遥感地表温度产品时空融合方法研究综述EI北大核心CSCD

受传感器性能的制约,利用单一卫星热红外遥感数据反演到的地表温度产品难以兼顾时间分辨率和空间分辨率,而时空融合技术能够发挥多传感器互补的优势,获得时间密集度高、空间细节丰富的地表温度产品,从而在算法层面上解决这一矛盾。随着时空融合研究的深入,地表温度开始显露出与其他产品有着明显区别的融合特性,而内在机理和应用潜力都有待被整理和挖掘。本文就立足于地表温度与时空融合的交叠区,对两者结合而生的研究成果进行收集、分析和总结,系统地概述了该领域的研究背景、原理、方法和应用,并重点突出与泛在时空融合技术的之间的联系与区别;最后,基于地表温度数据的特点和时空融合的局限性,总结了该领域所面临的主要挑战,并对可行的解决方法和发展方向进行了展望。     

Landsat 8地表温度反演及验证—以黑河流域为例

地表温度是区域和全球尺度地表物理过程的一个重要参数,目前已有的地表温度产品空间分辨率较低,缺乏高空间分辨率的地表温度产品。Landsat系列卫星提供了大量免费的高空间分辨率遥感数据,然而对应的高空间分辨率地表温度产品还未见到,为了获取长时间序列的高空间分辨率地表温度数据,针对Landsat 8 TIRS数据提出了一个物理单通道地表温度反演算法。该算法首先利用ASTER全球地表发射率产品(ASTER GED)结合Landsat 8地表反射率产品计算Landsat 8影像的地表发射率,然后利用快速辐射传输模型RTTOV结合MERRA大气廓线数据对热红外影像进行大气校正,最后利用物理单通道地表温度反演算法得到地表温度。利用黑河流域HiWATER试验2013年—2015年15个站点的实测地表温度数据对本文方法和普适性单通道算法进行了验证,同时对验证站点的空间异质性进行了分析。结果表明,本文方法和普适性单通道算法估算的地表温度整体精度均较高,能够获取高精度、高空间分辨率的地表温度数据,可以服务于城市热岛效应、地表蒸散发估算等相关研究。     

多分辨率低秩导向滤波的热红外图像空间融合

热红外遥感图像由于其特定的成像方式,包含目标特有的发射率及温度等特征。然而,热红外遥感图像较低的空间分辨率却限制了其广泛应用。随着遥感技术的发展,同一区域获得的多源遥感图像可以提供更为完备的目标信息,使得利用多源融合技术实现热红外图像空间分辨率增强与亚像素级特征提取成为可能。为此,本文提出了一种基于多分辨率自适应低秩表达与残差信息迁移的热红外图像空间超分辨算法,该算法通过可见光与热红外图像融合的方式实现热红外图像空间特性的自适应融合增强。本文算法优势主要体现在以下几个方面：（1）基于多分辨率的超像素分割,使用超像素块代替传统的方块作为低秩恢复单元,自适应地调整单元内空间特性以保持单元内地物类型的稳定并抑制结构性噪声;（2）通过构建导向线性滤波器,在保护热红外图像光谱信息的前提下,实现可见光图像精细空间特征向热红外图像的迁移;（3）在低分辨层建立增强热红外图像残差与可见光图像残差之间关联并迁移至高分辨层,在保证超分辨图像细节信息的前提下,实现热红外图像空间超分辨。为了验证算法的有效性,本文采用2014年IGARSS数据融合竞赛提供的可见光与热红外实验数据进行实验,并与融合竞赛中表现最为优异的监督图特征融合方法进行比较,并从温度反演精度以及分类精度两个方面评价超分辨效果。实验结果表明,本文提出的方法其噪声抑制效果、空间平滑效果、边缘锐化效果更为优异,超分辨热红外图像有着更为精细的空间信息,并且对于不同区域类型均能较好的保护热红外图像光谱信息。对于不同地物类型,融合超分辨图像有较高的亚像素温度反演精度以及更高的分类精度,其温度反演误差小于1 K,总体分类精度较原热红外图像提升20%以上。     

云下遥感地表温度重构方法研究

地表温度是研究地-气之间水热平衡的重要参数,对地表温度的全天候获取具有重要意义.热红外遥感可以获得较高分辨率空间全覆盖的地表温度产品,但是有云地区数据缺失问题制约了地表温度遥感产品的全天候应用.文章发展了2种对云下缺失的地表温度进行重构的方法,方法1是借助地表温度同化数据集发展了一种时空匹配的数据融合方法,方法2是将当...     

Landsat卫星热红外数据地表温度遥感反演研究进展

作为驱动地表与大气之间能量交换的关键物理量,地表温度在众多领域中都发挥着重要作用,包括气候变化、环境监测、蒸散发估算以及地热异常勘探等.Landsat热红外数据因其时间连续性和高空间分辨率等特点被广泛应用于地表温度反演中.本文详细地介绍了Landsat热红外传感器及其可用的数据与产品的现状,梳理了2001年-2020年...     

基于FSDAF方法融合生成高时空分辨率地表温度

高时间/高空间分辨率遥感数据的应用具有极为广泛的前景。为此,利用中等分辨率成像光谱仪(moderateresolution imaging spectroradiometer,MODIS)和高级热量散射和反射辐射仪(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer,ASTER)数据,基于一种灵活的时空数据融合(flexible spatio–temporal data fusion,FSDAF)方法生成高时间/高空间分辨率的地表温度(land surface temperature,LST),对融合结果用ASTER温度产品(7 d)及自动气象站(automatic weather station,AWS)站点的地表辐射红外温度数据(4 d)进行验证,结果表明:基于FSDAF的数据融合方法生成的LST影像清晰度较高;融合影像与ASTER LST产品的决定系数R2≥0.91,均方根误差≤2.44 K,平均绝对误差≤1.84 K;融合影像与AWS LST数据的决定系数R2≥0.64。     

地表辐射温度取代地表温度的可行性分析——以“风云2号”C星与MODIS数据为例

为了反演出全天各个时刻的地表温度数据,在不考虑大气水汽含量和地表比辐射率的情况下,首先建立“风云2号”C星2个热红外通道数据相对于MODIS地表温度数据之间的回归方程,反演出各个时刻的5 km空间分辨率的地表辐射温度;然后根据地表温度最大值和最小值出现的时间,将反演的地表辐射温度降尺度到1 km空间分辨率,在同时刻、同...     

耦合MOD16和SMAP的微波土壤湿度降尺度研究

局域尺度上的水文或农业应用亟需较高空间分辨率的土壤湿度(SM)数据,微波土壤湿度空间降尺度是实现这一需求的重要途径.其中“光学/热红外与微波数据融合”的降尺度方法展现出了较大的应用潜力,然而这类方法依赖于遥感地表温度LST (Land Surface Temperature)或由LST分解得到的SM指数,受限于LST“...     

FY-3D MERSI-II地表温度遥感反演与验证

地表温度是是决定地表辐射能量收支的重要变量,在岩石圈、水圈、生物圈和大气圈的能量平衡和水量平衡研究中起着重要作用。利用热红外遥感技术可实现区域和全球尺度地表温度的快速获取,其受到了研究者的广泛关注。目前,FY-3D是国内光谱分辨率最高的对地观测卫星,极大的提高了对地观测能力,其搭载的中分辨率光谱成像仪（MERSI-II）经过大幅升级改进,性能有了显著提升,热红外数据的空间分辨率达到了250 m。本文使用大气辐射传输模型MODTRAN 5模拟了MERSI-II传感器热红外通道星上观测数据。在此基础上,构建了通用劈窗地表温度反演模型,结合ASTER GED全球地表发射率产品以及MERSI-II自身大气水汽反演算法,发展了地表温度遥感反演方法。最后,利用2019-08内蒙古乌海沙漠地区及美国SURFRAD多个站点的实测地表温度数据对本文提出的方法进行了验证。研究结果表明,相较地表实测数据,构建的劈窗算法反演的地表温度RMSE在1.6—2.6 K,反演精度达到了预期目标,还具有较高的空间分辨率,可以用于业务化的地表温度的反演,同时也说明其辐射定标精度有了一定保证,有效满足了区域和全球尺度地表温度遥感监测应用需求。     

热红外与可见光数据的云边缘高度匹配

高分辨率数据中云高度的差异性突显,特别是边缘处高度在云阴影识别和地表辐射估算等方面成为需要考虑的重要因素。热红外数据获取云高度分辨率较低、缺乏细部差异性特征,为解决这一问题,首先将对应的热红外和可见光数据进行特征点配准,再将基于热红外数据计算的云高度重采样至高分辨率,然后以基于欧式距离变换的围线搜索方法及距离加权将热红外云边缘高度匹配至对应的可见光图像,最后根据云阴影的相似度匹配方法确定真实云高度。结果表明,算法在遵循热红外云高信息分布变化规律的同时,可以得到较准确的高分辨率云边缘高度,一定程度上解决了热红外技术获取云高在分辨率上的局限,扩展了其在云高反演方面的作用。     

Fusion of VNIR and thermal infrared remote sensing data based on GA-SOFM neural network

The multi-source data fusion methods are rarely involved in VNIR and thermal infrared remote sensing at present. Therefore, the potential advantages of the two kinds of data have not yet been adequately tapped, which results in low calculation precision of parameters related with land surface temperature. A new fusion method is put forward where the characteristics of the high spatial resolution of VNIR (visible and near infrared) data and the high temporal resolution of thermal infrared data are fully explored in this paper. Non-linear fusion is implemented to obtain the land surface temperature in high spatial resolution and the high temporal resolution between the land surface parameters estimated from VNIR data and the thermal infrared data by means of GA-SOFM (genetic algorithms & self-organizing feature maps)-ANN (artificial neural network). Finally, the method is verified by ASTER satellite data. The result shows that the method is simple and convenient and can rapidly capture land surface temperature distribution of higher resolution with high precision.     

基于遗传自组织神经元网络的可见光与热红外遥感数据融合方法(英文)

The multi-source data fusion methods are rarely involved in VNIR and thermal infrared remote sensing at present.Therefore,the potential advantages of the two kinds of data have not yet been adequately tapped,which results in low calculation precision of parameters related with land surface temperature.A new fusion method is put forward where the characteristics of the high spatial resolution of VNIR(visible and near infrared) data and the high temporal resolution of thermal infrared data are fully explored ...     

利用Landsat TM影像进行地表温度像元分解

提出了一种基于Landsat TM的地表温度二次像元分解方法,将地表温度的空间分辨率从120 m提高到30 m。首先,利用地表类型的线性统计模型（E-DisTrad）获取初次分解子像元的地表温度,计算得到初次分解子像元的辐亮度;然后,利用面向对象的图像分割方法获取二次分解子像元的权重,实现对地表温度的二次分解;最后,采用升尺度再分解的验证方法进行精度分析,并选取了北京市TM影像进行实例分析。实验结果表明,二次像元分解模型不仅能有效地提高地表温度的空间分辨率,反映出不同地表类型地表温度的空间差异性,而且保证了像元分解前后能量值的一致性,非常适合于复杂地表覆盖地区的热红外波段遥感影像数据的降尺度处理。     

Estimation of regional evapotranspiration over the North China Plain using geostationary satellite data

Data from the first operational Chinese geostationary satellite Fengyun-2C (FY-2C) satellite are applied in combination with Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite products for the assessment of regional evapotranspiration over the North China Plain. The approach is based on the improved triangle method, where the temperature–vegetation index space includes thermal inertia. Two thermal infrared channels from FY-2C are used to estimate surface temperature (Ts) based on a split window algorithm originally proposed for the MSG-SEVIRI sensor. Subsequently the high temporal resolution of FY-2C data is exploited to give the morning rise in Ts. Combined with the 16 days composite MODIS vegetation indices product (MOD13) at a spatial resolution of 5 km, evaporative fraction (EF) is estimated by interpolation in the ΔTs–NDVI triangular-shaped scatter space. Finally, regional actual evapotranspiration (ET) is derived from the evaporative fraction and available energy estimated from MODIS surface albedo products MCD43. Spatial variations of estimated surface variables (Ts, EF and ET) corresponded well to land cover patterns and farmland management practices. Estimated ET and EF also compared well to lysimeter data collected for the period June 2005–September 2007. The improved triangle method was also applied to MODIS products for comparison. Estimates based on FY-2C products proved to provide slightly better results than those based on MODIS products. The consistency of the estimated spatial variation with other spatial data supports the use of FY-2C data for ET estimation using the improved triangle method. Of particular value is the high temporal frequency of image acquisitions from FY-2C which improves the likelihood of obtaining cloud free image acquisitions as compared to polar orbiting sensors like MODIS.     

Land surface temperature and emissivity estimation for Urban Heat Island assessment using medium- and low-resolution space-borne sensors: A review

The Urban Heat Island (UHI) phenomenon, a typical characteristic on urban landscapes, has been recognised as a key driver to the transformation of local climate. Reliable retrieval of urban and intra-urban thermal characteristics using satellite thermal data depends on accurate removal of the effects of atmospheric attenuations, angular and land surface emissivity. Several techniques have been proposed to retrieve land surface temperature (LST) from coarse resolution sensors. Medium spatial resolution sensors like the Advanced Space-borne Thermal Emission and Reflection Radiometer and the Landsat series offer a viable option for assessing LST within urban landscapes. This paper reviews the theoretical background of LST estimates from the thermal infrared part of the electromagnetic spectrum, LST retrieval algorithms applicable to each of the commonly used medium-resolution sensors and required variables for each algorithm. The paper also highlights LST validation techniques and concludes by stipulating the requirements for LST temporal and spatial configuration.     

两种高光谱热红外数据大气校正方法的分析与比较

利用模拟数据对Autonomous Atmospheric Compensation(AAC)和In-scene Atmospheric Compensation(ISAC)这两种高光谱热红外数据大气校正方法进行了对比和分析。结果显示,在满足方法适用条件情况下,AAC方法大气校正精度较高,除湿热的热带大气外,大气透过率的反演误差小于0.02,大气上行辐射的误差小于0.004W.m-2.sr-1.cm;而ISAC方法精度较低,透过率误差在0.05至0.3之间,上行辐射误差在0.003W.m-2.sr-1.cm至0.035W.m-2.sr-1.cm之间变化,误差随大气水汽含量增加而增加。大气非均一性对大气校正精度影响分析表明,AAC方法大气校正精度受大气非均一性影响显著。因此,需从高光谱数据光谱信息出发,发展针对低空间分辨率高光谱热红外数据的大气校正方法,以克服现有方法大气水平均一假设的不足。     

Study of thermal IR phenomena associated with 27 February 2010 Chile Mw 8.8 earthquake using MODIS data

Stresses acting on fault systems before major earthquakes can produce thermal anomalies; these abnormalities can be observed using multi-sensor satellite data. Moderate resolution spectro-radiometer on board the terra and aqua satellites can provide thermal infrared (TIR) imaging data for land and ocean. These TIR data have recorded short-lived thermal anomaly prior to major earthquakes. It is suggested by others that these electromagnetic (EM) phenomena relate to stress build up before earthquakes. The objective of this study is to find an association between spatial extent and temporal evolution of thermal anomalies and known major earthquakes near the boundary of Nazca plate and South American plate. Our approach is to map the TIR transient fields from polar orbiting satellites and analysing those data using time series temperature plots to detect the abnormal thermal trends before the earthquake. This study concentrated on marine earthquakes to detect the changes in both land and ocean before seismic activity.     

地表温度日变化模型偏差系数解算的地表温度降尺度

地表温度LST（Land Surface Temperature）是全球气候变化研究的关键参数,遥感是获取全球和区域尺度地表温度的一种切实可行手段,但现有的单一传感器无法提供高时空分辨率的LST数据,限制了遥感地表温度数据的深入广泛应用。现有的降尺度方法难以生成无缝高时空分辨率的地表温度数据,且降尺度效果易受高空间分辨率LST数据缺失及有效时刻分布影响。本文提出了一种基于地表温度日变化模型DTC（Diurnal Temperature Cycle）偏差系数解算的地表温度降尺度方法,采用FY-4A、MODIS和Landsat 8的LST数据生成晴空及多云条件下逐小时100 m的无缝LST数据。方法主要包含4部分：（1）利用空值重建方法获取无缝的FY-4A的LST数据;（2）建立FY-4A LST数据的DTC模型;（3）采用时空融合模型对MODIS的LST数据进行空间降尺度;（4）解算DTC模型偏差系数,获取逐小时100 m分辨率的无缝LST数据。实验结果表明,本文提出的方法具有较高的降尺度精度,可获得晴空及多云条件下无缝高时空地表温度数据,且高空间分辨率的地表温度数据缺失和有效时刻分布对本文方法降尺度结果影响较小。