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地表温度反演算法_图文

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物探 地震资料解释 地震处理 反演
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地表温度作为地球环境分析的重要指标,而遥感技术作为现代重要的对地观测手段,使得基于遥感图像的地表温度反演的研究越来越多。主要的地表温度反演方法有:大气校正法,单窗算法,单通道法等等。本文介绍用辐射传输方程法对地表温度进行反演。技术流程:例子数据为 2002 年 9 月 2 日的襄樊市 据。根据数据的特点以及地表温度反演研究的技术要求,采用的技术路线为:先对 据进行预处理:数据读取、辐射定标、大气校正、襄樊区域裁剪,利用大气校正,即:辐射传输方程法对其影像热红外波段数据进行操作反演,实现襄樊市地区的地表真实温度的反演研究。具体的处理流程如下:具体的实现步骤如下:第一步:准备数据热红外数据使用的是 第六波段,已经做了传感器定标、几何校正、工程区裁剪,详细流程参考上面的流程图。文件为 像(已经过大气校正)生成的 据,已经利用主菜单->采样为 60 米分辨率,与 据保持一致,文件名为:二步:地表比辐射率计算物体的比辐射率是物体向外辐射电磁波的能力表征。它不仅依赖于地表物体的组成,而且与物体的表面状态(表面粗糙度等 )及物理性质(介电常数、含水量等)有关,并随着所测定的波长和观测角度等因素有关。在大尺度上对比辐射率精确测量的难度很大,目前只是基于某些假设获得比辐射率的相对值,本文主要根据可见光和近红外光谱信息来估计比辐射率。(一) 植被覆盖度计算计算植被覆盖度 用的是混合像元分解法,将整景影像的地类大致分为水体、植被和建筑,具体的计算公式如下: (( - (2)其中,归一化差异植被指数,取 有,当某个像元的 于 , 值为 1;当 于 V 取值为 0。利用 菜单 ->公式输入栏中输入:(b1 1+ (b1 .)*0+(b1 b1 (((择 像得到植被盖度图像。(二) 地表比辐射率计算根据前人的研究,将遥感影像分为水体、城镇和自然表面 3 种类型。本专题采取以下方法计算研究区地表比辐射率:水体像元的比辐射率赋值为 然表面和城镇像元的比辐射率估算则分别根据下式(3)(4)进行计算:ε (3)ε (4)式中,ε ε别代表自然表面像元和城镇像元的比辐射率。利用 菜单 ->公式输入栏中输入:(b1 )*b1 b1 (+ )+(b1 ( );被覆盖度值。得到地表比辐射率数据。第三步:计算相同温度下黑体的辐射亮度值辐射传输方程法,又称大气校正法,其基本思路为:首先利用与卫星过空时间同步的大气数据来估计大气对地表热辐射的影响。然后把这部分大气影响从卫星高度上传感器所观测到的热辐射总量中减去。从而得到地表热辐射强度.λ 由三部分组成:大气向上辐射亮度 L↑,地面的真实辐射亮度经过大气层之后到达卫星传感器的能量;大气向下辐射到达地面后反射的能量。卫星传感器接收到的热红外辐射亮度值的表达式可写为(辐射传输方程): [ε·B(+ (1↓]·τ + L↑ ( 4)这里,ε 为地表辐射率,T S 为地表真实温度,B(T S)为普朗克定律推到得到的黑体在 为大气在热红外波段的透过率。则温度为 T 的黑体在热红外波段的辐射亮度 B(:B(= [ L↑- τ·(1↓]/τ·ε (5)在 网 ()中输入成影时间以及中心经纬度,则会提供上式中所需要的参数。本专题输入的数据是襄樊市地区 2002 年 9 月 2 日北京时间 10:30 成像的 像,影像中心的经纬度为: 。得到下图参数图: 大气在热红外波段的透过率 τ 为 气向上辐射亮度 L↑为 (m2·m),大气向下辐射亮辐射亮度 L↓为 m2·m)。图 4. 41 2002 年 9 月 2 日 据的大气辅助参数利用 菜单 ->公式输入栏中输入:(1(0.6*b1)0m 分辨率的地表比辐射率值;示热红外波段大气校正后的辐射定标值。得到了温度为 T 的黑体在热红外波段的辐射亮度值。第四步:反演地表温度在获取温度为 黑体在热红外波段的辐射亮度后,根据普朗克公式的反函数,求得地表真实温度 S = K2/1/ B( 1) 对于 m2·m),=用 菜单 ->公式输入栏中输入:(1)度为 T 的黑体在热红外波段的辐射亮度值。得到真实的地表温度值,单位是摄氏度。第五步:结果浏览与输出在 显示温度值,是一个灰度的单波段图像。(1) 选择 击 钮清除默认区间。(2) 选择 加以下四个区间: 39℃以上,红色 35℃至 39℃ ,黄色 30℃至 35℃ ,绿色 低于 30℃,蓝色(3) 单击 4) 选择 以将反演结果输出。 图 4. 42 地表温度反演结果地表温度反演结果可以用于很多地方,如城市热岛监测、计算土壤湿度指数()等。地表温度反演算法:1. 单窗算法在成都市地面温度反演中的应用研究作者:罗智勇,刘汉湖,杨武年 研究地点:成都相关算法:单窗算法 刊名:热带气象学报摘要:随着遥感应用的深入,多种地表温度反演算法相继被提出,本文分析了相关算法,并对单窗算法进行了探讨,详细阐述了单窗算法相关参数的确定方式,并利用 缺少详细大气廓线数据的情况下,向东 湖北省分裂窗算法 测绘信息与工程摘要:分析了 红外数据的特点,利用 红外数据,实现了 2004年 7 月 23 日的湖北省地区组分温度的反演. 3. 基于 据的陆面温度反演张兆明,何国金,肖荣波,王威,欧阳志云 北京地区单通道算法 中国图形图像学报摘要:陆地表面温度(辨率较高的 M 数据是陆地表面温度(于 有一个热通道,大多数情况下由 据得到的都是星上亮度温度,据高精度反演陆地表面温度的有效途径,利用该算法对北京地区的地表温度进行了反演试验,对该算法必需的总大气水蒸汽含量通过 方法具有较高的反演精度,其 为 ,基于 据的地表温度反演杨鹏,杨世植,夏鹏 安徽省劈窗算法 光学遥感摘要:利用 像数据,采用劈窗算法来反演安徽地区的地表温度。结合志豪等提出的 法 和地物监督分类方法,对地表比辐射率进行了估算, 将反演结果与 地表温度产品进行比较,平均误差在 1 K 左右。同时利用卫星过境当天从安徽省高密 度自动监测站获取的实时数据对反演结果进行验证,发现 反演温度与地面实测数据的曲线走势具有高度的一致性且有较高的相关性,能直观地反映安徽地区地表温度的空间分布。植被覆盖度反演算法:1. 基于 据的植被覆盖度反演丁艳梅 张继贤 王坚 刘正军 宜昌南部地区“等密度模型”和“非密度模型” 测绘科学摘   要:本文首先对 像进行了几何纠正、辐射校正、大气校正;然后根据混合像元的结构特征,利用 据从植被指数(呆用“等密度模型”和“非密度模型”提取了宜昌南部地区的植被覆盖度。在用“非密度模型”反演植被覆盖度的过程中,叶面积指数(一个必要的参数,本文提出了一种改进的借助可见光波段和近红外波段反射值来提取叶面积指数(方法。通过和 据反演结果比较表明:“非密度模型”的估算精度要高于“等密度模型” ;利用“等密度模型”和“非密度模型”反演植被覆盖度是可行。 5 参数弱固定法反演地表温度赵红蕊,杨斌,阳园燕 参数弱固定法 红外与毫米波学报摘要:提出了弱固定敏感参数、 数据源,构建辐射传输方程,同时反演包括地表温度、大气平均温度、中红外(3~5μm)、远红外(m)6 个波段的大气透过率和发射率共计 14 拟数据和重庆地区 感影像为实验数据,进行参数弱固定法地表温度反演,并与劈窗算法反演结果、数弱固定法反演地表温度的均方根误差达到 ,精度优于传统的劈窗算法,表明了参数弱固定法反演地表温度的可行性6 农业旱灾监测中的地表温度遥感反演方法据为例覃志豪,高懋芳,秦晓敏,李文娟,徐斌 分裂窗算法 自然灾害学报摘要:以目前农业旱灾监测中应用较广泛的多波段 星遥感数据为例,探讨农业旱灾遥感监测中所需要的地表温度反演问题,尤其是反演算法的选择、基本参数的估计和具体反演中的工作流程, 8 个热红外波段用来监测地表热量变化,但波段 31 和 32 算法上,文所提出的方法能快速地用来反演我国农业旱灾监测中所需要的农田地表温度参数,基于 据的新疆于田地区地表温度反演研究徐霞 塔西甫拉提·特依拜 哈学萍 韦建波 韩春光 新疆于田单窗算法 新疆农业科学摘   要:地表温度是地球系统的热状况与水热平衡的关键因子。热红外遥感是获取地表热状况信息的一种非常重要的手段。利用 据和同时相气象数据获得两个地表温度反演的重要参数:大气透射率和地表比辐射率。运用覃志豪等的单窗算法反演出于田地区的地表温度,并用陆面实际地表温度进行了检验。结果表明,水体表面温度最低,绿洲次之,戈壁最高。地表温度以绿洲为中心从里到外呈环状分布。说明利用 据反演地表温度是可行的。并对进一步理解我国西北干旱、半干旱区的土壤气系统能量交换状况及区域热量分布差异有着重要意义。*利用 据反演植被和土壤温度范闻捷,徐希孺,王勤奋,刘强 遥感学报摘要:遥感陆面温度(目前遥感界面临的重要课题,组分温度反演则为论了确定可反演参数和反演组分温度的方法,并以 角度热红外图像为数据源,在进行几何和大气纠正后,植被温度的反演精度不高.*基于遗传算法的不同光照条件下植被和土壤组分温度反演刘振华,赵英时 遗传算法 农业工程学报摘要:为了提高地表土壤组分温度的反演精度,该研究利用 射光谱数据获取像元组分比,将直方图法引入遗传算法中,从而缩小了获取遗传算法最佳搜索参数的范围,并利用遗传算法对盈科研究区内地表非同温像元进行组分温度分解,对非同温像元下植被、遮阴土壤、考虑反射波段情况下,模拟的组分温度与地表同步实测温度的相对误差为 在不考虑反射波段情况下,模拟的组分温度与地表同步实测温度的相对误差为
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