基于时空融合技术的Landsat地表温度数据重建策略研究

论文摘要

地表温度（Land Surface Temperature,LST）是区域和全球尺度上陆地表层系统过程中的关键参数,是地表-大气能量交换的直接驱动因子。高时间分辨率和高空间分辨率的地表温度对气候变化、地表热量平衡、干旱监测、城市热岛效应等方面研究具有十分重要的意义。然而目前还没有一个同时具有高空间和高时间分辨率能覆盖全球观测的热红外卫星遥感平台,极大的限制了对地物连续监测的应用。如何基于当下的科学技术利用现有的卫星遥感数据得到高时序的地表温度信息是一个至关重要问题。本文以山西省太原市西北部古交地区为研究区,以中分辨率成像光谱仪MODIS和Landsat-8卫星数据为主要数据源提出了两种不同的融合策略生成地表温度:先融合-后反演和先反演-后融合,从而将MODIS温度数据降尺度到Landsat-8空间分辨率。该实验过程采用STARFM（时空自适应反射率融合模型）和ESTARFM（增强的时空自适应融合模型）两种典型的数据重建模型算法,分别对两种策略进行实验研究,并针对两种融合方法对温度的适用性进行对比分析。研究结果表明:从总体分析两种重建算法在地表温度融合预测方面都具有适用性,且STARFM的融合效果好于ESTARFM融合算法;从融合策略的角度看,“先融合-后反演”的融合策略精度高于“先反演-后融合”的融合策略精度;从数据源角度看,季相相近且温度相近的时刻数据融合精度高于季相、温度相差较大时刻的融合精度;从时间角度分析,当地表植被类型变化小时,温度敏感性高,时间敏感性低。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
•   1.1 选题背景与研究意义
•   1.2 国内外研究现状
•   1.3 研究内容及论文组织结构
•     1.3.1 研究内容
•     1.3.2 论文结构安排
•     1.3.3 技术框架路线
• 第2章 研究区概况及数据预处理
•   2.1 研究区概况
•     2.1.1 自然地理条件
•     2.1.2 气候条件
•   2.2 遥感数据源
•     2.2.1 Landsat8 数据简介
•     2.2.2 MODIS数据简介
•   2.3 数据预处理
•     2.3.1 辐射校正
•     2.3.2 Landsat8 大气校正
•     2.3.3 影像重投影与几何校正
•     2.3.4 数据重采样
• 第3章 基于Landsat的地表温度反演方法
•   3.1 地表温度反演理论
•     3.1.1 辐射传输方程法
•     3.1.2 单窗算法
•     3.1.3 普适性单通道算法
•     3.1.4 Offer Rozenstein劈窗算法
•     3.1.5 双通道非线性劈窗算法
•   3.2 遥感指数
•     3.2.1 归一化植被指数
•     3.2.2 植被覆盖度
•     3.2.3 地表发射率
• 第4章 时空融合模型策略实现及融合结果精度评价
•   4.1 时空融合模型理论
•     4.1.1 时空自适应的反射率融合模型
•     4.1.2 增强的时空自适应融合模型
•     4.1.3 基于半物理模型的融合算法
•   4.2 影像融合质量评价
•   4.3 时空融合结果及评价
•     4.3.1 基于STARFM融合模型的融合策略实验
•     4.3.2 基于ESTARFM融合模型的融合策略实验
•     4.3.3 两种融合模型之间对比分析
•     4.3.4 不同地类融合结果散点图
•     4.3.5 基于STARFM融合模型的融合结果对比影像
• 第5章 结论与展望
•   5.1 研究结论
•   5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文和参与科研项目

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 张亚军

导师: 李大成

关键词: 数据融合,时空融合,地表温度

来源: 太原理工大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 气象学

单位: 太原理工大学

基金: 国家自然科学基金(No.41501372)

分类号: P407

总页数: 83

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