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相似文献
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1.
地表温度作为地表与大气之间能量交换的关键参数被广泛地用于众多领域。本文针对Landsat 9数据,优化了单窗算法模型和劈窗算法模型,实现了地表温度反演,并结合SURFRAD站点实测数据和地表温度产品进行了精度验证分析。结果表明:两种算法模型的确定系数均大于0.96,其中劈窗算法模型精度较高,误差(RMSE)值为1.45 K左右,单窗算法模型精度较低,误差(RMSE)值为1.61 K左右;劈窗算法模型相较于单窗算法模型对参数的敏感性较低,在高水汽含量范围内,劈窗算法模型的结果要优于单窗算法模型的结果;本文提出的地表温度反演方法结果与官方地表温度产品的误差(RMSE)值均在2.5 K以内,可满足热红外遥感数据生产地表温度产品的应用需求。  相似文献   

2.
基于多目标遥感信息处理的城市扩展监测与分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
基于徐州市1994年、2002年和2007年的多时相Landsat TM/ETM+遥感影像,利用建筑用地指数(IBI)提取城市建筑用地信息,通过监督分类获得城市土地覆盖网,由单窗算法反演地表温度.利用多目标遥感信息处理得到的建筑用地分布、土地覆盖图和地表热环境信息,从土地利用结构变化、城市热环境时空演变两个方面分析了徐州市城市扩展动态,表明徐州市建成区面积不断扩大,城市扩展速度进一步加快,土地利用类型相互转换频繁;城市热岛现象显著,热岛分布与城市建筑用地的轮廓基本吻合,建筑用地不断增加是热岛效应加重的主要因素.研究表明,综合土地覆盖分类、专题信息提取和地表参数定量反演的多目标遥感信息处理用于监测分析城市扩展与生态环境响应具有明显的优越性.  相似文献   

3.
Landsat 8数据地表温度反演算法对比   总被引:12,自引:0,他引:12  
随着卫星遥感技术的发展,利用遥感反演地表温度的方法不断出现,如劈窗法、双角度法和单通道算法等。Landsat系列卫星的遥感数据是地表温度反演的重要数据之一。本文选择无锡周边区域为研究区,利用Landsat 8卫星遥感数据,对两种劈窗算法(Juan C.Jiménez-Muoz劈窗算法和Offer Rozenstein劈窗算法)和两种单窗算法(Juan C.Jiménez-Muoz单通道算法和覃志豪单窗算法)的地表温度反演精度进行了对比和敏感性分析。采用太湖16个浮标站的实测数据来验证了4种算法的反演精度。结果表明:两种劈窗算法的精度较高且较为接近,误差为0.7 K左右;覃志豪单窗算法和Juan C.Jiménez-Muoz单通道算法精度较低,误差分别为1.3 K和1.4 K左右。Juan C.Jiménez-Muoz劈窗算法对参数的敏感性最低,Juan C.Jiménez-Muoz单通道算法次之,覃志豪单窗算法和Offer Rozenstein劈窗算法敏感性相对最高。其中Juan C.Jiménez-Muoz单通道算法只适用于一定的水汽含量范围,有一定的局限性。  相似文献   

4.
利用1989、2003、2018年的Landsat影像对安顺市西秀区的地表温度进行反演,分析研究区在30年发展中的热岛时空变化及其成因。使用基于影像的反演算法,结合分类回归树算法进行地表温度的反演,用气象站数据对反演结果进行精度验证,并建立缓冲区对研究区进行相关性分析等定量分析。结果表明:研究区受喀斯特地貌的影响,除主城区外,郊区也存在大量高温区;近30年研究区热效应与不透水面、绿地的面积有极显著相关;1989-2003年研究区城市热岛面积随城市扩张逐渐增大,但2018年主城区城市热岛现象几乎完全消失,排除气象因素和城市形态因子影响的可能后,发现这与安顺市城市绿化的大力进行有密切关系。  相似文献   

5.
针对目前绿洲地表温度时空变化的研究较少的现状,该文采用覃志豪单窗算法,利用1990年、1998年和2011年三期Landsat数据对精河县的地表温度进行反演,并查询实时陆面地表温度进行对比检验;分析了不同时期精河县地表温度分布格局,将反演的地表温度划分为低温区、次低温区、中温区、次高温区、高温区和极高温区。研究得出:各温度区间的分布范围发生了巨大变化;反演结果符合水体温度最低、绿洲次之、裸地最高的"冷岛"现象。结果表明利用Landsat数据反演地表温度是可行的。  相似文献   

6.
为了探讨特定城市在热岛效应中的地表温度反演的有效方法,本文分别基于TM与MODIS影像并采用了目前较为成熟的单窗和劈窗算法对泰安市的地表温度进行反演,将泰安市各气象观测站的实测温度数据与两种算法的温度反演结果进行验证,通过反演结果对比分析,证明劈窗算法精度更高。并且,采用10年间的多期MODIS影像对泰安市热岛效应分析的劈窗算法的可行性和优势进行了普适性验证。实验结果证明,针对处于山区且地势起伏较大的泰安地区,劈窗算法能较好地减弱或消除上空大气含水量高对温度反演的影响,同时还能更好地获取地表比辐射率和大气透过率,而且反演温度的分布规律也符合研究区地貌和类型要素特征。最后,本文就分析结果给出了泰安市产生热岛效应的主要原因,并认为该区域城市化过程中的城市热岛效应正在进一步加剧。  相似文献   

7.
用NOAA-AVHRR热通道数据演算地表温度的劈窗算法   总被引:50,自引:9,他引:50  
气象卫星NOAA-AVHRR有两个热通道用来监测地球表面温度。劈窗算法是用这两个热通道数据演算地表温度的最常用方法。近10年来,国际遥感界已经提出了10多种劈窗算法。本文主要介绍这些劈窗算法,并比较它们的演算精度,重点放在这些算法的具体计算方面,以便有关同行在需要计算地表温度时有选择地应用.  相似文献   

8.
苏俊如  吕芳  杨俊 《测绘通报》2018,(8):111-114
以大连市中山区的遥感和建筑等多源数据为基础,结合单窗算法和相关分析方法,研究分析了2002—2014年研究区的地表温度空间分异特征及地表温度与建筑密度的相关性。研究结果表明:(1)2002—2014年地表温度高温区域多分布在中山区西北部、解放路和中南路的沿线,且温度增加明显,东北部由于填海造陆温度明显升高;(2)高密度和较高密度的地块主要分布在青泥洼天津街商业区,大部分低、较低、中密度地块分布在解放路和中南路沿线;(3)2002年、2014年,地表温度与建筑密度呈现中等相关性,相关系数分别为0.514、0.537。  相似文献   

9.
选用分裂窗算法,采用两因素模型对吉林省西部MODIS数据进行了连续3年的地表温度反演。通过对MODIS数据波段选取,分别计算星上亮度温度,采用基于植被指数与地表分类相结合的方法得到地表比辐射率,根据MODIS数据计算得到大气水汽含量,利用大气辐射传输模型得到大气透过率,最后,通过分裂窗算法模型反演出地表温度。实验结果表明,该方法能够获得较合理的地表温度反演结果,对农业旱灾动态监测具有一定应用价值。  相似文献   

10.
单窗算法结合Landsat8热红外数据反演地表温度   总被引:4,自引:0,他引:4  
Landsat热红外系列数据一直是地表温度反演重要的遥感数据源,目前用于地表温度反演的单窗算法主要针对Landsat TM/ETM+第6波段数据(TM 6)建立的,Landsat 8热红外传感器(TIRS)与TM 6相比有很多变化,因而其单窗算法也需要改进。本文以Landsat 8 TIRS第10波段(TIRS 10)为数据源,提出了针对TIRS 10的单窗算法(TIRS10_SC),并对研究区地表温度进行反演研究,确定了研究区不同类型地表的温度值。研究结果表明:(1)TIRS10_SC算法可以较好地应用于Landsat 8数据的地表温度反演,平均反演误差为0.83℃,相关系数为0.805,反演温度与模拟数据和实测数据都具有较好的一致性;(2)通过对单窗算法中的地表发射率、大气水汽含量和大气平均作用温度等参数敏感性分析发现,TIRS10 SC算法能够获得较为可靠的反演结果;同时,TIRS10 SC算法对大气水汽含量和地表发射率敏感性较高,对大气平均作用温度敏感性稍弱。该算法对于利用Landsat 8 TIRS数据快速反演地表温度具有应用价值。  相似文献   

11.
Himawari 8 AHI数据地表温度反演的实用劈窗算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
地表温度是水文、气象、气候和环境等研究领域中的关键参数,利用热红外遥感可快速获取区域和全球高精度的地表温度数据。Himawari 8号是日本发射的新一代地球静止轨道气象卫星,星上搭载AHI(Advanced Himawari Imager)成像仪,具有更高的时空分辨率。利用AHI第14(11.2μm)和15(12.35μm)通道星上亮温数据,提出反演地表温度的实用劈窗算法,其中输入的发射率数据利用ASTER GED(Global Emissivity Dataset)v4计算得到。劈窗算法的系数由观测角度和大气水汽含量分区决定,其中大气水汽含量由两个劈窗通道直接估算得到。利用黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验(Hi WATER)4个站点的实测数据和中国7个湖泊中心点的MODIS地表温度产品对反演结果进行验证,结果表明,算法的均方根误差(RMSE)在3 K以内,达到目前常用遥感地表温度产品的精度。同时与利用MOD11C3 C6产品估算的发射率和温度反演结果进行对比分析,发现ASTER GED反演的结果具有更高的精度,适合用来生产高精度的地表温度产品。  相似文献   

12.
针对遥感影像提取不透水面通常会受到自然环境因素影响的问题,该文采用改进的U2-Net模型对北京市五区和南京市五区的Landsat 8 OLI影像进行季节性不透水面提取,探索深度学习提取不透水面时的自然环境影响因素及其影响机制。选择植被、水、裸土及地表温度作为影响因素,通过地理探测器研究以上因素对不透水面提取的影响机制。基于改进的U2-Net模型提取不透水面精度较高,其中北京市研究区域的提取精度为93.81%,南京市研究区域的提取精度为94.04%;4项自然环境因素对不透水面提取精度均有影响,单因素分析中地表温度影响最大,交互作用分析中地表温度与植被覆盖影响最大。研究结果表明:夏季不透水面提取精度最高,受自然因素及交互作用影响最小;提取不透水面建议采用夏季影像。本文探究了自然因素对不透水面提取的影响机制,为进一步不透水面遥感提取和动态差异分析提供有力支撑。  相似文献   

13.
针对目前众多学者主要针对夏季热环境进行研究,分析方法相对单一,且融合地理探测器等多种方法针对不同季节相关分析研究相对较少的问题,该文基于2017-2018年Landsat8遥感数据,反演济南市中心城区四季的地表温度,综合运用景观格局指数法和剖面法分析不同季节热环境空间分布变化;利用相关性分析方法和地理探测器模型针对地表遥感指标和热环境进行相关性和影响力研究.结果表明:济南市中心城区除冬季,地表温度分布东高西低,与 自然地表、工业生产、人口活动等区位要素关联密切;气温骤降与骤增导致温度斑块割裂、聚合;水体、水汽与建筑的交互作用对春、夏、秋季的城市热环境影响最大,水体与不透水面(交互因子:0.392 952)对冬季热环境交互影响最大;城市热环境的空间分异特征受多因子影响,其中植被与水体(交互因子:0.379 927)、植被与水汽(交互因子:0.380 707)协同降温效应最优,建筑与植被(交互因子:0.278 922)协同保温效应最优.  相似文献   

14.
杭州市城市建筑区夏季地表温度特征分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
以浙江省杭州市为研究对象,选择Landsat-8遥感数据和Jiménez-Muoz单通道算法进行地表温度遥感反演,同时结合地理国情数据分类结果数据,对杭州市城市建筑区域地表温度进行综合分析。通过反演的地表温度结果和区域统计分析,得出了杭州市2016夏季地表温度的空间分布特征。结果表明:杭州市城区部分的拱墅区、下城区、江干区、上城区和滨江区等区域,城市建筑温度整体较高;余杭区中部、萧山区中部和东北部、西湖区北部区域城市建筑温度较高;城区西部建筑区域温度相对较低。地表温度的极大值出现在拱墅区,为55.64℃;极小值出现在余杭区,为25.68℃。  相似文献   

15.
 北京城市地表温度的遥感时空分析   总被引:5,自引:0,他引:5  
运用Landsat TM/ETM+和Terra ASTER数据,对北京市1990~2007年夏季的地表温度进行了反演,并对地表温度的空间分布、时间变化作出了分析。对Landsat TM/ETM+数据的温度反演采用了普适性单波段算法,ASTER数据的温度反演采用了劈窗算法。通过对地表温度数据的直方图均衡处理以及综合对比分析,总结出北京地区历年来夏季地表温度的空间分布格局及该格局随北京城市发展的变化规律,分析了研究成果的不足,提出了下一步要努力的方向。  相似文献   

16.
以Landsat TM/ETM+图像为主要数据源,提取了江苏省盐城滨海湿地土地利用/覆盖信息;基于单窗算法反演了地表温度,综合分析了1992—2009年间湿地土地利用/覆盖变化(LUCC)及其对地表温度的影响。结果表明:在1992—2009年的17 a间,江苏省滨海湿地最主要的LUCC类型是人类主导型,且以自然类型向人工类型转化最为显著;互花米草、碱蓬和芦苇等自然景观总面积减少了385.52 km2,养殖场、盐田及建筑用地等人工景观总面积增加了376.97 km2;人为干扰是湿地LUCC最主要的驱动因素。在LUCC的影响下,湿地地表温度也有显著波动,多数湿地类型都有不同层次的升温。  相似文献   

17.
应用卫星热红外遥感影像反演地表温度对于研究城市生态环境、气象过程具有重要意义,ASTER 遥感数据为此提供了有效的信息源。针对从 ASTER 数据中反演地表温度(LST)的需要,首先利用 MODIS 数据反演大气水汽含量,并模拟出大气水汽含量与大气透过率的关系,求得大气透过率,然后通过决策树分类结果和地物光谱特征计算出地表反射率,最后采用劈窗算法反演出地表温度。通过某市2个季节的试验表明该方法具有较高的精度,能够有效应用于城市热环境分析,为城市物理环境综合分析评价提供支持。  相似文献   

18.
作为驱动地表与大气之间能量交换的关键物理量,地表温度在众多领域中都发挥着重要作用,包括气候变化、环境监测、蒸散发估算以及地热异常勘探等。Landsat热红外数据因其时间连续性和高空间分辨率等特点被广泛应用于地表温度反演中。本文详细地介绍了Landsat热红外传感器及其可用的数据与产品的现状,梳理了2001年—2020年20年间基于Landsat热红外数据的地表温度遥感反演与应用的相关文献发表及互引情况,系统地综述了基于Landsat热红外数据的地表温度反演算法,包括基于辐射传输方程的算法、单窗算法、普适性单通道算法、实用单通道算法和分裂窗算法等。在此基础上,进一步介绍了每种算法的参数化方案,包括地表比辐射率和大气参数的估算方法。最后针对Landsat热红外数据地表温度遥感反演提出了未来可能的发展趋势与研究方向。  相似文献   

19.
基于MODIS数据的上海市热岛效应研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
采用2003~2005年EOS/MODIS数据,运用分裂窗算法定量反演了上海市地表温度,以间接反映城市热岛的变化规律。研究表明,上海市冬季地表平均最高温度为13.9℃,春季、夏季和秋季分别为32.5℃、45.7℃和29.0℃;地表相对高温区的分布具有明显的季节变化特征,冬季地表相对高温区分布在市区东南方向,春季、夏季地表相对高温区向西北方向移动,秋季地表相对高温区开始向东南方向收缩;冬季市区表现为弱冷岛中心,春季、夏季和秋季均为热岛中心,其中夏季的热岛效应最为显著;冬季弱冷岛中心的地面温度低于郊区温度2.6℃,春季、夏季和秋季的平均热岛强度分别为5.7℃、10.4℃和4.2℃。  相似文献   

20.
徐涵秋 《遥感学报》2016,20(2):229-235
Landsat系列卫星上的TIRS热红外传感器数据已被大量应用,针对TIRS数据的地表温度反演也相继开发出一些算法,并有一些研究对TIRS数据的定标及其地表温度反演算法的精度进行了对比。本文主要就TIRS热红外传感器定标参数的变化,结合这些定标参数变化的时间点对有关地表温度反演算法的适用性和有效性进行分析,特别是对劈窗算法是否适合当前的TIRS数据进行了讨论,以使用户能够对Landsat 8 TIRS热红外数据的正确使用有进一步的认识。总的看来,由于视域外杂散光的影响,TIRS数据的定标精度仍达不到设计目标,TIRS第11波段的不确定性仍成倍大于TIRS 10波段。因此,在Landsat团队未彻底解决这一问题之前,同时用TIRS第10、第11这两个差距较大的波段构成的劈窗算法来反演地表温度,其精度存在较大的不确定性,US6-S团队仍在致力于改进第11波段的精度,改进后的波段可以用劈窗策法。目前应以TIRS第10单波段的方式来反演地表温度为宜。  相似文献   

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