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。     

基于遥感的地表蒸散发研究进展

地表蒸散发是整个生物圈、大气圈和水圈中水分循环和能量传输的重要控制因素。遥感技术的应用使得区域尺度的蒸散发估算成为可能,并在过去的几十年中快速发展。研究对遥感蒸散发估算进行了总结与归纳,在此基础上展望了今后的发展方向,明确指出了遥感蒸散发未来研究的突破点及发展方向。提出未来应加强蒸散发尺度效应、夜间蒸散发、不同蒸散发产品的统一真实性检验、国产卫星数据的使用、更高时空分辨率产品的研发以及机器学习在遥感蒸散发产品中的应用。     

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。     

地表温度热红外遥感反演的研究现状及其发展趋势

区域性或全球性的地表温度, 只有通过遥感手段才能获得, 在诸多应用中是一个非常重要的参数。地表温度反演是热红外遥感研究的热点和难点之一, 大气校正、温度与比辐射率的分离是必须考虑的两个重要方面。近年来有关的研究非常多, 主要反演方法可分为5 类: 单通道方法、分裂窗(双波段) 方法、多波段温度- 比辐射率分离方法、多角度温度反演方法和多角度与多通道相结合的方法。这些方法都各有利弊, 如何提高反演的精度和模型的适用性是地表温度热红外遥感的未来发展趋势, 理论和实验相结合的多种信息源的综合应用成为必然的要求。     

典型地表对长沙主城区地表温度的影响分析

城市热岛是一种城市地区温度比郊区温度高的现象,它可改变城市的自然和社会过程,引发一系列环境问题.利用Landsat 8 TIRS10波段的单通道算法(TIRS10_SC算法)反演了长沙主城区2013年7月、2016年3月、7月和11月4景Landsat 8影像的地表温度,并进一步分析了地表温度的时空分布特征,建设用地、...     

地表蒸散发遥感产品比较与分析

蒸散发遥感估算与其他定量遥感反演参数相比存在算法复杂,环节多,输入参数多,不确定性来源多等不利因素,因而造成蒸散发遥感产品成熟度较低,产品较少,不能满足高时空分辨率、高精度、实时获取等应用需求的问题.从蒸散发遥感产品角度出发,选择目前国内外较为常用和知名的蒸散发遥感产品,系统分析了各产品的实际蒸散发估算模型方法、阻抗的...     

蒸散发遥感反演产品应用关键问题浅议

陆地蒸散发精确测算是地球系统和全球变化研究的薄弱环节与难点.遥感提供的蒸散发产品极大地推动了相关领域的研究,但蒸散发遥感产品种类多、反演理论涉及水文学与遥感科学,不仅影响初涉该领域的用户选择产品,且无视数据物理含义、简单拿来主义式的应用可能导致不合理的分析结果,影响科学问题深入研究.基于MODIS、GLEAM等6种长时...     

基于SEBS模型干旱区蒸散发量研究

以中亚五国和新疆为研究区域,选取近30 a的遥感数据,结合地面观测资料,基于SEBS模型,反演逐日实际蒸散发量。结果表明:2005年生长季,中亚地区蒸散发量为9 741.03×10⁸ m³,新疆地区蒸散发量为2 168.68×10⁸ m³;其蒸散发在1980、1990和2005年5~9月年际变化量分别为8 960.64×10⁸、9 134.37×10⁸、9 085×10⁸ m³。通过研究区降水量和新疆地区水平衡分析,模型反演的蒸散发量值较为合理,定量提出了区域水循环中参与蒸发过程的水量变化,揭示了干旱区区域蒸散发过程的变化规律。
     

SEBAL模型在干旱区区域蒸散发估算中的应用

蒸散发是水量平衡和能量平衡的重要环节,传统的计算方法只能以点为基础进行计算。为排除蒸散发空间变异特性的影响,在遥感技术的基础上,引入了基于地表能量平衡原理的SEBAL模型,对新疆焉耆盆地的日蒸散发情况进行了计算模拟,获取了相关地面特征参数及日蒸散量,并根据盆地内具有大面积湖泊这一实地情况对模型进行了改进。     

基于Landsat-5 TM 估算地表温度

基于Landsat25 TM 的热红外波段(6 波段) 数据, 运用覃志豪的单窗算法估算了张掖绿洲地区的地表温度, 结果表明沙漠和戈壁的地表温度最高, 水体和绿洲的温度最低, 估算的地表温度的结果符合地表水热关系。因此, 这种方法能较好地反演出张掖绿洲地表温度的分布状况。     

复杂地表地表温度反演研究进展

地表温度是陆表过程研究的关键参数,卫星反演地表温度是获取区域及全球尺度辐射平衡、能量收支研究中地表温度参数的有效手段.目前,在平坦地表覆盖均一区域,基于热红外和微波遥感反演的地表温度已经被验证具有较好精度,尤其热红外遥感地表温度产品精度可达1 K以内.但是针对复杂地表的温度反演研究仍面临较大挑战.系统总结了复杂地形区地...     

陆面数据同化系统及其在全球变化研究中的应用

陆面数据同化的研究起源于20世纪末,发展比较迅速。本文从当前发展比较成熟的陆面数据同化系统、同化方法以及陆面数据同化在全球变化研究中的应用三方面做了综述。比较成熟的陆面数据同化系统主要是美国(全球)和欧洲的陆面数据同化系统,加拿大、韩国和我国的数据同化系统最近才有所发展;数据同化方法主要以基于统计估计理论和以基于变分的两大类方法为主流,近年来人工神经网络和粒子滤波技术有所发展;在生态水文学、碳循环和作物估产的应用研究中,陆面数据同化方法已经发挥了重要作用。     

地表温度遥感中大气平均作用温度估算模型研究

大气平均作用温度Ta是地表温度遥感单窗算法中一个关键的参数,利用2008~2011年全国123个探空站点资料,针对大气水汽量的垂直分布特征,分析了利用近地层气温T0估算大气有效平均温度的可行性;进一步分析了T0和Ta之间的相关性,建立了适合我国地区大气平均温度估算的最佳模型Ta=44.97098+0.80512 T0,模型的决定系数R²为0.859,均方根误差为4.198 K。通过对44幅HJ\|1B/IRS热红外图像地温反演的敏感性分析,结果表明:模型估算的Ta用于地表温度反演时的误差为1.734 K;当大气透射率τ很小时,模型估算的Ta误差对地温反演很敏感,较小的估算误差会给地温反演带来很大的误差;随着大气透射率τ的增加,Ta的估算误差对地温反演的敏感性逐渐降低。
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青藏高原地表温度时空变化分析

使用MODIS地表温度(LST)产品对青藏高原地表温度的空间分布和年际变化进行分析。通过一种融合时空信息的方法对LST缺失像元进行重建恢复,重建后有效像元比例达到97%以上。用正弦和线性分段函数法将4个瞬时时刻的LST观测值拟合为日平均LST,经地面0cm土壤温度观测数据验证,拟合后的均方根误差(RMSE)在1K以内。建立以年为周期的余弦函数模型,刻画了LST在一年内的季节波动,并得到LST的年平均值、振幅和峰值日期3个参数。分析了各参数在空间上的分布和多年的变化趋势。结果显示:LST年平均值与海拔高度、纬度和下垫面类型相关性较大;年内振幅从青藏高原东南部到西北部呈升高趋势;水体的峰值日期相比其他地物类型有明显的延迟。多年变化斜率分析显示,整个青藏高原的年平均LST以每年0.015K的速度升高,振幅以每年0.076K的速度增长,反映出受气候变化的影响,极端气候出现的概率明显增大,而峰值日期有所提前。     

MODIS数据陆面温度反演研究

陆面温度(LST,landsurfacetemperature)是研究地表和大气之间物质交换和能量交换的重要参数。基于推广的分裂窗算法,运用MODIS数据,在青海湖地区(200km*200km)进行了陆面温度反演研究。在实验区,推广的分裂窗算法传感器高度角大于40°,将原分裂窗的区间进行了细化,与分裂窗方法相比,传感器高度角在40°～50°,大气柱水汽含量小于1.5cm时,反演精度较高,小于1K;与分裂窗方法类似,该方法对比辐射率和传感器仪器质量的误差不甚敏感。     

利用MODIS数据反演地表温度的研究

地表温度(LST)是气象、水文、生态等研究中一个重要的参数,目前国内的研究大多使用NOAA/AVHRR数据来获取地表温度,应用MODIS数据获取LST基本上还是空白。MODISLST反演算法精度较高但是计算复杂,在很大程度上限制了其应用。采用简单的统计方法和神经网络方法,得出了内蒙古东北地区的LST计算公式。该公式计算简单而且精度很高,完全能够满足一般的研究需要。     

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℃.     

AMSR-E亮温数据与MODIS陆表分类产品结合反演全球陆表温度

AMSR-E被动微波传感器获取的亮温数据与MODIS陆表分类产品(MOD12)相结合,将全球陆表分为16类,并假设每种类型的地表在各个被动微波通道具有较一致的发射率,在此基础上针对每种陆表类型分别建立了陆表温度反演算法。在算法的建立过程中,为了避免混合像元以及冻土、积雪发射率不确定性带来的影响,仅对单一地表类型占90%以上以及MODIS陆表温度产品高于273K的被动微波像元进行回归。同时,考虑到降雨对回归结果的影响,在数据选择中加入了降雨判识,在被动微波亮温数据中除去了降雨像元。利用上述算法,用2004年1～10月的全球部分地区AMSR-E数据在MODIS陆表分类产品的基础上对每种地表类型分别进行了陆表温度反演,并与MODIS陆表温度产品进行对比,结果显示相关性较好,均方根误差为2～4 K。