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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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遥感数据融合的进展与前瞻 总被引：1，自引：0，他引：1
数据融合是提升遥感影像应用能力的重要手段,一直是遥感信息处理与应用领域的研究热点。本文系统综述了遥感数据融合的进展与前瞻:首先对数据融合的层次与分类进行了总结和归纳,将遥感数据融合划分为同质遥感数据融合、异质遥感数据融合、遥感—站点数据融合、遥感—非观测数据融合4大类;在此基础上,重点针对时—空—谱光学遥感数据的融合,从多视超分辨率融合、多尺度融合、空—谱融合、时—空融合、时—空—谱一体化融合等方面进行了详细阐述;最后总结了遥感数据融合的前瞻研究方向,包括时—空—谱一体化融合的拓展、空天地观测数据的跨尺度融合、传感网环境下的在线融合、面向应用的融合方法等。 相似文献
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地表覆盖遥感监测是生态环境监测、自然资源管理、可持续发展规划等的重要基础。覆盖大区域的高分辨率时序遥感影像往往难以获取,且现有多种变化检测算法受困于物候差异带来的伪变化问题,严重制约着大区域地表覆盖遥感监测的有效开展,已成为国内外学术界关注的前沿课题。目前一个重要研究方向是利用长时间序列的低空间分辨率NDVI数据和高空间分辨率多光谱影像,通过基于混合像元分解的时空融合构建兼具较高空间分辨率和时间分辨率的NDVI数据集,以解决物候差异带来的伪变化问题。然而,现有的分解算法易造成方程组无解的欠定问题,难以在大区域构建出高质量的时序NDVI数据检测地物变化。 相似文献
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时间序列遥感影像常用于地表覆盖监测及其变化监测。然而,利用时序遥感数据—尤其是中分辨率遥感数据监测地表覆盖变化,其方法基本是先对多期影像分别进行监督分类然后对比分类结果。由于这种方法需要对每期遥感影像单独选择分类训练样本,而对于历史影像,常常难以获得可靠的样本数据。本文基于遥感数据定量化处理,尝试利用光谱特征扩展方法对时间序列Landsat数据进行分类:首先,结合一种新的大气校正方法和相对辐射归一化方法,对时间序列Landsat数据进行定量化处理,以消除各期影像之间的辐射差异,获得地表反射率数据。然后,论文选择一期易于获得分类训练样本的反射率数据作为"参考影像",并结合样本数据提取不同地表覆盖类型的光谱特征。最后,将"参考影像"中提取的地物光谱特征,扩展到所有时间序列反射率数据进行分类。论文利用青藏高原玛多地区的5景Landsat数据对本文的方法进行了验证,结果显示:基于光谱特征扩展的分类方法,可有效对定量化处理后的Landsat数据进行分类,分类总体精度为88.35%—94.25%,分类结果和传统的单景监督分类结果具有较好的一致性。此外,研究也发现,"参考影像"和待分类图像获取时间的季相差异会影响其分类的精度。 相似文献
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地表反射率产品作为最重要的定量遥感产品,是很多参量化遥感产品的基础数据源,可以被广泛应用于林业、农业、水资源、生态环境、城市环境等典型应用领域。对于米级高分辨率的遥感影像,国内外不提供反射率影像产品。目前主流的国产高分数据源大部分都是蓝、绿、红、近红4个波段的多光谱数据,缺少短波红外波段,难以满足陆地区域浓密植被算法或者清洁水体的短波红外信号近似看作零的假设条件,要完成精确大气校正、生产大范围的GF-2影像拼接的地表反射率产品,是一个挑战。为了更好的推广高分地表反射率的应用,本研究针对北京市平原区,运用全色和多光谱融合、几何精校正和相对辐射一致化算法,以Sentinel-2为参考影像,生成了一套几何精校正后的0.8 m地表反射率影像集。该数据集时间范围为2015年—2019年,每年一期,包含年度产品的覆盖情况及分布矢量,共计184景地表反射率影像,数据量总共为1.63 TB。 相似文献
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遥感数据融合研究进展与文献定量分析(1992—2018) 总被引：1，自引：0，他引：1
近年来,遥感应用的快速发展推动了遥感载荷指标性能的不断提升。但由于遥感传感器的硬件技术瓶颈,遥感数据无法同时具有高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率的指标特性。遥感数据融合是解决该问题的有效方法。为了深入了解目前遥感数据融合技术的研究进展情况,本文对国内外1992年—2018年间在该领域有一定影响力的相关成果进行了调研、分析与归纳总结。首先对遥感数据融合相关论文的年发文量、发文国家与机构、发表刊物以及关键词等进行了统计,梳理其发展历史及趋势;系统性的总结了各类数据融合算法,将其分为面向空间维提升的融合算法、面向光谱维提升的融合算法以及面向时间维提升的融合算法3类,并对各类算法的优势与适用性进行了分析;归纳总结了遥感数据融合的质量评价指标,包括有参考影像的融合评价指标以及无参考影像的融合评价指标;最后对遥感数据融合进展进行了总结与展望。 相似文献
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Landsat 5卫星较低的时间分辨率(16天)使得其很难获得大区域的、时相一致的清晰影像数据集。本文发展了一种基于半物理模型的时空融合算法-即乘性调制融合算法,并借助多时序的MODIS反射率数据来生成多时相的Landsat TM/ETM+反射率合成影像,经镶嵌后得到区域尺度的高时空分辨率地表反射率数据集(Landsat TM/ETM+)。本文利用吉林省2006年—2011年的Landsat 5 TM地表反射率数据以及500 m的MOD09A1反射率产品来生成3个时相的Landsat 5 TM反射率合成数据,从而获得研究区在上述时相下地表反射率数据的镶嵌图。初步分析表明,所生成的Landsat 5 TM反射率数据的光谱分布特征与MOD09A1反射率数据较为一致,且图像在整体上光谱特征的连续性较好。 相似文献
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地表温度（land surface temperature,LST）是反映地表能量和水平衡物理过程的一个重要参数,受限于载荷量的限制以及传感器的技术瓶颈,当前的卫星平台均难以获取同时具有较高空间和时间分辨率的遥感地表温度影像,客观上影响了遥感地表温度影像的应用。针对地表异质性较高的城市区域,选取覆盖武汉城区的中分辨率成像光谱仪（Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS）和增强型专题绘图仪（Enhanced Thematic Mapper Plus,ETM+）数据,结合时空反射率融合模型（enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM）和非线性辐射温度分解算法（non-linear disaggregation procedure for radiometric surface temperature,NL-DisTrad）对地表温度影像进行时空融合研究,最终生成60 m空间分辨率的逐日地表温度融合影像。将融合影像与2002-07-09和2002-10-13的ETM+实际地表温度影像进行融合精度验证分析,其决定系数R2分别为0.80和0.86,均方根误差（root mean square error,RMSE）分别为2.65 K和1.78 K。实验结果表明,所提出的地表温度时空融合模型在城市区域的地表温度时空融合应用中具有潜在的应用前景。 相似文献
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高时间/高空间分辨率遥感数据的应用具有极为广泛的前景。为此,利用中等分辨率成像光谱仪(moderateresolution imaging spectroradiometer,MODIS)和高级热量散射和反射辐射仪(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer,ASTER)数据,基于一种灵活的时空数据融合(flexible spatio–temporal data fusion,FSDAF)方法生成高时间/高空间分辨率的地表温度(land surface temperature,LST),对融合结果用ASTER温度产品(7 d)及自动气象站(automatic weather station,AWS)站点的地表辐射红外温度数据(4 d)进行验证,结果表明:基于FSDAF的数据融合方法生成的LST影像清晰度较高;融合影像与ASTER LST产品的决定系数R2≥0.91,均方根误差≤2.44 K,平均绝对误差≤1.84 K;融合影像与AWS LST数据的决定系数R2≥0.64。 相似文献
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多源卫星遥感影像时空融合研究的现状及展望 总被引：1，自引：0，他引：1
高空间分辨率的地表或者大气环境动态监测需要高时间-空间分辨率的卫星遥感影像作为数据支撑,但由于卫星传感器硬件技术及卫星发射成本等客观因素的限制,使得获取高时空分辨率遥感影像的较为便捷高效、低成本的可行手段就是将分别具有高时间和高空间分辨率的多源遥感影像进行时空融合,从而生成不同研究和应用所需的高时空分辨率卫星影像。现阶段,虽然国内外的学者进行了大量的时空融合算法研究,但是这些研究都局限于特定的数据类型、算法原理、应用目的等客观限制,而且其发展呈现出多样性。本文对现有主流的时空融合算法研究进行了归纳总结,将其分为4种:(1)基于地物组分的时空融合;(2)基于地表空间信息的时空融合;(3)基于地物时相变化的时空融合;(4)组合性的时空融合。同时,本文还对时空融合算法中存在的问题和面临的挑战进行了分析,并对其未来的发展方向进行了前瞻性的展望。 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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基于卫星数据的热红外图像模拟可以为热红外大气校正、地表温度和发射率反演和前期验证提供数据支撑,同时也可以为热红外传感器的波段设置和优化提供参考。热红外图像模拟是进行热红外定量遥感研究的有效手段。本研究利用Terra星上搭载的ASTER（Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer）遥感数据所反演得到的地表温度和发射率产品,基于高光谱辐射传输模型,模拟8—14 μm（714—1250 cm-1）,波谱分辨率为0.25 cm-1的星上TOA（Top of Atmosphere）高光谱热红外成像模拟数据。在此基础上,结合高光谱热红外图像数据的特点,实现了温度和发射率分离算法,以及对比了不同的基于图像的大气校正算法。结果显示,本文提出的热红外图像模拟方法可行,能够为评价不同的大气校正、温度和发射率分离算法提供有效的数据支撑。 相似文献
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高空间、高时间分辨率的遥感影像对地表与大气环境的实时精细监测具有重要作用,但单一卫星传感器获取的遥感影像存在空间与时间分辨率相互制约的问题,时空融合技术发展成为了低成本、高效生成满足不同应用需求的高时空分辨率遥感影像的有效手段。近年来,国内外学者提出了大量的时空融合算法,但对于复杂的地物类型变化的空间细节修复仍存在挑战,融合影像精度有待提高。对此,本文提出增强型空间像元分解时空遥感影像融合算法(EUSTFM),采用变化检测识别并修复地物类型改变的像元,使空间像元分解过程可同时在已知时相与未知时相进行,以生成空间细节信息准确的中间分辨率影像对,用于最终的邻域相似像元计算,实现了对季节性变化(如植被自然生长)、有形变(如城市土地扩张)及无形变的地物类型变化(如农作物的成熟与收割)等复杂地表变化的一致性预测,提高了融合精度。实验采用两对Landsat-MODIS遥感影像数据集,对比STARFM与FSDAF两种广泛应用的时空融合算法,测试了该算法的影像融合效果。结果表明,本文提出的EUSTFM能够同时实现对季节性变化及复杂的地物类型变化的稳定预测,可生成具有更高精度的融合影像,将有效推动时空影像融合的实际遥感应用。 相似文献
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针对空间分辨率比率较大尺度差异下的高分五号(GF-5)与高分一号(GF-1)卫星影像的空—谱融合问题,提出多传感器影像融合策略:一方面,通过现有空—谱融合方法的分步融合得到融合影像;另一方面,在分步融合理论基础上,推导得出一体化融合基础框架,并进一步提出基于多分辨率分析的多传感器一体化融合方法,缓解现有方法因空间分辨率比率过大导致影像空、谱互补信息难以有效集成的问题。其中,提出的一体化融合方法基于调制传递函数MTF (Modulation Transfer Function)滤波对多传感器影像空间(高频)和光谱(低频)分量进行分解提取,并充分考虑多传感器高空间分辨率影像与高光谱分辨率影像之间的关系,以及高光谱分辨率影像波段间关系,设计合理的融合权重,最终可得到具有最高空间分辨率和最高光谱分辨率的融合影像。通过GF-1全色影像、GF-1多光谱影像、GF-5高光谱影像数据对提出方法进行实验验证,结果表明:本文方法可有效集成多传感器影像间的空、谱互补信息,得到较优融合结果。 相似文献
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“高分一号”卫星影像业务流程化处理平台研究 总被引：1，自引：0，他引：1
应用高时间分辨率、高空间分辨率、高光谱、高重叠度等成像方式为对地观测提供大量数据的同时,也给数据处理和数据产品的生产带来了新的挑战。本文针对"高分一号"卫星影像的特点,通过对高分辨率卫星影像数据处理核心算法和一键式全流程自动化处理关键技术的研究,提出了一种主体基于C/S架构的业务流程化数据处理平台。该平台融合了GPU与CPU异构计算架构,能够根据不同卫星影像产品需求实现相应的业务流程化处理,有效提高了影像产品生产的自动化程度和业务灵活性。为了验证该平台的可行性,本文给出了实际的数据生产案例,结果表明,该平台能够实现"高分一号"卫星影像数据的业务流程化处理,能够在减少人工干预的同时生产各级影像校正产品和专题影像产品。 相似文献
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结合像元分解和STARFM模型的遥感数据融合 总被引：4，自引：2，他引：2
高空间、时间分辨率遥感数据在监测地表快速变化方面具有重要的作用。然而,对于特定传感器获取的遥感影像在空间分辨率和时间分辨率上存在不可调和的矛盾,遥感数据时空融合技术是解决这一矛盾的有效方法。本文利用像元分解降尺方法(Downscaling mixed pixel)和STARFM模型(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)相结合的CDSTARFM算法(Combination of Downscaling Mixed Pixel Algorithm and Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)进行遥感数据融合。首先,利用像元分解降尺度方法对参与融合的MODIS数据进行分解降尺度处理;其次,利用分解降尺度的MODIS数据替代STARFM模型中直接重采样的MODIS数据进行数据融合;最后以Landsat 8和MODIS遥感影像数据对该方法进行了实验。结果表明:(1)CDSTARFM算法比STARFM和像元分解降尺度算法具有更高的融合精度;(2)CDSTARFM能够在较小的窗口下获得更高的融合精度,在相同的窗口下其融合精度也高于STARFM;(3)CDSTARFM融合的影像更接近真实影像,消除了像元分解降尺度影像中的"图斑"和STARFM模型融合影像中的"MODIS像元边界"。 相似文献
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提出了一种融合方法,充分发掘可见光数据高空间分辨率和热红外数据高时间分辨率的特点,在由可见光数据估算的地表参量与热红外数据间,通过遗传自组织神经元网络建立非线性融合方法,最终获得高空间、高时间分辨率的地表温度数据,并利用ASTER卫星产品数据对该方法进行了验证。结果表明,该方法简便易行,精度较高,为快速获取高分辨率地表温度分布提供了一条新途径。 相似文献
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高分辨率地表反照率遥感产品以其空间分辨率高的优点,目前正成为区域能量平衡和气候变化研究的重要数据源。现行的高分辨率地表反照率遥感反演算法及数据产品均假设地表平坦且均一,缺乏对地表异质性和地形复杂性的考虑,将适用于平坦地表的反演算法应用于山区将存在一定的误差。改进的直接算法将直接反演算法与山地辐射传输模型结合,为反演山区高分辨率地表反照率提供了可能,可以反演山区地表反照率产品。但该算法受到下垫面积雪、云污染等影响,反演的影像时域不连续,且存在着较多的缺失值,无法构建时空连续的地表反照率产品来支撑山区地表能量平衡相关研究。针对这一问题,本文以高分四号(GF-4)卫星数据为例,首先基于改进的直接反演算法反演山区高分辨率地表反照率,结合MODIS BRDF/Albedo产品构建先验知识背景场,采用集合卡尔曼滤波方法对反演的山区地表反照率进行时空填补,构建了时空连续的地表反照率反演方法,并生产了2016年—2017年的山区地表反照率产品。研究结果表明,反演的时空连续高分辨率地表反照率产品与地面站点观测数据的一致性较好。不同坡度地面站点的验证结果显示,反演的时空连续地表反照率产品在湿地、农田等平坦地表下RMSE小于0.01,坡度较大的站点下RMSE为0.0163。本文描述的山区地表反照率时空填补技术也可以应用到其他定量遥感产品,为这些产品在山区地表下的填补技术提供有效参考。 相似文献
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受传感器性能的制约,利用单一卫星热红外遥感数据反演到的地表温度产品难以兼顾时间分辨率和空间分辨率,而时空融合技术能够发挥多传感器互补的优势,获得时间密集度高、空间细节丰富的地表温度产品,从而在算法层面上解决这一矛盾。随着时空融合研究的深入,地表温度开始显露出与其他产品有着明显区别的融合特性,而内在机理和应用潜力都有待被整理和挖掘。本文就立足于地表温度与时空融合的交叠区,对两者结合而生的研究成果进行收集、分析和总结,系统地概述了该领域的研究背景、原理、方法和应用,并重点突出与泛在时空融合技术的之间的联系与区别;最后,基于地表温度数据的特点和时空融合的局限性,总结了该领域所面临的主要挑战,并对可行的解决方法和发展方向进行了展望。 相似文献