[发明专利]一种Landsat8热红外数据大气水汽含量反演方法

说明书

大气水汽含量是气象研究和遥感应用的一个重要参量。Landsat 8是最新发射的Landsat卫星，携带了OLI和TIRS两个传感器。本发明提出一种大气水汽含量反演方法，将归一化差异植被指数(NDVI)引入到劈窗协方差‑方差比值法(SWCVR)来改善较高空间分辨率热红外数据的水汽含量反演，方法包含三个步骤：第一步骤是基于NDVI值将窗口内的像元分组。第二个步骤是基于SWCVR算法求解每组的水汽含量。第三个步骤是基于加权求和求解窗口的水汽含量，将窗口遍历整个影像完成全影像的水汽含量反演。本发明提出的方法原理适用于其他热红外遥感数据。

技术领域

本发明涉及一种Landsat8热红外数据大气水汽含量反演方法，能够应用在农业、林业、气象、生态环境等遥感部门。

背景技术

大气水汽含量是气象研究和遥感应用的重要参量。水汽含量不仅是预测降水、灾害性天气的重要参数，更是研究水循环、地气系统能量循环、和气候变化的重要因子。水汽在可见光，红外及微波的波谱范围都有其表征性的吸收波段，因此水汽含量对电磁波的吸收是遥感大气校正的主要内容。目前，大气水汽含量反演方法主要包括以下几种：无线电水汽辐射计，无线电探空，激光雷达，及红外和微波遥感反演等。前三种方法存在很多限制，如费用昂贵，空间分辨率较低等，所以，利用遥感数据反演水汽含量显得非常重要。

2013年2月11日，陆地卫星Landsat8成功发射并运行。它延续了一个重返周期为16天、中分辨率、已持续40多年的全球观测任务。Landsat 8携带了两个传感器：1)Operational Land Imager(OLI)和Thermal Infrared Sensor(TIRS)。OLI传感器在可见光、近红外和短波红外区域接收九个光谱波段的数据，空间分辨率为30米；TIRS传感器设置了两个热红外通道(Band10：10.6～11.19μm；Band 11：11.5～12.51μm)，空间分辨率为100米。两个热红外通道使得Landsat8TIRS数据可以基于热红外的方法来反演大气水汽含量。但是，与其他具有两个热红外通道的数据(MODIS，ATSR)相比，Landsat8 TIRS数据有较高的空间分辨率，现有的热红外水汽含量反演方法应用于TIRS数据存在一定局限性。因此，为了提高Landsat8数据的水汽含量反演精度，本发明提出了一种基于归一化差异植被指数(NDVI)的劈窗协方差-方差比值法(SWCVR)来反演大气水汽含量。

发明内容

本发明的目的在于提供一种大气水汽含量反演的热红外遥感方法。利用本方法基于Landsat8数据能反演出空间分辨率、精度均较高的水汽含量分布，从而促进相关领域遥感应用的发展。

为实现上述目的，本发明提出的水汽含量反演方法为：

设定一个m×m像元大小的窗口，假定在这个窗口内的大气条件是一致的。设定分组组数为n。下面是基于Landsat8影像求解一个给定窗口内的大气水汽含量的步骤：

第一步、计算10和11波段的亮度温度(T₁₀andT₁₁)和归一化植被指数(NDVI)；

第二步、分组窗口内的像元

2-1)根据影像上NDVI的最大值(NDVI_max)和最小值(NDVI_min)以及组数来计算分组的NDVI间隔值(NDVI_D)；

2-2)基于NDVI_k，NDVI_min和NDVI_D将窗口内的像元分组；

第三步、基于SWCVR算法求解每一组的水汽含量

3-1)分别计算组内的10和11波段亮度温度平均值

3-2)去除噪声像元；