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遥感技术与应用
模型与反演     
基于Landsat 8 TIRS数据的大气水汽含量反演劈窗算法
王猛猛1,2,何国金1,张兆明1,王桂周1,尹然宇1,2,龙腾飞1
(1.中国科学院遥感与数字地球研究所 数据深加工部,北京100094; 2.中国科学院大学,北京100049)
 全文: PDF(4902 KB)  
摘要:
Landsat 8是2013年最新发射的Landsat卫星,携带了OLI和TIRS两个传感器,其中TIRS传感器获取了两个临近的热红外通道信息。劈窗协方差—方差比算法(SWCVR)是一种最通用的基于热红外的大气水汽含量反演方法,利用两个热红外通道(其中一个在大气窗口,另一个在大气吸收谱段)的吸收差异来反演大气水汽含量,该方法已经在MODIS等中低分辨率(1 km)的热红外数据上得到很好的应用。将SWCVR算法移植到较高分辨率的Landsat 8 TIRS数据上,并对水汽含量反演结果进行精度验证。气象数据验证结果表明,水汽含量的反演精度可以达到0.43 g/cm2。用MODIS水汽产品(MOD05)做交叉验证,反演的水汽含量和MOD05水汽含量的均方根误差(RMSE)为0.44 g/cm2,平均绝对误差(MAE)为0.34 g/cm2。总的来说,SWCVR算法应用于Landsat 8数据的水汽含量反演也能得到一个较高的精度。
关键词: 热红外遥感水汽含量SWCVRLandsat 8 TIRS    
出版日期: 2017-07-20
:  TP 75  
基金资助: 国家重大专项“大尺度全球变化数据产品快速生成方法”(2016YFA0600302),国家自然科学基金项目“基于可变端元光谱混合模型的森林叶面积指数反演方法研究”(61401461),海南省重大科技计划项目“海南省遥感大数据服务平台建设与应用示范”(ZDKJ2016021)。
作者简介: 王猛猛(1988-),男,湖南岳阳人,博士研究生,主要从事热红外遥感研究。Email:wangmm@radi.ac.cn。
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王猛猛
何国金
张兆明
王桂周
尹然宇
龙腾飞

引用本文:

王猛猛,何国金,张兆明,王桂周,尹然宇,龙腾飞. 基于Landsat 8 TIRS数据的大气水汽含量反演劈窗算法[J]. 遥感技术与应用, 10.11873/j.issn.1004-0323.2017.1.0166.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2017/V32/I1/166

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