基于深度动态学习神经网络和辐射传输模型地表温度反演算法研究

【目的】地表温度反演是一个典型的病态反演问题,深度动态学习神经网络的出现提供了一条新的地表温度反演途径。文章以MODIS中红外和热红外波段作为参照模拟研究对象,利用深度动态学习神经网络和辐射传输模型(MODTRAN)进行地表温度反演研究,选择最适合于MODIS地表温度反演的波段组合,从而为国产卫星风云系列和高分数据红外波段反演地表温度提供参考算法。【方法】根据中红外波段受太阳的影响以及水汽波段的特征,将反演组合波段分成3组。第1组适合白天和晚上同时反演地表温度的组合(MODIS波段29、31、32和33);第2组适合白天的热红外波段和水汽波段组合(MODIS波段29、31、32、33和水汽波段);第3组是只适合晚上的中外波段(MODIS 20、22、23)与热红外波段(MODIS 29、31、32和33)的组合。【结果】利用辐射传输模型(MODTRAN)和深度动态神经网络(NN)反演分析表明,深度动态学习神经网络能够被用来精确地从单景MODIS数据中反演地表温度,克服了传统MODIS白天/黑夜产品算法的缺陷。3种类型的组合地表温度的平均反演误差都在1 K以下,最高精度为热红外波段与水汽波段的组合,平均最高精度为0.251 K,标准差是0.255 K,相关系数是1。【结论】利用深度动态学习神经网络和辐射传输模型彻底解决了地表温度和发射率病态反演难题,为风云系列卫星和高分数据地表温度反演算法提供参考算法模式,深度动态学习神经网络与辐射传输模型相结合反演地表温度和发射率在地表温度反演史上具有里程牌意义。     

基于地表相对湿度数据反演地表温度研究

在地表温度反演中,大气透射率是一个关键参数。覃志豪的单窗算法依靠从探空数据中获得大气水分含量来计算大气透射率。因此在缺乏探空数据的情况下,对地表温度的反演就比较困难。目前解决这个问题的方法是利用地表相对湿度来估测大气水分含量。估算的大气水分含量是否能精确地反演地表温度的这类研究还比较少见,此研究利用冀蒙接壤区LandsatTM热红外波段数据和估算的大气水分含量,采用覃志豪的单窗算法反演冀蒙接壤区内的地表温度,并与地表实测数据进行了比较。研究结果表明,反演多伦的地表温度与实测数据相差6.29℃,反演的地表温度精度较高;研究区地表温度除了与NDVI指数相关外,还与土壤、人类活动关系密切。     

热红外遥感及其在农业旱情监测中的应用研究进展

【目的】梳理目前热红外遥感研究进展,探讨热红外遥感技术在农业旱情监测方面的应用现状,为热红外遥感技术在土壤水分反演和旱情监测方面的应用探明发展道路。【方法】文章通过系统梳理和总结国内外热红外遥感及其在农业旱情监测中的应用研究进展,分析了目前研究存在的问题,并对未来热红外遥感在农业旱灾监测中的应用进行了展望。【结果】热红外遥感已经形成多源遥感数据和多时空分辨率数据并存的局面,地表温度遥感定量反演和地表蒸散发遥感估算已经取得较大进展,但热红外遥感数据产品系统生产仍然面临许多问题,尤其是时空尺度、云影响、像元间可比性和反演精度等问题,仍然需要开展深入的研究;目前农业旱情遥感监测已经取得了较大进展,国内外学者提出了多种不同的表征指数监测方法,但由于热红外遥感存在的许多固有问题,农业旱情遥感监测仍面临许多挑战,尤其是从热红外遥感前沿问题出发开展农业旱情遥感监测模型研究。【结论】在对地观测大数据时代背景下,热红外遥感及其在农业旱情遥感监测中的应用,迫切需要进一步深入研究全天候高精度地表温度遥感反演、高精度农田蒸散遥感定量估算、时空尺度转换与多尺度监测、旱情监测机理模型构建等前沿学术问题,同时,这些问题也是农业旱情遥感监测获得突破性进展的重要方向。热红外遥感理论与方法的发展,将有力地推动我国农业旱情监测精度的提高,为现代精准农业发展保驾护航。     

地表组分温度遥感反演算法研究进展

【目的】地表组分温度是定量遥感反演的一个关键参数,在能量平衡过程模型和地表自然灾害监测中具有重要意义。【方法】过去的几十年中,国内外大量研究人员针对地表组分温度的反演提出了不同的方法和模型。文章系统回顾了现有的地表组分温度热红外遥感反演算法,包括多角度算法、多波段算法和时空信息算法,分析了各种反演算法的优缺点,评述了地表组分温度的验证方法。【结果 /结论】地表组分温度反演方法发展至今已经取得了阶段性进展,有些研究成果已得到广泛运用。由于地表结构复杂性、卫星传感器硬件技术及卫星发射成本等客观因素的影响,地表组分温度反演仍存在一些难点和亟待解决的问题,如有效比辐射率会随观测角度的变化而改变的问题、多角度和多波段数据的相邻角度和波段数据之间均存在相关性较高的问题、多角度传感器不同角度观测到的目标面积和观测时间不一致的问题等。未来地表组分温度遥感反演仍然是一个需要不断深入研究的内容。     

基于MODIS影像的昼夜地表温度反演研究

地表温度是研究区域地表能量平衡和资源环境变化的重要参数之一,为获取研究区的时空分布状况有重要的作用。对云南会泽县MODIS的昼夜两景影像数据进行辐射校正、定标等反演出地表温度图,通过31和32波段之间的波段运算显示出明显的地表温度空间差异和不同的地物类型;在已有的温度反演算法基础上,将地表温度数据引入到温度反演算法中,得出32波段反演的地表温度要高于31波段反演的地表温度,而且昼间两波段间的温度差要比夜间的两波段之间的温度差大,这是因为白天的可见光和近红外也存在辐射,而且白天的地表吸收温度比夜间高,辐射增大,导致白天的温差大于夜间的温差。利用地表实测温度数据与热红外遥感数据相结合,提高了研究区地表温度反演的精度,降低了反演难度。     

基于MODIS影像的昼夜地表温度反演研究

地表温度是研究区域地表能量平衡和资源环境变化的重要参数之一,为获取研究区的时空分布状况有重要的作用。对云南会泽县MODIS的昼夜两景影像数据进行辐射校正、定标等反演出地表温度图,通过31和32波段之间的波段运算显示出明显的地表温度空间差异和不同的地物类型;在已有的温度反演算法基础上,将地表温度数据引入到温度反演算法中,得出32波段反演的地表温度要高于31波段反演的地表温度,而且昼间两波段间的温度差要比夜间的两波段之间的温度差大,这是因为白天的可见光和近红外也存在辐射,而且白天的地表吸收温度比夜间高,辐射增大,导致白天的温差大于夜间的温差。利用地表实测温度数据与热红外遥感数据相结合,提高了研究区地表温度反演的精度,降低了反演难度。     

基于ETM+数据的新疆于田地区地表温度反演研究

地表温度是地球系统的热状况与水热平衡的关键因子.热红外遥感是获取地表热状况信息的一种非常重要的手段.利用ETM+数据和同时相气象数据获得两个地表温度反演的重要参数:大气透射率和地表比辐射率.运用覃志豪等的单窗算法反演出于田地区的地表温度,并用陆面实际地表温度进行了检验.结果表明,水体表面温度最低,绿洲次之,戈壁最高.地表温度以绿洲为中心从里到外呈环状分布.说明利用ETM+数据反演地表温度是可行的 .并对进一步理解我国西北干旱、半干旱区的土壤-植被-大气系统能量交换状况及区域热量分布差异有着重要意义.     

不同土地利用类型对城市地表温度的影响——以龙口市为例

选取烟台市龙口地区为研究对象,利用LandsatTM6热红外。感数据、土地利用专题图件、气象观测资料反演了快速城市化的典型地区龙口市的城市地表温度,分析不同土地利用类型的地表温度差异,以及地表温度与NDVI的关系。结果表明：龙口市地表温度大体为城乡工矿用地跃居民用地跃草地跃林地跃耕地跃水域。     

基于Landsat系列卫星的地表温度与植被覆盖度关系研究——以北京密云区为例

该文通过2016年的Landsat 8卫星数据,解译了北京密云区2016年的土地利用数据。通过2005、2016年的TM/TIRS的热红外波段和NDVI值反演了密云区的地表温度和植被覆盖度。结果显示:2005—2016年,密云区地表温度升高,城市热岛效应明显;植被覆盖度与地表温度呈负相关关系,植被覆盖度越低,人工表面聚集度指数与分离度指数越高,地表温度会越高,而植被覆盖度越高、人工表面分离度越高,越能够缓解热岛效应。     

基于Landsat 8数据的芜湖市地表温度反演

以空间分辨率100 m的Landsat 8 TIRS热红外传感器第10波段数据为基础,采用对大气透射率估算方程修正后的单窗算法,反演了芜湖市地表温度,并使用MODIS地温产品数据为标准对其进行精度评价。评价结果表明,修正后的算法所得到的反演结果具有较高的数据精度,能够更加准确细致地表示出地表温度空间分布的细节信息。     

基于TM影像的地表温度遥感反演研究——以兰州市区为例

以兰州地区为例,利用TM数据对地区的地表温度进行了反演。     

基于遥感的农业干旱监测模型研究

依据干旱监测的原理,从土壤水分、植被指数、表面温度、要素综合等角度出发,对现有主要农业干旱遥感监测模型进行归纳总结,分析了各种方法的优缺点,以及各自的适用范围;重点分析了条件植被温度指数、温度-植被干旱指数,指出它们应看作是对归一化温度指数的简化处理,兼具实用性和一定的监测精度,在业务应用中有一定的推广价值,并预测了未来遥感干旱监测的发展方向和目标。     

热红外遥感对马尾松林松材线虫病早期响应研究

松材线虫病由于传播速度快、致死率高等特点也被称“松树的癌症”,早期监测非常重要。基于Landsat 8 TIRS热红外遥感数据评估绿色攻击阶段的植被温度的异常变化，并探究其监测潜力。应用2018年江西省吉安市万安县的Landsat 8 TIRS遥感数据，通过单窗算法反演地表温度(LST)。以30个100 m×100 m样地的受害马尾松林的枯梢率为指标，分别开展5月(绿色阶段)、7月(绿色攻击阶段)及11月(红褐色-灰色阶段)3个不同月份的LST与枯梢率(SDR)的相关性分析。对比分析热红外和Sentinel-2光学数据在早期监测能力上的差异。结果表明，1)Landsat 8反演的地表温度LST分布合理，对虫害区域有响应；2)LST与枯梢率在5月(0.01相似文献   

遥感蒸散估算研究进展

阐述了蒸散遥感估算的基本原理与方法,按不同的作用机理将主要的蒸散遥感估算方法分为基于地表与空气温度温差的经验方法、地表能量平衡模型、基于遥感数据源的Penman模型、基于植被指数和温度综合模型、互补相关模型以及遥感数据与陆面模型同化方法,并对各种方法的优缺点和适用性进行了分析,最后,对遥感蒸散估算面临的困难及发展方向进行了展望。     

城市热岛遥感研究进展

对国内外城市热岛研究现状进行了总结,介绍了城市热岛产生的原因与危害、城市热岛遥感卫星信息源现状及信息处理方法和城市热岛效应与城市化关系研究,指出了目前数据源、陆地表面温度反演精度和城市热岛效应的地学关系研究等问题,并进行了分析与展望。     

基于遥感影像的马雷绿洲空间热环境分布特征研究

绿洲空间热环境的研究是深入了解绿洲沙漠化变化机理的重要手段。以土库曼斯坦马雷绿洲为例,将Landsat TM/ETM+作为基础数据源,基于定量遥感分析方法,进行马雷绿洲地表温度以及植被覆盖度的反演,在统计地表温度—植被覆盖度二维散点图的基础上,研究地表温度与植被覆盖度的相关关系。结果表明:土地利用类型是影响地表温度的显著因素,基本决定地表温度的总体分布的是土地利用类型的分布;通过对地表温度以及植被覆盖度相关性的研究,得到2001及2010年的相关系数分别为0.677 8、0.665 0。     

基于奈曼旗热效应的遥感

对奈曼旗的TM数据进行大气校正和几何校正。利用Landsat TM3和Landsat TM4计算该区域的植被指数（NDVI），来分析和研究该区域的植被状况，特别是通过植被盖度从另一个角度来说明问题。利用Landsat TM6热红外遥感数据定量反演了该研究的地表温度，初步分析了区域热量分布差异并探讨这一差异形成原因，并建立NDVI和地面温度两者之间线性关系。结果表明：该区域的热量分布差异显著；卫星图像反演的地表温度与实际的地面情况相符合；地面温度都与植被指数（NDVI）存在着密切的反相关关系。     

合肥市地表温度反演及热力景观格局动态变化研究

以合肥市为研究区,使用Landsat ETM+、Landsat TM遥感数据以及相关的统计年鉴、气象数据,采用单窗算法对研究区地表温度进行反演,得出合肥市地表温度分布图,并对地表温度数据行标准化处理,划分热力景观类型,得到多年的热力景观类型分布图。结合景观生态学方法对景观分类图进行景观指数计算及分析,研究合肥市热力景观格局动态演变过程。结果表明,合肥市1999年、2002年、2006年和2010年都存在明显的热岛效应现象;从2002年到2010年,热岛区域在1999的基础上逐渐扩张,2010年热岛强度整体上有所降低,高温区域比较分散;在斑块类型水平上,中温区、次高温区和高温区的斑块面积比的比重逐年增加,1999年、2002年和2006年低温区为优势热力景观类型,到了2010年则变为中温区;在景观水平上,最大斑块指数逐年减小,研究区域景观不再由少数热力景观类型所控制,simpson多样性指数和均匀性指数逐年增大,热力景观异质性增加;城市化发展等人为因素是热力景观格局演变的主要驱动力。