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地表温度LST（Land Surface Temperature）是全球气候变化研究的关键参数,遥感是获取全球和区域尺度地表温度的一种切实可行手段,但现有的单一传感器无法提供高时空分辨率的LST数据,限制了遥感地表温度数据的深入广泛应用。现有的降尺度方法难以生成无缝高时空分辨率的地表温度数据,且降尺度效果易受高空间分辨率LST数据缺失及有效时刻分布影响。本文提出了一种基于地表温度日变化模型DTC（Diurnal Temperature Cycle）偏差系数解算的地表温度降尺度方法,采用FY-4A、MODIS和Landsat 8的LST数据生成晴空及多云条件下逐小时100 m的无缝LST数据。方法主要包含4部分：（1）利用空值重建方法获取无缝的FY-4A的LST数据;（2）建立FY-4A LST数据的DTC模型;（3）采用时空融合模型对MODIS的LST数据进行空间降尺度;（4）解算DTC模型偏差系数,获取逐小时100 m分辨率的无缝LST数据。实验结果表明,本文提出的方法具有较高的降尺度精度,可获得晴空及多云条件下无缝高时空地表温度数据,且高空间分辨率的地表温度数据缺失和有效时刻分布对本文方法降尺度结果影响较小。 相似文献
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AMSR-E地表温度数据重建深度学习方法 总被引：1，自引：0，他引：1
地表温度对于全球气候变化等研究具有重要意义。被动微波遥感传感器AMSR-E（Advanced Microwave Scanning Radiometer for EOS）可以获得全天候地表温度,可作为多云条件下热红外地表温度数据的补充;但轨道扫描间隙限制了该数据在全球或区域尺度上的实际应用。鉴于地表温度的高时空异质性和AMSR-E LST轨道间隙数据的特点,本文提出了一种多时相特征连接卷积神经网络地表温度双向重建模型（MTFC-CNN）,利用深度学习在处理复杂非线性问题上的优势,重建轨道间隙区域的地表温度值。将2010年中国大陆四季的AMSR-E LST数据（数据未含港澳台区域）,分为白天和夜晚,形成共8个数据子集进行实验。在模拟实验中,重建结果与原始反演地表温度值平均均方根误差在1.0 K左右,决定系数R2在0.88以上,优于传统的样条空间插值和时间线性回归方法;真实实验结果具有较好的目视效果,且与对应MODIS LST产品对比发现,重建区LST值和未重建区LST值与MODIS LST产品间具有相近的平均均方根误差和决定系数。因此,本文提出的MTFC-CNN方法能有效重建AMSR-E LST轨道间隙数据,且优于传统方法。 相似文献
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针对MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer)地表温度(LST,land surface temperature)产品因空值而引起的质量低、适用性差等问题,本文选用插值方法进行插补。该方法使用精度低、空值少的MODIS LST产品对精度高但空值多的MODIS LST产品进行空值插补。首先,需对精度低、空值少的MODIS LST产品数据进行一系列的预处理,使其能更好满足被插补产品的精度;然后,进行空值插补;最后,通过对空值插补结果的观察和分析,发现该方法能有效地对空值较多的LST数据进行插补从而提高产品质量。 相似文献
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云雾覆盖下地表温度重建机器学习模型的训练集敏感性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
热红外遥感是监测地表温度的重要技术手段。然而,由于其易受云雾影响,热红外遥感反演地表温度存在大量的观测空白区域,严重影响地表温度产品的应用。近年来,机器学习算法的发展为实现地表温度无缝观测提供了新的技术手段。然而,基于机器学习的云雾覆盖像元重建方法与训练样本的数量和分布有着直接的联系,其应用条件在现有研究中还鲜有讨论。为深入探究重建过程中训练数据量和数值分布对重建精度的影响,本文选择基于随机森林的地表温度重建模型开展样本敏感性分析,采用美国MODIS陆地产品和欧洲第二代静止气象卫星（MSG）入射短波辐射产品重建不同训练样本集下的地表温度,并与真实地表温度数据比较,定量评估重建结果精度与样本数量和分布之间关系。研究结果表明：（1）地表温度重建精度随着训练样本数据量增加显著转好。（2）在数据量一定的情况下,随机采样方式因为具有空间代表性比区域取样方式具有更精确更稳定的精度,能将重建后的均方根误差降到2.1 K以下,相关系数达到0.93以上。即使数据量较小,随机取样方式的重建精度较稳定的特点使得模型对因数据量不足造成的重建精度降低的负面效应具有减弱作用。（3）进一步划分不同高程带和植被覆盖条件下的训练集,当训练集所处范围与重建集所处范围一致或者训练集覆盖范围越广时,重建精度越好。总体而言,上述研究成果为今后采用机器学习方法重建地表温度应用中训练样本选择以及获取高精度地表温度重建结果提供了重要的科学参考。 相似文献
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地表温度与发射率是地表—大气系统长波辐射和潜热通量交换的直接驱动力,是描述区域和全球尺度上地表能量平衡与水平衡的重要参数,其时空变化信息在气象预测、气候变化、水循环、地质勘探、农林监测和城市热环境等诸多领域具有广泛的应用。热红外遥感作为当前获取区域或全球尺度上地表温度和发射率的最有效手段之一,相较于传统的地面点位测量方法,具有空间覆盖范围大和重复观测等优势。对热红外遥感定量反演的地表温度与发射率产品进行地表真实性验证,有利于发现遥感数据自身或其反演算法的缺陷,确定产品的精度与不确定度,便于遥感产品的应用与推广。本文首先回顾了地表温度和发射率的定义,阐述了热红外遥感可反演、地面可测量的地表温度和发射率的科学内涵,并对利用热红外遥感数据反演地表温度和发射率的理论和方法作了概述;对地表温度和发射率地面验证的框架体系、验证指标进行总结,建立了基于精度、精确度、不确定度、完整性和稳定性的验证评价指标体系;总结了地表温度和地表发射率的地面验证方法、地面测量方法、辅助数据的获取方法、地表温度地面测量的采样方法,以及在验证异质非同温地表时从点到像元尺度的地表温度尺度转换方法等,分析了地面验证过程的主要误差来源;归纳了目前地表温度和地表发射率主要验证站点、观测网络及其空间分布特征;最后,本文讨论了地表温度与发射率地面验证存在的若干问题,并对地表温度与发射率验证工作的发展前景和趋势进行了相关展望。 相似文献
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基于热红外遥感的潜热通量估算在农业干旱和水资源管理方面具有重要意义。利用Landsat卫星遥感热红外数据和单窗算法来获取地表温度,再通过改进地表粗糙度参数,提出基于地表粗糙度改进的基于高分辨率和内在校准的蒸散估算法(mapping evapotranspiration at high resolution and with internalized calibration,METRIC)估算农田潜热通量,并利用海河流域怀来和密云2个农田通量观测站的通量观测数据验证估算结果,实验结果表明:改进的METRIC模型模拟值与观测值相关系数平方(R~2)为0. 97,优于传统的METRIC模型(R~2=0. 89),改进后模型具有更高的农田潜热通量估算精度;此外,空间分布也表明改进后的模型估算值空间格局更加合理。由于数据获取的局限性,仅采用了北京2个站点数据对模型进行验证,在其他区域仍需要进一步验证。 相似文献
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遥感定量反演地表参数时间序列产品已被广泛应用于植被动态变化、全球气候变化、防灾减灾及环境保护等领域。由于卫星观测往往受到大气条件（如云、气溶胶、水汽等）以及传感器自身稳定性的影响等,许多由卫星观测反演得到的陆表产品,如归一化差值植被指数（NDVI）、叶面积指数（LAI）、地表温度（LST）、微波极化亮温（PDBT）等存在严重的时空不连续问题。为了获取时间序列上连续、空间上完整的地表参数遥感产品以满足长时序的陆面过程分析与建模的需求,目前已发展多种遥感时间序列重建模型。本文介绍了基于傅里叶变换的时间序列谐波分析（HANTS）方法,能够识别并去除受到云和大气影响的像元（噪声）,对原始时序数据进行时间插值来重建连续时间序列的数据,并针对其面向多种不同时空尺度的遥感反演地表参数以及在非洲、南美洲、欧洲、中国及印度等全球不同地区的应用研究进行了综述,包括植被动态变化对于气候变化及流域水循环过程的响应、干旱监测、基于土壤含水量饱和度时间序列分析的洪涝灾害易发区监测、遥感估算地表蒸散发时间尺度扩展等方面的研究,充分阐释了遥感时间序列产品在地气相互作用的各类研究领域的应用。 相似文献
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《遥感学报》2016,(5)
遥感定量反演地表参数时间序列产品已被广泛应用于植被动态变化、全球气候变化、防灾减灾及环境保护等领域。由于卫星观测往往受到大气条件(如云、气溶胶、水汽等)以及传感器自身稳定性的影响等,许多由卫星观测反演得到的陆表产品,如归一化差值植被指数(NDVI)、叶面积指数(LAI)、地表温度(LST)、微波极化亮温(PDBT)等存在严重的时空不连续问题。为了获取时间序列上连续、空间上完整的地表参数遥感产品以满足长时序的陆面过程分析与建模的需求,目前已发展多种遥感时间序列重建模型。本文介绍了基于傅里叶变换的时间序列谐波分析(HANTS)方法,能够识别并去除受到云和大气影响的像元(噪声),对原始时序数据进行时间插值来重建连续时间序列的数据,并针对其面向多种不同时空尺度的遥感反演地表参数以及在非洲、南美洲、欧洲、中国及印度等全球不同地区的应用研究进行了综述,包括植被动态变化对于气候变化及流域水循环过程的响应、干旱监测、基于土壤含水量饱和度时间序列分析的洪涝灾害易发区监测、遥感估算地表蒸散发时间尺度扩展等方面的研究,充分阐释了遥感时间序列产品在地气相互作用的各类研究领域的应用。 相似文献
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静止卫星地表温度数据是研究昼夜气候和环境变化的重要参数。但现有发布的静止卫星地表温度数据由于受到云等大气因素的影响,往往出现数值缺失现象。针对该问题,提出基于昼夜变化模型的风云静止卫星地表温度空值数据的稳健修复方法。由多项式、傅里叶函数和高斯函数构建新的昼夜变化模型,并利用LevenbergMarquardt算法进行模型参数的求解与优化,进而实现空值修复。以风云2号F星数据(FY-2F)为例,模拟不同类型的像元缺失情况进行修复,并将不同模型修复结果与真实温度值比较,同时也对真实数据进行了测试。结果表明:本文提出的修复方法能有效对温度空值数据修复,且优于传统方法。 相似文献
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ETWatch中的参数标定方法 总被引：3，自引：2，他引：1
使用遥感手段估算区域范围的蒸散量一直是热红外定量遥感的研究热点。ETWatch是用于流域蒸散遥感监测、针对遥感应用而设计的集成框架。方法集成了具有不同应用优势的遥感蒸散模型,并以Penman-Monteith方法为基础建立时间扩展方法,利用气象数据与晴好日的通量遥感估算结果,获得逐日连续的蒸散分布图。所生成的从流域级到地块级的数据产品能动态反映区域蒸散发的时空变化规律。为深入了解遥感蒸散量估算中的不确定因素,本文将其通量计算过程分为地表参数获取(以地表温度为主)、日净辐射、蒸发比等环节与地面数据进行对比和逐项的标定。并分别采用地表阻抗扩展法和蒸发比不变法进行了时间插补的对比研究。利用站点地面观测资料对蒸散遥感监测产品的验证表明,在全年内模型蒸发比结果与实测的时段平均蒸发比的相关系数可达到0.7左右,在更长的时间尺度上(月、季、年)平均百分比误差可以减小到10％以下。 相似文献
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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
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如何获取全天候地表温度对促进相关研究具有十分重要的意义。卫星热红外遥感地表温度虽然在反演理论方法和科学数据产品等方面已相对成熟，但热红外难以穿透云雾的特点导致反演得到的地表温度在云下有大量缺失；被动微波遥感虽能获取云下地表温度，但由于物理机制和成像方式的限制，存在空间分辨率不足、精度较低、轨道间隙较大等问题。通过卫星单源遥感难以直接获取中等空间分辨率、不受云雾影响的全天候地表温度。从原理、方法、产品和应用方面回顾并归纳了当前全天候地表温度的研究进展和面临的主要问题。基于有效观测重构和多源数据集成是获取全天候地表温度的两种基本途径，前者可分为时空插值和基于能量平衡方程插值两类，后者则可分为热红外与被动微波遥感集成、热红外与再分析资料集成。多源数据集成可以整合热红外遥感、被动微波遥感、再分析资料各自的优势，具有较大的研究价值和潜力。在产品方面，分析了当前学术界已公开发布的5种全天候地表温度产品。在应用方面，虽然部分全天候地表温度产品已在土壤湿度、地表蒸散发估算与同化方面取得了一些应用成果，但其在其他领域的应用亟待挖掘。此外，对全天候地表温度的未来研究方向和重点进行了讨论和展望。 相似文献
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Landsat 8地表温度反演及验证—以黑河流域为例 总被引：1，自引：0，他引：1
地表温度是区域和全球尺度地表物理过程的一个重要参数,目前已有的地表温度产品空间分辨率较低,缺乏高空间分辨率的地表温度产品。Landsat系列卫星提供了大量免费的高空间分辨率遥感数据,然而对应的高空间分辨率地表温度产品还未见到,为了获取长时间序列的高空间分辨率地表温度数据,针对Landsat 8 TIRS数据提出了一个物理单通道地表温度反演算法。该算法首先利用ASTER全球地表发射率产品(ASTER GED)结合Landsat 8地表反射率产品计算Landsat 8影像的地表发射率,然后利用快速辐射传输模型RTTOV结合MERRA大气廓线数据对热红外影像进行大气校正,最后利用物理单通道地表温度反演算法得到地表温度。利用黑河流域HiWATER试验2013年—2015年15个站点的实测地表温度数据对本文方法和普适性单通道算法进行了验证,同时对验证站点的空间异质性进行了分析。结果表明,本文方法和普适性单通道算法估算的地表温度整体精度均较高,能够获取高精度、高空间分辨率的地表温度数据,可以服务于城市热岛效应、地表蒸散发估算等相关研究。 相似文献
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卫星遥感技术可获取大面积、空间连续的地表温度(land surface temperature,LST),为全球变化、生态环境和农业生产等领域提供了宝贵的数据源,但受到云、气溶胶、观测角度和太阳光照角度等影响,遥感反演的LST在时间和空间上均存在不同程度的缺失,限制了LST遥感产品的应用。以长江三角洲地区为研究区,以风云2号F星(FY-2F) LST日均值产品为数据源,利用LST时间序列特征,基于Savitzky-Golay(S-G)滤波算法进行了LST长时间序列的重建研究。结果表明,研究区重建前FY-2F LST产品的平均时相缺失率为19. 43%,经滤波后缺失率降低为1. 69%,并能够保证LST空间一致性。通过模拟验证,S-G滤波重建LST的拟合精度为0. 95,平均绝对误差为1. 35 K,具有较高的精度,可以用于进一步热环境时空分布规律的研究。 相似文献
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随着遥感技术的发展,遥感数据日益增加。然而,受传感器限制及云雨天气影响,单一传感器难以获取高时空分辨率的遥感影像,从而在一定程度上影响全球及区域环境变化研究。遥感影像时空融合理论与技术的发展为解决这一问题提供了有效途径。近年来,国内外学者提出了大量的时空融合算法,但对于复杂地表景观区域空间细节的融合仍存在挑战,地表非均质区域时空融合的精度有待提高。为此,本文提出了一种面向非均质区域的空间增强型时空融合模型。首先,基于混合像元分解原理与遥感数据空间特征尺度不变性假设,将低分辨率光谱变化降尺度为高分辨率光谱变化值;然后,基于不同分辨率遥感数据光谱关系的时间不变性假设,获得最终融合影像。试验结果表明,相对于常用融合模型STARFM、FSDAF,本文模型既能有效反映不同地物物候变化信息,同时能更好地保留地表的空间细节,增强了非均质地表覆盖区域融合影像的空间特征与效果;本文模型的均方根误差RMSE、相关系数r及结构相似性指标SSIM平均值分别达到0.024、0.898、0.897,相对于常用融合模型STARFM、FSDAF,RMSE平均值分别降低了6.71%和4.33%,r平均值分别提高了1.9... 相似文献
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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