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以光谱指数为趋势面因子的降尺度方法被广泛用于遥感地表温度尺度转换中,但面临构建的光谱指数难以凸显地表温度分布规律、浅层的统计模型难以精准刻画趋势面因子与地表温度之间的复杂关系的不足。为此,本文以Landsat 8 ARD 地表温度产品为降尺度对象,以Landsat 8 OLI原始数据为潜在趋势面因子,构建地表温度降尺度残差网络（LSTDRN）的深度学习模型;探索适用于Landsat 8地表温度产品空间降尺度的趋势面波段或组合,并在不同季节、不同地表类型下与经典传统方法TsHARP进行定量比较。结果表明：LSTDRN方法利用Landsat 8 OLI原始单波段作为趋势面因子就能有较好的降尺度效果,增加潜在趋势面因子的组合数量并不能提高降尺度效果。不同地表覆盖类型实验中,LSTDRN方法降尺度效果整体优于经典传统方法,且以近红外波段、红光波段和归一化植被指数为趋势面因子时,近红外波段降尺度效果定量评价表现最佳;不同地表覆盖类型的LSTDRN降尺度效果排序为：植被>建筑>水体,而经典传统方法则没有表现出明显的差异。不同季节实验中,LSTDRN方法在春夏冬3季的降尺度效果的定量评价表现明显好于经典传统方法,两类方法的秋季降尺度结果相当。因此,提出的LSTDRN对Landsat 8遥感地表温度产品具有较好的降尺度效果,整体优于经典传统方法且稳定性更强。 相似文献
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多尺度地理加权回归的地表温度降尺度研究 总被引：2，自引：0，他引：2
由于星载热红外传感器研发技术的局限性,单一传感器尚不能提供兼具高频次、高空间分辨率地表温度数据。协同其他遥感辅助数据,对低空间分辨率、高时间频次地表温度产品开展降尺度研究成为了解决这一难题的有效途径。然而由于现有地表温度降尺度方法未充分考虑不同地表状态参数对地表温度空间分异格局的尺度影响差异,降尺度后的地表温度数据在异质性景观区域存在精度较差和空间纹理不清晰的问题。鉴于此,本文以北京和张掖地区的8期MODIS地表温度产品为例,通过引入多尺度地理加权回归MGWR（Multiscale Geographically Weighted Regression）来分析归一化植被指数NDVI、数字高程模型DEM、坡度和经纬度对地表温度空间格局影响的尺度差异,提出一种针对MODIS地表温度产品的空间降尺度算法,并与TsHARP算法、多元线性回归算法、地理加权回归算法和随机森林回归算法进行定量对比。结果表明,基于MGWR模型的地表温度降尺度转换函数能够良好地揭示多种地表状态参数与地表温度间的不同作用关系,其中NDVI和坡度对地表温度分布具有全局影响,DEM和经纬度对地表温度呈现出了局域性作用。与4种代表性方法相比,基于MGWR算法降尺度后的100 m分辨率地表温度数据具有更好的空间纹理,在城镇和沙漠等温度异质性明显地区保障了清晰的景观纹理;另外,对于所选研究区的8期MODIS地表温度产品而言,利用MGWR算法降尺度后的地表温度均拥有更好的精度,在0—1 K误差级别下的面积占比均大于57%,均方根误差RMSE（Root-Mean-Square Error）均小于2.85 K,决定系数R2（coefficient of determination）均大于0.88。 相似文献
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针对城市及周边区域建造区和自然地表交织分布的特点,探讨了利用归一化植被指数(NDVI)和归一化建造指数(NDBI)构造趋势面的地表温度(LST)降尺度方法,以北京市市区及周边较平坦区域为例实现了LST自960 m向120 m的降尺度转换。分析了LST空间分布特征及NDVI、NDBI对地物的指示性特征;以北京市四至六环为界分析NDVI、NDBI趋势面对地表温度的拟合程度及各自的适用区域;在120 m、240 m、480 m和960 m 4个尺度上评价了NDVI、NDBI和NDVI+NDBI趋势面对LST的拟合程度和趋势面转换函数的尺度效应;对NDVI、NDBI和NDVI NDBI等3种方法的降尺度结果分覆盖类型、分区域对比评价。实验结果表明结合两种光谱指数的NDVI NDBI方法降尺度转换精度有所改善,改善程度取决于地表覆盖类型组合。 相似文献
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空间分辨率不足是限制遥感参量数据精细应用的主要瓶颈问题之一,而空间降尺度是提升遥感参量数据空间分辨率与应用能力的有效途径。研究学者针对不同遥感参量已发展了类型多样的降尺度方法,但还未形成统一、通用的分类体系。在深入分析当前各类参量降尺度共性问题的基础上,从降尺度所需的互补信息出发,以数据融合的视角对空间降尺度方法进行系统总结,归纳出多参量融合、时-空融合、遥感-模型融合和超分辨率重建隐式融合4类降尺度方法,剖析了各类方法的优缺点和适用场景,探讨了空间降尺度方法研究的发展趋势,为提升遥感数据精细化应用能力提供理论与技术支撑。 相似文献
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《现代测绘》2018,(5)
基于随机森林多遥感因子的降尺度方法 MIRF作为一种新近提出的地表温度空间降尺度方法,避免了因为降尺度因子单一化和回归模型线性化给降尺度带来的不确定性。该方法只是在特定条件下有所应用,但其在多分辨率层级下的降尺度能力和受尺度效应的影响如何还缺乏相关研究。以张掖地区为研究区,以Landsat 8为数据源,设置了810m、270m、90m和30m四种分辨率层级,将反演的810m地表温度降尺度至以上几个较高分辨率层级上。通过交叉验证和直接验证,结果表明:在以上多种分辨率层级上,MIRF方法都取得了较好的精度。随着降尺度分辨率层级的提高,MIRF方法的RMSE从1.2K增加到了2.5K,R2从0.97变化到0.91。说明在270m层级上,MIRF精度最高,受尺度效应的影响最弱。与DisTrad方法和TsHARP方法比较,MIRF方法在以上分辨率层级上受尺度效应的影响也是最弱的。 相似文献
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遥感已成为支撑国家资源能源调查、粮食安全监测、生态环境保护、自然灾害评估、国防安全等的重要信息源。利用文献计量学方法定量分析遥感相关文献所承载知识的时空分布、数量关系和变化规律,梳理并提取遥感学科发展趋势及研究热点的时空演化特征,可为遥感学科的建设与发展提供重要科学支撑。对1962年—2021年间发表并被SCI数据库收录的遥感相关文章进行文献计量研究,对比分析了国内外典型遥感卫星的文献发表及应用情况,系统剖析了1962年—2021年美国、欧洲、中国遥感研究热点及其变化过程,总结了美国、欧洲、中国学者在合成孔径雷达（SAR）、高光谱（Hyperspectral）及激光雷达（LiDAR） 3大遥感前沿技术的研究特点。结果表明：（1）遥感学科SCI文章数自1998年起呈现快速增长、加速增长的趋势。1962年—2012年全球累积发表遥感相关SCI文章69666篇,2013年—2021年全球累积发文100131篇。2014年,中国（第一作者）年度发表遥感相关SCI文章2048篇,首次超过美国（第一作者）年度1454篇跃居全球第一,此后一直领先。2021年,中国（第一作者）年度发表遥感相关SCI文... 相似文献
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土壤水分不仅在地表水、能量以及碳循环中发挥着非常重要的作用,其时空变化也是影响和反映气候变化的关键因子。虽然被动微波遥感技术是目前监测大尺度范围土壤水分变化最为成熟的技术手段,但是其土壤水分产品空间分辨率往往较低（几十千米不等）,不能满足区域和局地尺度的应用需求。鉴于这一问题,空间降尺度逐渐成为了提高被动微波土壤水分遥感产品空间分辨率的主要方式,也是当前遥感研究领域的热点之一。本文总结与分析了近20多年来国内外被动微波土壤水分遥感产品空间降尺度研究进展,系统归纳了经验性、半经验性和基于物理机理的3大类降尺度方法,并就各方法特征进行了详细说明,概述了各方法的优势和缺点。归纳而言,虽然被动微波土壤水分遥感产品空间降尺度方法众多,但可靠的高分辨率降尺度土壤水分产品仍较少,这与被动微波土壤水分遥感产品、降尺度关系模型方法以及降尺度辅助因子等有着直接的关联。未来相关研究应重点结合多源遥感数据建立适用性强、精度高的降尺度关系模型,进而实现时空无缝的高时空分辨率降尺度土壤水分产品的生产,为推动土壤水分遥感产品在农林业管理、自然灾害监测、水文过程分析等区域应用中提供支持。 相似文献
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《国土资源遥感》2018,(4)
依据知网CNKI中国学术期刊网络出版总库,以《国土资源遥感》期刊1989—2018年间发表的论文为统计源,采用文献计量学方法,研究高被引论文的分布特征。研究结果表明,自1989年创刊至2018年4月,《国土资源遥感》期刊共出版30卷117期,整体年载文量和年总页数均呈显著增长趋势,刊容量逐渐增大,刊容系数相对稳定,但多年平均时滞较长。该数据库共收录《国土资源遥感》论文2 532篇,其中具有被引记录的文章为1 903篇,被引率为75%。针对前100篇高被引论文分析其分布规律可以发现,在1999—2005年间高被引论文最多,共67篇,平均每篇被引频次均在100以上;国家自然科学基金的资助项目最多,占比为22%;以第一作者发表2篇及以上论文的作者有9位,刊物已具有一定的核心作者,高等院校及科研院所仍是其最主要的作者机构;研究领域方面涉及应用类论文较多,涵盖城市热岛、地质灾害、生态环境及海岸线的动态监测及其驱动力分析等热点问题。通过近10 a的影响因子可以看出,《国土资源遥感》期刊的影响力整体呈上升趋势,并稳定发展。 相似文献
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土壤水分不仅是陆面过程中重要的变量,同时也是全球水循环中的关键参数。为了获得高分辨率的土壤水分数据,本文将基于自适应窗口的土壤水分降尺度方法应用在闪电河流域,以1 km MODIS产品(地表温度和归一化植被指数)作为辅助数据,对9 km的SMAP被动微波土壤水分(SMAP土壤水分)数据进行降尺度,得到研究区1 km的降尺度土壤水分数据。利用地面站点实测土壤水分和机载被动微波土壤水分(机载土壤水分)对降尺度土壤水分和SMAP土壤水分进行了验证,并对辅助数据和降尺度方法本身展开分析以探讨降尺度过程中的不确定性来源。结果表明:(1)本文使用的基于自适应窗口的土壤水分降尺度方法能够有效地提高SMAP土壤水分的空间分辨率,在进一步丰富土壤水分分布细节变化信息的同时,还能够保留SMAP土壤水分的空间变化特征并与其保持值域一致。(2) 3种基于像元尺度的土壤水分数据(机载土壤水分、SMAP土壤水分和降尺度土壤水分)与站点实测土壤水分之间的相关性并不高,这主要与点、面数据之间的空间匹配不一致、空间代表性不同以及有效验证的数据量有限有关。而与站点数据验证相比,降尺度土壤水分和SMAP土壤水分均和机载土壤水分数据相关性较好。(3) SMAP土壤水分与辅助数据之间的相关性比机载土壤水分与辅助数据之间的较高,而这两种土壤水分数据之间存在的这种偏差主要受到空间尺度、观测配置、参数反演算法和选用的辅助数据等因素的影响。(4)针对验证结果的不确定性,通过增加辅助数据或改变土壤水分估算模型结构进而修改降尺度模型的方式在本研究中并不能显著提高降尺度结果的精度,如何进一步提高降尺度精度仍是未来需要研究的重点。 相似文献
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多尺度城市地表温度降尺度方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前星载热红外传感器的空间分辨率低,无法满足城市尺度的生态环境研究需求的现状,该文选择地表覆盖类型复杂的区域,根据研究区土地覆盖类型,选取归一化植被指数(NDVI)、城市不透水面指数(ISA)、改进的归一化差异水体指数(MNDWI)等因子加入DisTrad模型,采用移动窗口逐步回归统计地表温度和因子的线性关系,利用半方差曲线函数和均方根误差综合确定最优移动窗口的大小,以提高地表温度降尺度精度。研究结果表明:改进的DisTrad模型在地表覆盖类型复杂区域,具有良好的降尺度目视效果,且具有较高的降尺度精度,尤其在低植被覆盖的建筑区、水体区域具有更高的精度。 相似文献