[发明专利]一种基于卫星遥感数据的植被温度和裸地温度估算方法有效
申请号: | 202110047878.0 | 申请日: | 2021-01-14 |
公开(公告)号: | CN112857583B | 公开(公告)日: | 2021-10-29 |
发明(设计)人: | 张选泽;张永强;刘昌明 | 申请(专利权)人: | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
主分类号: | G01J5/00 | 分类号: | G01J5/00;G01N21/17 |
代理公司: | 北京志霖恒远知识产权代理事务所(普通合伙) 11435 | 代理人: | 许媛媛 |
地址: | 100101 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 卫星 遥感 数据 植被 温度 估算 方法 | ||
本发明公开了一种基于卫星遥感数据的植被温度和裸地温度估算方法,包括以下步骤:步骤一、准备卫星遥感数据和地面气象观测数据;步骤二、根据步骤一的数据计算植被覆盖度;步骤三、根据步骤一的数据分别计算裸地反照率、裸地发射率和植被发射率;步骤四、计算裸地温度和植被温度。本发明以地表能量平衡原理为基础,不依赖于其他像元信息,应用目标像元的卫星遥感数据,包括但不限于地表温度、地表发射率、植被指数、植被类型和地面气象观测数据为输入,计算出目标像元的植被温度和裸地温度,具有空间独立性,提高了估算精度。
技术领域
本发明涉及一种植被温度和裸地温度估算方法,属于卫星遥感技术领域,尤其涉及一种基于卫星遥感数据的植被温度和裸地温度估算方法。
背景技术
卫星遥感反演的地表温度(Land Surface Temperature(LST)或TL)是以像元尺度表征的,仅代表像元所覆盖区域的平均陆地表面温度,无法区分不同植被覆盖度的像元内的植被温度和裸地温度。
地表温度(Land Surface Temperature(LST)或TL)表征了地球陆地表面的温度状态,是地表能量平衡和水循环中的关键变量,在地-气相互作用和气候变化研究中扮演着十分重要的角色,对气象、水文、农业、生态和环境等领域均有着重要的应用价值。卫星遥感反演的地表温度由于具有固定的分辨率,如NASA AVHRR-LST约为1km×1km,MODIS LST约为500m×500m,Landsat-LST约为30m×30m等,其地表温度表征的是像元所覆盖区域的平均陆地表面温度。对于像元所覆盖区域的均为植被时,该地表温度则代表了植被温度;对于像元所覆盖区域的均为裸地时,该地表温度则代表了裸地温度;但是,对于像元所覆盖区域有一部分区域为植被,而其他区域为裸地时,则无法直接区分该像元内的植被温度和裸地温度。由于长时间序列的卫星遥感观测数据(如NASA AVHRR-LST自1982年开始)的空间分辨率较为粗糙,像元内的植被覆盖度发生了显著的变化。因此,为得到更为精确的植被动态变化对环境和气候的影响信息,需要将遥感反演的地表温度进一步区分出植被温度和裸地温度。现有技术在估算植被温度或裸地温度时,主要采用邻近像元替代或空间插值法,如最近邻点插值法(Nearest Neighbor),自然邻点插值法(Natural Neighbor),克里金插值法(Kriging)等。例如,估算某一像元的植被温度时,用该像元附近的完全植被覆盖区的地表温度替代,或者进行空间插值得到该目标像元的植被温度。这类方法主要特点是计算简单,且目标像元的计算值高度依赖于邻近像元的有效个数及其和目标像元的相关性。因而,对于空间一致性越好的区域或者植被覆盖度高的区域,现有的空间插值方法得到的植被温度估算精度越高。但对于空间异质性越高的区域(如山地、丘陵以及植被类型过渡地带等)、或者植被覆盖度中等或越低的区域(如城市下垫面、荒漠、草地、稀疏森林等),现有的空间插值方法得到的计算值误差就越大,导致无法得到可接受的植被温度和裸地温度估算值。
现有的空间插值方法是一种统计算法,没有物理机制支撑,对于空间异质性高的区域(如山地、丘陵以及植被类型过渡地带等)、或者植被覆盖度中等或低的区域(如城市下垫面、荒漠、草地、稀疏森林等),现有的空间插值方法得到的计算值误差较大,无法得到可接受的植被温度和裸地温度。本发明针对现有的计算方法没有物理机制支撑,无法适用于空间异质性高的区域等缺点,提出了一种以地表能量平衡原理为基础的,不依赖于其他像元信息,应用目标像元的卫星遥感数据(包括地表温度、地表发射率、植被指数、植被类型等)和地面气象观测数据为输入,计算出目标像元的植被温度和裸地温度的估算方法。
发明内容
为了解决上述技术所存在的不足之处,本发明提供了一种基于卫星遥感数据的植被温度和裸地温度估算方法。
为了解决以上技术问题,本发明采用的技术方案是:一种基于卫星遥感数据的植被温度和裸地温度估算方法,包括以下步骤:
步骤一、准备卫星遥感数据和地面气象观测数据;
步骤二、根据步骤一的数据计算植被覆盖度;
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