Please wait a minute...
img

官方微信

遥感技术与应用  2004, Vol. 19 Issue (1): 34-36    DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2004.1.34
技术方法     
利用MODIS数据反演地表温度的研究
郭广猛,杨青生
(中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101)
Retrieving Land Surface Temperature from MODIS Data
GUO Guang-meng, YANG Qing-sheng
(Institute of Geography Science and Natural Resource,Beijng100101,China)
 全文: PDF 
摘要:

地表温度(LST)是气象、水文、生态等研究中一个重要的参数,目前国内的研究大多使用NOAA/AVHRR数据来获取地表温度,应用MODIS数据获取LST基本上还是空白。MODISLST反演算法精度较高但是计算复杂,在很大程度上限制了其应用。采用简单的统计方法和神经网络方法,得出了内蒙古东北地区的LST计算公式。该公式计算简单而且精度很高,完全能够满足一般的研究需要。

关键词: 地表温度MODIS人工神经网络    
Abstract:

Land surface temperature (LST) is an important factor in meteorology, hydrology and zoologyetc, most researches in these areas in China use LST data calculated from NOAA/AVHRR and MODIS data is seldom used. MODIS LST algorithm of NASA is precise and its error is less than 1K while it' scomplex and it' s not easy to use. In this paper two simple methods, statistical method and artificialneuronal network method, according to split window theory, are used to retrieve LST. The result showsthat the latter is more precise than the former and the error of 98.8% LST data is within〔-0.5 0.5〕K.While the precision of neuronal network can' t be promoted any more because of the complexity of landsurface type, meteorological conditions and so on. A LST formula T=24.393*b31-19.831*b32-0.0014*θ+245.145 which can be applied to Northeast area of Inner Mongolia is provided. A coarsevalidation shows that the result of this formula is reliable in common use.

Key words: Land surface temperature    MODIS data    Artifical    Neuronal network
收稿日期: 2003-06-15 出版日期: 2011-12-26
:  TP 79  
作者简介: 郭广猛(1976-),男,博士生,主要从事遥感应用与全球变化方面的研究。
服务  
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章  

引用本文:

郭广猛,杨青生. 利用MODIS数据反演地表温度的研究[J]. 遥感技术与应用, 2004, 19(1): 34-36.

GUO Guang-meng, YANG Qing-sheng. Retrieving Land Surface Temperature from MODIS Data. Remote Sensing Technology and Application, 2004, 19(1): 34-36.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/10.11873/j.issn.1004-0323.2004.1.34        http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2004/V19/I1/34

〔1〕 张仁华.对于定量热红外遥感的一些思考〔J〕.国土资源遥感,1999,1:1~6.〔2〕 李小文.地球表面热量交换遥感定量研究.国家攀登项目合同,1998.〔3〕 Price J C. Land Surface Temperature Measurements from theSplit Window Channels of the NOAA-7 AVHRR〔J〕. Journalof Geophysical Research,1984,89:7231~7237.〔4〕 Becker F, Li Z L. Towards a Local Split Window MethodOver Land Surface〔J〕. International Journal of RemoteSensing, 1990,11:369~394.〔5〕 Sobrino J A, Cool C, Caslles V. Atmosphere Correction forLand Surface Temperature Using NOAA-11 AVHRRChannels 4 and 5〔J〕. Remote Sensing of Environment,1991,38:19~34.〔6〕 Coll C, Caselles V, Sobrino J A,et al. On the AtmosphericDependence of the Split-window Equation for Land SurfaceTemperature〔J〕. International Journal of Remote Sensing,1994,15:105~122.〔7〕 http://modis.gsfc.nasa.gov〔OL〕.〔8〕 Wan Z, Dozier J. A Generalized Split-window Algorithm forRetrieving Land Surface Temperature from Space〔J〕. IEEETransactions on Geoscience and Remote Sensing, 1996,34(4):892~905.〔9〕 Wan Z, Li Z L. A Physics-based Algorithm for RetrievingLand Surface Emissivity and Temperature from EOS/MODISData〔J〕. IEEE Transactions on Geoscience and RemoteSensing, 1997,35(4):980~996.〔10〕 袁曾任.人工神经元网络及其应用〔M〕.北京:清华大学出版社,1999.

[1] 汪子豪,秦其明,孙元亨. 基于BP神经网络的地表温度空间降尺度方法[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(5): 793-802.
[2] 王恺宁,王修信,黄凤荣,罗涟玲. 喀斯特城市地表温度遥感反演算法比较[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(5): 803-810.
[3] 石满,陈健,覃帮勇,李盛阳. 天宫二号数据地表温度反演及其在城市群热环境监测中的应用[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(5): 811-819.
[4] 李军,龚围,辛晓洲,高阳华. 重庆地表温度的遥感反演及其空间分异特征[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(5): 820-829.
[5] 金点点,宫兆宁. 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]. 遥感技术与应用, 2018, 33(5): 830-841.
[6] 冯姣姣,王维真,李净,刘雯雯. 基于BP神经网络的华东地区太阳辐射模拟及时空变化分析[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(5): 881-889.
[7] 汪航,师茁. 基于MODIS时间序列数据的春尺蠖虫害遥感监测方法研究—以新疆巴楚胡杨为例[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(4): 686-695.
[8] 史新,周买春. 基于Landsat 8数据的3种地表温度反演算法在三河坝流域的对比分析[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(3): 465-475.
[9] 拉巴卓玛,次珍. 2002~2015年西藏雅鲁藏布江流域积雪变化及影响因子分析研究[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(3): 508-519.
[10] 郑明亮,黄方,张鸽. 基于TsHARP模型和STITFM算法的地表温度影像融合研究[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(2): 275-283.
[11] 李珊珊,蒋耿明. 基于通用分裂窗算法和Landsat-8数据的地表温度反演研究[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(2): 284-295.
[12] 张帅,师春香,梁晓,贾炳浩,吴捷. 风云三号积雪覆盖产品评估[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(1): 35-46.
[13] 李艳,侯金亮,黄春林. 基于Copula函数的地表温度空间降尺度研究[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(5): 818-824.
[14] 孙晓,吴孟泉,何福红,张安定,赵德恒,李勃 . 2015年黄海海域浒苔时空分布及台风“灿鸿”影响研究[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(5): 921-930.
[15] 郑飞,张殿发,孙伟伟,杨刚. 基于ASTER遥感的杭州城市热/冷岛的景观特征分析[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(5): 938-947.