地表温度降尺度优化研究

发布时间：2021-02-24 15:05

　　针对地表温度（land surface temperature,LST）降尺度过程存在的误差增加问题,采用改善图像梯度的方式优化降尺度的结果。通过不同强度的滤波处理及温度精度的跟踪验证,成功优化了降尺度后的LST,并提出一种新的指标——梯度异常频率（gradient abnormal frequency,GAF）来评价温度图像的质量。首先,利用光谱指数法对热红外数据反演的LST进行降尺度,此过程GAF、平均绝对误差（mean absolute error,MAE）和均方根误差（root mean square error,RMSE）的值明显增加;通过均值滤波处理后,GAF降低,MAE和RMSE也有小幅下降;加大滤波强度后,GAF继续下降,但下降到10%左右时,MAE和RMSE不再变化。结果表明,GAF的降低能够提高降尺度后LST的精度;GAF到达某个临界值时,LST的精度最大限度改善。该文弥补了光谱指数法降尺度后温度像元连续性差的缺陷,对推进高分辨率城市地表温度研究具有重要应用价值。 

【文章来源】：遥感信息. 2020,35(04)北大核心

【文章页数】：11 页

【图文】：

研究区与测量方法

对Sentinel-2 MSI的波段数据进行辐射校正和大气校正后，计算得到10m分辨率NDVI。利用NDVI与LST的二次拟合模型（式（9）），计算得到10m分辨率LST，结果如图3所示。图3 降尺度后的10m分辨率LST

图2 反演的30m分辨率LST与NDVI的拟合结果由图3可以看出，光谱指数法降尺度的温度大体分布特点和反演后的结果相同。随着图像分辨率的提高，更多地物温度的细节被表现出来，对比反演的细节部分结果（图3(b）、图3(d）），很大程度上提高了图像信息量（图3(c）、图3(e）），在地物覆盖类型复杂的区域，能够准确地区分不同地物之间温度的差别。然而此结果也存在较多误差，由于未考虑相邻像元的关系，图像连续性较差，许多位置出现了较大的温度差。尤其是河流与陆地之间，其温度界限过于“明显”，在实际环境中，这些温差较大的区域并不能达到热平衡状态。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Landsat系列数据地表温度反演算法对比分析——以齐齐哈尔市辖区为例[J]. 金点点,宫兆宁.  遥感技术与应用. 2018(05)



本文编号：3049551