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基于Landsat TM的地表温度分解算法对比
被引量:
6
1
作者
宋彩英
覃志豪
王斐
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2015年第1期172-177,共6页
如何综合可见光波段信息提高地表温度的空间分辨率一直是热红外遥感应用研究的重要方向。以北京市Landsat TM图像为数据源,对比分析了SUTM和E-Dis Trad模型地表温度分解的空间特征差异性和适用范围。结果表明:在植被覆盖较低、地表温度...
如何综合可见光波段信息提高地表温度的空间分辨率一直是热红外遥感应用研究的重要方向。以北京市Landsat TM图像为数据源,对比分析了SUTM和E-Dis Trad模型地表温度分解的空间特征差异性和适用范围。结果表明:在植被覆盖较低、地表温度较高的中心城区,SUTM模型的地表温度分解效果更佳,最小均方根误差和平均绝对误差分别为1.522 K和1.191 K;在植被覆盖较高、地表温度较低的郊区,E-Dis Trad模型的地表温度分解效果更好,最小均方根误差和平均绝对误差分别为1.768 K和1.173 K。2种模型都能有效地提高地表温度的空间分辨率,但是在植被覆盖不同的地区分解结果呈现一定的差异性。
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关键词
地表温度分解
北京
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职称材料
基于线性光谱混合模型的地表温度像元分解方法
被引量:
4
2
作者
宋彩英
覃志豪
王斐
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期497-504,共8页
以北京市Landsat TM为数据源,提出了一种新的地表温度光谱分解模型(Temperature Unmixing with Spectral,TUS),以期将地表温度的空间分辨率提高到30 m.首先,基于线性光谱混合模型获得地表组分的丰度值.然后,基于温度/植被指数选取典型...
以北京市Landsat TM为数据源,提出了一种新的地表温度光谱分解模型(Temperature Unmixing with Spectral,TUS),以期将地表温度的空间分辨率提高到30 m.首先,基于线性光谱混合模型获得地表组分的丰度值.然后,基于温度/植被指数选取典型端元的地表温度.最后,综合地表组分的比辐射率数据实现地表温度的分解.结果表明,TUS模型能够有效地提高地表温度的空间分辨率,反映不同地表组分地表温度的空间差异性,平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为1.25 K和2.27 K,非常适合于复杂地表覆盖地区的地表温度降尺度处理.
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关键词
LANDSAT
TM
线性光谱混合模型(LSMM)
温度
/植被指数(TVX)
地表温度分解
北京
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职称材料
题名
基于Landsat TM的地表温度分解算法对比
被引量:
6
1
作者
宋彩英
覃志豪
王斐
机构
南京大学国际地球系统科学研究所
中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
出处
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2015年第1期172-177,共6页
文摘
如何综合可见光波段信息提高地表温度的空间分辨率一直是热红外遥感应用研究的重要方向。以北京市Landsat TM图像为数据源,对比分析了SUTM和E-Dis Trad模型地表温度分解的空间特征差异性和适用范围。结果表明:在植被覆盖较低、地表温度较高的中心城区,SUTM模型的地表温度分解效果更佳,最小均方根误差和平均绝对误差分别为1.522 K和1.191 K;在植被覆盖较高、地表温度较低的郊区,E-Dis Trad模型的地表温度分解效果更好,最小均方根误差和平均绝对误差分别为1.768 K和1.173 K。2种模型都能有效地提高地表温度的空间分辨率,但是在植被覆盖不同的地区分解结果呈现一定的差异性。
关键词
地表温度分解
北京
Keywords
Landsat TM
SUTM
E-DisTrad
Landsat TM
SUTM
E-DisTrad
LST decomposition
Beijing
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于线性光谱混合模型的地表温度像元分解方法
被引量:
4
2
作者
宋彩英
覃志豪
王斐
机构
南京大学地理与海洋科学学院
中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
出处
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期497-504,共8页
基金
国家自然科学基金(41471300)~~
文摘
以北京市Landsat TM为数据源,提出了一种新的地表温度光谱分解模型(Temperature Unmixing with Spectral,TUS),以期将地表温度的空间分辨率提高到30 m.首先,基于线性光谱混合模型获得地表组分的丰度值.然后,基于温度/植被指数选取典型端元的地表温度.最后,综合地表组分的比辐射率数据实现地表温度的分解.结果表明,TUS模型能够有效地提高地表温度的空间分辨率,反映不同地表组分地表温度的空间差异性,平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为1.25 K和2.27 K,非常适合于复杂地表覆盖地区的地表温度降尺度处理.
关键词
LANDSAT
TM
线性光谱混合模型(LSMM)
温度
/植被指数(TVX)
地表温度分解
北京
Keywords
landsat TM
linear spectral mixing model(LSMM)
temperature vegetation index(TVX)
lanol surface temperature(LST) decomposition
Beijing
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Landsat TM的地表温度分解算法对比
宋彩英
覃志豪
王斐
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2015
6
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职称材料
2
基于线性光谱混合模型的地表温度像元分解方法
宋彩英
覃志豪
王斐
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
4
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职称材料
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