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遥感应用模型4-温度反演

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遥感 应用 模型 温度 反演
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武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪 教授 温度反演— 已知比辐射率地表温度反演 —— 未知比辐射率温度反演应用实例1概述地表温度 —— 区域和全球尺度上陆地表面物理过程的一个关键参数;地球表面能量平衡和温室效应的良好指示计;综合了地气间相互作用的结果,在各领域有着广泛的应用。۞精确的北极冰雪表面温度对提高极地热量收支估算精度及加深其与全球气候变化之间联系的理解具有不可替代的重要作用。۞根据地表湿度与地表温度之间的关系,以及气温变化对这种关系的影响,可以建立起连续监测地表土壤含水量的遥感模型。۞利用地表温度发现地面热异常点,进而判定地面军事目标。۞植被冠层温度以及土壤温度是地表生物的重要生境因子,常被应用于地表自然灾害的遥感监测。۞植被冠层温度可用来估算小麦的需水量,评价作物产量,确定橘园霜冻情况和霜冻受害面积等。一、地表温度反演的理论基础地表温度的遥感反演涉及热辐射定律、黑体辐射定律以及大气热红外辐射传输。主要基础 —— 普朗克函数。普朗克函数 —— 描述物体的辐射亮度与其温度的关系。1 辐射定律( 1)A 基尔霍夫辐射定律:( , )( , )( , )一、地表温度反演的理论基础在一定温度下(热平衡),任何物体的辐射出射度 长的函数,与辐射体本身性质无关,可以用一个普适函数 收率大的,发射能力强。黑体发射能力最大。何物体的这一比值等同于同一温度下黑体的辐射出射度。( 2)B 普朗克定律一、地表温度反演的理论基础512( , ) ( e x p ( ) 1 )  黑体描述:绝对黑体辐射出射度随波长、温度的分布函数。R(λ, T) 是黑体的波谱辐射亮度(单位 1λ 是波长(单位 μm );位 K); 2π = 10 hc/k = 101010810 3)B 普朗克定律一、地表温度反演的理论基础非黑体描述:自然界地物 —— 多数并非黑体,波谱比辐射率介于 0和 1之间。波谱比辐射率 —— 物体在某波长处辐射出射度与同温下黑体辐射出射度的比值。B(λ, T) 是非黑体的波谱辐射亮度(单位 1ε ( λ )是物体在波长 λ 处的波谱比辐射率;C 斯蒂芬 —— 玻尔兹曼定律一、地表温度反演的理论基础绝对黑体的积分辐射能力 次方成正比:0 斯蒂芬常量。D 维恩位移定律黑体辐射光谱极大值对应的波长:λb/ 维恩位移常数。热力学或动力学温度:由物体分子平均不规则的震动所致 ;一般通过仪表接触测量获得。一、地表温度反演的理论基础2 温度概念地表温度:地表皮肤温度。裸地,土壤表面温度 ;浓密植被覆盖地区,植被冠层的温度 ;稀疏植被覆盖地区,植被冠层、植物体、土壤表面温度均值。辐射温度:物体辐射能量的外部表征形式,也称表征温度 ;用热传感器来探测。一、地表温度反演的理论基础2 温度概念对于黑体:辐射温度 力学温度 ε 1/40≤ ε≤ 1)亮度温度:辐射出与观测物体相等的辐射能量的黑体的温度。大气当中的不同成分对不同波长地表辐射能的干扰程度不一样,所以,并不是所有的热红外波段都可用于卫星遥感测定地表温度。3 适合地表温度反演的电磁波段根据维恩位移定律:地球(环境温度 300K)最大出射辐射的波长为 m。太阳(表面温度 6000K)出射辐射 4大波长 图 —— 热红外波段 (8- 13的大气总体透过率;最重要的大气窗口位于 0要的温度遥感反演数据源经大气传输的地表光谱辐射亮度在到达传感器的过程中受到许多因素的影响。在热红外波段,气溶胶的吸收和散射作用很微弱,通常可以忽略。若不考虑散射,大气对光谱辐射传输的 主要 影响因素有 :۞大气吸收;۞大气上行辐射;۞大气下行辐射经地表的二向反射。因此,传感器所接收到的光谱辐射亮度不仅包括经过大气衰减后的地物辐射亮度,而且还包括大气向上的辐射亮度和向下的大气辐射亮度的反射部分。3 地表热辐射及大气影响热红外辐射传感器接收的能量主要包括 :• 大气削弱后的地表热辐射• 大气下行辐射的地表反射• 大气上行辐射大气热红外传输方程:00( ) ( 1 )i i i i s a i i i a T L L      第 过非黑体普朗克函数的反方程来获得相应的大气顶部亮温。地表温度即可在大气顶部亮温中,扣除大气效应和地表光谱比辐射率的影响,通过各种算法反演得到。在电磁波谱的红外区域,亮温也称为等效黑体温度。除了大气逆温外,大气顶部亮温通常要低于地表温度。大气效应随着垂直温度和湿度廓线的变化而变化。在热红外大气窗口,大气吸收程度的强弱依次为:水蒸汽、二氧化碳、氮氧化物、臭氧、甲烷和一氧化碳其中,水蒸汽是影响热红外波段辐射的最重要的因素。水蒸汽的浓度和分布总是处于不断变化的状态。其它影响因素的浓度变化很缓慢,可以认为是相对稳定的;二氧化碳在大气中的分布可以认为是均一的,而臭氧只是在局部起作用,因此与水蒸汽相比,其它因素的影响程度要小得多。二、地表温度反演方法 —— 混合像元平均温度用遥感数据来反演地表温度己有很长的历史,可以追溯到上世纪 60年代初期所发射的 从那时起,人们对大气辐射传输方程进行各种近似和假设,提出许多不同的地表温度反演算法,这些算法包括辐射传输方程算法、劈窗算法和多波段算法等几类。从传感器辐亮度值直接反演地表温度,必须已知 1个地表参数 它与地表成分、物理性状如含水量、粗糙度和视场角等有关。所以,可将地表温度反演算法归纳成两大类:已知地表比辐射率的反演算法地表比辐射率与地表温度同步的反演算法己知地表比辐射率的反演算法(1)单窗算法,又称辐射传输方程法、大气校正法。(2)简单劈窗算法地表比辐射率与地表温度同步反演算法( 3) )劈窗算法、辐射率模型、两因素模型和复杂模型法(2) 体在温度 T,波长 λ 处的辐射出射度 T, λ )与同温度、同波长下的黑体辐射出射度 T, λ )的比值。三、地表比辐射率实验室测定野外测定: 便携式地表比辐射率测定仪遥感反演确定方法 :遥感反演方法۞表比辐射率是 根据可见光红波段和近红外光谱信息估计。۞ 根据热红外光谱仪获取的最小比辐射率与最大相对比辐射率之差的统计关系来确定。۞ 假定比辐射率不变或与温度无关的热红外波谱指数不变,利用多时相数据来确定。地表比辐射率不同地物比辐射率观测值( 小时大暴雨, 壤含水量较大;表面光滑使比辐射率降低,干湿土比辐射率差值不大。不同地物比辐射率观测值( 月 6日,经过一天太阳暴晒后,土壤表面变干程度加剧。干土和湿土之间的比辐射率差值增大。干土之间,由于表面颗粒度不同,粗糙度明显不同,因而比辐射率也不同。地表比辐射率取决于土壤水分和表面粗糙率 0:喷水湿土 >喷水干土 >干土。原因:土壤含水量不同(主导作用) 0:干土 >喷水干土和喷水湿土。较干,粗糙度起主导作用。喷水湿土从 45˚看,表面较光滑,降低了比辐射率值,使其比辐射率与喷水干土相同。 0:喷水干土 >喷水湿土 >干土。全干,粗糙度起绝对主导作用。2地表温度反演 —— 已知比辐射率海面温度反演:( 1)目标单一;( 2)海水比辐射率约为 3)海水表面温度与大气温度相差不大。地表温度反演:( 1)目标比辐射率变化较大;( 2)精度要求高( 1k),需要精确的大气校正;( 3)大气上下行辐射率影响较大,其校正依赖于于地表比辐射率,地表比辐射率的求解依赖于地表辐射亮度。单通道(单窗)法• 从仅有一个热红外波段的遥感数据中演算地表温度多通道(劈窗)算法• 利用两个相邻热红外通道对大气水汽的差异吸收实现大气校正• 最初提出用于推算海洋表面温度, 80年代中期开始用于地表温度• 因方法简便而成为最主要方法一、单通道法1 辐射传输方程法( 大气校正法)由一个热红外通道 (大气窗口内 )获得的辐射能来推算温度;大气廓线数据 —— 包括大气的温度、在通道上的大气吸收体密度垂直廓线 —— 借助于无线电探空或卫星遥感确定;地表温度计算 —— 结合热辐射传输方程来修正大气和比辐射率的影响。2 统计方法从大气辐射传输方程出发,考虑大气含水量和传感器观测视角影响,建立遥感亮度温度与地表温度的经验公式,通过同步实测资料回归经验系数。单窗算法使用热红外通道,由热辐射传输方程可知通道 中的 大气上行波谱热辐射;大气下行热辐射;ε 标有 式中的参数除地表比辐射率外,均通过己知的大气廓线得到。  ))1(/)(11 辐射传输方程法(大气校正法)所需要的大气廓线数据很难实时获取 —— 采用非实时且仅反映大气平均状态的标准大气模型的相应数据来代替;使用大气廓线数据计算大气参数时还需要知道大气吸收体的物理特性,而这种物理特性本身尚未完全被弄清楚;加上计算本身的复杂性,导致采用辐射传输方程算法反演得到的地表混合像元平均温度的精度很难得到保证。在实际的操作中,用 S(of in 这些大气辐射传输模型和大气廓线数据来计算大气参数。其反演精度主要取决于大气廓线的精度、通道比辐射率的精度以及大气辐射传输模型的精度。(1) 1970)提出用中红外( 算海温的经验公式: ( 31010060/([ 010 2 经验方法(2) )   4)310(140014001189.0)s e c (2覃志豪等针对仅有一个热红外波段的 M/据提出单通道劈窗算法,这是世界上第一个这种类型的算法。随后, 类方法的提出使长期以来被广泛使用的 的热传导方程6为 6为大气透射率,Є6为地表辐射率。6)为 6(地表在 和 分别为大气在 M 6 的热传导方程大气的向上热辐射强度通常可用如下积分计算:式中 τ 6(z, Z)为高程 之间的大气向上透射率。大气的向上热辐射公式可用中值定理近似求解:式中 又称大气平均作用温度 ), a)为大气向上平均作用温度为 此,有近似解:大气向下辐射总强度一般可视作是来自一个半球状方向的大气热辐射之积分:θ ’为大气向下辐射的方向角 ;∞ 为地球大气顶端高程 ;τ ’6(θ ’, z, 0)为从高程为 天空晴朗时,对于整个大气的每一个薄层 (如 1言,可合理地假定 ∂τ 6(z, Z)≈ ∂ τ ’6(θ ’, z, 0),即每个大气薄层的向上和向下透射率相等。以这个假定为依据,应用中值定理,得:式中 为大气的向下平均作用温度。对该方程的积分项进行求解,得 :因此,大气的向下热辐射强度可以近似地表示为:将 和 代入地表的热辐射传导方程中,有由于方程的未知数不止地表温度一个,所以,求解该方程并非易事。传统上,大气校正法是根据大气影响的估计值 (主要是 、 τ 6),先从 6)中求得 Є6 s),然后,再运用 s。实际上用大气模型估计 和 存在很多困难。大气剖面数据的非实时性和非真实性,通常使 和 的估计产生较大误差,从而使大气校正法的地表温度演算精度较低。引入大气向下平均作用温度 概念 , 合理地用 a)作为 a↓ )的近似值 , 从 数据中求算星上辐射亮度L(λ) 为 1); 55;) 和 ) 为 相对应于 55和 时的最大和最小辐射强度。对于陆地卫星 5号,发射前已预设 ) =1时, ;当 ) =1时, 55[3]。 (λ ),对应象元亮度温度可直接用 射函数计算 , 或者是用如下近似式求算:式中, K), 2为发射前预设的常量,对于 2=]。•将辐射亮度值转成星上亮温值大气校正 o s)(02s u pz0取 阳天顶角大气顶层太阳光谱辐射( 557和 1047)rL星上辐亮度( )日地距离程辐射( )%1m i n p 201c o %z计算地面反射率计算 进行影像分类:植被、水体、裸地、裸地与植被的混合、建筑用地、建筑用地与植被的混合计算植被覆盖率计算地表比辐射率 ε地表比辐射率估计求地表真实温度• 根据实测气温求平均气温0• 根据大气有效水汽含量与地面水汽压的经验关系,求单位面积大气柱的水汽含量 ;• 根据大气水汽含量求 ττ = (. 在 气参数和地表温度未知数由 3个变成 6个。2个时相,方程数: 2× 个时相的地表温度、水汽含量与大气温度。此时方程组完备的必要条件为 2N>N+2 N>6。就目前的技术条件而言,在 8~ 14此加入 4中红外波段,地表对太阳辐射的反射与地表自身辐射处于同一数量级,白天太阳辐射经地表反射后对传感器辐射亮度测量值的贡献必须予以考虑。从本质上讲地表对太阳辐射的反射是非朗伯体的, . 1997)在一级近似条件下假定三个中红外通道可用一个参数去描述非朗伯体反射特性:其中, 样使方程组完备的条件变为 :2N>N+21,于是要求通道数N>7,这就是 个通道反演地表温度的由来。输入参数:中红外窗口: 20、 22、 23热红外窗口: 29、 31、 32、 33昼夜两个时相;探空通道反演的大气廓线数据特点:去除大气影响、温度和发射率分离、陆表和大气参数一起反演产出:陆面温度、大气参数算法:查找表简化模型 +迭代优化该方法最不确定的地方有四处:假定两次测量间比辐射率不变;中红外通道的引入,表面上满足了方程组完备的要求,但同时由于太阳辐射影响的加入使问题更加复杂化;由 14个方程求解未知数,反演方法过于复杂,为此不得不求助于线性近似、统计方法等简化手段,使方法失去所期望的优势;通道间信息的高度相关性导致根据各个通道建立起来的方程之间的相关性也很高,其后果是反演结果对测量误差的极度敏感性以及解的不稳定,且方程个数及变量数越多,解的不稳定性越大。 谱和辐射分辨率均较高,在反演区域地表温度方面具有良好的应用前景。比辐射率分离算法 个模块。二、地表比辐射率与地表温度分离反演算法归一化发射率方法 包络线方法和参考通道法改进,计算初步温度和波段发射率。相对发射率 用 10~ 14波段发射率的平均值计算每个波段的相对发射率;最小发射率和相对发射率的光谱差异 α 残差法改编,由最小发射率和相对发射率光谱差异的经验关系反推最小发射率,实现相对发射率和实际发射率之间的相互转换,改进发射率光谱的精度。— 辐射校正、大气校正:利用 法:估算温度和发射率 法:计算发射率的波段比值 块:计算最小发射率值,得到发射率谱 1)用 2)用当前的发射率光谱计算 3)用 4)用新的平均发射率调整各波段的发射率;( 5)用新的发射率和辐射亮度测量值计算目标表面温度;( 6)重复( 1)~( 5),直到两次计算温度差值在阈值范围之内。地表温度估算15m a x 12π黑体辐射能量地表温度图温度密度分割图输入:经大气校正的的 5个通道地表辐射亮度;大气下行辐射数据;特点:温度和发射率分离;产出:发射率算法:迭代优化由于 此,刘志武等在 据 法在精度上与 算过程简单,适用范围广的特点,用 利用比值法和 到最终结果。改进后的算法,计算过程简单,可以快速获取地表温度的空间分布侍征,同时,整个计算过程基本上只依赖于遥感信息,具有较好的通用性,对缺乏资料的地区更是一种良好的计算方法。以上两大类算法代表了人类在通过遥感手段反演地表温度这个重要问题上所作出的阶段性努力。但是,这些算法都把大量存在的非同温混合像元视为同温同质体。如此必将导致以下后果:即使反演过程的每一步都正确,反演所得的也只是混合像元的平均温度和平均波段比辐射率,而它们的物理意义是模糊不清的。事实上,在大量的地表温度应用领域,需要的是物理意义明确,精度高的地表组分温度。4温度反演应用实例温室效应是指大气对地球的保暖作用。地球一面受太阳辐射而吸收热量,另一面按其自身的温度发散热量,其热量收支平衡的结果,决定目前地表较温和的平均温度。长波太阳辐射在密度较大的大气下层被水蒸气和二氧化碳吸收,到达地表的主要是短波太阳辐射。地表因吸收短波辐射而被加热提高温度,再以长波向外辐射。地表的长波辐射大部分被大气中的水蒸气、二氧化碳、甲烷、臭氧等吸收。同样,大气吸收辐射能后被加热,又以长波向地表和天空辐射。于是,很大一部分辐射能又返回地表。大部分长波辐射被阻留在地表和大气下层,从而使其温增高。这种现象同温室中相似,故称为 “ 温室效应 ” 。1 全球温度变化监测大气中引起温室效应的气体称为温室气体,其含量的多少影响温室效应的强弱。近百年来由于工业革命引起的大量使用化学燃料,致使大气中一些温室气体(如 浓度持续增长,就增强了自然温室效应。监测数据显示,大气中的 8050人为加剧的温室效应使全球气候变暖,正在造成一些环境问题,并有可能引起更严重的环境问题。比如人们所关注的海平面升高,部分沿海地区将沉入水中的问题;蒸发加剧引起干旱和作物减产的问题等等。科学家预测,到本世纪中叶,大气中的二氧化碳浓度可能上升至600球平均气温可能上升 3度。由于蒸发加剧,有的地区土壤含水量将减少多达 50%,全球主要农作物也将减产 20%。也就是说全球温度变化可能对自然生态系统和人类产生极其不利影响,它已经成为全世界关心的重大问题之一。但是,全球不同地区的气温变化幅度是很不相同的,为此必须得到全球性的气温监测数据。对于陆地区域这并不特别困难,事实上陆地区域特别是城市地区已经存在较完备的气温监测站网。但是在占地球表面积 70%的海洋上,难以设立固定的监测站网。所幸的是测地卫星、气象卫星等的监测范围,可以覆盖绝大部分地球表面,并大都能定期提供地球表面的辐射温度数据。下图是 卫星图像数据给出的 2002年全球表面温度异常图( a),和由该院分析给出的全球近百多年来温度的变化图( b)。2002气象年全球表面温度异常由图可见,2002年全球的表面温度异常主要表现在暖异常,最大出现在西伯利亚和北极圈。过暖异常平均超过 12个月,除了美国基本正常外,全球的大多数地区比平常要暖。自 1880002气象年是自 1880 12个月时间里,全球表面温度比 。数据由陆地气象站温度监测资料和卫星海洋温度监测资料综合分析给出,由图可见近 30年来全球温度表现出一个强烈的上升趋势。草原和森林火灾通常具有突发的特点,一般持续数天到数周。用时间分辨率较高的气象卫星图像,可以非常有效地监测这类火灾的发生,因为火灾产生的异常高温区和烟雾可以很容易地被热红外和可见光波段的传感器探测到,它们甚至可以探测密林深处、尚未形成明火、在地面不易察觉的火灾。因为气象卫星的空间分辨率通常较低,为了准确定位燃烧点,一般采用从气象卫星上提取燃烧点的热信息,再与空间分辨率较高的测地卫星图像配准复合的方法更为有效地显示灾情信息。下图是 1996年 6月 17日美国犹他州 家森林公园的火灾,该图像为 气象卫星的甚高分辨率辐射计获取的燃烧点信息与 草原和森林火灾监测、预报和评估为 2003年 5月 30日发生在俄罗斯东南贝尔加湖畔的森林火灾色标记的燃火点,暗色调为过火焦地,仍在燃烧的火引起大量烟雾一直飘到了蒙古(左下)和中国(右)。通过以下链接,您可以查看更多森林火灾遥感图像。。下图是一个估算过火面积的实例。这幅真彩色模拟图像于 2002年 9月 9日由 灾于该图像获取数月前发生在俄罗斯的莉娜河地区,大面积的过火焦地(暗红色)接近于雅库茨克市。俄罗斯莉娜河地区过火焦地图像通过气象卫星或 /和测地卫星提供的土壤含水量信息,可以判断草原和森林地区的干燥程度,并据此计算火灾潜在指数( 和预测火灾发生地和发生的可能性。下图显示全美 2000年 7月 20到 27日间的 图可见当时发生火灾可能性较大的地区(红色)主要在美国西南部(不包括西海岸)。全美2000 地利用 /覆盖类型与地面温度的关系1 (2 (1990) 3 (2000) (2010) 0 0 00 00 00 00 类土地与区域平均温度之间的平均差值同时期每种类型土地所占的百分比覆盖类型温度变化对区域温度场的贡献武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪 教授com
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