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。     

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。     

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。     

基于高分三号卫星合成孔径雷达数据的农田土壤水分反演

土壤水分是农作物生长的基本条件,本研究基于高分三号卫星C波段合成孔径雷达数据,提出新的土壤水分反演算法,并获取区域尺度8 m空间分辨率的农田区土壤水分。首先,通过PROSAIL模型、实测植被冠层含水量、Landsat-8光学数据优选光学植被水分指数,计算水云模型参数并获得土壤直接后向散射系数;其次,利用高级积分方程模型模拟雷达后向散射影响机制,采用雷达影像高低入射角特性计算地表组合粗糙度;最后,利用高分三号卫星同极化雷达数据反演农田区土壤水分,并基于实测数据开展精度验证。结果表明：土壤水分反演值与野外实测值具有良好一致性,垂直极化下反演精度更高,其决定系数为0.595 6,均方根误差为0.041 5 m3/m3。本研究成果可为我国自主研发的高分三号卫星获取高分辨率土壤水分信息提供算法参考。     

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。     

2019-3ml目录

目的地表温度是区域与全球尺度地表过程分析与模拟的重要参数,在地表与大气能量交换的过程中扮演着重要的角色。本文使用3种算法对北京地区Landsat-8影像进行地表温度反演,并使用MODIS 地表温度产品对反演结果进行交叉验证,评估Landsat-8用于地表温度反演的精度与适用性,为后续使用Landsat-8反演地表温度的研究提供参考。方法对反演地表温度所需的3个重要参数（大气平均作用温度、地表比辐射率、水汽含量）进行获取,得到3个算法的反演结果后,对各个算法的结果进行敏感性和差值分析,并将结果与同期MOD11A1地表温度产品进行对比分析。主要分析手段包括北京市不同行政区之间算法结果与温度产品的平均温度结果比较、不同地类之间算法结果与温度产品的平均温度结果比较,以及选取尺度效应较低、温度随时间变化较小的密云水库中心区域比较两者的温差。结果3个算法的反演结果总体平均温差不超过1 K,其中Cristóbal等提出的改进后单通道算法与其他两个算法的温差最小,Wang等提出的改进后单窗算法与其他两个算法的温差最大。Landsat-8地表温度反演结果普遍高于MODIS温度产品。通过选取密云水库中心区域对本研究反演结果和温度产品进行对比可以得出,3种算法结果与MODIS温度产品的总平均差值为1.373 K。结论反演结果总体上具有较理想的反演精度。Jiménez-Mu?oz提出的劈窗算法具有最好的敏感性分析结果,且与MODIS温度产品的结果最接近。Landsat-8反演结果与MODIS温度产品在总体地温分布规律上保持一致,但Landsat-8因具有更高的分辨率而能更好地分辨小地块不同地类的地温差异,在精确反演地表温度领域拥有更大的优势。      

昆明中心城区地表温度反演及与土地覆盖关系分析

结合MODIS大气水汽3通道平均反演法与地表温度劈窗反演法,用Landsat 8反演了昆明中心城区的地表温度;应用面向对象法分尺度提取出城市土地覆盖类型,从可规划控制角度出发,选择各类土地覆盖的多种特征,对不同土地覆盖的特征与地表温度之间建立逐步回归模型。结果表明：昆明中心城区的地表温度呈现高温区与低温区两端分布特点,绿地分布不合理、道路和其他不渗水面比例过大是昆明城市高温区多的主要原因;回归模型显示,植被覆盖率、植被覆盖的外形复杂度、水域面积、河流长度、其他不渗水面内的植被绿化率与地表温度呈负相关,除道路之外的不渗水面的斑块面积和周长则与地表温度呈正相关;各类型土地覆盖的部分斑块特征与地表温度之间存在弱关联。进一步明确这些关系将有助于城市热环境调控、城市规划建设研究。     

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GIS和RS的南京市地表温度动态变化研究

在全球气候变暖、城市化进程不断加快的背景下,地表温度(LST)作为地表热环境和城市热岛效应研究的基础引起了国内外学者的广泛关注。本文采用覃志豪单窗算法(MW)反演南京市2000年、2006年、2016年地表温度,在此基础上研究南京市地表温度的动态变化情况。结果表明:2000—2016年南京市高温区面积减少,但中温区和次高温区面积增加,热岛未得到缓解,共增加了80.92km²。该结果对城市的合理规划、重建和工业的布局等具有重要的参考价值。     

基于“高分一号”遥感影像反演华南地区亚热带典型作物冠层SPAD

【目的】以广州市增城试验基地为例,探索国产高分卫星影像数据在反演华南地区亚热带典型作物冠层叶绿素相对含量（SPAD）的应用.【方法】根据2013年10月1日“高分一号”影像数据和相应的亚热带典型作物的实测数据,建立植被指数与典型作物冠层SPAD之间的关系模型,并分别探讨9种植被指数与SPAD之间线性和非线性关系,以便获得最佳的植被指数和相应的回归模型反演华南地区亚热带作物冠层叶绿素相对含量.【结果和结论】7种植被指数均与亚热带典型作物冠层SPAD有极显著的相关性,其中比值植被指数（RVI）相关性最好,其次是差值植被指数（DVI）.经分析,RVI的指数回归模型Y=31.445e^0.141X（R² =0.889）是反演亚热带典型作物冠层SPAD的最佳回归模型,实际拟合精度达92.75%,故使用该回归模型估测研究区内大范围亚热带典型作物冠层SPAD是可行的.     

徐州市GF-1卫星气溶胶光学厚度反演与空间特征分析

目前,基于国内外发射的各种卫星传感器观测数据的陆地气溶胶光学厚度（AOD）反演方法与应用研究已相对成熟。然而,针对我国国产高空间分辨率（如高分一号）卫星数据的城市小区域尺度的反演与应用则相对较少。因此,选择使用深蓝算法对我国重要的工业型城市——徐州市进行国产GF-1 WFV数据AOD反演与空间特征分析,并利用地基AERONET同期数据进行反演结果验证。研究结果显示,2015—2017年6期的徐州市AOD整体空间格局稳定,均以人口聚集的城区呈高值分布为特征,不随季节变化,说明该地区空气污染源极可能以城市人为排放为主;与AERONET站点同期数据的相关性分析与时序分析结果表明,基于GF-1 WFV高空间分辨率卫星数据的徐州市AOD反演结果质量良好。建议今后在大数据支撑下,应充分利用时空数据融合及机器学习等先进技术手段,弥补受云覆盖影响下单时间窗口GF-1卫星数据AOD反演的缺陷,以期达到国产高分卫星的更高时间、更高空间分辨率以及实时监测与预测的更高业务目标。     

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.     

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。     

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。     

Microwave radiometric measurements of sea surface temperature from the seasat satellite: first results

Initial results from the Seasat scanning multichannel microwave radiometer indicate that the sea surface temperature can be measured with a root-mean-square sensitivity of 1.2 degrees C or better. The first microwave map of sea surface temperature for the entire Pacific has been produced.     

Perspective of Chinese GF-1 high-resolution satellite data in agricultural remote sensing monitoring

High-resolution satellite data have been playing an important role in agricultural remote sensing monitoring. However,the major data sources of high-resolution images are not owned by China. The cost of large scale use of high resolution imagery data becomes prohibitive. In pace of the launch of the Chinese "High Resolution Earth Observation Systems",China is able to receive superb high-resolution remotely sensed images(GF series) that equalizes or even surpasses foreign similar satellites in respect of spatial resolution,scanning width and revisit period. This paper provides a perspective of using high resolution remote sensing data from satellite GF-1 for agriculture monitoring. It also assesses the applicability of GF-1 data for agricultural monitoring,and identifies potential applications from regional to national scales. GF-1's high resolution(i.e.,2 m/8 m),high revisit cycle(i.e.,4 days),and its visible and near-infrared(VNIR) spectral bands enable a continuous,efficient and effective agricultural dynamics monitoring. Thus,it has gradually substituted the foreign data sources for mapping crop planting areas,monitoring crop growth,estimating crop yield,monitoring natural disasters,and supporting precision and facility agriculture in China agricultural remote sensing monitoring system(CHARMS). However,it is still at the initial stage of GF-1 data application in agricultural remote sensing monitoring. Advanced algorithms for estimating agronomic parameters and soil quality with GF-1 data need to be further investigated,especially for improving the performance of remote sensing monitoring in the fragmented landscapes. In addition,the thematic product series in terms of land cover,crop allocation,crop growth and production are required to be developed in association with other data sources at multiple spatial scales. Despite the advantages,the issues such as low spectrum resolution and image distortion associated with high spatial resolution and wide swath width,might pose challenges for GF-1 data applications and need to be addressed in future agricultural monitoring.     

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.     

面向风云静止卫星地表温度产品的缺失数据修复方法对比

静止卫星地表温度数据是研究昼夜温度变化规律及全球气候变化的重要参数。但常见的静止卫星地表温度数据,如风云二号F星地表温度产品(FY-2F LST)由于受到云、雾霾和气溶胶等大气因素的影响,往往会出现数值缺失的现象。针对该问题,一系列基于温度昼夜变化模型(diurnal temperature cycle,DTC)的静止卫星地表温度产品空值数据修复方法被提出,如VAN2006方法;此外,常见的三次样条插值(Cubic spline)和智能的反向传播网络(back-propagation network,BP)利用像元时间连续性原理,通过温度预测实现地表温度产品空值数据修复在理论上也是可行的。模拟不同类型的像元缺失情况分析和比较了3种方法的温度修复结果。研究表明,在空值数量较少的情况下,3种方法修复结果都比较理想,其中Cubic spline方法效果最好;随着空值数量增加,3种方法修复效果都不同程度变差,其中VAN2006衰退较缓慢,Cubic spline衰退最快;当空值数目继续增多且达到一定数量时,VAN2006仍可以较为真实的还原地表温度数据,并且优于BP,其中Cubic spline修复结果最差,难以反映实际地表温度。对14种不同空间大小空值区域实验研究进一步说明3种方法对地表温度空值修复具有可行性,但修复效果与空值区域大小无关,时间序列中空值数量是最主要的影响因素。