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可见光波段灰度熵和热红外亮温差的沙尘遥感判识 总被引：1，自引：0，他引：1
沙尘作为对流层气溶胶的主要成分,对气候系统有许多影响;同时,作为环境污染物,对人类健康危害也很大。沙尘天气一般在春季爆发,对中国北方大部分区域的生产和生活有较大影响。以往针对沙尘遥感监测人们开展了许多研究,取得了一定的效果。但对于一些云和沙尘混合的复杂状况,传统方法识别效果较差,几乎不能有效识别出沙尘。采用葵花8号(Himawari-8)卫星数据,提出一种针对性的识别方法。引入了0.46μm和0.51μm反射率差值RDI,统计发现该指数在一定范围内可以表现出沙尘连续性特征,并有效地将中高云和大部分地表与沙尘区分开来。碎积云的RDI值分布与沙尘的较为相似,为此进一步引入了灰度熵方法来滤除。例举了3次沙尘过程的判识结果,并结合地面观测数据进行了验证。其中对2017年5月4日沙尘的地面验证表明,位于云沙混合区的27个站中有22个站的地面观测与判识相一致。对于一些复杂条件下的沙尘,该方法是对分裂窗亮温差的有效补充。 相似文献
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基于ASTER GED产品的地表发射率估算 总被引：1，自引：0，他引：1
地表发射率是地表温度反演的重要输入参数,为了解决现有地表发射率估算方法在裸露地表精度较差的问题,本文基于最新的ASTER全球地表发射率产品(ASTER GED)和基于植被覆盖度的方法(VCM),提出了一个改进的地表发射率估算方法。首先,利用ASTER GED产品求解裸土发射率,然后,利用ASTER波谱库中的植被发射率和植被覆盖度结合VCM方法计算地表发射率。利用张掖地区2012年11景ASTER TES算法反演的地表发射率产品和实测地表发射率数据进行了验证,同时利用一景Landsat 8 TIRS数据分析了对地表温度反演精度的影响。结果表明该方法估算的地表发射率整体精度较高,可以有效改进裸露地表的发射率估算精度,用于支持利用多种热红外传感器数据生产高精度的地表温度产品。 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
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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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地表温度日变化模型作为非常重要的输入参数在气象、水文、生态等领域研究中具有重要意义。风云二号(FY-2F)静止气象卫星的地表温度产品的时间分辨率为1小时,这为拟合精确的地表温度日变化(DSTC)模型提供了可能。本文首先利用194个气象站点对应的2014年的FY-2F地表温度产品评价了GOT01、VAN06、JNG06、INA08、GOT09和GEM_V这6种地表温度日变化模型在中国区的模拟精度,对不同时间窗口和不同地表覆盖类型拟合精度的差异进行了分析;其次,选用JNG06模型探究了中国区域地表温度随经纬度、季节和地表覆盖类型的日变化规律。研究结果表明:在不同时间窗口内,GOT09模型获得了全局最优的拟合精度,均方根误差为0.89 K;JNG06和GEM_V模型精度次之,均方根误差分别为0.92 K和0.94 K;GOT01、INA08和VAN06模型精度最差;各模型在城市和建筑区、农用地和自然植被以及常绿阔叶林这3类地表覆盖类型的拟合精度最好,其均方根误差在0.89—0.92 K,在其余地表覆盖类型的拟合精度在1.0 K以上。JNG06模型模拟的地表温度在4种典型的地表类型随纬度的变化规律较为明显,地表温度在1月份随纬度变化较为剧烈,在7月份整体波动较为平缓。综上所述,使用FY-2F地表温度产品建立的DSTC模型在中国区域具有较高的精度,模拟的地表温度随着纬度变化的规律较为明显。使用本文模型既可以纠正现有模型又可获取归一化地表温度产品,同时可以检验和标定陆面模式地表温度模拟结果。 相似文献
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