改进的劈窗算法结合Landsat 8热红外数据反演地表温度研究

将劈窗算法(SW,split window algorithm)应用于Landsat8数据进行地表温度反演,完全基于Landsat8数据本身不需要借助外部数据源,克服了传统地表温度反演依赖MODIS水汽产品外部数据造成的局限,实现利用Landsat8热红外数据反演得到较高空间分辨率的地表温度产品。以美国Walnut Gulch流域为例进行SW算法地表温度反演,并与SC算法结果、MOD11-L1地表温度产品和实测地表温度数据对比分析。结果表明,与SC(generalized single-channel algorithm)算法和MOD11-L1地表温度产品相比,SW算法应用于Landsat 8数据的地表温度反演取得较好的效果,平均误差最小为0.89K,相关系数最高为0.9841,反演结果和实测数据具有较好的一致性。

HJ-1B/IRS热红外数据反演太湖水温的方法比较

太湖是我国典型的富营养化湖泊,水温是影响太湖藻类生长的重要环境因子之一,我国环境减灾卫星HJ-1B搭载的红外多光谱相机IRS对太湖水温动态遥感监测具有较大的性能优势.利用6景过境太湖的IRS热红外遥感影像,分别采用单通道普适性算法、辐射传输模型法和单窗算法反演太湖水温,并与实测水温和同期的TERRA/MODIS温度产品进行对比.结果表明,普适性单通道算法反演水温偏高,而辐射传输模型法和单窗算法则偏低;3种算法反演水温的均方根误差在1.001 K以内,单窗算法反演精度最高,其次是辐射传输模型法,再次为普适性单通道算法,而同期MODIS温度产品的均方根误差为1.507 K.3种算法从IRS热红外数据反演的水温直方图均呈正峰态、尖峰状态分布,反演结果能真实地反映太湖水温的空间分布特征.本研究对只有单个热红外通道的卫星传感器开展内陆水体水温遥感监测具有一定的参考意义.

基于气象数据与AVHRR热红外数据的人工神经网络分类方法

利用 5 2个气象站观测的温度数据与同位置的AVHRR 1bCH3、CH4、CH5三个通道的热红外遥感数据进行网络训练,再用训练出来的规则,指导整个研究区范围内图像数据进行分类。

基于大气吸收线特征的高光谱热红外数据地表温度/比辐射率反演算法

地表温度和比辐射率的准确提取和反演是热红外遥感的核心问题之一.由于地表温度/比辐射率反演问题的病态性,以及地表—大气强耦合特征等诸多问题,导致目前反演精度仍有待进一步提高.通过深入挖掘大气吸收峰/谷通道处下行辐射偏移量特性,提出了一种基于大气吸收线特征的高光谱热红外温度/比辐射率反演方法,并通过最优通道选择提高了算法的效率和精度.算法一定程度上可抑制大气校正不准确引入的误差,能够有效提高低比辐射率地物的反演精度.模拟数据结果表明:针对高比辐射率地物,算法与ISSTES方法的反演精度基本一致;针对低比辐射率地物,算法最大可提高温度0.48 K和比辐射率2.1%的精度.地面实测数据结果表明:约77%的样本温度反演误差优于1K,比辐射率误差均值优于0.01.

CBERS-02 IRMSS热红外数据地表温度反演及其在城市热岛效应定量化分析中的应用

针对CBERS-02 IRMSS的热红外通道特性,对Jim enez-Munoz和Sobrino提出的普适性单通道地表温度反演算法进行改进,并利用该传感器热红外遥感数据反演北京地区和苏锡常地区的地表温度;利用2004年8月17日在青海湖的野外实测数据对该算法的地表温度反演结果进行的验证表明,改进的单通道反演算法应用于CBERS-02 IRMSS传感器热红外数据的地表温度反演具有很高的反演精度。并在此基础上,运用城市热场变异指数对北京地区和苏锡常地区的城市热岛效应进行分析,运用中国研制的热红外卫星遥感数据给出了城市热岛效应的定量化描述。结果表明,CBERS-02 IRMSS热红外遥感数据完全可以满足定量化应用的要求,具有很大的应用潜力。

基于ASTER热红外数据的SiO2及岩性类别信息提取——以青海省绿梁山—双口山地区为例

岩性识别目前是遥感地质应用的热点和难点。青海省绿梁山—双口山地区属于干旱、植被稀少的地区,基岩裸露程度较高,为利用多光谱遥感数据进行岩性类别信息提取提供了便利条件。本文基于ASTER热红外数据,对青海省绿梁山—双口山地区的SiO2含量进行反演,其结果显示SiO2含量的高低范围基本与区内的岩性类别相对应,利用ASTER的热红外数据对于确定地表地质体的长英质、镁铁质大类具有良好效果。

基于超光谱热红外数据的一氧化碳反演通道选择

一氧化碳(CO)在热红外波段吸收强度弱且吸收区内具有较多的干扰信号,利用热红外数据反演高精度CO廓线的难度大。超光谱红外探测仪的开发和应用,为提升CO廓线的反演精度提供了可能。然而,随着超光谱热红外数据分辨率的上升、通道之间的间隔变窄,这在给数据引入特有可反演信息的同时产生大量冗余信息。为了保证反演精度和效率,有必要对通道进行选择来获取包含最大可反演信息的通道同时剔除冗余信息。提出了一种同时考虑通道灵敏度和权函数特性的峰采样通道选择方法,用于从超光谱红外数据中反演CO廓线。该方法首先通过分析通道对不同气体的灵敏度情况,去除受其他气体干扰较大的通道获得初选通道。然后,分析初选通道的权函数特性后发现,位于CO亮温变化谱线中峰顶和峰底的通道分别包含了不同大气层的CO反演信息,将这些通道选取为最终通道选择结果。以阿拉善沙漠地区、京津地区、长江三角洲及珠江三角洲的冬夏晴空大气为主要研究对象,比较峰采样法与最优灵敏度剖面法(OSP)所得的通道选择结果及相应的CO廓线反演精度。结果表明,该方法选择的通道比OSP方法选择的通道能覆盖更宽的光谱范围且包含更多的CO反演信息。而且,峰采样通道选择方法的应用可以有效提高本文所研究区域和季节的CO廓线反演精度,其中在阿拉善地区冬季大气条件下改善效果最为明显,反演结果的均方根误差(RMSE)由3.23×10^(-8)g/g降至3.07×10^(-8)g/g,平均反演精度提高了10.56%。

超光谱热红外数据通道选择方法在O_(3)和CH_(4)廓线反演中的应用

与高光谱热红外数据相比,超光谱热红外数据中包含了臭氧(O_(3))和甲烷(CH_(4))在大气垂直剖面上更多的状态信息,为提升O_(3)和CH_(4)廓线的反演精度提供了可能。然而,超光谱热红外数据通道之间的间隔较窄,这在给数据引入一些特有可反演信息的同时还引入了大量的相似信息,这些特征均无法被现有的基于高光谱热红外数据的通道选择方法识别。为了保证超光谱热红外数据反演O_(3)和CH_(4)廓线的效率和精度,我们提出了一种基于大气灵敏度和雅可比剖面的通道优选方法(OWSP法)。该方法首先通过分析通道对不同气体的灵敏度情况,优选出受其他气体干扰较小的通道为初选通道;其次,深度分析通道雅可比特征后提出了优化雅可比矩阵的策略,具体为将通道雅可比量化为表征通道信息容量的因素,并采用迭代的方法获取最终的通道选择结果。本文将OWSP方法应用在阿拉善、北京—天津、长江三角洲和珠江三角洲4个典型地区的冬夏季大气条件下,与常用的最佳灵敏度法(OSP法)相比,OWSP方法所选的通道集合中冗余信息少,同时也可以识别一些具有特殊有效信息但灵敏度相对较低且受其他干扰因素干扰较大的通道。反演结果进一步表明,在多数情况下,OWSP方法可以有效提升廓线的反演精度,O_(3)廓线的平均反演精度提高了9.30%,CH_(4)廓线的平均反演精度提高了4.90%。本文能为中国超光谱热红外载荷开发以及数据应用提供必要的技术支撑,具有重要的理论和应用价值。

Landsat卫星热红外数据地表温度遥感反演研究进展

作为驱动地表与大气之间能量交换的关键物理量,地表温度在众多领域中都发挥着重要作用,包括气候变化、环境监测、蒸散发估算以及地热异常勘探等。Landsat热红外数据因其时间连续性和高空间分辨率等特点被广泛应用于地表温度反演中。本文详细地介绍了Landsat热红外传感器及其可用的数据与产品的现状,梳理了2001年—2020年20年间基于Landsat热红外数据的地表温度遥感反演与应用的相关文献发表及互引情况,系统地综述了基于Landsat热红外数据的地表温度反演算法,包括基于辐射传输方程的算法、单窗算法、普适性单通道算法、实用单通道算法和分裂窗算法等。在此基础上,进一步介绍了每种算法的参数化方案,包括地表比辐射率和大气参数的估算方法。最后针对Landsat热红外数据地表温度遥感反演提出了未来可能的发展趋势与研究方向。

Landsat 8热红外数据定标参数的变化及其对地表温度反演的影响

Landsat系列卫星上的TIRS热红外传感器数据已被大量应用，针对TIRS数据的地表温度反演也相继开发出一些算法，并有一些研究对TIRS数据的定标及其地表温度反演算法的精度进行了对比。本文主要就TIRS热红外传感器定标参数的变化，结合这些定标参数变化的时间点对有关地表温度反演算法的适用性和有效性进行分析，特别是对劈窗算法是否适合当前的TIRS数据进行了讨论，以使用户能够对Landsat 8 TIRS热红外数据的正确使用有进一步的认识。总的看来，由于视域外杂散光的影响，TIRS数据的定标精度仍达不到设计目标，TIRS第11波段的不确定性仍成倍大于TIRS 10波段。因此，在Landsat团队未彻底解决这一问题之前，同时用TIRS第10、第11这两个差距较大的波段构成的劈窗算法来反演地表温度，其精度存在较大的不确定性，USGS团队仍在致力于改进第11波段的精度，目前应以TIRS第10单波段的方式来反演地表温度为宜。

基于HJ-1B热红外数据的干旱区陆面温度反演与比较

基于HJ-1B卫星热红外数据,利用辐射传输方程法、单窗算法和普适性单通道算法3种单通道算法,对新疆干旱区的陆面温度进行反演,并利用MODTRAN 4.0模型对各算法进行了模拟验证。结果表明：3种算法都能得到较高精度的陆面温度反演结果,平均误差为-0.75-0.51 K,均方根误差（RMSE）为-0.17-0.13 K。与MODIS陆面温度产品的交叉比较验证表明,基于HJ-1B热红外数据的反演结果与基于MODIS数据的陆面温度产品之间的平均偏差为-1.88-0.83 K,均方根误差为3.8 K,确定系数大于0.8,具有较高的相关性。

基于无人机热红外遥感数据的地震倒塌房屋提取

遥感技术具有高效、快速获取大范围地表信息的能力,因而被广泛应用于建筑物分布和高度等参数的获取,以及震后灾情快速获取等工作,如震后倒塌房屋的研判和提取、震后滑坡、堰塞湖等次生灾害的识别等。但是,目前常用的可见光遥感技术无法在夜间获取信息。为了提高震后夜间获取灾情信息的能力,文中以北川地震遗址作为研究区,尝试利用无人机获取热红外遥感数据,并进行倒塌房屋的提取研究。将可见光遥感数据提取的倒塌房屋作为真值进行对比,发现热红外遥感数据可用于夜间倒塌房屋的识别,其总体精度为0.86,其中3种破坏类型房屋的用户精度都在0.8以上。

基于场景的热红外高光谱数据光谱定标

传感器每个波段的中心波长和半高全宽(Full Width at Half Maximum,FWHM)随成像环境变化会发生较大的系统性漂移。这种漂移最终会影响发射率和温度的反演精度,尤其是在大气吸收波段附近的发射率反演精度。选择水汽在11.73μm处的吸收通道作为参考波段,提出了适用于热红外高光谱数据的光谱定标技术流程。模拟实验表明:光谱分辨率为50 nm,中心波长偏移在-50~50 nm、FWHM变化在-25~25 nm时,大气水汽含量对光谱定标误差的影响最大。同时,对误差分布曲面进行拟合得到描述误差分布模型,用于误差的估计。当大气水汽含量足够大时,光谱中心波长偏移估算误差可达到1 nm以内。最后,将所提方法应用于机载热红外高光谱数据光谱定标。结果显示,热红外高光谱成像仪中心波长偏移为28.4 nm,FWHM变化为-18.5 nm。

Landsat新型热红外地表温度产品与MODIS地表温度产品的交互对比

美国地质调查局(USGS)2020年12月正式发布了基于Landsat热红外光谱数据生产的2级地表温度产品(Landsat Collection 2 Level-2 surface temperature,LC2L2ST),但目前还鲜有该地表温度产品的相关研究报道。由于美国地质调查局已宣布自2022年开始将不提供除该产品之外的其他地表温度数据,因此有必要对该产品进行适时的评估。在同类遥感卫星产品中,MODIS地表温度产品的质量最被广大用户认可,应用也最为广泛,因此首次将Landsat新型热红外地表温度产品与MODIS地表温度产品进行交互对比,以评估新产品与MODIS地表温度产品的一致性。分别选取了我国的不同地区(福州、太湖、银川、敦煌)作为试验区,以20对同日过空的LC2L2ST与MODIS地表温度影像为数据源进行交互对比。影像涵盖植被、水体、建筑、荒漠等地物以及不同的季节。在试验区影像上选取一系列均质样区(ROI),通过各样区的地表温度均值散点进行拟合回归分析,研究二者地表温度间的差异及定量关系,并提出彼此转换的模型。结果表明,Landsat地表温度新产品与MODIS地表温度产品具有很高的相关性,4个试验区的决定系数(R^(2))皆大于0.98,集成4个试验区的总R^(2)也接近0.98;但LC2L2ST比MODIS的地表温度平均高0.90℃(RMSE=2.29℃)。分析发现,二者地表温度数据间的差异与其在空间分辨率、观测角度、地物类型和季节的不同有关。从不同地物和季节来看,LC2L2ST在晚秋和冬季略低于MODIS的地表温度,而在夏季极端高温的城镇、荒漠地区则明显高于MODIS的地表温度,且偏差可近7℃。总的看来,Landsat新型地表温度产品与MODIS同类产品的相关性显著,但在夏季的城市和沙漠地区的差异较大,因此,LC2L2ST新产品在夏季高温季节的适用性仍有待进一步基于地面实测温度的验证。鉴于两种地表温度数据产品仍存在着一定差距,因此二者如要协同使用,需要进行转换。本研究基于4个试验区的560个ROI样区构建了二者地表温度间的转换方程,并通过验证发现,经转换后的两数据差异性得到大幅缩小。因此,必要的数据转换有利于二者数据的协同使用,可为长时间序列的地表温度变化监测提供连续的遥感数据。

基于通道相关模型构建的中红外高光谱地表发射率模拟

星载高光谱图像获取少,卫星发射成本高,同时中红外通道机理复杂,模拟难度大,图像模拟的研究工作缺乏。针对上述问题,本文首先对通道之间的相关性进行分析;其次在统计分析的基础上,构建数据模拟模型,模型平均相对误差均小于10%。运用FY4A热红外数据;最终模拟2.5-5.0μm,光谱分辨率为50 nm的中红外波段高光谱地表发射率数据。本文构建的模型可为中红外波段的图像模拟与载荷研制等应用提供理论支撑,为中红外高光谱图像模拟提供方法和手段;可为遥感器载荷设计过程中方案的可行性分析与论证、设计制造、运维以及后期管理保障提供重要的理论基础。

哈尔滨市热岛效应与植被的关系——基于RS和GIS的定量研究

利用遥感和地理信息系统技术对Landsat ETM+热红外遥感数据进行处理,反演和计算了哈尔滨城区的地面亮温和植被指数。通过剖面分析,研究了城区温度场的空间格局与植被盖度的关系;通过多元回归分析,揭示了城区热岛效应同多个指数的相关关系。结果表明:市内的道外区是热岛效应的主要分布区,道里区、香坊区的情况也比较严重;铁路沿线区域是城区主要的热岛效应地带;植被盖度和地面亮温呈反相关关系;植被和水体区域可以缓解城市的热岛效应。通过对市区热岛效应分析,可以监测城市化进程,为城市热环境质量评价和热源调查提供准确、丰富的信息。

基于TM6数据的成都市地表温度反演

本文利用Landsat5的TM 6热红外数据 ,利用实时的地表温度对不同温度演算算法进行了回归检验 ,根据统计的原理对各种方法做出评价 ,并优先了一种方法进行成都市地面温度场的分布分析。本文也就同一大气条件下的地温和气温之间的关系作了分析 ,认为用卫星影像的DN值代替气温研究热岛效应是不合适的。

遥感数据的温度反演方法及其试验算例

我国是一个冻土分布较多的国家,以前利用遥感图像对冻土的研究与应用主要体现在冻土亚类划分等方面。红外遥感图像能够反演地表温度,而冻土区在不同亚类别地区,其地表温度也具有一定的差异性,因此本文在介绍了几种温度反演方法的基础上,利用Aster数据对冻土区地表温度进行了反演和分析。通过分析和研究,发现Aster数据能够反演冻土区地表温度,能够为冻土区铁路选址提供有用的信息,是一种非常实用的方法。

海上平台设备故障智能预警系统开发技术路线研究

海上平台属高投资、高风险、高回报设施,其设备众多,保证其安全运行十分重要。通过采用噪声监测、红外热成像、图像识别等非接触手段进行表征机械设备状态的自动处理、分析,实现故障设备定位,提前发出检测检修警报,为安排人工进行详尽的诊断式试验或检验提供依据,从而实现降低工作强度和人力支出,及时发现机械设备状态异常,以避免故障扩大导致停机甚至造成更大损失等设备状态监控目标。

基于热红外遥感数据和光谱混合分解模型的城市不透水面估算

不透水面的迅速增长是城市化的显著特征之一,针对大范围的城市监测,运用遥感技术迅速提取城市不透水面是当前国内外研究的热点。论文选用Landsat 7的ETM+影像,基于光谱混合分解模型,结合热红外遥感数据反演生成的地表温度,研究杭州市的不透水面分布信息的提取。通过高、低反照率、植被及土壤4类光谱端元的线性组合来表征不同城市土地类型,并利用地表温度和土壤分量分别剔除高、低反照率分量中的"噪声",综合修正后的高反照率分量和低反照率分量估算杭州市不透水面分布。结果显示,研究区中均方根误差的平均值为0.003 6,不透水面分布结果与同期Google earth上的高分辨率影像和SPOT 4影像的解译结果对比分析,绝大多数样本的估算值与解译值之差落在±0.15区间内,精度令人满意。研究表明,热红外遥感数据和光谱混合分解模型相结合,可以实现对不透水面进行快速、精确的估算。