基于单通道算法的HJ-1B与Landsat 5 TM地表温度反演一致性研究

针对传感器参数与Landsat 5 TM较为相近的环境减灾卫星HJ-1B的热红外数据是否能达到与TM6反演地表温度同样的效果的问题,作者获取了2009年4月15日覆盖北京地区相同范围的HJ-1B影像和Landsat 5 TM影像,采用Ji m啨nez-Mu oz和Sobrino的普适性单通道算法,通过遥感数据获取反演参数,对研究区的地表温度进行反演,并对两类数据反演结果的一致性进行了分析和评价。通过对反演结果的统计分析和分级填图表明,基于普适性单通道算法的HJ-1B与TM的热红外波段反演的地表温度在数值上和空间分布趋势上一致性较高。因此,具有较高时间分辨率和较大幅宽等优势的HJ-1B IRS数据在地表温度反演方面具有更大的潜力和应用范围。

用HJ-1B卫星数据反演地表温度的修正单通道算法

目前用于地表温度反演的单通道算法主要针对窄视场传感器建立.HJ-1B卫星红外相机为宽视场传感器,其热红外通道(IRS4)观测天顶角可达±33°以上,在地表温度反演时必须剔除传感器观测角度的影响.以大气辐射传输模拟为基础,建立了基于传感器观测天顶角-大气函数系数的修正单通道算法.针对HJ-1B卫星与Terra卫星过境时间接近的特点,提出将MODIS大气水汽含量产品作为单通道算法的输入参数,并建立了观测天顶角-垂直与斜程大气水汽含量转换系数查找表.基于对光谱数据的模拟,给出了适用于IRS4通道的地表发射率确定方法.验证结果表明,修正单通道算法平均反演误差在1.1K以内,比不考虑传感器观测角度的单通道算法精度提高0.1～0.7K,反演误差对于传感器观测天顶角依赖性减弱.对实际HJ-1B卫星影像的应用结果表明,修正单通道算法反演的地表温度与MODIS地表温度产品具有较好的一致性.

利用HJ-1B模拟数据反演地表温度的两种单通道算法

现有的两种单通道算法(覃志豪单通道算法和Jiёmnez-Muoz&Sobrino单通道算法)都是针对Landsat TM提出的,中国即将发射的HJ-1B卫星传感器也仅有一个热红外波段,要想应用这两种算法对HJ-1B数据进行地表温度的反演,需要根据HJ-1B热红外波段的通道响应函数来重新得到算法中的经验关系.文中针对HJ-1B卫星传感器对这两种算法进行了修订,通过大气辐射传输软件MODTRAN4模拟数据对算法进行了精度评价和参数的敏感性分析.并在此基础上考虑HJ-1B卫星传感器的噪声等效温差(NEΔT)和各种参数的估计误差对算法进行了综合误差分析,发现在NEΔT≤0.3K的情况下,覃志豪单通道算法平均综合误差为1.14K,而Jiёmnez-Muoz&Sobrino单通道算法平均综合误差为0.94K.基于模拟的HJ-1B热红外波段数据,采用修订后的算法进行了地表温度的反演实验,通过对反演结果的分析,发现覃志豪单通道算法反演的地表温度比模拟的地表温度低1.2K左右,而Jiёmnez-Muoz&Sobrino单通道算法比模拟的地表温度低0.8K左右.从算法验证和应用的结果来看,修订的这两种算法可以方便地应用到对HJ-1B热红外波段数据的地表温度反演.

单窗算法和单通道算法对参数估计误差的敏感性分析

单窗算法和单通道算法的提出为应用LandsatTM热波段反演地表温度开辟了新途径。由于进行地面像元尺度同步温度测量难度较大,目前尚无法对这两种算法进行直接评判。通过对算法所需参数分别取一定变动区间并进行渐变取值测算,分析了算法对其参数估计误差的敏感性,以此作为对这两种算法适用性的一个间接评判依据。

基于Landsat 8数据单通道算法反演地表温度——以济南市为例

当前地表温度反演的遥感数据源多为Landsat TM/ETM+、MODIS数据,Landsat 8热红外数据的使用还不是很多,许多针对Landsat 8热红外数据的地表温度反演算法虽然被提出,但是否能满足不同试验区的精度要求还有待考究,同时,经验模型的使用可能会对求解地表比辐射率和大气透过率等地表温度反演参数造成不同程度的影响。因此,本研究以山东省济南市为研究区,Landsat 8数据为数据源,分别利用大气校正法、JM_SC10算法、TIRS10_SC算法,结合分类回归树(classification and regression tree,简称CART)算法与中等光谱分辨率大气透过率算法计算机模型(moderate spectral resolution atmospheric transmittance algorithm and computer model,简称MODTRAN),构建适合济南地区的温度反演参数,实现地表温度的反演,并以济南市16个气象站的温度数据为基准进行精度验证。结果表明,3种算法反演温度平均误差为1.78℃,TIRS10_SC算法反演精度最高,其次是大气校正法、JM_SC10算法。在一定误差要求下,3种算法均可应用于济南地区的地表温度反演。

利用单通道算法对MERSI数据进行地表温度的反演研究

选取2008年8月16日MERSI 1km遥感数据,以新民为中心截取170×170像元区域作为研究区,选用具有普适性的单通道算法对其进行地表温度的反演。结果表明:MERSI LST数值低于观测值12k左右,低于MODIS LST18k左右。虽然MERSI LST反演结果未能达到理想偏差范围,但是反演温度的趋势与实际观测值和MODIS LST趋势基本一致,最高值均出现在康平,最低值则都出现在本溪。

基于MODIS影像和单通道算法的阿拉善盟地表温度空间分布研究

地表温度是气象、水文、生态等研究中一个重要参数。利用MODIS影像的第32波段,采用单通道算法对内蒙古阿拉善盟地表温度进行了反演;并与地面实际状况进行了对照分析。分析表明,该方法获得的地表温度比较符合阿拉善盟实际地表状况,地表温度结果可用于其他相关研究。

基于普适性单通道算法的HJ-1B长江口温度反演

长江口是上海市重要的水源地,是东海带鱼的主要产卵地,对周边农业、渔业生产及居民生活都有着重大影响。该文基于HJ-1B/IRS数据,采用普适性单通道算法进行长江口温度反演,利用MODIS温度产品MOD28和对比分析。结果显示:该方法反演的长江口温度和MOD28产品温度误差为+0.23℃,相关性为0.94,反演结果良好。

单通道算法地表温度反演的若干问题讨论——以Landsat系列数据为例

在地表温度反演中,Jiménez-Muoz和Sobrino开发的单通道(SC)算法因其需要的实时大气参数少而被广泛应用。由于SC算法在2003年提出时只提供了针对Landsat TM的大气参数,导致许多后续基于ETM+数据的地表温度计算也都采用TM的大气参数。即使SC算法于2009年提出了改进版,但这一混用现象仍未改观。因此,基于实测地表温度,以Landsat 5/7/8号卫星的热红外数据为例比较了2003和2009版的算法,探讨了Planck函数、λ取值和大气参数等常见问题。结果表明,2009版的算法明显提高了ETM+地表温度反演的精度,且以采用Planck函数和USGS提供的λ值时所获得的平均精度最高。在当前,如果要用SC算法来反演Landsat 8的地表温度,可在大气水汽含量较低时选用TIRS 10波段来单独进行。

环境一号B星热红外波段单通道算法温度反演

文中在考虑环境一号B星(HJ-1B)热红外波段(infrared scanner,IRS4)光谱响应函数和有效波长的基础上,通过MODTRAN4模型模拟,对Jimenez-Munoz和Sobrino(JM&S)单通道算法中的大气函数进行改进,重新计算得到了适合HJ-1B星IRS4地表温度(land surface temperature,LST)反演的3个大气函数公式,并反演了福州地区的地表温度.采用基于星上辐亮度法对反演的地表温度进行精度评价,并将反演的地表温度与JM&S算法、段四波等修正的JM&S算法反演的地表温度进行对比分析.结果表明:使用文中改进后的大气参数对HJ-1B星IRS4进行地表温度反演,可取得较好结果.

单通道独立分量分析算法的比较分析

分析单通道ICA方法中不同算法的适用范围和优劣程度,通过仿真实验证实了单通道ICA算法在单通道信号分离的实用性,并讨论了单通道ICA算法在变形分析中应用的可行性。

相空间重构单通道ICA算法及其在变形监测数据去噪中的应用

常用的去噪方法需对数据序列进行多尺度分解实现去噪,而未考虑信号本身的关联和特征。相空间重构单通道ICA算法依据相空间重构将一维信号扩展到高维相空间,从信号本身获取其隐含的动力学特征,从而利用独立分量分析分离有用信号和噪声。实验证明相空间重构的单通道ICA算法能够实现信号去噪,其去噪能力与多尺度分解去噪方法相当。此外,算法无须多尺度分解,自适应强,且适用于变形监测信号去噪。

Landsat-8数据地表温度反演单通道修正算法

Jiménez-Mu1oz提出的陆地表面温度(land surface temperature,LST)反演单通道(single-channel,SC)算法因其需要的大气参数少而被广泛应用,但大气水汽含量较高时,SC算法精度会受到影响。该文针对不同的大气模式建立适应于Landsat-8数据且在大气水汽含量为0~4.5g/cm^3时也有较高精度的单通道修正(singlechannel correction,SCC)算法。在1976美国标准大气、热带大气、中纬度冬季和中纬度夏季4种大气模式条件下,SCC算法平均误差/平均绝对误差分别为0.04/0.55K、0.07/0.25K、0.02/0.51K、-0.08/0.24K。通过参数敏感性分析发现,LST反演误差与地表比辐射率、大气水汽含量呈线性相关。地表比辐射率每改变0.01,SCC算法反演得到的LST在不同大气模式下大约改变0.46K、0.49K、0.46K、0.47K。大气水汽含量每改变0.1g/cm^3,SCC算法反演得到的LST在不同大气模式下大约改变0.41K、0.10K、0.06K、0.06K、0.13K。

基于Landsat 8和MODIS Terra卫星数据的多种单通道反演算法对比

以阜阳市颍州区、颍泉区和颍东区三区为研究区,利用Landsat 8卫星遥感数据与MODIS Terra卫星产品数据,对大气校正法、Qin_SC、J&M_SC10和TIRS10_SC等4种单窗反演算法进行对比研究,并以阜阳市三区的22个自动气象站温度数据为基准进行反演精度的验证。结果表明,大气校正法和J&M_SC10算法反演误差相对较少,精度较为接近,平均绝对误差分别为0.95℃和0.94℃;Qin_SC和TIRS10_SC算法反演误差较大,平均绝对误差大于2℃。在一定的误差要求下,大气校正法和J&M_SC10算法均可以运用于阜阳市地区的LST反演。

单通道时变ICA算法及其在大坝变形分析中的应用

EEMD-ICA算法具有良好的单通道分离性能,但其使用的Fast ICA是一类离线批处理算法,没有时变处理能力。因此,本文研究了在线盲源分离的单通道独立分量分析(ICA)算法——EASI算法,该算法可用于识别混合矩阵缓慢变化,提出了一种基于EEMD的单通道时变ICA算法,即基于EEMD的单通道EASI算法(EEMD-EASI),并将其应用于五强溪大坝位移监测数据的单通道时变ICA分离中。模拟试验表明,EEMD-EASI算法在单通道时不变和时变混合情况下都具有良好分离效果;而大坝变形分析实例进一步表明EEMD-ICA算法能够分离出温度效应位移分量及时效分量,从时变混合矩阵可以看出大坝蓄水几年后趋于稳定。

基于HJ-1B热红外数据的单通道地表温度反演

用Jimenez-Mufloz和Sobrino提出的普适性单通道算法对环境减灾卫星获取的热红外数据进行地表温度反演,应用MODIS数据获取所需要的大气水分含量,应用小卫星自身的CCD影像数据进行地表比辐射率估算,获取所需要的地表比辐射率。结果表明,HJ-1B热红外遥感数据完全可以满足定量化应用需要,具有很大的应用潜力。

GF-5卫星模拟单通道SST反演

针对国内外热红外数据空间分辨率低、反演温度精度低的问题,提出了基于高分辨率GF-5卫星热红外通道修订的单通道海表温度(sea surface temperature,SST)反演算法。以大气传输模型软件(moderate resolution atmospheric transmittance and radiance code4.0,MODTRAN 4.0)与全球大气廓线数据(thermodynamic initial guess retrieval,TIGR)为基础,采用Jiménez-Muoz&Sobrino’s单通道算法和QIN单通道算法对GF-5卫星热红外数据进行SST的模拟反演研究。通过对比不同条件下的反演误差,结果表明,B11通道的反演精度高、效果最好,B12、B10通道次之,B09通道反演精度最低;传感器垂直向下观测即观测天顶角为0°时的SST反演精度最高。由于单通道算法反演误差较大,因此进行了二次修订,修订后效果有明显改善,误差在1 K以内。

单通道恒模抗干扰民航VHF接收机设计与实现

为了消除恒模干扰对民航VHF话音通信系统的影响,以FPGA和DSP为平台设计实现了基于单通道恒模算法的抗干扰接收机。接收机中的干扰抑制系统使用DSP对受干扰的AM信号进行载频估计,使用FPGA实现陷波、正交变换、基于非线性最小二乘法的恒模干扰实时估计和干扰抑制等过程。系统测试表明:抗干扰接收机能够有效地抑制恒模干扰,且具有处理速度快、稳定性好的特点。

融合地表温度与形变的地下煤火多源遥感识别研究

地下煤火隐蔽性强且危害大,不仅破坏植被及生态环境,造成严重大气污染,且易诱发地质灾害,威胁周边人们群众的生命财产安全以及煤炭的安全生产,因此开展地下煤火灾害的准确识别与监测具有重要意义。为了解决单一遥感手段难以准确识别地下煤火的问题,基于2017—2019年的多景Landsat-8影像和Sentinel-1 A影像,利用普适性单通道算法和DS–InSAR(Distributed Scatterer Interferometry Synthetic Aperture Radar)技术分别获取了水西沟煤田长时序地表温度与形变分布信息,在此基础上基于阈值分割与时空耦合叠加分析等方法开展了融合地表温度与形变的地下煤火多源遥感识别研究。结果表明:地表长时序温度和形变时空协同分析可以有效克服非煤火高温或形变等复杂异常信号产生的影响,凸显了地下煤火信号在地表温度与形变2个维度中的响应特征。而且,地下煤火区地表温度异常与形变异常空间分布形态存在细微差异,其中形变异常得益于SAR影像分辨率和外界干扰因素较少等条件,其对地下煤火识别的指示作用更强,而基于温度异常正确识别的煤火区域范围则与实勘煤火边界具备更好的空间一致性。另外,地下煤火灾害的温度与形变峰值空间位置存在一定偏移,但在时间维度上2者响应具有明显的一致性,表现为稳定的异常高温与持续沉降。可见,与单一遥感手段相比,融合2者的方法能够更加准确地识别地下煤火区,为地下煤火灾害的广域普查和及时防治提供良好的技术方法支撑。

基于Landsat TM的3种地表温度反演算法比较分析

以福州市为研究区,使用Landsat TM数据,利用基于影像的反演算法(IB算法)、单窗算法(MW算法)和单通道算法(SC算法)对研究区进行地表温度反演,并将这3种算法的反演结果与研究区的亮度温度进行了比较,结果表明:(1)3种算法反演的结果总体趋势比较接近,其中尤以MW算法和IB算法较为接近,研究区整体平均温度二者仅相差约1.0℃;(2)3种算法反演的结果均比亮度温度高,其中IB算法高出约1.9℃,MW算法高出约2.9℃,而SC算法则要高出约5.3℃.