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通用劈窗算法的NOAA-18(N)AVHRR/3数据地表温度遥感反演与验证 总被引：1，自引：0，他引：1
本文以NOAA-18(N)AVHRR/3数据,运用通用劈窗技术获得地表温度。首先,利用MODTRAN 4模拟不同地表和大气状况下热红外通道(Ch4,10.3~11.3μm和Ch5,11.5~12.5μm)的星上亮温,并建立模拟数据库。其次,按照地表温度、大气可降水汽含量、地表比辐射率和观测天顶角,对模拟数据库分组,确定出各分组的通用劈窗算法系数。然后,将构建的地表温度反演模型应用到NOAA-18(N)AVHRR/3数据,模型所需的地表比辐射率由NDVI阈值法确定,大气可降水汽含量是利用Li等(2003)提出的一种劈窗的协方差与方差比的方法来估算。反演结果表明:在观测天顶角小于30°或者大气可降水汽含量小于3.5 g/cm2时,地表温度反演的均方根误差小于1.0K;在观测天顶角小于45°并且大气可降水汽含量小于5.5g/cm2情况下,均方根误差小于1.5K。最后,利用美国通量站的实测数据对地表温度反演结果进行了验证,结果表明均方根误差小于1.8K。 相似文献
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多源遥感数据的综合应用是提高地表温度反演精度的有效途径.MODIS数据和Landsat TM数据在我国同一地区获取的时间相差不大,可以获取近似同步的MODIS数据和TM数据.本文将基于MODIS数据反演的大气参数应用于TM影像的地表温度反演,分别对单窗口算法和普适性单通道算法进行了实验研究,应用气象站实测的地表温度数据对反演结果进行了检验,并对比分析了不同土地覆盖条件下两种算法的精度差异.结果表明:两种算法反演精度均较高,单窗口算法反演精度为0.76K,普适性单通道算法反演精度为1.23K;在不同的土地覆盖条件下,两种算法表现出明显的差异性,水体区反演结果差异最小,均值差异仅为0.02K,植被区差异最大,均值差异为0.62K. 相似文献
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TM热波段图像的地表温度反演算法与实验分析 总被引：27，自引：1，他引：26
目前利用LandsatTM热波段数据反演地表温度有3种算法:辐射传导方程法、单窗算法和单通道算法。辐射传导方程法由于计算过程复杂且需要实时大气剖面数据,因而实际应用较为困难。单窗算法和单通道算法对Landsat热波段反演地表温度能获得较高精度。单窗算法所需的大气参数包括近地表气温和大气水分含量,单通道算法所需的大气参数仅为大气水分含量。地表辐射率为这两种算法共有的关键参数。本文以福建省福州市为研究区,使用1989年6月15日LandsatTM数据,利用单窗算法和单通道算法对研究区进行地表温度反演,并将这两种算法的反演结果与研究区反演的亮度温度进行了比较,结果表明:(1)两种算法反演的结果总体趋势比较接近,但单窗算法的结果相对于单通道算法较低,二者相差约2.45℃;(2)两种算法的结果与亮度温度相比,单窗算法要高出约2.84℃,而单通道算法则要高出约5.28℃。 相似文献
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通过分析广西4个探空站资料，结合GGOS Atmosphere格网Tm数据，建立随高程增大的温度递减率模型。根据温度递减率模型分别采用反距离加权法、双线性插值法、新反距离加权法和新双线性插值法计算探空站Tm，通过分析插值误差建立广西非气象参数Tm模型，并与Bevis模型、中国东部模型、广西模型进行比较。结果表明，温度递减率模型的Tm插值精度相对其他3种模型有比较明显的提升，4种方法的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）在1~2 K之间；广西非气象参数Tm模型的插值精度得到进一步提高，百色站的MAE约为2 K，其余站点的MAE和RMSE均在1 K左右，能满足可降水量反演的精度要求。 相似文献
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Landsat-8卫星设计有2个热红外波段,但由于第11波段存在定标问题,无法用于定量研究,所以基于Landsat-8的地表温度反演算法目前仍以单通道为主。单通道算法反演地表温度需先已知地表比辐射率并完成大气校正的工作。在大气校正方面,现有的算法主要以传统方法为主,即通过大气辐射传输模型或经验-半经验公式的方式获取大气参数。但是,传统的经验-半经验的方法并不建立在物理机制上,其自身存在一定局限性;而大气辐射传输模型的方法虽然精度更高,但执行效率较低,不适用于业务化的产品生产。本文针对现有大气估算方法的不足,提出了一种基于Landsat-8单通道地表温度反演的大气参数快速估算方法。在水汽范围0~6 g/cm2内,大气参数快速估算方法的精度与MODTRAN精度相当,大气透过率RMSE为0.003;大气上行辐亮度RMSE为0.0004;大气下行辐亮度RMSE为0.0004。相较于传统的大气参数估算方法,本文提出的大气参数快速估算方法,不仅可以脱离大气辐射传输模型使用,而且具有与其相当的估算精度,执行效率更高,适用性更广。 相似文献
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陆地表面温度是描述区域或者全球范围内陆地表面与大气的相互作用和能量平衡最重要的环境参数之一。针对目前尚未有遥感卫星能够同时提供具有高时间和高空间分辨率的地表温度产品的问题,国内外学者发展了多种对低空间分辨率的地表温度进行降尺度的算法。然而,由于对地表温度解释变量和降尺度模型的选择往往具有区域局限性,导致了降尺度模型的泛化能力受到了一定的限制。本文首先评估了地表反射率、遥感光谱指数、地形因子、地表覆盖、经纬度以及基本状态变量6类环境参量与地表温度之间的相关关系,并在此基础上筛选出最佳解释变量;同时,结合在非线性回归问题上表现比较优秀的随机森林算法,建立了一种鲁棒性的基于随机森林算法地表温度降尺度模型（RRF）。本文选取了中国范围内具有代表性的11个地区作为主要研究区,将空间分辨率为1 km的MODIS地表温度产品降尺度至90 m。以北京市2个典型地表类型的子区域为代表研究区,通过与传统的基于归一化植被指数与地表温度相关关系的TsHARP模型,以及基于红波段和近红外波段以及地表高程作为尺度因子建立的简单Basic-RF模型的对比分析可得,RRF模型在2个子研究区降尺度结果均优于TsHARP模型和Basic-RF模型,其均方根误差分别为2.39 K和2.27 K。通过进一步对2个子研究区训练的RRF进行交叉验证,证明在一个研究区训练的RRF应用至另一研究区的降尺度时,RRF模型表现出了较好的鲁棒性,降尺度结果的均方根误差分别为2.56 K和2.44 K,精度误差相差仅为0.17 K。通过将RRF应用于中国范围内的多个研究区,结果表明利用少量训练数据构建的RRF模型适用于大范围的区域,地表温度降尺度结果都能取得较好的精度。 相似文献
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构建基于主波峰的自适应波形重跟踪算法（AMWRT）。首先提取主波峰,然后对主波峰分别应用经典的重心偏移法（OCOG）及阈值法（threshold）进行波形重跟踪,并进行精度比较,得到最优的观测水位。将AMWRT、OCOG和threshold法应用于长江中游地区,结果表明：1）测高卫星观测的长时间水位序列与水文站实测数据趋势较为一致;2）AMWRT算法相较于OCOG法及threshold法表现良好,比其中表现最好的经典threshold_0.5法的精度提高了30%,其绝对平均误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别降低至0.55 m和0.72 m。 相似文献
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受云层、传感器误差等因素影响,中分辨率成像光谱仪（MODIS）获取的地表温度产品（LST）在时间和空间上存在大量缺失数据,严重影响了基于时间序列数据的分析与应用。本文引进一种基于离散余弦变换与惩罚最小二乘的多维数据快速平滑方法（DCT-PLS）,利用数据集自身的时间和空间信息填补缺值。本文在粤港澳大湾区开展实证研究,将DCT-PLS算法用于填补该地区2001年1月—2017年12月的月值MODIS LST数据缺值,并引入人工模拟缺值对算法进行误差分析与精度验证。算法误差分析结果表明,填补误差主要来源于三维算法对数据集中有偏LST时间信息的使用,并因此产生显著高估或低估的填补结果。基于此,本文提出了利用MODIS LST数据集自身时间序列信息自动计算获取有效辅助LST信息的优化策略,从而实现填补算法计算效率和精度的提升：平均计算时间从12.0 s提高至1.7 s,平均R从0.94提高至0.97,平均RMSE从1.94 K提高至0.74 K（相较于三维算法）。在大湾区的填补结果表明（日间结果：R=0.98、RMSE=0.79 K;夜间结果：R=0.99、RMSE=0.56 K）,优化后的DCT-PLS算法可以快速鲁棒地填补MODIS LST月值数据产品中的缺值,并且具有稳定性强、不依赖外部数据集的计算特性,能够适应长时间序列MODIS LST缺值填补。 相似文献
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基于随机森林算法的近地表气温遥感反演研究 总被引：1，自引：0，他引：1
近地表气温是城市热环境的重要表征,是改变和影响城区气候的重要因素。为获得空间上连续的近地表气温,本文以北京市为研究区,利用Landsat5/TM数据计算分别得到地表温度、归一化植被指数、改进的归一化差异水体指数、地表反照率、不透水面盖度,并结合气象站点气温和高程作为输入参数建立随机森林模型反演近地表气温。结果表明,随机森林反演的近地表气温平均绝对误差（MAE）为0.80 ℃,均方根误差（RMSE）为1.06 ℃,与传统多元线性气温回归方法相比,平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别提高0.06 ℃和0.09 ℃。研究表明,利用随机森林模型反演近地表气温是可行的,并且具有一定的优越性。此外,对随机森林模型的输入参数进行重要性分析,地表温度对气温反演模型的影响最大,其次为高程。 相似文献
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【目的】比较分析湛江近海有色溶解有机物(CDOM)的不同反演算法,并将最佳算法应用于卫星遥感数据,了解湛江近海CDOM空间分布。【方法】基于湛江湾及邻近海域的海上观测资料,利用QAA-E、QAA-Dong和QAA-CDOM三种经典半分析算法以及经验算法反演湛江近海CDOM浓度。【结果与结论】QAA-CDOM算法在三种经典半分析算法中精度最高,平均相对误差(MRE)为28.8%,均方根误差(RMSE)为0.07。同时,利用Rrs(665)/Rrs(444)与a_g(440)进行回归分析,建立CDOM反演的经验算法,决定系数为0.65,验证点的MRE为26.5%,RMSE为0.07。将经验算法应用到Sentinel-2卫星数据,得到CDOM反演空间分布图,显示鉴江口CDOM浓度较高,而硇洲岛附近及离岸较远的海域CDOM浓度较低。 相似文献
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OLCI（Ocean Land Colour Instrument）作为MERIS（Medium Resolution Imaging Spectrometer）的后继升级版传感器,在气溶胶反演中存在潜在优势,但是目前利用OLCI数据进行气溶胶监测的研究较少。因此,本文针对OLCI多通道反射特征开发了OLCI云检测算法,并对传统查找表构建方法进行改进,根据观测几何特征提出动态查找表法,并通过光谱卷积方式等效转换MODIS和OLCI红蓝通道地表反射率并获取OLCI红蓝通道地表反射率固定关系,进而实现台湾岛550 nm处的AOD反演。与550 nm处AERONET level 2.0 AOD验证结果首先表明不同季节、不同站点的精度表现存在一定差异,其次相对于同期MOD04_3K AOD产品,本文反演结果与全球气溶胶自动观测网（AERONET）站点实测值之间表现出更显著 的相关性（R2=0.8199）,均方根误差（RMSE）从0.175下降到0.113,相对平均误差（RME）从33.6%下降到26.7%,且67.5%的OLCI AOD落在预测误差（EE）区间内,明显大于MOD04_3K AOD落在预测误差区间的百分比（55.7%）。此外,误差分析表明,当实际AOD值较低时,红蓝通道地表反射率之间关系的误判会导致较为明显的AOD反演相对误差。 相似文献
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利用中国西南地区19个探空站2011～2014年数据，通过积分法计算大气水汽转换系数K。采用2011～2013年的K值对Emardson模型进行精化，分别构建西南地区不顾及和顾及高程因子的K值模型Emardson-I和Emardson-H。利用2014年积分计算的K值检验这两种模型的预报精度，结果表明：1）相对于Emardson-I模型，Emardson-H模型表现出更高的K值预报精度和更好的适应性；2）在高海拔地区，Emardson-H模型预报精度明显优于Emardson-I模型，表明高程因子是影响高海拔地区K值计算的重要因素。将两种新模型用于拉萨站GPS大气水汽反演，Emardson-H模型表现出更优的反演精度，两种模型的反演精度均优于2 mm。 相似文献
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Yong Yang Ren-sheng Chen Yao-xuan Song Jun-feng Liu Chun-tan Han Zhang-wen Liu 《山地科学学报》2017,14(12):2471-2483
Land surface temperature(LST) causes the phase change of water, links to the partitioning of surface water and energy budget, and becomes an important parameter to hydrology, meteorology, ecohydrology, and other researches in the high mountain cold regions. Unlike air temperature, which has common altitudinal lapse rates in the mountainous regions, the influence of terrain leads to complicated estimation for soil LST. This study presents two methods that use air temperature and solar position,to estimate bare LST with high temporal resolution over horizontal sites and mountainous terrain with a random slope azimuth. The data from three horizontal meteorological stations and fourteen LST observation fields with different aspects and slopes were used to test the proposed LST methods. The calculated and measured LST were compared in a range of statistical analysis, and the analysis showed that the average RMSE(root mean square error),MAD(mean absolute deviation), and R~2(correlation coefficient) for three horizontal sites were 5.09℃,3.66℃, 0.92, and 5.03℃, 3.52℃, 0.85 for the fourteen complex terrain sites. The proposed methods showed acceptable accuracy, provide a simple way to estimate LST, and will be helpful for simulating the water and energy cycles in alpine mountainous terrain. 相似文献
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选用2012~2017年Kings Park 站探空资料,基于迭代最小二乘方法构建2种香港地区顾及高度改正的加权平均温度模型--Tm_hk1和Tm_hk2,并利用2018年探空资料对模型在香港地区的精度和适用性进行评估。结果表明,在香港地区,依赖测站温度的Tm_hk1模型具有较高的精度,年均偏差优于0.3 K,均方根误差优于1.8 K,与Bevis公式和GPT2w模型相比,Tm_hk1模型的精度分别提升35.4%和29.7%;而不依赖气象参数的Tm_hk2模型与GPT2w模型的精度相当,年均方根误差均优于2.5 K,Bevis公式的精度最差(RMS为2.7 K),且具有较大负偏差(bias为－1.8 K)。从季节性分析可知,Bevis公式、Tm_hk2 和GPT2w模型精度具有明显的季节性变化,总体为夏季精度较高(RMSE为1.3~2.2 K),冬季精度较低(RMSE为3.0~4.4 K);Tm_hk1模型在各季节均具有最高精度（RMSE为1.4~2.4 K）和适用性。 相似文献
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星载激光雷达ICESat-2和GEDI可以为数字高程模型产品的精度评价与修正提供全球覆盖的、可靠的高精度参考数据源。然而,现有的DEM修正方法主要是针对DEM误差中的植被高信号且多采用线性回归模型。为此,本文分析了ASTER GDEM v3精度与土地覆盖类型、高程、坡度、起伏度及植被覆盖率的关系。在此基础上,提出了一种考虑上述多种精度影响因素并结合XGBoost和空间插值的DEM误差修正方法。结果分析表明:原始ASTER GDEM的误差整体呈正态分布,平均误差为-3.463 m,存在较大负偏差,高程精度随着高程、坡度、起伏度及植被覆盖率VCF的增大呈降低趋势;经过修正后,ASTER GDEM平均误差降低到了-0.233 m,负偏差得到有效改善,整体平均绝对误差降低了26.04%,整体均方差降低了23.56%,耕地、林地、草地、湿地、水域及人造地表的DEM平均绝对误差和均方差都有不同程度的降低;本文提出的方法对多种特征要素与地形误差间的非线性关系进行拟合建模,在研究区取得了较好的修正效果。 相似文献
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城市热岛效应直接反映着城市的气候特征,这对于研究由城市化发展与环境改变引起的城市气温的变化及保护城市的生态环境具有重要的现实意义。本文利用LandsatTM影像、气象台站资料,基于GIS的空间分析技术及单窗算法,对河谷型城市西宁市的地表温度进行反演,分析了地表温度与NDVI、NDBI的空间对应关系。结果表明:西宁市存在明显的城市热岛效应,热场分布及延伸与西宁市空间扩展布局相一致,热岛范围呈逐年增长的趋势;低、中温区的热岛面积大幅度减少,高温区的热岛范围显著增加;热岛效应冬季最强,夏季次之,秋季有明显减弱的趋势。在河谷型城市的空间格局上,地表温度与NDVI呈负相关关系、与NDBI呈正相关关系。最后,依据热岛时空演化、成因分析和策略研究的思路,从不同角度提出了缓解城市热岛效应的措施和对策,为未来西宁市热环境的改善提供科学参考和决策支持。 相似文献
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To retrieve wind field from SAR images, the development for surface wind field retrieval from SAR images based on the improvement of new inversion model is present. Geophysical Model Functions(GMFs) have been widely applied for wind field retrieval from SAR images. Among them CMOD4 has a good performance under low and moderate wind conditions. Although CMOD5 is developed recently with a more fundamental basis, it has ambiguity of wind speed and a shape gradient of normalized radar cross section under low wind speed condition. This study proposes a method of wind field retrieval from SAR image by combining CMOD5 and CMOD4 Five VV-polarisation RADARSAT2 SAR images are implemented for validation and the retrieval results by a combination method(CMOD5 and CMOD4) together with CMOD4 GMF are compared with QuikSCAT wind data. The root-mean-square error(RMSE) of wind speed is 0.75 m s-1 with correlation coefficient 0.84 using the combination method and the RMSE of wind speed is 1.01 m s-1 with correlation coefficient 0.72 using CMOD4 GMF alone for those cases. The proposed method can be applied to SAR image for avoiding the internal defect in CMOD5 under low wind speed condition. 相似文献
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It is more difficult to retrieve land surface temperature(LST) from passive microwave remote sensing data than from thermal remote sensing data, because the emissivities in the passive microwave band can change more easily than those in the thermal infrared band. Thus, it is very difficult to build a stable relationship. Passive microwave band emissivities are greatly influenced by the soil moisture, which varies with time. This makes it difficult to develop a general physical algorithm. This paper proposes a method to utilize multiple-satellite, sensors and resolution coupled with a deep dynamic learning neural network to retrieve the land surface temperature from images acquired by the Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2), a sensor that is similar to the Advanced Microwave Scanning Radiometer Earth Observing System(AMSR-E). The AMSR-E and MODIS sensors are located aboard the Aqua satellite. The MODIS LST product is used as the ground truth data to overcome the difficulties in obtaining large scale land surface temperature data. The mean and standard deviation of the retrieval error are approximately 1.4° and 1.9° when five frequencies(ten channels, 10.7, 18.7, 23.8, 36.5, 89 V/H GHz) are used. This method can effectively eliminate the influences of the soil moisture, roughness, atmosphere and various other factors. An analysis of the application of this method to the retrieval of land surface temperature from AMSR2 data indicates that the method is feasible. The accuracy is approximately 1.8° through a comparison between the retrieval results with ground measurement data from meteorological stations. 相似文献
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A new algorithm for sea-surface wind-speed retrieval based on the L-band radiometer onboard Aquarius 总被引：1，自引：0，他引：1
Aquarius is the second satellite mission to focus on the remote sensing of sea-surface salinity from space and it has mapped global sea-surface salinity for nearly 3 years since its launch in 2011. However,benefiting from the high atmospheric transparency and moderate sensitivity to wind speed of the L-band brightness temperature(TB),the Aquarius L-band radiometer can actually provide a new technique for the remote sensing of wind speed. In this article,the sea-surface wind speeds derived from TBs measured by Aquarius' L-band radiometer are presented,the algorithm for which is developed and validated using multisource wind speed data,including Wind Sat microwave radiometer and National Data Buoy Center buoy data,and the Hurricane Research Division of the Atlantic Oceanographic and Meteorological Laboratory wind field product. The error analysis indicates that the performance of retrieval algorithm is good. The RMSE of the Aquarius wind-speed algorithm is about 1 and 1.5 m/s for global oceans and areas of tropical hurricanes,respectively. Consequently,the applicability of using the Aquarius L-band radiometer as a near all-weather wind-speed measuring method is verified. 相似文献
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采用具有阻尼因子的函数模型,使用遗传算法(genetic algorithm,GA)辅助非线性最小二乘(nonlinear least squares,NLS)方法对相位参数进行求解。结果表明:1)相较于标准余弦函数模型,该方法的反演相位与土壤湿度的相关系数有较为明显的提升,反演结果也更加稳定,在5°~15°、5°~20°、5°~25°三个高度角范围内的相关系数均大于0.68,不同高度角之间的相关系数差值小于0.07;2)反演精度有不同程度提高,R 2提高5.72%~76.06%,RMSE减小6.12%~24.24%,MAE减小2.7%~28.3%,将该方案所求相位用于多星线性回归模型后平均RMSE减小10%。 相似文献