| 卫星遥感地表温度降尺度的光谱归一化指数法 |
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| 引用本文： | 李小军,辛晓洲,江涛,张海龙.卫星遥感地表温度降尺度的光谱归一化指数法[J].测绘学报,2017,46(3):353-361. |
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| 作者姓名： | 李小军 辛晓洲 江涛 张海龙 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室, 北京 100101;2. 中国科学院大学, 北京 100049;3. 山东科技大学测绘科学与工程学院, 山东 青岛 266590 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(41371360) The National Natural Science Foundation of China |
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| 摘 要： | 针对卫星遥感技术监测地表温度(land surface temperature,LST)存在时空分辨率矛盾这一难题,以TsHARP温度降尺度算法为基础,根据地表覆盖类型的不同,分别选择与LST相关性更好的光谱指数(归一化植被指数,NDVI;归一化建造指数,NDBI;改进的归一化水体指数,MNDWI;增强型裸土指数,EBSI)提出了新的转换模型,并从定性和定量两个角度评价了TsHARP法和新模型的降尺度精度。结果表明:两种模型在提高LST空间分辨率的同时又能较好地保持MODIS LST影像热特征的空间分布格局,消除了原始1km影像中的马赛克效应,两种模型均能够达到较好的降尺度效果;全局尺度分析表明,不管是在降尺度结果的空间变异性还是精度方面,本文提出的模型(RMSE:1.635℃)均要优于TsHARP法(RMSE:2.736℃);TsHARP法在水体、裸地和建筑用地这些低植被覆盖区表现出较差的降尺度结果,尤其对于裸地和建筑用地更为明显(|MBE|3℃),新模型提高了低植被覆盖区地物的降尺度精度;不同季节的降尺度结果表明,两种模型都是夏、秋季的降尺度结果优于春、冬季,新模型的降尺度结果四季均好于TsHARP法,其中春、冬季的降尺度精度提升效果要优于夏、秋季。
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| 关 键 词： | MODIS 降尺度 地表温度 TsHARP算法 地表覆盖 |
| 收稿时间： | 2016-04-27 |
| 修稿时间： | 2017-01-20 |
Spatial Downscaling Research of Satellite Land Surface Temperature Based on Spectral Normalization Index |
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| LI Xiaojun,XIN Xiaozhou,JIANG Tao,ZHANG Hailong.Spatial Downscaling Research of Satellite Land Surface Temperature Based on Spectral Normalization Index[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2017,46(3):353-361. |
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| Authors: | LI Xiaojun XIN Xiaozhou JIANG Tao ZHANG Hailong |
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| Institution: | 1. State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China;2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;3. Geomatics College, Shangdong University of Science and Technology, Qingdao 266690, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | MODIS downscaling land surface temperature TsHARP method land-cover |
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