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101.
Himawari 8 AHI数据地表温度反演的实用劈窗算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
102.
103.
由三分量数字地震仪组成的小孔径流动台网记录了1982年10月19日河北卢龙Ms=6.1级地震的部分余震.用质点运动图的方法对横波的偏振进行了分析。研究结果表明,在横波窗内的各观测点都存在横波的分裂现象.不同离源角和方位角快波偏振的水平投影都具有近NE40°方向的优势取向,与根据卢龙地震两组断层错动在各向同性介质中所辐射的横波的偏振方向不一致.这可以由传播介质中应力所导致裂隙的定向排列来解释.这一观测结果提供了卢龙地区脆性上地壳大范围膨胀各向异性(EDA)的证据,并表明这一地区直立平行排列裂隙取向和水平主压应力的方向为NE40°. 相似文献
105.
采用IGS发布的GIM数据,提出了一种结合滑动时窗法和临近格网点电离层TEC相关性分析法的联合分析方法,研究了震前电离层异常变化与地震的关系。通过分析震区附近5个格网点TEC的异常变化情况,发现震前电离层TEC发生明显异常变化,且格网点之间的TEC序列相关性受地震显著影响;通过分析二维电离层图的TEC异常空间分布,发现震前三天震中附近分别出现6h、12h和6h的异常。最后利用电离层层析的方法,对电离层异常时刻进行了电子密度的反演,进一步分析了电子密度在电离层异常时刻的分布情况。 相似文献
106.
采用重庆市34个地面观测站1981—2017年的降水观测资料,以及2005—2017年逐时雨量资料,分析了重庆地区暴雨的空间分布及日变化特征。结果表明:开州、酉阳、北碚为重庆的暴雨中心,开州年均暴雨日数最多达6.2d。荣昌、渝北、梁平、开州、彭水、酉阳等地大暴雨出现频率较高,南川、万盛大暴雨相对较少。暴雨平均雨量大值区分布在主城区、西部、东北部,西南部暴雨平均雨量较低。重庆地区的暴雨在不同时段主要影响区域不同。铜梁、合川、北碚等站点的暴雨夜间降雨量占比75%以上。代表站夜间平均降雨强度大于白天,大足、沙坪坝、涪陵降雨主要集中在22:00至次日04:00,酉阳03:00—06:00降雨强度较大。小时降雨量≥20mm暴雨日出现频率较高的时段在00:00—06:00和13:00—18:00。 相似文献
107.
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。 相似文献
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110.
用劈窗算法反演地表温度的通道问题讨论 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献