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基于相关性的热红外温度与发射率分离算法 总被引：1，自引：0，他引：1
在分析地面测量大气下行辐射和地表发射率之间关系的基础上,给出了针对热红外高光谱数据温度与发射率分离过程中地表温度优化的相关性判据,提出了基于相关性的温度与发射率分离算法（the Correlation Based Temperature Emissivity Separation Algorithm,CBTES）。该算法利用大气下行辐射和地表发射率之间的相关性优化地表温度,进而获得地表发射率。基于模拟的热红外高光谱数据,对CBTES算法的精度进行分析,结果表明CBTES算法具有较高的温度与发射率反演精度;并与光谱迭代平滑温度发射率分离算法（ISSTES）进行比较,发现CBTES算法具有和ISSTES算法相当的精度。此外,CBTES算法具有一定的抗噪性,对测量过程中大气下行辐射的变化不敏感;对于非同温像元,当其发射率定义为r-emissivity时,其辐射温度是对波数缓慢变化的,假设在比较窄的光谱区间内辐射温度近似不变,可以用CBTES算法反演非同温像元在窄光谱区间内的等效温度,在714-1250cm^-1。光谱区间内多个窄光谱区间反演的等效温度可以较好的刻画非同温像元辐射温度的变化趋势。 相似文献
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基于AMSR-E的微波波段地表发射率反演——以青藏高原为例 总被引：1，自引：0，他引：1
青藏高原以其独特的特征在气候变化中起着重要的作用,而地表发射率对地表参数和大气参数的准确反演也非常重要,因此本文发展了青藏高原微波波段地表发射率的反演算法.首先通过辐射传输方程对地表发射率的反演算法进行了推导,并利用被动微波一维大气辐射模拟器的模拟数据对算法进行了验证,结果显示了较高的精度.接着结合微波辐射计AMSR-E的亮温数据和MODIS提供的大气廓线数据,利用本文发展的算法反演了青藏高原微波波段的地表发射率.最后,分析了青藏高原地表发射率的时空分布特征:从空间特征上分析,反演结果的空间分布符合青藏高原地表覆盖类型的变化,植被湖泊等可以在反演结果中很明显的显现;从时间特征上分析,在一个月的时间尺度上,发射率随时间变化并不明显,每天的变化值在0.01之内.另外通过对青藏高原裸露地表发射率的时间序列研究发现,地表发射率对降雨有非常敏感的响应.反演结果的合理性表明本文的算法具有可行性,可以利用该算法反演青藏高原的地表发射率并建立长时间序列的地表发射率数据库,为青藏高原其他地球系统参数的遥感反演提供基础,为青藏高原的相关地学研究提供数据支持. 相似文献
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本文研究发展利用GMS 5/VISSR每小时卫星观测资料反演地表温度的方法,首先利用时空判断法进行云检测寻找晴空像元,然后从辐射传输方程出发,由实时探空资料求取大气上行、下行辐射率及大气透过率,根据由AVHRR NDVI导出的地表比辐射率,用单时相双光谱分裂窗法反演得到地表温度.比较反演结果与54511站及其他中国基准站2000年地面0cm地表温度实测值,相对于国际上其他经验公式而言,本文算法在精度上有所提高.敏感性分析试验着重于大气衰减的影响.基于本文算法,给出了内蒙中东部地区地表温度连续4天的变化实例以及东亚部分陆地“纯晴天”地表温度图. 相似文献
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太湖是我国典型的富营养化湖泊,水温是影响太湖藻类生长的重要环境因子之一,我国环境减灾卫星HJ-1B搭载的红外多光谱相机IRS对太湖水温动态遥感监测具有较大的性能优势.利用6景过境太湖的IRS热红外遥感影像,分别采用单通道普适性算法、辐射传输模型法和单窗算法反演太湖水温,并与实测水温和同期的TERRA/MODIS温度产品进行对比.结果表明,普适性单通道算法反演水温偏高,而辐射传输模型法和单窗算法则偏低;3种算法反演水温的均方根误差在1.001 K以内,单窗算法反演精度最高,其次是辐射传输模型法,再次为普适性单通道算法,而同期MODIS温度产品的均方根误差为1.507 K.3种算法从IRS热红外数据反演的水温直方图均呈正峰态、尖峰状态分布,反演结果能真实地反映太湖水温的空间分布特征.本研究对只有单个热红外通道的卫星传感器开展内陆水体水温遥感监测具有一定的参考意义. 相似文献
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以行播冬小麦为例, 深入研究了陆面目标组分温度的反演方法. 结果表明:行播作物结构模式的选择能够显著地影响组分温度的反演精度, 适当选择行播作物的结构模式对提高反演稳定性有重要意义. 认为矩阵求逆反演与迭代反演相结合是一种较为稳健的、适于陆面目标的组分温度反演方法. 模拟试验和野外地面实验验证结果都显示, 利用综合反演方法可以显著提高土壤光照面和植被顶层温度的反演精度, 并明显增强组分温度反演的稳定性. 采用的多角度多波段热红外遥感大气效应纠正只需要两个基本参数:大气透过率和大气上行辐射亮度. 如果它们能与地表组分温度协同反演, 则可实现真正意义上的精确大气纠正. 通过对ATSRII数据的反演实验, 基本上证实这一方法的可行性. 相似文献
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以青藏高原地区为研究区域,利用FY-3B/MWRI(Microwave Radiation Imager)一级亮温数据和NCEP(the National Centers for Environmental Prediction) FNL(Final)全球业务分析资料,通过简化的微波辐射传输方程反演了晴空大气条件下的地表微波发射率.进而根据IGBP(International Geosphere-Biosphere Program)陆表覆盖分类数据,进一步分析了青藏高原地区微波地表发射率的频谱和空间分布特征,并分析了反演误差的来源.结果表明:青藏高原地区微波地表发射率的空间分布、频谱特征都与地表覆盖类型分布特征高度吻合,呈现出西北部地表发射率极化差异大,东南部极化异差小的分布特征.本研究中地表发射率的反演误差主要来自降水像元判别方案、再分析资料的时空匹配.还需要进一步研究定量误差,以期提高反演精度,进而建立长时间序列的地表发射率数据库,为青藏高原地球物理参数的遥感反演提供数据支持. 相似文献
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《地球物理学进展》2020,(4)
地表发射率是地表的固有属性,也是反演地表信息和大气温湿度廓线的重要参数.为了获取准确且具有具体物理含义的沙漠地区微波地表发射率,首先选取塔克拉玛干沙漠部分地区为反演区域,根据二元函数泰勒定理,推导了该地区的微波地表发射率与地表温度、地表湿度的线性、非线性函数关系.其次,利用最优控制原理,结合FY-3C微波成像仪的观测亮温资料与辐射传输模式(CRTM)模拟亮温数据,构建了沙漠地区微波地表发射率的线性与非线性反演模型.通过对比发现,利用线性和非线性反演模型得到的地表发射率不仅提高了反演区域亮温的模拟精度,而且模拟亮温的变化趋势也与观测更吻合.最后,对地表发射率的线性和非线性反演模型进行了不同时间与空间上的独立性检验,结果表明:除了反演区域外,在整个塔克拉玛干沙漠地区,两种模型反演的地表发射率仍比原地表发射率模拟亮温更接近观测.总的来说,线性和非线性反演模型对沙漠地区的微波地表发射率反演均具有一定的有效性和普适性,且非线性反演模型优于线性反演模型. 相似文献
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利用华北北部（113～119E,38～42N）的NOAA-AVHRR 热红外通道数据,采用震兆红外异常监测快速处理系统软件,对遥感数据进行了辐射校正、几何校正和大气校正等处理,反演地表温度;结合地质状况,排除干扰因素的影响,利用图象差值法提取热红外温度异常;并以张北6.2级地震为例,总结了热红外异常的时空变化特征及其与地震预报的关系．
在张北地震前十几天,沿张家口——渤海地震带上出现了较大范围的热红外温度异常现象,异常区域呈条带状,具有一定的区域性的构造背景;异常在空间上从外围向震中发展,震中位于热红外异常增温区边缘．利用临震前出现的卫星热红外异常进行地震预报探索,有可能为地震预报开拓一条新的观测途径． 相似文献
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《地球物理学进展》2017,(5)
较可见光和红外遥感而言,微波遥感不易受大气影响,具有全天时、全天候的监测能力以及对云、雨、大气较强的穿透能力,并且微波传感器对于植被特性的变化、地表土壤水分和积雪参数十分敏感,微波数据已被广泛应用于地表参数的监测和反演应用之中.然而,用于反演地表参数的低频微波观测资料均不同程度地受到地面无线电频率的干扰(Radio Frequency Interference,RFI).这些干扰往往是由地面主动微波传感器的发射信号或陆面反射辐射信号产生的,很容易覆盖地表产生的相对较弱的自然热发射辐射信号,使得星载被动微波传感器接收的信息不能真实地反映地表状况.如果不能准确地将其识别和剔除,往往导致较大的反演误差,降低遥感数据反演产品的质量,从而显著降低现有以及将来的被动微波资料的利用率.本文从目前常用的干扰识别方法,包括谱差法、平均值和标准差法、多通道回归法、主分量分析法和一维变分反演收敛度量识别法等等,回顾了识别星载微波辐射计数据中RFI信号的研究进程及其研究中存在的问题,并对这些方法的优、缺点分别进行了评价,阐述了存在的问题.最后对星载微波资料RFI识别的研究做出展望,指出今后应进一步完善RFI信号的识别方法,开发RFI信号的订正算法,将其应用到卫星遥感数据的产品反演与同化过程中,并获取可靠的陆面、洋面RFI源分布和分类信息,更好地评估多种识别方法的可靠性、准确性和适用性. 相似文献
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基于多角度热红外遥感的混合像元组分温度演化反演方法 总被引：19，自引：3，他引：16
研究了多年来热红外多通道遥感反演陆面温度的成果后指出, 由于通道间信息高度相关, 以及不能直接反演混合像元组分温度, 所以它的反演精度及应用价值都受到极大的限制. 在建立非同温混合像元热辐射方向性模型基础上, 指出热红外多角度遥感提供了直接反演组分温度的可能性, 但这是一个多参数的同步反演问题. 通过数值模拟和实验验证表明, 演化算法是一个行之有效的多参数同步反演方法. 热红外多角度遥感与演化反演算法结合有望实现组分温度反演精度达到1 K以内的目的. 相似文献
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利用HJ-1B热红外数据估算晴天大气下行长波辐射 总被引：1，自引：0，他引：1
针对HJ-1B红外相机只有一个热红外通道的特点,本文利用大气辐射传输模型模拟和统计回归方法,发展了一个利用HJ-1B辐射亮温和大气水汽含量反演高分辨率大气下行长波辐射的参数化模型.为了分析模型的适宜性和误差来源,利用模拟数据对模型进行了精度评价,结果表明模型在大多数气候条件下反演结果较好,但在大气水汽含量较高时存在低估现象.误差分析表明,大气水汽含量、传感器辐射亮度、地表与大气的温差等方面的不确定性会对反演结果产生一定的影响.利用2009~2010年HJ-1B数据反演得到黑河流域和海河流域的瞬时下行长波辐射,并利用6个站点的地面观测数据对反演结果进行了验证.结果表明,除花寨子荒漠站外,其他各站点反演值与实测值的一致性较好,均方根误差在20W/m2左右,略好于MODIS数据的反演结果.花寨子站夏季时存在较多的高估现象,主要由地气温差过大引起,经过地气温差校正后,结果得到明显改善. 相似文献
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集合卡曼滤波在遥感反演地表参数中的应用--以核驱动模型反演BRDF为例 总被引：2，自引：0，他引：2
遥感反演中使用先验知识, 特别是在观测信息不足情况下, 对于保证反演计算的稳定性和降低反演结果的不确定性具有重要意义. 常用的最优算法, 不能较好提供先验知识的后验分布, 也就不能直接得到反演结果不确定性, 这对于遥感应用是不利的. 引入集合卡曼滤波(EnKF)的方法来实现地表参数的遥感反演, 它能在有效获得反演结果的同时给出先验知识的后验分布. 为了显示其反演优势, 将MODIS标准AMBRALS算法、SCE-UA高效全局最优算法和集合卡曼滤波算法进行了比较. 着重讨论了在观测不足时, 引入先验知识并以反演结果的不确定性为比较指标的情况下, 不同核组合的核驱动模型在不同地表类型上对反照率的反演能力. 相似文献
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遥感反演中使用先验知识, 特别是在观测信息不足情况下, 对于保证反演计算的稳定性和降低反演结果的不确定性具有重要意义. 常用的最优算法, 不能较好提供先验知识的后验分布, 也就不能直接得到反演结果不确定性, 这对于遥感应用是不利的. 引入集合卡曼滤波(EnKF)的方法来实现地表参数的遥感反演, 它能在有效获得反演结果的同时给出先验知识的后验分布. 为了显示其反演优势, 将MODIS标准AMBRALS算法、SCE-UA高效全局最优算法和集合卡曼滤波算法进行了比较. 着重讨论了在观测不足时, 引入先验知识并以反演结果的不确定性为比较指标的情况下, 不同核组合的核驱动模型在不同地表类型上对反照率的反演能力. 相似文献
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《中国科学:地球科学》2020,(7)
地表下行短波辐射的估算对全球辐射平衡及气候变化研究具有重要的意义.文章从卫星载荷、反演算法和发展趋势等方面,回顾和总结了近十年来地表下行短波辐射的相关研究.到达地表的短波辐射受大气和陆表参数的双重影响.最近的研究对影响地表下行短波辐射的因素给予了更细致的考虑,例如通过提升云微物理参数的反演精度,降低云层引入的不确定性,以及考虑气溶胶、复杂地形和高反照率地表(如冰雪覆盖区)对地表下行短波辐射估算的影响等.此外,文章还对当前地表下行短波辐射估算的四类主要方法(经验法、参数化法、查找表法和机器学习法)的精度和优缺点进行了对比分析.未来需要提高云、雾霾、水汽等大气参数及复杂地形和亮地表的反照率等陆表参数的计算精度,有机结合机器学习和其他方法,利用新一代静止卫星和极轨卫星资料生产高时空分辨率地表下行短波辐射产品,推进辐射产品在陆面水文模型和气候模式中的应用. 相似文献
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Landsat 8卫星自2013年2月发射以来,其影像的定标参数经过了不断调整和完善,针对Landsat 8开发的各种算法也相继问世.本文采用最新的参数、算法和引入COST算法建立的大气校正模型,对Landsat 8多光谱和热红外波段进行了处理,反演出它们的反射率和地表温度,并与同日的Landsat 7数据和实测地表温度数据进行了对比.结果表明,现有Landsat 8多光谱数据的定标参数和大气顶部反射率反演算法已有很高的精度,本文引入COST算法建立的Landsat 8大气校正模型也与Landsat 7的COST模型所获得的结果几乎相同,相关系数可高达0.99.但是现有针对Landsat 8提出的地表温度反演算法仍不理想,已提出的劈窗算法误差都较大.鉴于TIRS 11热红外波段的定标参数仍不理想,因此在现阶段建议采用单通道算法单独反演TIRS 10波段来求算地表温度,但要注意根据大气水汽含量的情况选用正确的大气参数计算公式. 相似文献
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定量遥感反演作物蒸腾和土壤水分利用率的区域分异 总被引：19，自引：3，他引：19
首先讨论了在农业生态站建立的行之有效的、以遥感数据为主体的作物蒸腾二层模型.重点阐明了以多时相辐射温度和热惯量信息为基础的作物地表混合像元（视场）温度的分解模型,在遥感反演过程中提出了一些在模型和算法方面的优化和改进:提出了一个区域比辐射率估算的算法、提出了运用地表温度的静态反馈算法和扩展生态台站的空气温度到区域的算法.并在LUCC分类技术的支持下,提出了以地面粗糙度和辐射温度为参数的地面2m高的气温和风速的空间扩展算法.最后应用 NOAA-AVHRR和地面同步观测及其定标,按像元逐点运算,反演了华北地区农田作物蒸腾和水分利用率的区域分布.揭示了春天华北地区水资源在农业上的利用效率,为采取有效的节水措施提供了科学依据. 相似文献
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青藏高原地区高精度的土壤水分反演对高原能水循环、全球大气循环研究有着极大的影响.因此,获取青藏高原土壤水分时空布信息是一个迫切需要解决的问题.温度植被干旱指数(TVDI),是基于光学与热红外遥感通道数据反演土壤水分的重要方法,但在研究区域较大、地表覆盖格局差异显著时,TVDI模型反演精度会受到地表温度(Ts)等因素的影响.被动微波AMSR-E数据精确记录了像元内的土壤水分信息,但空间分辨率低.本文利用同时期的MODIS与被动微波数据,发展了针对青藏高原地区高精度土壤水分反演算法.首先,在TVDI模型中,利用修正型土壤调整植被指数(MSAVI)代替归一化植被指数(NDVI),以改进NDVI易饱和的缺点;其次,利用ASTER GDEM数据,对地形高程和纬度差异引起的地表温度变化进行了校正;然后,通过神经网络训练建立基于TVDI、被动微波以及辅助气象数据的土壤水分反演模型,并应用该模型反演了青藏高原地区三个观测网(CAMP/Tibet、玛曲和那曲)的土壤水分;最后,利用实测土壤水分数据对反演结果进行验证,结果表明该模型的精度均方根误差(RMSE)数值可达到0.031~0.041 m~3·m~(-3).本文还应用该算法反演了青藏高原连续的土壤水分的空间分布,并比较了土壤水分的变化趋势与实测降水变化趋势,结果表明二者变化量的正负关系一致. 相似文献