基于分组分裂窗算法的MTSAT-1R地表温度反演

以黑河流域上游和中游为研究区,针对MTSAT-1R卫星数据,运用MODTRAN 4.0及晴空状态下的TIGR大气廓线数据,发展了根据地表比辐射率、大气水汽含量、传感器观测角度分组模拟的分裂窗算法,进行地表温度反演。分析了传感器噪声、地表比辐射率和大气水汽含量3个参数对该算法的影响,并结合模拟数据、地面观测数据及MODIS地表温度产品,对反演结果进行分析评价。结果表明:当传感器垂直观测或大气水汽含量小于2.5g/cm2时,反演精度在1K以内;反演结果与地面观测数据对比差异较小,在阿柔站RMSE为3.7 K(日)/1.4 K(夜),在盈科站RMSE为2.4K(日)/2.0K(夜);与MODIS地表温度产品比较,空间分布呈现出一致性。总之,分组分裂窗算法能较好地用于MTSAT-1R卫星数据进行地表温度反演。     

基于MODIS 影像数据的劈窗算法研究及其参数确定

劈窗算法是目前由热红外遥感数据获取陆面温度的主要方法。在介绍劈窗算法的一般表现形式的基础上, 我们推导出适合于MOD IS 影像数据的劈窗算法。大气透过率和地表比辐射率是求解地表温度的两个关键参数。由于MOD IS 图像分辨率较低,MOD IS 像元主要由水面、植被和裸土3种地物类型构成, 故可依据这3 种地物的构成比例确定地表比辐射率。从遥感影像上反演大气的水汽含量, 再根据大气水汽含量与大气透过率的关系计算出大气透过率。最后将文中推导的劈窗算法用于江苏省地表温度的反演。反演出来的地表温度图显示出明显的地表温度空间差异、城市热岛效应和不同的地物类型。     

基于空间建模的南京地区ETM＋遥感影像地表温度反演研究

根据2000年6月南京地区的Landsat 7 ETM 影像利用单窗算法和单通道算法两种反演方法,在ERDAS的空间建模模块中进行地表温度的反演,并对两种算法的反演结果进行了对比分析.结果表明:两种算法反演的地表温度总体比较接近,但单通道算法反演的结果要高一些,平均比单窗算法高1.29℃;两种算法反演的结果都比亮度温度高,其中,单窗算法比亮温高1.68℃,而单通道算法的这一差值为5.74℃.     

TM热红外波段等效比辐射率估算

地表比辐射率是热红外遥感获取地表温度必不可少的参数。目前,实验室或野外实际测量的都是8~14um热红外波段范围内的地表比辐射率,这与Landsat 5 TM热红外波段10.4~12.5um范围内的地表比辐射率还存在着一定的差异。本文将着重探讨TM热红外范围内地表比辐射率的估算方法,然后根据估算出的地表比辐射率,利用覃志豪等提出的单窗算法[1~2],对北京城八区进行地表温度反演。结果表明,该方法能获得较为合理的地表温度反演结果。     

基于Landsat-5 TM数据的河南省白沙灌区地表温度反演研究

地表温度是土壤水分和植被水分状态的指示计,在干旱遥感监测中有重要作用。应用Landsat-5 TM遥感数据和气象资料,利用归一化植被指数(NDVI)区分地表覆盖类型,采用Van de Griend的经验公式法结合典型地表赋值法计算出地表比辐射率。用单窗算法和单通道算法分别对河南省白沙灌区地表温度进行反演,结果表明:两种方法均能较好地将白沙灌区地表温度分布趋势反映出来,单窗算法的反演精度较高,绝对误差为1.1 ℃,更适宜白沙灌区的地表温度反演,进而可以提高灌区旱情遥感监测精度。     

MODIS数据地表温度反演劈窗算法比较

针对MODIS数据,分析比较了QIN和Wan-Dozier两种劈窗算法地表温度(LST)反演精度和误差分布。首先利用辐射传输模型MODTRAN4.0,结合TIGR大气廓线数据,评价两种算法绝对精度,然后基于误差传递理论分析评价二者的总精度,最后对两种算法的LST反演结果进行比较。研究表明针对所有廓线数据,两种算法绝对精度相差不大,但Wan-Dozier算法绝对精度受地表温度和水汽含量变化的影响程度要大于QIN算法;两种算法总精度相差不大,且主要误差源均为算法绝对精度和地表比辐射率精度,QIN算法反演结果对地表比辐射率的敏感性要略高于Wan-Dozier算法;两种算法得到研究区LST分布情况基本一致,均可表现空间LST分布差异,其中水体和裸土的LST反演结果差异较大,城镇和植被平均温度差异在0.5 K以内。     

基于Landsat TM图像的北京城市地表温度遥感反演研究

利用北京地区Landsat TM热红外波段数据，采用单通道算法反演得到北京地区地面温度分布图。从反演结果可以看出，北京城区地面温度比郊区地表温度高，郊区地表温度较低，密云水库、官厅水库等水体的温度最低，总体上北京城市热岛效应显著。地表比辐射率是通过Van经验公式反演得到，通过对比分析，表明该方法对自然地表的比辐射率反演效果较好。     

MODIS数据反演地表温度的参数敏感性分析

在利用MODIS卫星遥感数据进行地表温度反演过程中，有两个基本参数需要确定，即地表比辐射率和大气透过率，尽管采用了比较合理的参数估计方法，但仍会有一些不可避免的因素导致误差的产生。为了进一步研究可能的参数误差对地表温度反演精度的影响，我们对该算法的两个参数进行敏感性分析。结果表明，当31、32两个波段的参数估计都有中等误差时，可能的地表温度误差对大气透过率和地表比辐射率都不敏感，所引起的地表温度误差大约为0．6～0．8℃，算法能够得到较高精度的地表温度反演结果。     

基于Landsat8的地表温度反演算法研究——以滇池流域为例

2013年2月11日Landsat 8在加州范德堡空军基地发射升空,其携带的热红外传感器为反演地表温度提供了一种新的数据,但目前尚没有针对Landsat 8热红外波段反演地表温度的算法。针对Landsat 8第10波段特征,对现有反演地表温度的单窗算法进行了参数修正,得到了用Landsat 8第10波段反演地表温度的单窗算法系数。为了评价修正后算法的精度,用MODTRAN模拟地表温度为20、30和40℃时大气水汽含量分别为1.0、1.5、2.0和2.5g·cm-2传感器高度处的热辐射值,再将模拟数据用修正后的单窗算法反演地表温度,结果表明:地表温度越低、大气水汽含量越低,误差越小;模拟结果的平均误差为0.74℃。说明基于Landsat 8第10波段用修正后的单窗算法反演地表温度是可行的,该方法可为地表温度反演提供一种途径。最后以滇池流域为例,基于2013年4月20日的Landsat 8热红外数据反演了滇池流域的地表温度,并分析了滇池流域地表温度的分布特征。     

基于劈窗算法的Landsat 8影像地表温度反演

陆地表面温度（LST）是表征地表能量交换和地面特征的重要指标,目前遥感技术逐渐成为区域和全球尺度上LST反演的一种便捷工具,而采样不同算法及不同影像的热红外遥感LST反演研究层出不穷,其中基于Landsat数据的反演成果尤为突出。文章利用劈窗算法对Landsat 8遥感影像进行地表温度反演,对比探讨了根据经验值与借助MODIS热红外数据两种不同方式的LST反演结果,并进行北京市热红外波段辐射亮度温度比较,针对地表温度分级进行统计,分析了当地地表温度分布趋势。结果表明：劈窗算法下Landsat 8数据的反演温度更接近实际温度,精度较高且优于MODIS产品;北京市地表温度空间分布格局受地物结构与反射率所制约,高温区主要集中分布于中东部,中低温区分布与林地及水体分布结构较为吻合。     

喀斯特城市地表温度遥感反演算法比较

针对喀斯特城市快速扩展所引发的热环境问题,提出喀斯特山峰混合像元比辐射率估算方法,使Landsat 8遥感数据的地表温度反演算法适用于喀斯特城市,利用5种单通道算法和劈窗算法反演地表温度,分析反演精度和敏感性因子。结果表明:在我国南方喀斯特地区大气水分含量较高的情况下,单通道算法比劈窗算法精度更高,Jimenez单通道算法(JSC)和覃志豪单窗算法(QMW)更适用于喀斯特城市地表温度反演,反演值和实测值的误差在1.0℃内。反演地表温度的统计值以JSC算法与QMW算法相近,平均值的差值为0.26℃,标准差的差值为0.01℃,建筑和裸岩温度平均值的差值分别为0.43℃和0.54℃,高于水体和茂密植被;Jimenez劈窗算法与Rozenstein劈窗算法相近,平均值的差值为1.14℃,标准差的差值为0.19℃;Weng单通道算法在劈窗算法与JSC和QMW算法之间。各算法对比辐射率ε较敏感,ε每增加0.01,地表温度反演值误差增加0.4～0.7℃;除QMW算法反演值随近地面气温每增加1.0℃而引入近0.5℃误差外,各算法对近地面气温、大气总水分含量、大气透射率的敏感性相对较低。研究结果可为喀斯特城市热环境监测提供科学依据。     

针对MODIS 数据的地表温度非线性迭代反演方法

地表温度是气象、水文、生态等研究领域中的一个重要参数。构建了MODIS31/ 32 波段的热辐射传输方程, 讨论了方程的数值迭代解法, 提出了针对MODIS 数据地表温度的非线性迭代反演方法, 并介绍了大气透过率和地表比辐射率这两个中间参数的估计方法。误差及敏感性分析表明,提出的方法对大气透过率和地表比辐射率都不敏感, 反演精度优于传统的线性分裂窗算法。     

基于MODIS 数据的南京市夏季城市热岛分析

城市热岛效应是当前城市环境与气候主要研究内容之一。地表温度与气温之间有紧密的联系, 通过遥感反演地表温度已成为研究城市热岛的有效手段。利用MODIS 数据, 获取地表比辐射率与大气透过率2 个基本参数, 运用劈窗算法反演南京市夏季地表温度。基于不同时相的MODIS数据, 对4 幅南京市地表温度反演图像作对比分析, 较好地显示了南京市城市热岛的空间分布、热岛范围和城市热岛强度, 结果表明南京市夏季热岛问题较为严重。     

基于TES算法的地表温度反演应用研究

温度比辐射率分离算法（TES）是针对高光谱分辨率的热红外测量数据,利用地物热红外光谱的一些共性特点作为先验知识或者约束条件,从一次观测中同时反演温度和光谱发射率的方法。利用这类方法反演地表温度时主要需要较多的光谱波段和较高的信噪此。本研究以长白山火山区为例,首次将温度比辐射率分离算法应用于该区的地表温度反演,通过NEM,RAT和MMD这三种TES方法的迭代逼近,基于ASTEPR多波段热红外数据反演了长白山地区的地表温度。反演结果显示：望天鹅火山区为低地表温度集中分布区;而长白山火山区却表现为高海拔低温背景下的高地表温度集中分布,经过对地表覆盖状况的实地调查发现,该区裸露的大量浮岩是引起这种地表温度异常的主要原因之一。     

中国江淮、黄淮地区陆面微波比辐射率的变化特征

陆面微波比辐射率较高且易变,造成陆面上反演降水以及其它大气参数较为困难。对于地表特征复杂的中国,陆面微波比辐射率的研究还很有限。通过利用Tropical Rainfall Measuring Mission（TRMM）卫星上同步扫描的VIRS（红外和可见光）与TMI（微波）资料以及微波辐射传输模式反演了中国江淮、黄淮地区陆面微波比辐射率。然后,结合MODIS提供的地表类型数据,分析了江淮、黄淮地区不同地表微波比辐射率的时空变化特征。 结果表明该地区的农作物地表比辐射率最小,垂直与水平比辐射率极化差最大;而森林地表比辐射率最大,极化差最小。此外,不同地表的微波比辐射率昼夜变化明显,季节变化不明显。比辐射率估算误差中,地表温度、微波亮温和大气相对湿度3因子的准确计算对22GHz和85GHz的影响较为明显,对其它通道影响较小。对于小于85GHZ的通道,比辐射率估算精度受微波亮温的影响最为明显,地表温度其次,相对湿度最小;对于高频85OHz,相对湿度的影响最明显,其次是微波亮温,最后是地表温度。     

中国江淮、黄淮地区陆面微波比辐射率的变化特征

陆面微波比辐射率较高且易变,造成陆面上反演降水以及其它大气参数较为困难。对于地表特征复杂的中国,陆面微波比辐射率的研究还很有限。通过利用Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM)卫星上同步扫描的VIRS（红外和可见光）与TMI（微波）资料以及微波辐射传输模式反演了中国江淮、黄淮地区陆面微波比辐射率。然后,结合MODIS提供的地表类型数据,分析了江淮、黄淮地区不同地表微波比辐射率的时空变化特征。 结果表明该地区的农作物地表比辐射率最小,垂直与水平比辐射率极化差最大;而森林地表比辐射率最大,极化差最小。此外,不同地表的微波比辐射率昼夜变化明显,季节变化不明显。比辐射率估算误差中,地表温度、微波亮温和大气相对湿度3因子的准确计算对22 GHz和85 GHz的影响较为明显,对其它通道影响较小。对于小于85 GHz的通道,比辐射率估算精度受微波亮温的影响最为明显,地表温度其次,相对湿度最小;对于高频85 GHz,相对湿度的影响最明显,其次是微波亮温,最后是地表温度。     

作物蒸散发模型研究中的地表温度反演

针对美国加州Merced县2002年8月9日的ETM+影像,利用单窗温度反演算法反演了遥感蒸散发模型S SEBI中的地表温度参数。选用了ETM+热红外的高增益61波段,对热红外波段反射率较低的植被覆盖研究区进行了地表温度反演,并反演地表温度所需要的几个参数：亮度温度、地表比辐射率、大气透射率。最后得出了研究区域地表温度分布结果：水体地表温度低于植被作物,建筑或道路的地表温度最高。不同地物间地温是不同的,作为蒸散发反演的重要参数,这将影响不同地物蒸散发估算。因此精确反演地表温度,将为今后蒸散发的研究打好基础。     

基于静止气象卫星数据的地表温度遥感估算

基于分裂窗算法和地表温度日周期变化模型,探讨了利用多时相热红外遥感数据反演地表温度的方法。首先,利用分裂窗算法及地表温度日周期变化形式,推导了多时相遥感数据反演地表温度的方法。其次,利用辐射传输模型(MODTRAN),以2006年夏季在禹城观测的3 d地表温度、气温及大气水汽数据做为输入参数、变化观测角及比辐射率,模拟了一日多个时刻与风云二号(F-2D)波谱响应函数一致的亮温数据,基于此,模拟数据库对所提算法进行了检验。最后,利用2010年9月30日FY-2D多时相热红外数据对新疆区域地表温度进行了反演,并与相应时刻的MODIS地表温度产品进行了比较。结果表明：利用模拟遥感数据反演地表温度,模拟值与估算值的相关系数达0.9,均方根误差在1.5 K以内;利用在轨FY-2D热红外数据反演得到的地表温度与MODIS温度产品趋势基本一致,两者的相关性达到了0.5,均方根误差为4.4 K。需要说明的是,此方法仅满足于晴朗无云的条件。     

一个从ASTER数据中反演地表温度的劈窗算法

根据EOS/Terra多传感器的特点,提出了一个适合于ASTER数据的劈窗算法,该算法包括两个必要的参数大气透过率和比辐射率。大气透过率是通过利用MODIS的3个近红外波段反演大气水汽含量并根据大气水汽含量与热红外波段的统计关系计算得到。由于MODIS和ASTER是在同一颗星上,这种大气透过率估计方法保证了地表温度反演过程中所需大气参数的同步获取。对于比辐射率则是通过分类和JPL提高的光谱库获得。最后用大气模拟校正法对算法进行了验证,在比辐射率已知的情况下,当使用大气模型模拟得到的大气透过率时,对Planck函数优化简化后的平均精度为0.56℃;当大气透过率是从大气水汽含量计算得到时,优化平均精度为0.58℃,表明该算法可行。     

使用单窗算法研究北京城区热岛效应

随着全球变暖和城市化进程的加快,大城市城区的热岛效应日益严重。城市下垫面对地表能量交换的影响巨大,引起地表温度分布的不均一性。遥感技术的发展为地表温度的反演提供了可能。近年来人们使用劈窗算法对均一的海面温度的反演很成功,但是受空间分辨率的限制以及陆面的不均一性,陆面温度的反演一直是一个没有解决好的问题。覃志豪提出了一种TM热红外波段单窗算法,可以利用辅助气象资料快速计算出地表温度。本文以北京市城区为研究区,采用LandsetETM第6波段的单窗算法,反演了亮度温度和地表实际温度,分析了城市下垫面情况下NDVI与地表温度的相关关系,并解释了北京城区热岛在空间上的分布及其可能的原因。结果表明:北京市城区热岛效应显著;地表温度与NDVI相关性显著;城区绿地和水体在区域的温度分布中起到重要作用。