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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

高寒山区地表温度反演算法对比——以疏勒河上游流域为例

针对高寒山区地表温度遥感反演误差较大的问题,对比了三种地表温度算法在疏勒河上游流域的适用性。利用2009~2011年9景Landsat-5TM影像和气象数据,对疏勒河上游高寒山区的地表温度进行了反演。地表实测数据与三种地表温度算法及三种比辐射率计算方案下的反演结果进行对比检验的结果表明:辐射传输方程和普适性单通道算法的反演结果均高于实测值,单窗算法的误差最小,采用单窗地表温度算法结合覃志豪等的比辐射率计算方案反演的地表温度与实测结果的一致性最好。对2010年6月9日的不同下垫面类型的地表温度的空间分布分析结果表明,优化组合的地表温度算法反演的地表温度能够反映疏勒河上游山区不同地物的地表温度差别。     

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。     

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。     

针对TM6有效波长的计算方法及其对地温反演的影响研究

相对NOAA-AVHRR及MODIS的热波段而言,Landsat TM6有更高的空间分辨率;因而更适合于地面热力场分布特征及微环境研究的准确分析需要。有效波长的确定对反演地表温度有重要影响。本文根据Landsat5及Landsat7 TM6对波长的光谱响应函数(RSR),推导出相应的有效波长值并分析其对地温反演的影响。分析结果表明,一般情况下,就Landsat5而言,用中心波长反演地表温度不会有太大影响;但利用Landsat7反演地表温度时则必须使用有效波长,因为中心波长可能会导致较大的地表温度反演误差。     

A mono-window algorithm for retrieving land surface temperature from Landsat TM data and its application to the Israel-Egypt border region

Remote sensing of land surface temperature (LST) from the thermal band data of Landsat Thematic Mapper (TM) still remains unused in comparison with the extensive studies of its visible and near-infrared (NIR) bands for various applications. The brightness temperature can be computed from the digital number (DN) of TM6 data using the equation provided by the National Aeronautics and Space Administration (NASA). However, a proper algorithm for retrieving LST from the only one thermal band of the sensor still remains unavailable due to many difficulties in the atmospheric correction. Based on thermal radiance transfer equation, an attempt has been made in the paper to develop a mono-window algorithm for retrieving LST from Landsat TM6 data. Three parameters are required for the algorithm: emissivity, transmittance and effective mean atmospheric temperature. Method about determination of atmospheric transmittance is given in the paper through the simulation of atmospheric conditions with LOWTRAN 7 program. A practicable approach of estimating effective mean atmospheric temperature from local meteorological observation is also proposed in the paper when the in situ atmospheric profile data is unavailable at the satellite pass, which is generally the case in the real world especially for the images in the past. Sensitivity analysis of the algorithm indicates that the possible error of ground emissivity, which is difficult to estimate, has relatively insignificant impact on the probable LST estimation error i T, which is sensible to the possible error of transmittance i 6 and mean atmospheric temperature i T a . Validation of the simulated data for various situations of seven typical atmospheres indicates that the algorithm is able to provide an accurate LST retrieval from TM6 data. The LST difference between the retrieved and the simulated ones is less than 0.4°C for most situations. Application of the algorithm to the sand dunes across the Israel-Egypt border results in a reasonable LST estimation of the region. Based on this LST estimation, spatial variation of the interesting thermal phenomenon has been analysed for comparison of LST difference across the border. The result shows that the Israeli side does have significantly higher surface temperature in spite of its denser vegetation cover than the Egyptian side where bare sand is prevalent.     

Land surface temperature retrieval from LANDSAT TM 5

In this paper, three methods to retrieve the land surface temperature (LST) from thermal infrared data supplied by band 6 of the Thematic Mapper (TM) sensor onboard the Landsat 5 satellite are compared. The first of them lies on the estimation of the land surface temperature from the radiative transfer equation using in situ radiosounding data. The others two are the mono-window algorithm developed by Qin et al. [International Journal of Remote Sensing 22 (2001) 3719] and the single-channel algorithm developed by Jiménez-Muñoz and Sobrino [Journal of Geophysical Research 108 (2003)]. The land surface emissivity (LSE) values needed in order to apply these methods have been estimated from a methodology that uses the visible and near infrared bands. Finally, we present a comparison between the LST measured in situ and the retrieved by the algorithms over an agricultural region of Spain (La Plana de Requena-Utiel). The results show a root mean square deviation (rmsd) of 0.009 for emissivity and lower than 1 K for land surface temperature when the Jiménez-Muñoz algorithm is used.     

A C++ program for retrieving land surface temperature from the data of Landsat TM/ETM+ band6

A C++ language-based software tool for retrieving land surface temperature (LST) from the data of Landsat TM/ETM+ band6 is developed. It has two main functional modules: (1) Three methods to compute the ground emissivity based on land use/cover classification image, NDVI image and the ratio values of vegetation and bare ground and (2) Converting digital numbers (DNs) from TM/ETM+ band6 to LST. In the software tool, Qin et al.'s mono-window algorithm and Jiménez-Muňoz and Sobrino's single channel algorithm are programmed to retrieve LST. It will be a useful software tool to study the thermal environment of ground surface or the energy balance between the ground and the bottom atmosphere by using the thermal band of Landsat TM/ETM+.     

一种基于ASTER数据的陆面温度反演方法

陆面温度是地表物体热红外辐射的综合定量形式,是地表热量平衡的结果。陆面温度作为一个重要的基本参数已广泛用于相关模型的计算及生态环境等领域的研究。ASTER数据具有较高的空间分辨率与光谱分辨率,可提供比陆地卫星、NOAA/AVHRR等常见卫星数据更丰富的地表信息,有助于提高陆面温度的反演精度。根据温度/比辐射率分离(TES)的思想,基于ASTER热红外数据的特性,获取了一种反演陆面温度的方法,并以长白山为例进行了试验。结果表明,所用的方法仅依赖ASTER遥感数据便可快速获取地面温度的空间分布特征,对自然地表可取得比较理想的结果,具有较好的应用前景。     

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。