基于Landsat-8数据的地表温度反演算法对比
发布时间：2020-05-26 12:51
【摘要】：地表温度(Land Surface Temperature,LST)是地球能量交换和水汽循环过程中的重要参数,在气候变化、干旱监测、农业生态、景观生态环境评价和环境规划等方面具有十分重要的意义。卫星热红外遥感为快速、大面积地获取地表温度提供了有效途径。近年来,随着Landsat-8数据的广泛使用,基于其两个热红外波段提出了多种地表温度反演算法,但这些算法的对比研究尚未见报道。因此本文以西安市为研究区域,基于Landsa-8影像数据,分别采用七种反演算法(GSC、MW、SW-JIM、SW-R、SW-D、SWJ和SW-Y算法)对研究区进行地表温度反演。首先从空间分布特征方面分析各算法LST反演结果的特点,其次采用卫星过境当天研究区地表温度实测数据以及MODIS地温产品数据分别评价不同算法的反演精度,之后比较不同算法反演结果与MODIS地温产品LST之间的相关性,最后通过建模,对算法中的大气透过率和地表比辐射率两大关键参数进行敏感性分析,旨在探讨不同算法的优劣性、适宜性以及敏感性问题。论文的结论如下:(1)空间尺度上,各算法LST反演结果总体分布趋势大致相似,高温集中在城市建筑密集、人口密度高的区域,低温主要分布于灞桥区河流以及其东南部山区;但从站点尺度上看,每种算法地表温度各有不同。(2)七种算法中,GSC、MW算法的反演精度最高;其次为SW-R算法;SW-JIM与SW-Y算法反演精度较为接近;SW-D算法精度略低;而SW-J算法在所有算法中反演精度最低,反演的LST值最高,且其反演结果与其他几种算法相差较大。(3)与MODIS地温产品的相关性分析表明,SW-JIM、SW-R算法LST与MODIS地温产品LST有着很好的相关性;GSC、MW、SW-D、SW-Y算法LST与MODIS地温产品LST的相关性较好;而SW-J算法与MODIS地温产品有着显著的差异。(4)敏感性分析表明,对于大气透过率,SW-JIM算法受其变化影响最小,敏感性最低,GSC算法敏感性次之,其次依次为SW-R、SW-Y、MW,SW-J算法敏感性最高,而SW-D算法敏感性受大气水汽含量的变化而变化;对于地表比辐射率,在三种情况下,随着两个热红外波段地表比辐射率的变化,不同算法反演结果有着较为明显的起伏。(5)综合不同算法反演精度以及敏感性,认为:SW-JIM算法反演精度相对较高、敏感性较低,可以作为Landsat-8反演地表温度的较佳算法。
【图文】：
境东西长达 204km，南北宽为 116km，总面积 10108km2，其中市区面积约占其的三分之一[52]。市区内，东有灞河、mP河，南有oO河、n群樱饔性砗印€愫樱印€樱小鞍怂瞥ぐ病敝啤Ｆ渲芯蠖嗍艋坪恿饔虻奈己铀担己雍崾芯衬谠
本文编号：2681864
【图文】：
境东西长达 204km，南北宽为 116km，总面积 10108km2，其中市区面积约占其的三分之一[52]。市区内，东有灞河、mP河，南有oO河、n群樱饔性砗印€愫樱印€樱小鞍怂瞥ぐ病敝啤Ｆ渲芯蠖嗍艋坪恿饔虻奈己铀担己雍崾芯衬谠
本文编号：2681864
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/qxxlw/2681864.html
