热红外遥感反演地表温度研究进展

介绍在遥感技术支持下用热红外波段反演地表温度的各种方法及其优缺点和适用情况;总结目前通道法反演地表温度的问题所在,引出其研究新方向:组分温度反演;最后,对热红外遥感反演地表温度作出总结和提出展望。     

“高分五号”卫星地表温度反演与验证

【目的】“高分五号”卫星是中国首颗同时具有4 个热红外通道的遥感卫星,文章目 的是促进中国遥感卫星的应用,提高地表温度反演能力。【方法】文章对“高分五号”卫 星分别采用两通道劈窗算法和四通道劈窗算法反演得到内蒙古地区2019 年3 月份的地表温 度,并通过实测站点温度数据对反演温度进行检验。【结果】两通道劈窗算法的温度RMS 为 2.168 K,四通道劈窗算法的温度RMS 为1.609 K,结果表明四通道劈窗算法反演精度更高。 将四通道劈窗算法应用到2019 年3 月至6 月获取的山东省部分区域数据,反演了地表温度, 用于区域尺度农情信息监测与定量评价,为农业精细化管理提供技术支持。【结论】研究结 果表明,“高分五号”卫星地表温度反演精度较高,其高空间分辨率的地表温度信息将在农 业干旱监测中发挥重要作用。     

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。     

杭州村镇下垫面遥感指数与地表温度的相关性

  目的  分析不同类型村镇下垫面特征与地表温度(LST)的相关关系,对明晰村镇热环境的影响规律具有重要意义。  方法  利用单通道算法反演村镇的下垫面温度,针对遥感数据不同波段的特性计算了归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、不透水面信息指数(NDISI)、归一化水汽指数(NDMI)和改进型归一化差异水体指数(MNDWI)。基于杭州市夏、冬两季的地表温度及遥感指数计算结果,统计分析不同类型村镇下垫面两者间的线性相关性。  结果  地表温度与NDVI呈显著负相关,与NDBI呈显著正相关,与NDMI呈显著负相关。NDMI和NDBI对地表温度的影响大于NDVI,NDISI和MNDWI对地表温度的影响则相对更小;冬季地表温度与遥感指数的相关性弱于夏季。  结论  降低建筑密度,提高下垫面湿度和植被覆盖度都有利于降低村镇夏季地表温度,优化村镇热环境。图7表2参27     

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。     

基于劈窗算法的青岛地区地表温度反演研究

地表温度对于地球资源环境监测的意义十分重要,在农业、环境生态相关领域研究以及地表分析研究中都是重要的参数指标。气象测量难以大面积提供面状地温数据,而遥感监测成本低、时相性好、可提供面状数据等特点使其在地表温度监测中具有独特优势。该研究根据Landsat-8遥感数据,通过调整地表比辐射率估算方法后的劈窗地表温度反演算法实现了青岛地区地表温度的反演。并对结果与青岛市气象局网站提供的气象数据进行对比验证,反演结果总体符合实际情况,为沿海城市热能空间分布研究和城区规划提供参考依据。     

地表温度的多源遥感数据时空融合模型构建

为解决传统的遥感数据融合模型在高异质性地表区域的融合精度不高的问题,本研究在考虑地表温度的前提下构建了一种新的多源遥感数据时空融合模型.首先,为消除反演得到的可见光与红外信息出现不对等的影响,将地表测温空间尺度为综合多地表参数的数据尺度模型.然后利用低尺度低空间分辨率的转换残差模拟地表温度.由于地表温度特征复杂,构建B...     

基于TM8卫星热红外数据地表温度反演及其应用

地表温度(LST)是农业旱灾监测模型和农作物估产模型的关键因子,在干旱遥感监测中有着广泛应用.针对TM 8卫星运行陆地成像仪(OLI)和热红外传感器(TIRS)数据波段特点,提出新的劈窗算法流程图,推导新的劈窗算法系数,对地表比辐射率和大气透过率这两个基本参数进行了分析.选取同一时刻珠三角区域的MODIS温度产品和气象站点观测值作为基准,对该算法进行精度分析.结果表明:LST散点图得出RMSE为0.3845;从LST差值直方图得出反演LST和产品LST误差范围主要集中在-0.6～0.6℃之间;对观测的气象站点值进行统计,产品站点温度均值、算法反演温度均值和站点观测温度均值分别为21.61、21.19、21.38℃,对高温区域的气象站点温度数据统计得出该算法的RMSD为0.742℃,误差小于1℃.从实例应用来看,该算法能快速有效地反演农业旱灾监测中所需要的LST参数,并获得较好的反演效果,能提高农业旱灾监测模型的反演精度.     

MODIS数据反演三江平原晴空上午陆表温度比较研究

三江平原大面积开垦后区域水热平衡发生变化,晴空上午陆表增温状况在开垦后和未开垦区域之间周年变化表现不同.选择2006~2009年55个时次67个Terra卫星上午降轨MODIS L1B数据集,在黑龙江南岸乌苏里江西岸开垦后农田、黑龙江北岸乌苏里江东岸俄罗斯境内未开垦平坦荒原各选择200个地面数据点,比较分析开垦和未开垦区晴空上午陆表温度(Land surface temperature,LST).结果表明,与未开垦荒原比较,开垦后区域LST年变化表现为两谷一峰:春季解冻后未开垦区有大量枯萎植物覆盖,开垦后区域裸土为主,表现为温度谷;5月下旬至7月中下旬,未开垦区植物大量生长,开垦区农田前期多为裸土或植株矮小,表现为一个很强的温度峰;7月末至8月末农田作物茂密生长,表现为另一个温度谷;9月以后至次年4月份大部分时间为冻土或被冰雪覆盖,开垦区和未开垦区LST差异不明显     

耕地遥感识别研究进展与展望

快速、准确获取耕地数量及其分布信息是研究耕地时空格局和生态效应的基础,也是及时制定应对粮食问题对策的迫切需求。近年来,随着卫星遥感技术的迅猛发展,遥感以其宏观性、实时性以及经济性为耕地信息快速获取提供了可能性。本文归纳了遥感技术应用于识别耕地信息的研究进展,总结了国内外耕地信息提取研究中常用的数据源、分类算法、时相选择、分类对象,讨论了上述四大类在提取耕地信息过程中的优缺点。随着传感器数量不断增加,遥感影像时间分辨率、空间分辨率及光谱分辨率不断提高,分类算法的不断涌现,基于多源遥感数据,集成智能分类算法识别耕地将成为必然的发展趋势。     

近地表气温遥感反演方法综述

【目的】在农业研究中,近地表气温是影响作物发育速度的关键因子。尤其是在全球气温变暖趋势下,对区域尺度气温进行实时监测具有十分重要的科学意义和实用价值。文章对目前常用近地表气温遥感反演方法进行回顾和总结,对未来近地表气温遥感反演方向进行展望。【方法】随着遥感技术的不断发展,遥感近地表气温反演已成为目前获取高时间/空间分辨率区域气温的最有效方法。该文采用文献综述的方法,回顾和总结了近年来国内外近地表气温遥感反演研究进展,将其归纳为4类:大气廓线外推方法、地表温度—植被指数方法、基于数据统计的方法以及基于地表能量平衡的方法。最后对这些方法的优缺点进行评述和展望。【结果】近地表气温主要受辐射、湍流及平流等多种因素影响。因此,准确获取近地表气温十分困难。尽管目前已有多个行之有效的遥感反演方法,但这些方法大多依赖地面辅助数据,尤其是在有云情况下,由于无法有效获取诸如地表温度和地表反照率等气温反演的重要参量,目前的方法很难有效得到应用。【结论】国内外学者针对近地表气温遥感反演开展了大量研究,但是目前仍然缺乏独立于地面辅助数据的普适性方法。建议未来在有云条件和不同地形条件下大气辐射传输过程以及大气流动对气温影响的量化建模等方面加强研究,以提升近地表气温遥感反演精度和适用性。     

基于高光谱遥感数据的水稻叶温反演

[目的]研究水稻叶温与冠层反射光谱间的关系,为水稻叶温的模拟与监测提供理论依据.[方法]利用FieldSpec Pro FR光谱仪和Raynger ST红外温度探测仪测量水稻抽穗期冠层的反射光谱和叶片温度,分析原始反射光谱、一阶微分光谱、归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(DVI)、再归一化差值植被指数(RDVI)和转换型土壤调整指数(TSAVI)与叶温的关系.[结果]叶温的变化直接影响水稻冠层光谱的反射率,影响水稻红边特征.一阶微分光谱与叶温存在极显著相关性(P<0.01,下同),990 nm处相关系数(0.889)最高,885 nm处相关系数(-0.893)最低.选取叶温敏感波段光谱组合计算植被指数,发现RDVI和TSAVI与叶温的关系呈极显著相关,相关系数分别为0.724和0.733.由RDVI和TSAVI建立经验模型,结果显示由TSAVI建立的叶温估算模型效果更好,其验证样本的决定系数为0.610,相对误差为1.97%,均方根误差为2.546.[建议]综合考虑多种预处理方法,最大程度还原光谱信息;优化特征波长的提取,提高建立模型的精度;基于高光谱技术,实现冠层叶温的无损监测.     

干旱区精河流域地表温度的模型反演研究

以精河流域绿洲为研究区,使用Landsat ETM⁺数据,采用单窗算法和普适性单通道算法对研究区地表温度进行反演,并将这两种算法的反演结果与研究区MODIS温度产品(MODIS LST)进行比较。结果表明：(1) 单窗算法和普适性单通道算法反演的结果总体趋势比较接近,研究区整体的平均温度相差约2k;(2) 采用改进型土壤调整植被指数(MSAVI)代替归一植被指数(NDVI)计算地表比辐射率可有效提高反演精度,并且同等条件下单窗算法的反演精度高于普适性单通道算法,两种算法的反演结果与MODIS LST的相关系数分别是0.9255和0.8651;(3) 在城镇区域,普适性单通道算法反演结果与MSAVI的相关性高于单窗算法,相关系数为0.8136,说明普适性单通道算法更适合干旱区大范围城镇地表温度的反演研究。     

用MODIS数据反演辽西北地区陆面温度

针对MODIS多波段的特点，用1、4、3波段合成真彩色图像，2、19波段反演水汽含量，最后用31、32波段和分裂窗算法反演辽西北地区陆面表面温度。结果表明：渤海附近站点的地温相对较低，地温海陆分布差异明显；研究区内各站点反演结果都在20℃以上，符合实际情况；反演结果与观测数据的多年平均值在空间分布上基本呈相似的趋势，结果比较合理。     

农业土地资源遥感研究动态评述

【目的】作为地球陆地系统最重要的组成部分,农业土地系统对于确保国家粮食安全与资源安全,科学理解人—地耦合关系具有重要作用。【方法】文章从农业土地系统科学视角出发,系统梳理了农业土地资源遥感的总体框架,围绕4个核心内容的研究现状、进展和存在问题进行了深入论述。【结果】农业土地资源遥感包括资源调查和变化监测两个主要任务,其核心内容包括:耕地资源的数量和空间分布调查、农作物种植结构调查、农业土地集约化利用监测、农业土地利用时空变化监测等。【结论】面向当前和今后相当长时间内智慧农业、农业高质量与绿色发展的迫切需求,农业土地资源遥感需要从系统性和整体性的科学视角来开展综合研究,天空地一体化、多源数据、多时空尺度和多技术方法的综合集成将是未来农业土地资源遥感研究的重点发展方向。     

遥感技术在耕地类型分类中的应用Application of remote sensing technology in classification of cultivated land 孙玉璟

耕地是人类在地球上赖以生存的主体,耕地面积对粮食产量的保证起到至关重要的作用。在卫星或航拍得到的遥感图像中提取耕地类型,是遥感图像分类中的难点,本文分析了基于遥感图像的耕地类型识别与分类的重要性,并列出耕地类型分类的主要算法,为提高耕地利用率、促进农业发展提供科学依据。     

遥感技术在土地沙化监测中的应用

利用SPOT5卫星遥感影像,采用遥感数据处理技术,对漳浦县沿海沙化土地进行遥感目视解译.通过对沙化监测分类体系的研究,建立沙化监测的遥感目视解译分类系统和目视解译标志,并进行目视判读.通过目视解译结果和实地检验,验证研究成果的正确性,为福建省沿海土地沙化监测提供了遥感目视解译方法.     

土地利用/覆盖遥感分类研究综述

遥感技术已成为土地利用/覆盖信息来源的重要手段,分类方法在其研究中占有重要的地位,方法的优劣直接关系着分类的精度。本文阐述了不同类型遥感资料的性质及应用范围,并在综合分析研究当前主要的遥感图像分类方法基础上,对常规的统计分类方法、人工智能分类方法、针对实际情况的分类方法及其它较新的分类方法进行了综述。