| 基于Landsat8TIRS数据的海表温度反演算法对比 |
| |
| 基金项目： | 广西自然科学基金资助项目（2020GXNSFAA297245）；广西南海珊瑚礁研究重点实验室自主基金资助项目（GXLSCRSCS2021102） |
| |
| 摘 要： | 海水表面温度是研究气候变化的重要参数，具有重要研究意义。为了选出适用于近海海域的最优温度反演算法，本文基于Landsat8卫星遥感数据，以北部湾海域为研究区，对比分析了包括辐射方程传输法（RTM）、单窗算法（MW）、单通道算法（SC）、线性劈窗算法（SW1）和非线性劈窗算法（SW2）在内的海表温度反演算法的反演精度并进行了敏感性分析。同时本文利用劈窗协方差?方差比值法（SWCVR）来反演大气水汽含量数据，减少了温度反演过程中对外部数据的依赖，研究结果表明：（1）基于Landsat8 TIRS数据的SWCVR法进行大气水汽含量反演的效果较好，误差约在0.5 g/cm2；（2）与实测海温数据相比SW2与SC算法精度较高，误差约为0.6 K；RTM与SW1算法次之，误差约为1.6 K与1.9 K；MW算法精度较低，误差约为2.5 K；（3）与AVHRR SST产品进行相比两种劈窗算法的精度较高，误差约为1 K和1.3 K，SC算法精度较劈窗算法略低，误差约为1.4 K左右，RTM与MW算法精度较低，误差约为2 K与3 K；（4）SW2算法对参数的敏感性最低，其次是SC算法、SW1算法与MW算法，RTM算法的敏感性最高。
|
| 关 键 词： | 海表温度 Landsat8 反演算法 大气水汽含量 |
Comparison of Sea Surface Temperature Inversion Algorithms Based on Landsat8 TIRS Data |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | sea surface temperature Landsat8 inversion algorithm atmospheric water vapor content |
|
| 点击此处可从《海洋技术》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《海洋技术》下载免费的PDF全文 |
