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相似文献
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1.
利用多源遥感数据反演城市地表温度   总被引:7,自引:1,他引:7  
目前利用单通道热红外遥感数据反演地表温度的方法有大气校正法、单窗算法和普适性单通道算法,使用这3种算法反演地表温度时的一个关键问题就是需要获取大气参数。目前大气参数的获取主要根据近地表(地表2m左右的高度)的大气水分含量或湿度和平均气温的观测值来估计,这种方法只能获得个别点上的数据,而无法获取面上像元尺度的大气参数。本文利用多源遥感数据的优势,首先利用MODIS近红外数据,在像元尺度上获取温度反演中所需大气参数——大气水分含量,再利用同时相的Landsat ETM 影像,采用Jim啨nez-Mu oz和Sobrino的普适性单通道算法反演地表温度。研究结果表明,多源遥感数据的综合应用是城市地表温度反演的有效途径与方法,可获得较合理的地表温度反演结果。  相似文献   

2.
在GPS技术支持下,研究利用多学科综合从GPS卫星数据中反演大气水汽含量的问题;探讨了通过建立大气水汽含量与大气平均作用温度和多光谱热波段透过率的关系模型,进而求算热波段的大气平均作用温度和大气透射率参数,进一步反演海洋表面温度的新方法.  相似文献   

3.
大气水分含量的空间异质性及其对地表温度反演的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
大气水分含量是影响单波段热红外地表温度反演的关键因素之一。研究大气水分含量空间异质性对地表温度反演的影响误差有助于单波段热红外数据的合理应用。以MODIS MOD 05_L2产品为数据源,探讨区域大气水分含量的空间异质性及其对Landsat地表温度反演的影响。在推导大气水分含量对地表温度反演误差模型的基础上,针对Landsat5热红外波段,结合不同区域的大气水分含量分布状况,对大气水分含量的空间异质性可能引起的地表温度反演误差进行了模拟计算与对比分析。结果显示,大气水分含量空间异质性对地表温度反演的影响与大气水分含量及其异质性程度有关:当大气水分含量的空间异质性相对较大时,误差值和误差范围都比较大,达到0.5~2℃,相对误差为2%~20%;当大气水分含量空间分布较均匀时,误差值和误差范围为0.1~0.2℃,相对误差为0.5%~2%。可见,对于空间异质性程度较大的区域,区域面上大气参数的获得对地表温度的准确反演具有重要意义。  相似文献   

4.
在对地表温度(land surface temperature,LST)进行反演时,通常由于缺乏详细大气剖面数据使得大气透射率难以获取。基于实地大气模式,借助近地面气温、相对湿度和大气压3个基本参量,改进了大气透射率反演方法;在大气水分含量超出0.4~3.0 g·cm-2的极端情况下,建立了相应的大气透射率估计方程;并在此基础上,对全国范围大气透射率的变化进行了监测。研究结果表明,在大气水分含量较低的情况下,该方法精度较高,其相对误差在1.33%~4.07%之间,仅会对LST产生0.2℃~0.6℃的反演误差,比改进前的反演精度提高了25%~71%。  相似文献   

5.
本文利用对地观测卫星多传感器的特点,提出了针对ASTER数据同时反演地表温度和比辐射率的多通道算法。即利用ASTER数据的第11,12,13,14热红外波段建立热辐射传输方程,并通过对于地表比辐射率分析可知,ASTER4个热红外波段的比辐射率可以用近似线性方程表示,得到了6个方程6个未知数,从而形成了针对ASTER数据的同时反演地表温度和比辐射率的多通道算法。对于关键参数大气透过率,则是通过同一颗星的MODIS传感器的3个近红外波段反演大气水汽含量,然后用MODTRAN模拟大气水汽含量与ASTER热红外波段的统计关系,并进而根据这二关系来计算ASTER热红外波段的大气透过率。由于MODIS和ASTER是在同一颗星上。因此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。  相似文献   

6.
用MODIS数据和分裂窗算法反演内蒙古地区的地表温度   总被引:3,自引:0,他引:3  
地表温度是气象、水文、生态等研究中一个重要参数。大气透过率和比辐射率是分裂窗算法的两个重要输入参数,本文利用MODIS数据的可见光波段(band1)和近红外波段(band2、19)计算该两个参数;再利用MODIS数据的两个热红外波段(band31、32)和分裂窗算法对内蒙古地区地表温度进行了反演;结果表明,遥感反演出来的地表温度的空间分布与内蒙古气候区地空间分布具有高度的一致性,能直观地反应内蒙古地区地表温度的空间分布特征。  相似文献   

7.
陆地卫星TM6波段范围内地表比辐射率的估计   总被引:106,自引:6,他引:106  
地表比辐射率是用热红外波段遥感数据反演地表温度的关键参数。目前,应用陆地卫星TM6波段数据反演地表温度共有3种算法,即大气校正法、单窗算法和单通道算法。这3种算法都需要TM6波段范围内的地表比辐射率作为地表温度反演参数。本文首先简介这3种反演算法;然后着重探讨TM6波段地表比辐射率估计方法;最后,利用这一方法对山东省陵县附近农田地区进行地表比辐射率估计和地表温度反演。结果表明,该方法能获得较合理的地表温度反演结果。  相似文献   

8.
地基GPS气象学的关键技术是在于通过垂直方向上GPS信号的湿分量延迟值来确定大气可降水量-PWV,而这两个物理量间进行转换时需要用到一个关键性的参数——大气加权平均温度。本文首先讨论了估算加权平均温度的几种方法,然后利用成都地区2005年全年的大气探空数据,采用回归分析方法,建立了适合成都地区的大气加权平均温度模型,精度为±2.21K。最后将该公式应用到成都地区PWV的计算中,得到了非常理想的效果。  相似文献   

9.
探讨了MODIS数据的地表温度反演方法——分裂窗算法,该算法仅需要两个基本参数,大气透过率和地表比辐射率。这两个参数都可从同一景MODIS图像数据中直接反演出来,并保持较高的反演精度。利用该算法,反演了山东半岛的地表温度,并分析了该地区地表温度的季节变化和城市热岛强度。  相似文献   

10.
首先在地表比辐射率为已知的条件下,提出一个非线性迭代温度反演模型,我们对不同的地表和大气条件进行了模拟计算,结果表明当大气温度廓线误差-2K-2K,水汽廓线误差±20%时的温度均方根误差为0.48K。当大气模式误差一个模式时反演的温度均方根误差为0.85K。在此基础上,引人相邻像元的概念,相邻像元的大气状况可以认为是相同的,应用两个时相的遥感影像数据,假定在两个相近时相之间地表比辐射率值不变,建立地表比辐射率与温度的反演模型。我们对不同的地表和大气条件进行了模拟计算,结果表明当大气温度廓线误差-2K-2K,水汽廓线误差±20%时地表温度均方根误差小于1.5K,地表比辐射率均方根误差小于0.02,地表辐射均方根误差为1%;当大气温度廓线误差-2K-2K,水汽廓线误差±10%时,地表温度均方根误差小于1.0K,地表辐射均方根误差小于0.6%。  相似文献   

11.
张掖绿洲城市热效应的遥感研究   总被引:10,自引:3,他引:10  
以张掖及周边绿洲为研究区,采用Gilabert大气校正模型对TM图像1~5,7等6个波段进行大气校正。在此基础上,采用基于TM6波段的单窗算法,反演出行星亮度温度和地表真实温度,进一步分析了区域热量分布差异并探讨这一差异形成原因。结果表明:张掖及周边绿洲区存在明显的热量分布差异,热岛现象非常显著,卫星图像反演的地表温度接近实测值,亮度温度和实际温度都与归一化植被指数(NDVI)存在着密切的反相关关系,表明植被在区域热量分布差异中起重要作用,显示出热红外图像与其它波段数据结合,在城市热岛效应及区域生态环境遥感研究方面有很大潜力。  相似文献   

12.
以Landsat 8为数据源,并结合地表发射率、大气透过率等参数遥感估算方法,提出了针对TIRS 10数据的单窗算法TIRS10_SC,并开展了研究区的地表温度反演3种单窗算法的对比研究。结果表明,TIRS10_SC算法紧密结合Landsat8 TIRS传感器的特性,通过遥感估算城区下垫面的地表发射率、大气透过率等特征,可以较为准确地估算出地表不同覆被类型的温度;裸土与水泥下垫面等相对均质的下垫面的温度反演效果稍好,TIRS10_SC算法和Q_SC算法其平均误差为0.60℃,JM_SC算法其平均误差为1.01℃;对于植被下垫面,TIRS10_SC算法和Q_SC算法其平均误差为1.48℃,JM_SC算法其平均误差为1.26℃,为了提升城区植被下垫面温度反演精度,应该进一步准确地量化其发射率特性。  相似文献   

13.
孙静  赵萍  叶琦 《东北测绘》2012,(10):137-142
提出了针对ASTER数据同时反演大气水汽含量与地表温度的三通道算法,即利用ASTER数据的第12,13,14三个热红外波段建立三个热辐射传输方程。再利用MODTRAN软件分别模拟ASTER 12,13,14波段透过率与大气水汽含量的关系,通过分析可知ASTER三个热红外波段的透过率与大气水汽含量的关系可用近似线性方程表示,从而得到另外三个方程。这样就构成了一个包含六个未知数、六个方程的方程组,形成了针对ASTER数据同时反演大气水汽含量与地表温度的三通道算法。由于各参数都可以通过方程组计算出来,所以,这种算法仅需要ASTER数据就可反演出大气水汽含量与地面温度,且关键参数大气透过率的计算精度提升到了AS-TER数据一个像元(15×15)m2的程度。  相似文献   

14.
尹梅  田淑芳  李士杰 《遥感学报》2016,20(3):450-458
利用模拟数据,评价Autonomous Atmospheric Compensation(AAC)算法的抗噪性,认为AAC算法的抗噪性较弱。基于TASI实测数据,利用AAC算法开展反演计算时,计算结果呈现出多样性问题。结合In-scene Atmospheric Compensation(ISAC)算法中黑体像元的标定方法,提出了一种复合改进算法。首先,利用ISAC算法反演的大气透过率和路径辐射,重新计算AAC算法中大气透过率之比(Tr)和相邻两强弱吸收通道的路径辐射之差(Pd),再次,运用经验公式获得稳定的大气反演结果(大气透过率和路径辐射),有效解决了计算结果多样性的问题。利用复合改进算法,开展的温度与发射率分离实验,证明反演得到的发射率波谱更接近野外实测波谱。  相似文献   

15.
为了提高地面气象站稀少地区地表温度遥感反演的精度,本文基于多源遥感数据的优势,首先利用MODIS影像获取研究区像元尺度上平均大气水汽含量;然后利用同时相的HJ-1B影像估算区域地表比辐射率,再采用温度-植被指数法获取近地表大气温度;最后将以上3个参数输入单窗体算法,改进其地表温度反演的精度。研究结果表明,改进单窗体算法反演地表温度与地面实测温度的偏差小于1 K,为地面气象站点稀少的植被覆盖区域提供了一种可行的精确遥感反演地表温度方法。  相似文献   

16.
In this study, we presented a mono-window (MW) algorithm for land surface temperature retrieval from Landsat 8 TIRS. MW needs spectral radiance and emissivity of thermal infrared bands as input for deriving LST. The spectral radiance was estimated using band 10, and the surface emissivity value was derived with the help of NDVI and vegetation proportion parameters for which OLI bands 5 and 4 were used. The results in comparison with MODIS (MOD11A1) products indicated that the proposed algorithm is capable of retrieving accurate LST values, with a correlation coefficient of 0.850. The industrial area, public facilities and military area show higher surface temperature (more than 37 °C) in comparison with adjoining areas, while the green spaces in urban areas (34 °C) and forests (29 °C) were the cooler part of the city. These successful results obtained in the study could be used as an efficient method for the environmental impact assessment.  相似文献   

17.
主要研究利用Landsat TM6热红外波段遥感数据定量反演林地温度的方法与可行性。首先计算了研究区的比值植被指数(RVI),然后利用单窗算法开展林地温度反演,建立起了林地温度与比值植被指数之间的相关关系。研究结果表明:利用单窗算法反演的林地温度精度较高;林地温度与比值植被指数(RVI)25间存在着密切的负相关关系,林地温度与林冠变化之间关系十分密切。  相似文献   

18.
The present study proposes land surface temperature (LST) retrieval from satellite-based thermal IR data by single channel radiative transfer algorithm using atmospheric correction parameters derived from satellite-based and in-situ data and land surface emissivity (LSE) derived by a hybrid LSE model. For example, atmospheric transmittance (τ) was derived from Terra MODIS spectral radiance in atmospheric window and absorption bands, whereas the atmospheric path radiance and sky radiance were estimated using satellite- and ground-based in-situ solar radiation, geographic location and observation conditions. The hybrid LSE model which is coupled with ground-based emissivity measurements is more versatile than the previous LSE models and yields improved emissivity values by knowledge-based approach. It uses NDVI-based and NDVI Threshold method (NDVITHM) based algorithms and field-measured emissivity values. The model is applicable for dense vegetation cover, mixed vegetation cover, bare earth including coal mining related land surface classes. The study was conducted in a coalfield of India badly affected by coal fire for decades. In a coal fire affected coalfield, LST would provide precise temperature difference between thermally anomalous coal fire pixels and background pixels to facilitate coal fire detection and monitoring. The derived LST products of the present study were compared with radiant temperature images across some of the prominent coal fire locations in the study area by graphical means and by some standard mathematical dispersion coefficients such as coefficient of variation, coefficient of quartile deviation, coefficient of quartile deviation for 3rd quartile vs. maximum temperature, coefficient of mean deviation (about median) indicating significant increase in the temperature difference among the pixels. The average temperature slope between adjacent pixels, which increases the potential of coal fire pixel detection from background pixels, is significantly larger in the derived LST products than the corresponding radiant temperature images.  相似文献   

19.
用MODIS影像和单窗算法反演环渤海地区的地表温度   总被引:6,自引:0,他引:6  
在对地观测卫星MODIS的16个热红外波段中,其中有5个波段是针对地表温度来设计的,其中第31(10.78-11、28μm)和32(11.77-12.27μm)与TM的第6波段区间基本相同。运用单窗算法分别对这2个波段建立方程,然后通过对布郎克方程的辐射率和温度计算模拟,发现温度和辐射率近似线性相关,由此建立辐射率与温度T的线性方程,从而可以简化单窗算法的计算过程一最后运用单窗算法对31和32通道分别反演了环渤海地区的温度分布,并对环渤海地区的土地资源环境作了分析.  相似文献   

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