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。     

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。     

一种ASTER数据地表温度反演的劈窗算法

利用Planck函数分别计算ASTER13、14 两个波段温度在253~333 K范围内的辐射强度,建立两者之间的散点图,回归分析得到它们的指数关系式,应用于ASTER数据地表温度反演的劈窗算法推导。在大气参数的估计上采用三次多项式拟合大气透过率与大气水汽含量的关系以提高拟合精度。最后采用模拟数据法进行算法验证并对参数的敏感性进行分析,结果表明：该算法精度较高,对各种不同的地面温度和大气水汽含量情况进行反演的误差均在1 K以内,且对大气水汽含量和大气透过率的微小变化都不敏感。     

反演陆面温度的分裂窗口算法与应用分析

分裂窗口算法是目前由热红外遥感图象数据获取陆面温度最主要的方法。文中对１９９７年８月２２日内蒙古巴丹吉林沙漠地区的ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ热红外图像,利用辐射传输模型ＬＯＷＴＲＡＮ７计算大气参数进行大气校正,在采用Ｌｉ＆Ｂｅｃｋｅｒ算法（１９９３）反演出具有一定可信度的地表发射率基础上,选取常见的５种分裂窗口算法分别获取了该地区的地表辐射温度,并以Ｓｏｂｒｉｎｏ１９９１算法结果为标准,进行了算法间比较     

通过AVHRR数据研究中国陆面温度分异规律

近年来国内外利用遥感方法在陆面温度精确反演中开展了大量的研究工作,采用了一个在大区域上适用的由NOAA？AVHRR数据反演陆面温度的方法,反演中国晴空条件下各月和全年平均陆面温度,分析了中国陆面温度的分异规律,并与气温的分异规律作了对比,同时对中国土地利用／土地覆盖变化研究（LUCC）样带上的陆面温度变化进行了分析,这项工作从晴空条件重新认识了地面温度场的空间分异,对于研究中国陆地土壤蒸发,植物光合作用,土地覆盖的分布具有重要的指示意义。     

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。     

用AVHRR资料反演青藏高原东北部陆面温度和气温

利用1986年10月-1988年5月NOAA-9和NOAA-10两颗卫星的AVHRR通道1、2和4的资料和同期107个地面台站资料，建立由卫星资料反演地面温度和气温的二元、三元回归方程，并讨论了标准化植被指数NDVI在下垫面分区以及在反演陆面温度中的作用。     

基于不同算法的温度反演比较

随着科学技术的发展,遥感技术已经成为了对地观测的重要手段,主要的反演地表温度的方法有单窗算法、单通道算法、B算子、辐射传输方程等。本文采用landsat8数据,对灞河流域进行研究分析并比较四种方法。     

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。     

基于分层分析的ASTER 影像土地利用/ 覆盖遥感监测研究

以龙海市为实验区, 利用ASTER 遥感数据, 在研究区典型地物光谱特征系统分析的基础上,进行基于分层分类思想的地物分类提取方法研究。首先将影像划分为独立的子区( 水体、植被覆盖区和非植被覆盖区域) 以避免分类过程中光谱的互相影响; 然后在每个独立的子区基础上根据各类地物的不同光谱特征和空间特征, 对各类地物进行逐层掩模、分层提取。结果表明该方法优于传统的监督和非监督分类效果。     

Land Surface Temperature Retrieval from Landsat-8 Data with the Generalized Split Window Algorithm

This work addresses the LST retrieval from Landsat\|8 data with the generalized split\|window algorithm.Firstly,radiative transfer modeling experiment is conducted using MODTRAN 4.0,fed with SeeBor V5 atmospheric profile database to build a data set of LST related to brightness temperatures in the bands 10 and 11 of Thermal Infrared Sensor(TIRS) on Landsat-8,Land Surface Emissivities(LSEs),viewing zenith angle and Total Precipitable Water(TPW).Secondly,based on the modeling data set,the unknown coefficients of the generalized split-window algorithm are obtained,and the algorithm sensitivity is analyzed.Then,LSTs are derived from the inter-calibrated and clear sky Landsat\|8 data with the generalized split\|window algorithm,in which LSEs are estimated from Landsat\|8 Operational Land Imager(OLI) data,and TPWs are extracted from the European Centre for Medium-range Weather Forecasts(ECMWF) reanalysis data.Finally,the results are validated with the Moderate resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) LST/LSE product(MOD11_L2 V5).The results show that the generalized split window algorithm developed in this work can accurately retrieve LST from the Landsat\|8 data,and the error is mainly come from the uncertainty of LSEs and TPW.Before and after correction of LSEs and TPW,the LST errors in this work are,respectively,-0.64 ±0.81 K and 0.10±0.68 K against the MOD11_L2 V5 product.     

基于HJ-1B卫星数据的南京市地表温度反演研究

地表温度(LST)是全球变化的过程参数,应用HJ-1B-RS热红外数据,采用辐射传输法(RTE)、覃志豪单窗算法(Qins’)和普适性单通道算法(JM&S)对南京市地表温度进行反演。结果表明:3种算法均能较好地反映南京地区的地表温度趋势。RTE反演精度最高,与MODIS地温产品的差值多集中在2.1 K左右;Qins’的反演结果略低,温差多集中在3.87 K左右;而JM&S的结果明显偏低,温差多集中在5.96 K左右。结合土地利用类型图对地表温度进行分析,RTE温度结果中,温度最高的建设用地与温度最低的水体的温度相差4.1 K;Qins’温度结果中建设用地与水体的温度相差4.38 K;JM&S温度结果中建设用地与水体的温度相差2.15 K。RTE和Qins’更能体现不同土地利用类型之间的温度差异及对城市热岛的贡献。     

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。     

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。     

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。     

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...     

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。