共查询到20条相似文献，搜索用时 140 毫秒
1.
《遥感学报》2000,4(Z1):38-44
MODIS的设计目的是能够每隔1-2天测量一次全球范围生物的和物理的过程.我们可以从该仪器提供的数据中获得进一步的地球表面和低层大气的全球动力和过程信息.对MODIS数据,利用遗传算法,首先从大气温度探测波段中,反演得到大气温度廓线信息;然后从水汽波段中获得水汽廓线信息;最后在已有的温、湿廓线基础上,校正测量辐射亮度数据.校正了大气影响后,利用MODIS29、31、32大气窗口波段,采用比辐射率约束方法(Emissivityboundsmethod)缩小波段比辐射率取值范围,然后采用遗传算法实现陆面温度、波段比辐射率等地表参数的同时反演.模拟试验表明,利用遗传算法可以从MODIS数据中获得较为精确的大气廓线信息和地面参数信息,为全球温室效应和全球变化研究提供支持. 相似文献
2.
大气水汽在遥感反演地表温度中起到关键作用,精确的大气水含量对于提升反演精度有着重要意义,而热红外方法是夜晚获得区域大气水汽含量的唯一方法。本研究采用热红外方法中的改良分裂窗算法,首先,使用TIGR大气廓线与MODIS波谱响应函数通过MODTRAN辐射传输模式进行模拟,将大气廓线的水汽含量与大气透过率进行回归;然后,根据MODIS数据产品特点,使用2015年夏季MODIS数据观测角小于20°的范围进行反演;最后,将白天反演水汽分别与全球GPS地基大气水汽观测网络和MODIS近红外水汽产品进行比较,均方根误差分别为5.5 g/cm2和6.4 g/cm2,显示了高度的区域一致性。由于MODIS观测角度较大,本研究未对其他角度进行反演,若对其余角度的MODIS数据进行反演,可根据余弦角度变化,针对不同角度范围进行模拟与回归。 相似文献
3.
《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(11)
针对HJ-1B热红外波段特点,采用修正型QKB算法,反演广州市2013-01-14的地表温度(land surface temperature,LST)。建立偏微分方程得出,当辐射率误差为0.01时,引起的LST误差约为0.6K,LST误差与大气透过率成反比,与大气透过率误差成正比,0.1的透过率误差引起LST误差约1K。大气水汽含量w误差与LST误差成线性关系,当大气水汽含量误差为0.1g/cm2时,引起LST误差约为0.2K。LST反演误差与近地表气温误差和大气平均作用温度误差均成正比,1K的近地表气温误差引起LST反演误差约1K。总的来说,LST反演误差与区间比值和大气平均作用温度误差和近地表气温误差相关。用算法反演出来的广州市地表温度与MOD11_L2温度产品具有较强的空间一致性,温度差值曲线呈正态分布,主要集中在-0.9~0.9℃区域,选取广州市6个观测点,得出修正型QKB算法和实测地温平均值相差约为0.31K,MOD11_L2与实测地温的温度平均值相差0.65K,误差均小于1K。通过对修正型QKB算法偏微分方程的推导,可对HJ-1B/IRS中的LST反演进行更细致和精确的分析,为其他针对环境卫星热红外波段类似反演LST的算法提供一定的借鉴,也为后续提高LST反演精度提供科学依据。 相似文献
4.
在模拟星载红外高光谱辐射观测值对云高和有效云量的敏感性基础上展开了有云时大气温湿廓线反演的模拟研究,用特征向量统计反演法反演大气温湿廓线时进行云顶高度分类在一定程度上可提高反演精度,但在云顶以下高度反演误差仍然较大.在AIRS像元中加入匹配的晴空MODIS红外观测值,可以提高云顶以下高度的反演精度,云顶所在高度越高大气参数反演精度提高越大,尤其足温度反演精度,有云时模拟的均方根误差在整层大气中几乎小于2K. 相似文献
5.
以高精度和高垂直分辨率探测大气区间对流层顶—平流层底UTLS（Upper Troposphere/Lower Stratosphere,5—35 km）的温度和水汽廓线是提高大气条件变化监测水平的关键,而利用激光掩星方法同时探测温度和水汽则是对现有探测技术的重要补充。本文研究了激光掩星协同探测和反演温度和水汽分子数密度的方法,其中重点研究了双吸收波长近红外激光反演温度的方法,具体为从近红外波段氧气吸收光谱中,选择2个不同跃迁能级对应的特征吸收峰,在每个吸收峰附近各选出1个吸收线,利用2个吸收线对应的双吸收波长激光以及参考线对应波长激光进行掩星探测,进而由探测数据反演出温度。整个温度和水汽协同反演步骤是先反演温度廓线,然后由温度廓线以及5 km参考高度处的压强先验值计算得到压强廓线,最后在温度和压强廓线基础上,结合水汽单吸收波长和参考波长激光掩星数据,反演得到水汽分子数密度廓线。此外,本文对探测和反演过程进行了模拟仿真,通过在近红外波段选择合适的氧气吸收波长和水汽吸收波长,模拟得到掩星透过率数据,以此反演得到温度和水汽分子数密度廓线。并通过对整个过程的分析,明确了反演过程中的误差项及其传递关系,结合数值仿真结果,说明了各个误差项的影响大小。结果显示,在UTLS区间内,温度反演误差总体小于1.05 K,水汽分子数密度反演误差总体小于4%,该误差范围说明了温度和水汽协同反演方法的可行性。 相似文献
6.
为了减少近地表大气逆温对地表温度遥感反演精度的影响,提出在晴空的地表温度"通用劈窗算法"模型中增加一个温度改正项来实现。在建立该误差改正项时,利用正常条件下的通用劈窗算法系数和具有不同逆温强度的逆温廓线,并结合大气辐射传输模型MODTRAN计算,得到近地表大气逆温条件下的地表温度反演误差,并在分析了该误差值与相应的逆温强度的关系后,发现该温度改正项可以表示为近地表大气逆温强度的二次项函数。为了进一步提高地表温度的反演精度,将地表温度和大气水汽含量进行分组,分别针对每个分组来确定温度改正项方程的系数。模拟结果表明,在逆温强度为1.7 K/100m时,该温度改正项可以使地表温度的反演精度提高0.44 K。利用内蒙古海拉尔试验站的实测数据对地表温度反演结果进行了验证,在近地表大气存在逆温的条件下,该方法能提高地表温度的遥感反演精度0.47K。但是,由于本文提出的方法需要已知大气温度廓线来计算大气逆温强度,因此在实际应用中该方法受到了一定的限制。 相似文献
7.
为了解决卫星气象的迫切需要，提高低层大气常规大气参数测量的精度和垂直分辨率，并兼顾中高层大气研究的需要，借鉴了医学上的ＣＴ扫描反演的思路，发展了一种“卫星层析扫描反演技术”即采用一种具有天底横向扫描；沿轨多角度扫描的中低分辨率传感器，利用ＣＴ反演方法，可以在低层大气中获得１－２ｋｍ垂直分辨率１—１０ｋｍ水平分辨率的温度、湿度廓线的三维分布，能够探测较高层大气，并能快速覆盖全球。采用美国标准大气模式，在理想情况下对探测器光谱通道进行了优化，并利用美国ＮＡＳＡ的实际温度廓线作了模拟计算（考虑了测量噪声）．反演结果表明，理想的层析扫描反演方法的温度反演精度比传统方法显著提高了约４０％。 相似文献
8.
针对常用的经验大气加权平均温度（Ｔｍ）模型在我国东北地区普遍精度较低等问题,利用遗传算法优化的多
层感知器模型,采用东北地区７个探空站２０１４—２０１７年的数据进行模型训练,建立适合我国东北地区的Ｔｍ
模型。依据２０１８年的数据进行预测分析,实验结果表明：首先,ＧＡ－ＭＬＰ的Ｔｍ模型的预测平均偏差为０．０４Ｋ、
均方误差为４．０６Ｋ和判定系数Ｒ２＝０．９２０,各项精度评估指标较常用的ＧＰＴ２ｗ、单／多因子线性、
非线性Ｔｍ和ＭＬＰ模型均为最优,模型性能更好,拟合度更高;其次,在ＧＰＳ反演大气可降水量中,较常用的单因子线性
和ＧＰＴ２ｗ模型,ＧＡＭＬＰ的Ｔｍ模型在长春站的反演精度最高,均方误差精度提升１．１％和４．９％,平均偏差精度
提升２．５％和１３．２％,证明ＧＡ－ＭＬＰ的Ｔｍ模型在东北地区反演ＰＷＶ的适用性。 相似文献
9.
针对Terra/MODIS数据的改进分裂窗地表温度反演算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对Terra/MODIS数据提出改进的分裂窗地表温度反演算法。充分考虑了传感器观测角度(VZA)的影响,并对地表和有效大气辐射按照不同的亮度温度区间分别进行Planck函数简化。利用TIGR3大气廓线库中的875条晴空大气廓线,ASTER波谱库中的106条地物发射率波谱,结合MODTRAN4大气辐射传输模型模拟得到分裂窗算法系数。利用MODTRAN4模拟数据对算法精度进行验证,结果表明本文的改进算法和原算法的均方根误差RMSE分别为0.34K和0.65K。敏感性分析表明,在中等湿润的大气条件下,算法对大气水汽含量并不敏感。该算法降低了传感器观测角度带来的地表温度反演误差。利用2009年6月美国SURFRAD辐射观测网6个站点的实测数据对改进算法、原算法以及MOD11_L2地表温度产品进行了对比验证,RMSE分别是0.93K、1.49K和1.0K,表明本文算法可以提高反演精度。 相似文献
10.
一个针对ASTER数据同时反演地表温度和比辐射率的四通道算法 总被引：8，自引：0，他引：8
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
11.
12.
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
13.
中国陆地区域陆表温度业务化遥感反演算法及产品运行系统 总被引：7，自引：0，他引：7
地表温度反演的裂窗算法已成功应用于NOAA系列卫星热红外遥感数据。目前，裂窗算法中应用较为广泛的一种是Becker等人于1990年提出的局地裂窗算法，主要是通过辐射传输模型模拟不同地表条件和大气状况下，地表温度和发射率对红外辐射亮温的影响，从而发展出一个利用AVHRR4，5通道亮温数据反演地表温度的线性模型。在晴空无云和地表比辐射率能精确估算的情况下，Becker算法反演地表温度的精度在1K以内。Becker算法用Lowtran程序模拟计算地表辐射量，且模型中参数主要针对NOAA-9传感器特性得到。本文在Becker算法的基础上，针对NOAA-16／17传感器热红外通道光谱响应函数特性，利用最新的、计算光谱分辨率更高的MODTRAN程序模拟不同大气状况下，不同地表温度和发射率对NOAAAVHRR4，5通道辐射亮温响应特性的影响，改进Becker算法中模型参数，使之能适用于NOAA-16／17热红外数据。同时，本文利用植被指数NDVI，在中国陆地区域lkm分辨率最新地表分类数据的基础上，得到模型中需要的地表比辐射率参数，将改进的模型应用于1km分辨率NOAA17数据，得到了旬合成中国陆地区域范围地表温度，通过地面气象台站实测数据对比验证．取得了较好的结果。 相似文献
14.
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
15.
利用模拟数据对Autonomous Atmospheric Compensation(AAC)和In-scene Atmospheric Compensation(ISAC)这两种高光谱热红外数据大气校正方法进行了对比和分析。结果显示,在满足方法适用条件情况下,AAC方法大气校正精度较高,除湿热的热带大气外,大气透过率的反演误差小于0.02,大气上行辐射的误差小于0.004W.m-2.sr-1.cm;而ISAC方法精度较低,透过率误差在0.05至0.3之间,上行辐射误差在0.003W.m-2.sr-1.cm至0.035W.m-2.sr-1.cm之间变化,误差随大气水汽含量增加而增加。大气非均一性对大气校正精度影响分析表明,AAC方法大气校正精度受大气非均一性影响显著。因此,需从高光谱数据光谱信息出发,发展针对低空间分辨率高光谱热红外数据的大气校正方法,以克服现有方法大气水平均一假设的不足。 相似文献
16.
B. K. Bhattacharya V. K. Dadhwal 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2005,33(2):331-338
The retrieval of land (soil-vegetation complex) surface temperature (LST) was carried out over semi-arid mixed agriculture
landscape of Gujarat using thermal bands (channel 4 and 5) and ground emissivity from atmospherically corrected NDVI of NOAA
AVHRR LAC images. The atmospheric correction of Visible and NIR band reflectance was done using SMAC model. The LST computed
from split-window method and subsequently corrected with fractional vegetation cover were then compared with near synchronous
ground observations of soil and air temperatures made during 13–17 January and April, 1997 at five Land Surface Processes
Experiment (LASPEX) sites of Anand, Sanand, Derol, Arnej and Khandha covering 100 km x 100 km. The fractional vegetation cover
corrected LST at noon hrs. varied from 301.6 – 311.9K in January and from 315.8 – 325.6K in April. The LSTcorr were found to lie in the mid way between AT and ST during January. But in April, LST were found to be more close to ST which
may be due to relatively poor vegetation growth as indicated by lower NDVI values in April indicating more contribution to
LST from exposed soil surface. 相似文献
17.
单窗算法的大气参数估计方法 总被引：95，自引：10，他引：95
根据地表热辐射传导方程,提出了一个简单可行且精度较高的专门用于从TM6数据中演算地表温度的方法——单窗算法.这一算法把大气和地表状态对地表热传导的影响直接包括在演算公式中.该方法需要两个大气参数进行地表温度的演算,即大气平均作用温度和大气透射率.本文论述这两个大气参数的估计方法:根据大气水分含量或地表附近空气湿度来估计大气透射率;通过分析标准大气剖面资料,尤其是大气水分和气温随高程的变化规律,根据地表温度推算大气平均作用温度. 相似文献
18.
19.
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
20.
Qiming Qin Ning ZhangPeng Nan Leilei Chai 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2011
Thermal infrared (TIR) remote sensing is an important technique in the exploration of geothermal resources. In this study, a geothermal survey is conducted in Tengchong area of Yunnan province in China using TIR data from Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) sensor. Based on radiometric calibration, atmospheric correction and emissivity calculation, a simple but efficient single channel algorithm with acceptable precision is applied to retrieve the land surface temperature (LST) of study area. The LST anomalous areas with temperature about 4–10 K higher than background area are discovered. Four geothermal areas are identified with the discussion of geothermal mechanism and the further analysis of regional geologic structure. The research reveals that the distribution of geothermal areas is consistent with the fault development in study area. Magmatism contributes abundant thermal source to study area and the faults provide thermal channels for heat transfer from interior earth to land surface and facilitate the present of geothermal anomalies. Finally, we conclude that TIR remote sensing is a cost-effective technique to detect LST anomalies. Combining TIR remote sensing with geological analysis and the understanding of geothermal mechanism is an accurate and efficient approach to geothermal area detection. 相似文献