频更容易受到地表土壤水分变化的影响,发射率相对不够稳定,对反演结果有一定影响.     

基于Landsat-8影像的陵水—三亚湾水深与海表温度的相关性研究

遥感技术能够快速、大面积获取数据,为水深反演和海表温度反演提供新的方法。为探究陵水—三亚湾地区水深与海表温度的相关性,笔者根据水深实测点数量较少且水深较浅的问题提出水深实测点外推实验并进行了精度验证。依据外推点与实测点进行了统计相关模型、BP神经网络模型与支持向量回归这3种方法的水深反演实验,通过辐射传输方程法进行海表温度反演并建立研究点,提取BP模型反演水深值与海表温度值进行相关性分析与关系模型的构建。结果表明：BP神经网络模型进行水深反演精度最高,水深值与海表温度相关性较高,关系模型的精度达到0.928。     

改进麻雀搜索算法的自然电位数据反演

自然电位法是一种成本低廉,野外观测操作简便的天然源地球物理勘探方法。自然电位数据反演具有病态和非线性的特征。常规反演算法分为局部优化类和全局搜索类,但基于梯度运算的局部优化算法难以求得全局最优解且反演效果依赖于初始模型的构建,而传统全局搜索算法又存在收敛速度慢,易陷入局部极值和不稳定的缺点。基于此,对一种新的全局优化策略(麻雀搜索算法)进行改进,通过混沌映射叠加反向学习策略初始化麻雀种群,再依随机概率使用Levy飞行策略更新麻雀个体位置来进一步提升算法对于解空间的探索能力和增强算法跳出局部极值的可能性。将改进前后的麻雀搜索算法分别应用于合成自然电位数据(不含与含10%、30%的随机噪声)与来自印度和法国的实测数据的反演解释中以对比检验改进算法的反演效果。理论测试结果表明：麻雀搜索算法(SSA)在无噪声干扰下的垂直圆柱和倾斜板模型数据反演误差为0.42%和0.25%,相同情况下改进麻雀搜索算法(ISSA)的反演误差为0.06%和0.07%,改进后算法拟合精度提高到3～7倍,对比目标函数收敛曲线图中ISSA的收敛速度与收敛精度都要明显优于SSA;SSA反演参数的稳定性、精度和异常响应曲线拟...     

基于被动微波遥感的积雪深度和雪水当量反演研究进展

积雪是冰冻圈重要组成要素之一,也是对天气和气候响应最为敏感的自然要素。被动微波能够穿透云层、积雪和大气进行全天候、全天时地工作,在估算积雪深度、雪水当量等积雪参数上有很大优势。综述了国内外基于被动微波遥感的积雪参数反演研究的进展,首先介绍了被动微波遥感监测积雪的基本理论,以及被动微波遥感数据;然后将当前的积雪深度和雪水当量反演算法总结为4类:(1)基于统计的线性反演算法;(2)基于微波积雪模型的反演算法;(3)基于先验知识的非线性反演算法;(4)数据融合与数据同化。随后介绍了常用的7种积雪数据产品,并讨论了影响积雪深度和雪水当量反演精度的几个因素,最后对未来积雪参数反演研究方向做出了展望。     

双侧向测井反演的微粒群方法

双侧向测井反演中,采用微粒群优化算法进行3参数(原状地层电阻率、侵入带电阻率、侵入半径)反演,反演结果精确度较高。由于微粒群优化算法对初值依赖性较小,从而算法也较为稳定,增加了反演结果的可信度。     

西藏尼木地区遥感数据地温反演与地热异常预测

为探明西藏尼木地区地热资源的空间分布及指导该区地热资源的勘探与开发,选取2010年1月21日与2月22日的Landsat 5TM数据,基于单波段的单窗算法进行地表温度反演,并利用ArcGIS软件分析了地表温度、已有地热异常点、构造及人类活动之间的关系,对该区潜在的地热异常进行预测。结果表明,地表温度分别为：-21.75～40.65 ℃,-18.95～46.45 ℃,二者进行对比分析表明反演结果符合实际且结果可靠。依据遥感数据地温反演结果,发现区内温度异常区比背景区高10 K以上,研究区存在未被发现的隐伏断层及地热活动异常信息,由此划分出21个潜在地热异常区。结论认为位于亚东—谷露与雅鲁藏布江缝合带交汇区的尼木地区地热异常特征明显,勘探开发前景广阔;在高寒缺资料区基于遥感单窗算法进行温度反演,可以有效提取地热异常信息,帮助预测具有开发前景的地热异常区,并进一步识别圈定具有勘探意义的靶区。     

基于Levenberg-Marquardt算法的填埋场中降解产热参数反演研究

填埋场中垃圾降解产热参数是研究填埋场温度变化及热资源利用的基础。基于室内试验得到的峰值产热模型、填埋场中热传导理论以及Levenberg-Marquardt(LM)算法,提出了填埋场中降解产热参数的反演分析方法。结合填埋场实际工况,建立了填埋场热传导一维模型并得到了温度的解析解。基于某一深度的温度数据,采用LM算法反演得到了填埋场的降解产热参数,采用反演得到的降解产热参数可以计算填埋场任意深度的温度。基于产热参数可以计算得到填埋场的峰值产热速率、峰值产热时间和总产热量。以中国无锡桃花山填埋场和美国密歇根填埋场为例,分别反演得到了降解产热参数,采用反演得到的降解产热参数计算反演点之外测点的温度并与实测值进行对比,验证了反演模型的合理性和适用性。对比发现,与实际填埋场相比,室内试验的降解产热峰值更大,且峰值时间更短。与密歇根填埋场相比,无锡桃花山填埋场的前期产热速率更大,到达降解产热峰值的时间更短。     

西藏尼木地区遥感数据地温反演与地热异常预测

为探明西藏尼木地区地热资源的空间分布及指导该区地热资源的勘探与开发,选取2010年1月21日与2月22日的Landsat 5TM数据,基于单波段的单窗算法进行地表温度反演,并利用ArcGIS软件分析了地表温度、已有地热异常点、构造及人类活动之间的关系,对该区潜在的地热异常进行预测。结果表明,地表温度分别为： -21.75～40.65 ℃,-18.95～46.45 ℃,二者进行对比分析表明反演结果符合实际且结果可靠。依据遥感数据地温反演结果,发现区内温度异常区比背景区高10 K以上,研究区存在未被发现的隐伏断层及地热活动异常信息,由此划分出21个潜在地热异常区。结论认为位于亚东—谷露与雅鲁藏布江缝合带交汇区的尼木地区地热异常特征明显,勘探开发前景广阔;在高寒缺资料区基于遥感单窗算法进行温度反演,可以有效提取地热异常信息,帮助预测具有开发前景的地热异常区,并进一步识别圈定具有勘探意义的靶区。