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基于FY-3C/MWRI的湖南省地表温度遥感反演评价 总被引：1，自引：0，他引：1
《国土资源遥感》2021,(1)
遥感反演陆表温度在气候、水文、生态等领域发挥着重要作用,微波遥感具有范围大、全天候的优势,在大尺度上验证国产卫星地温产品的可靠性意义重大。基于风云3C(FY-3C)微波地温产品,结合湖南省97个地面观测站地温数据,探究微波反演地温精度及其影响因素。结果显示:湖南省遥感地温产品与实测间平均绝对误差、均方根误差、决定系数、相对误差分别为6.54℃,8.88℃,0.57和0.29%,其中升轨(夜间)优于降轨(日间)、南部优于北部,洞庭湖区最差。遥感反演地温精度在温度较低时精度较高,但普遍存在低估现象,其精度与各站点平均地温呈线性相关,多数情况下与MODIS产品具有可比性。反演产品精度随海拔升高而提高,且因季节而有所差异,在一致性较强站点能够准确捕捉地温的时间序列波动。根据分析结果改进FY-3C微波地温反演算法,可进一步提升地温产品的反演精度及适用性。 相似文献
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针对利用卫星遥感影像进行大范围反演大豆叶面积指数(LAI)时人工野外样本实测耗时耗力的问题，该文以黑龙江省海伦市、嫩江市两块大豆样地作为研究对象，使用无人机平台获取激光雷达(LiDAR)点云数据，利用孔隙度模型进行大豆LAI反演，根据地面实测数据开展精度评价，并进一步探讨利用无人机LiDAR反演值替代地面实测值进行Sentinel-2卫星影像LAI反演的可行性。实验结果表明，去掉地块边缘混合单元网格影响后，两块大豆样地的LAI反演精度均优于90%。利用无人机LiDAR反演值替代地面实测数据与植被指数构建回归模型，大范围卫星反演LAI精度均优于86%。 相似文献
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基于TM数据的地下煤火区地表温度反演与验证 总被引：2，自引：0，他引：2
以新疆维吾尔自治区水西沟火区为例,利用与Landsat 5卫星2011年7月31日过境同时段的红外辐射计地表温度观测数据,通过多种方法获取了像元尺度的地表温度实测值,并对基于TM数据反演地表温度的单窗算法、普适性单通道算法和Weng算法得到的地下煤火区地表温度进行对比分析与验证.结果表明,3种遥感反演算法得到的水西沟地下煤火区地表温度的空间分布趋势一致,其中,单窗算法与普适性单通道算法较为接近,研究区整体的平均地表温度差值为1.60℃.与地面实测数据相比,3种反演算法结果均低于地表温度实测值.其中,普适性单通道算法与地面实测值一致性最好,决定系数R2为0.886,均方差为1.48℃,其反演结果符合地下煤火区温度的空间分布规律,高温异常区范围明显;反演结果符合要求,在地下煤火区地表温度获取中具有一定的适用性,为提升新疆地下煤火区的动态监测与评价能力选择了有效方法. 相似文献
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干球温度(气温)是地面气象观测中所要测定的常规要素之一。目前基于遥感数据获取该量的方法多采用线性拟合或直接应用遥感反演的温度近似代替干球温度,但是由于下垫面复杂,导致误差较大。本文提出用支持向量机(SVM)模型进行干球温度推算。选择广西省南宁市为研究区域,首先通过遥感反演温度与气象实测温度的对比,证明了利用遥感数据推算干球温度的可能性。然后,构建了针对干球温度的SVM推算模型。最后,尝试了分别使用表观亮温和遥感反演地温作为SVM模型的输入进行干球温度的推算。结果表明,SVM模型推算的干球温度与实测值更为接近,和传统方法相比,精度得到明显提高;且用表观亮温进行推算更为简单,更适合业务化的应用。 相似文献
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用分析模型方法反演水体叶绿素的浓度 总被引：16，自引：1，他引：16
水体叶绿素浓度是水质评价的一个重要指标。建立水体光学传输的分析模型，进而用分析模型反演水体叶绿素浓度，对于提高遥感反演水质参数的精度和实用性具有重要意义。作者于2004年6月初对太湖18个点位进行了同步水体波谱实测和水体取样分析。由这18个点位的实测数据，利用Gordon模型建立了R（0^-）的模拟模型，并进而用优化函数的方法反演水体叶绿素浓度。反演值与实测值的相关系数达到0．99，当叶绿素浓度高于30mg／m^3时，反演的相对误差小于20％。进而用该模型反演2005年7月太湖7个点位的叶绿素浓度，反演值与实测值的相关系数为0．94，其中，有6个点位的反演值相对误差小于60％。 相似文献
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基于改进热惯量模型的表层土壤水反演研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对改进热惯量模型需要通过对地面实测的温度进行插值推算地表最高温度,而玛多县属高原地区,较难获取实测数据,利用MODIS地表温度产品的4个瞬时值计算日平均地表温度,结合修正普适性单通道算法反演HJ-1B地表温度,推算出地表最高温度,从而减少了改进热惯量模型对地面观测数据的依赖,进而利用HJ-1B数据反演了玛多县土壤水。结果表明:本文方法可行,能够获得较高分辨率的土壤水空间分布结果,拓宽了HJ-1B数据的应用范围。 相似文献
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对基于PPP水汽反演时站点气象数据(温度、气压)缺失的现象进行了研究,提出一种基于NCEP数据的插值方法。选择4个提供气象文件的IGS站点,将插值方法得到的温度、气压与站点实测数据比较,以实测气象数据反演得到的PWV为真实值,比较不加入气象数据、加入插值气象参数反演得到的PWV与真实值的差异。结果表明,站点插值法得到的气压与真实值差值平均RMS分别为1.39 mbar,插值温度与实测温度差值的平均RMS分别为3.83℃;不加入气象数据反演的PWV与真实值差值平均RMS为2.34 mm,而加入插值气象后,反演PWV与真实值差值平均RMS为0.37 mm,说明插值法可大大提高PWV反演精度,该方法在缺乏实测气象数据时是一种行之有效的补充方式。 相似文献
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卫星遥感反演气溶胶光学厚度已被广泛应用于近地面空气污染遥感监测。为揭示福州地区细颗粒物污染的空间分异趋势,利用2014年—2015年的地基监测细颗粒物(PM_(2.5))浓度数据、MODIS 3 km气溶胶光学厚度(AOD)卫星数据以及GEOS-FP气象数据,分别构建了估计福州地区近地面PM2.5浓度的日校正模型和站点一日校正模型,并利用十折交叉验证方法对2个模型进行评价验证。结果表明:(1)日校正模型和站点一日校正模型分别能够解释福州地区PM2.5浓度76.2%和81.4%的变异,反演的2014年—2015年福州地区近地面PM2.5浓度和地面实测站点数据之间的相关性R~2分别为0.724(RMSE=10.993μg·m~(-3))和0.781(RMSE=9.687μg.m~(-3));(2)分别针对不同下垫面环境的城市站点和县郊站点数据进行模型拟合验证,两个模型反演的PM2.5浓度值与地面实测值之间皆具有良好的相关性,R~2最高可达0.808;(3)将模型反演的PM2.5浓度季均值与地面实测季均值进行对比分析,结果也显示二者高度相关,据此反演的2015年福州地区年平均PM2.5浓度分布图可清晰地揭示福州地区PM_(2.5)浓度分布的空间变化情况。由此可见,基于MODIS 3 km AOD产品和气象数据建立的近地面PM_(2.5)浓度遥感估算模型能够很好地反演出福州地区近地面PM2.5浓度分布情况。 相似文献
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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
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准确反演区域尺度的蒸散发对于水资源循环、气候变化、科学灌溉及干旱与洪涝监测等方面的研究具有重要的科学意义,本文以漳河灌区为典型案例,构建了遥感蒸散发的SEBS模型,验证了其精度,分析了其时空规律。结果表明：①2009—2018年钟祥、荆门、团林站点的（蒸散发） ET观测值与模拟值的平均相关系数分别为0.86、0.84和0.83,RMSE平均值分别为0.61、0.67和0.62 mm/d。年际间的ET观测值与模拟值变化幅度均小于10%,相关系数范围为0.7～0.9,RMSE范围为0.4～0.8 mm/d,标准差比率范围为0.8～1.5。②研究区2009—2018年ET的平均值为427.34 mm,整体呈上升趋势。③年尺度、季尺度和月尺度ET与气温和降水在时间序列上均有较好的一致性。多时间尺度ET均呈东北和西南部高、西部低的空间分布特征。研究结果能够较好地呈现ET的高时空异质特征和年际间空间差异,本文将为漳河灌区水资源开发管理和科学灌溉提供科学依据。 相似文献
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南极是地球上对全球气候变化最敏感、响应最迅速的区域之一,针对南极冰盖变化的监测对很多领域有着十分重要的意义。本文针对南极区域选取MODIS与Land—sat ETM＋两种遥感影像,通过ENVI遥感平台,利用包括WAVELET变换法、PCA变换法、BROVEY变换法和HPF变换法等4种影像方法进行融合,并选择均值、标准差、偏差指数、相关系数等评价指标,对融合后的影像进行评价。得出结论：ETM＋影像WAVELET算法融合效果最好,而对于Modis影像PCA算法融合效果最好,两种卫星影像对不同尺度的监测都有着各自的优势。 相似文献
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《International Journal of Digital Earth》2013,6(6):476-494
In recent years, algorithms have been developed to derive land surface temperature (LST) from geostationary and polar satellite systems. However, few works have addressed the intercomparison between Geostationary Operational Environmental Satellites (GOES) and the available suite of polar sensors. In this study, differences in LSTs between GOES and MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) have been compared and also evaluated against ground observations. Due to the lack of split-window (SW) channels in the GOES M (12)-Q era, a dual-window algorithm using a mid-infrared 3.9 µm channel is compared with traditional SW algorithm. It is found that the differences in LST between different platforms are bigger during daytime than those during nighttime. During daytime, LSTs from GOES with the dual-window algorithm are warmer than MODIS LSTs, while LSTs from the SW algorithm are close to MODIS LSTs. The difference during daytime is found to be related to anisotropy in satellite viewing geometry, and land surface properties, such as vegetation cover and especially surface emissivity at middle infrared (MIR) channel. When evaluated against ground observations, the standard deviation (precision) error (2.35 K) from the dual window algorithm is worse than that (1.83 K) from the SW algorithm, indicating the lack of split-window channel in the GOES M(12)-Q era may degrade the performance of LST retrievals. 相似文献
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ABSTRACTWith rising population, decline in soil productivity and land-based conflicts, the per-capita land availability for cultivation is rapidly decreasing within Benue State, a largely agrarian and small-holder setting. This study attempts a local-level support for the actualisation of Sustainable Development Goal Number 2 (“end hunger, achieve food security and improved nutrition, and promote sustainable agriculture”) by 2030. Using Multi-Criteria Decision Making (MCDM) method, remote sensing data from Climate Research Unit (CRU) and in-situ data from Nigeria Meteorological Agency (NIMET) were analyzed by GIS techniques to map the suitability of rice cultivation in the study area, with the integration of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), land cover, slope, temperature, precipitation and soil parameters (cation exchange capacity, pH, bulk density, organic carbon). We apply the various statistical parameters that include mean spatial NDVI; correlation coefficient, standard deviation and Root Mean Square (RMS) between CRU and NIMET data. Spatial regression trend analysis is conducted between CRU precipitation and NDVI and between CRU temperature and NDVI from 1985 to 2015. The results reveal that NDVI in highly suitable rice planting regions is higher than marginally suitable regions except in the months of October and November, which shows that the highly suitable regions will yield better than the marginally suitable regions during the dry season. Additionally, NDVI is seasonally bimodal in response to precipitation, meaning that vegetation vigor is more dependent on precipitation than temperature. Finally, the correlation coefficient, standard deviation and RMS between CRU and NIMET precipitation data shows 0.42, 108, and 110, respectively, while these three factors between CRU and NIMET temperature data shows 0.88, 1.60, and 0.86, respectively. In conclusion, the MCDM approach reveals that upland is more suitable for rice cultivation in Benue State when comparing with the area provided by the Global Land Cover and National Mappings Organization (GLCNMO) data. 相似文献
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基于热红外遥感的四川省内江市城市热岛效应评价 总被引：1，自引：0，他引：1
利用四川省内江市1988年6月23日、2000年5月10日和2007年5月6日的Landsat TM/TM+热红外遥感数据,定量反演亮度温度,并利用均值-标准差法对温度进行分级.1988-2000-2007年间,内江市最大热岛强度分别为15.682℃,16.016℃和15.498℃;加权平均热岛强度分别为1.476℃,1.991℃和0.674℃;城市热岛比例指数分别为0.617,0.775和0.406.三个评价指标的变化趋势具有一致性,即先升高再降低,表明1988-2000-2007年间内江市城市热岛效应先增强再减弱.这说明2000年以来尽管城市化进程加剧,但是随着对城市生态环境保护的重视,城市化导致的热环境问题比2000年以前有所缓解. 相似文献
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近年来,随着遥感技术的迅猛发展,多源遥感影像数据越来越多,有效利用这些海量遥感数据是遥感领域的一大热门话题,同时,对融合后的遥感影像进行质量评价使融合处理过程得到优化,也是影像融合中必不可少的一个重要环节。重点利用ERDAS软件,分别采用Brovey变换法、IHS变换法、高通滤波法以及主成分分析法对影像进行融合实验,并对融合后的影像进行主观评价;采用Matlab编写程序,提取了融合影像的定量评价指标均值、标准差、平均梯度、信息熵和相关系数,完成了对融合影像的客观评价;最后对融合后的遥感影像进行了对比分析,得出主成分分析法的影像在光谱保持特性上最好,Brovey法在信息量的保持和清晰度上都优于其他的融合方法,而通过IHS变换法的融合影像与原始影像的相关性最好的结论。 相似文献
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GIDS空间插值法估算云下地表温度 总被引：1，自引：2，他引：1
选用陆面区域温度最佳空间插值法—梯度距离平方反比法(GIDS),为近似估算云下地表温度提供了可能。实验选取暖季南京江宁地区ETM+影像和ASTERGDEMV1高程数据,探索分析GIDS估算云下地表温度的可行性和可信性。对14种空间大小云覆盖区实验研究表明:利用GIDS插值估算云下地表温度具有可行性,且估算误差随着云覆盖区范围增大而增加,其最大MAE<0.9℃,最大RMSE<1.2℃,并在云覆盖区小于100×100像元时,最大MAE<0.8℃、RMSE<1℃;插值精度与最近邻无云像元典型代表性、区域内空间复杂度和地表覆盖类型均有关,存在不稳定性和动态性;云下NDVI均方差与MAE、RMSE有着一致变化趋势,借助NDVI均方差指示云下地表空间异质性及NDVI–LST负相关性,可对插值结果进行可信性评判,以避免插值结果盲目应用,推进和提升地表温度产品应用价值。 相似文献