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近些年随着中国植树造林计划的持续进行,植被覆盖不断增长,进而影响中国地表环境。地表温度是表征地表物理过程的重要参数,是地表—大气能量交换中的驱动因子,广泛应用于气候、水文、生态及气象等研究中,是众多基础学科研究的关键参数之一。为了分析植树造林战略对局地和区域尺度的影响,以指导相应政策的制定,本文采用IBM（Intrinsic Biophysical Mechanism）方法研究了中国区域植树造林对地表温度的影响,并讨论了辐射效应与非辐射效应以及不同林地类型对地表温度的影响。结果表明：（1）植树造林对地表温度的影响在高纬度地区的寒冷季节表现为增温作用,而在温暖季节各纬度均表现为降温作用。（2）寒冷季节高纬度地区植树造林对地表温度的辐射效应较为强烈,而在其他季节各纬度植树造林对地表温度的非辐射效应占主导作用,辐射效应较为微弱。（3）开阔地转为林地时,不同林地类型对地表温度有不同的影响特征。开阔地转为落叶阔叶林时对地表温度的影响与植树造林对地表温度的总体影响变化具有相似特征,表现为在寒冷季节高纬度地区为增温作用,在低纬度地区均表现为降温作用,开阔地转为常绿针叶林、常绿阔叶林时对地表温度的影响均表现为降温作用。 相似文献
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基于DEM的山区遥感图像地形校正方法 总被引：4，自引：0，他引：4
基于地表反射为各向异性的假定,可以将遥感图像的地形校正分为光照和反射率校正两部分。基于6S大气校正模型和数字高程模型(DEM)对山区遥感图像进行光照和反射率校正,通过消除遥感图像中大气和地形的影响,反演得到地表反射率。通过对江西兴国县TM图像的实验,实现了对山区遥感图像的地形校正。对模型中的大气参数进行了敏感性分析,发现大气参数的误差对地表反射率的反演精度影响较小。 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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高光谱热红外遥感：现状与展望 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱热红外数据中蕴含着丰富的长波光谱信息,可以更精细的揭示地气耦合过程导致的辐射变化,反映热红外谱段特有的地物诊断特征,同时高光谱特性也可以为热红外关键特征参数的病态反演问题提供更合理的假设和约束条件,具有重要的研究价值和应用前景。高光谱热红外遥感技术自诞生起,在吸纳多光谱热红外遥感技术的基础上迅速发展,成为热红外遥感领域的重要研究方向和突破点。然而,当前高光谱热红外遥感存在着可用数据不足,处理方法传统,反演精度有限,应用难以有效实施等问题。为进一步明晰高光谱热红外遥感的研究进展和现存挑战,本文在高光谱热红外相关文献深入分析的基础上,梳理了高光谱热红外研究的发展脉络和热点,介绍了现有国内外主要的高光谱热红外传感器,分析了高光谱大气效应校正、地表温度和发射率分离以及地气关键特征参数一体化反演的现状和问题,总结了相关典型行业应用,展望了高光谱热红外的发展方向,以期为未来高光谱热红外研究工作的开展提供借鉴和帮助。 相似文献
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热红外地表温度遥感反演方法研究进展 总被引：6，自引：0，他引：6
地表温度是表征地表过程变化的一个非常重要的特征物理量,是地表—大气能量交换的直接驱动因子,广泛地用于地表能量平衡、气候变化和资源环境监测等研究领域。本文系统地评述了热红外地表温度遥感反演方法,包括单通道算法、多通道算法、多角度算法、多时相算法和高光谱反演算法。回顾了地表温度反演的基础理论和方法;并在此基础上,进一步综述了地表温度遥感反演的验证方法,以及地表温度的时间和角度归一化方法;最后对未来提高地表温度反演精度的研究方向提出了建议。 相似文献
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目前还没有基于国产卫星的1 km分辨率的全天候陆表温度（LST）产品,FY-3D卫星提供了中分辨率成像仪（MERSI）Ⅱ型1km分辨率晴空LST产品与微波成像仪（MWRI）25km全天候LST产品,因此可结合两者优势开展全天候1km分辨率LST的融合研究。基于地理加权回归（GWR）方法,选择海拔、FY-3D归一化植被指数和归一化建筑指数等建立GWR模型对FY-3D/MWRI25kmLST降尺度到1km,并与MERSI1kmLST进行融合;同时针对MWRI轨道间隙,利用前后1天融合后的云覆盖像元1kmLST进行补值,可以得到接近全天候下的1kmLST。基于以上融合算法,选择了中国区域多个典型日期FY-3D/MERSI和MWRI LST官网产品进行了融合试验,并利用公开发布的全天候1kmLST产品（TPDC LST）对FY-3D1kmLST融合结果进行了评估。研究结果表明,基于GWR法的LST降尺度方法,可以有效避免传统微波LST降尺度方法中存在的“斑块”效应和局地温度偏低等问题;LST融合结果有值率从融合前的22.4%~36.9%可提高到融合后69.3%~80.7%,融合结果与TPDC LST的空间决定系数为0.503~0.787,均方根误差为3.6~5.8K,其中晴空为2.6~4.9K,云下为4.1~6.1K;分析还表明目前官网产品FY-3D/MERSI和MWRI LST均存在缺值较多与精度偏低等问题,显示其存在较大改进潜力,这有利于进一步改进FY-3D LST融合质量。 相似文献
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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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高精度的农田蒸散发(ET)对于田间尺度精准的水分平衡量化和水分亏缺研究具有重要意义，对农业精准灌溉和农田水分利用效率提高具有实用价值。本研究利用全球共计28个农田站点的涡动相关系统(EC)通量观测数据，对500 m空间分辨率8 d时间分辨率的MOD16和PML-V2两种遥感蒸散发产品，进行了对比分析与精度评估。评估结果表明，PML-V2 ET产品与EC观测ET相比，均方根误差(RMSE)变化范围为3.3—22.4 mm/8 d，平均偏差(bias)变化范围为-15.98—13.27 mm/8 d;MOD16 ET产品与EC观测ET相比，RMSE变化范围为3.81—21.47 mm/8 d,bias变化范围为-16.42—15.05 mm/8 d。整体而言，两种产品精度相当，MOD16产品低估8 d ET(bias:-2.31 mm/8 d,R2:0.452,RMSE:8.82 mm/8 d),PML-V2产品略高估8 d ET (bias:0.51 mm/8 d,R2:0.455,RMSE:8.81 mm/8 d);PML-V2产品在18个站... 相似文献
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