基于FY-3/VIRR数据的山东省地表温度反演及应用研究

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb15050022

中国农学通报 ›› 2015, Vol. 31 ›› Issue (28): 195-200.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb15050022

• 资源环境生态土壤气象 • 上一篇下一篇

基于FY-3/VIRR数据的山东省地表温度反演及应用研究

李峰¹,曹张驰²,赵红¹,赵玉金¹,商林¹

(¹山东省气候中心,济南 250031；²临沂市气象局,山东临沂 276000）

收稿日期:2015-05-06 修回日期:2015-06-17 接受日期:2015-06-25 出版日期:2015-10-27 发布日期:2015-10-27
通讯作者: 李峰
基金资助:
山东省气象局青年科研基金“基于遥感技术的玉米种植面积估算研究”(2014SDQN04)；淮河流域气象开放研究基金“基于FY-3数据的农田干旱遥感监测模型研究”(HRM201402)。

Land Surface Temperature Retrieval in Shandong Province Based on
FY-3/VIRR Data and Its Application

Li Feng¹, Cao Zhangchi², Zhao Hong¹, Zhao Yujin¹, Shang Lin¹

(¹Shandong Provincial Climate Center, Jinan 250031;²Linyi Meteorological Bureau, Linyi Shandong 276000)

Received:2015-05-06 Revised:2015-06-17 Accepted:2015-06-25 Online:2015-10-27 Published:2015-10-27

摘要/Abstract

摘要： 为了检验FY-3/VIRR数据地表温度反演精度，本研究基于FY-3/VIRR数据，选用改进型的Becker和Li分裂窗地表温度反演算法和像元二分法，对山东区域春、夏、秋、冬四季代表月份（4月、7月、10月和1月）分别进行地表温度和植被覆盖度反演，并将反演的地表温度T_LS与山东省气象局120个大监站的准同步空气温度T_a和0 cm地温T_S进行相关性分析。结果表明：利用FY-3/VIRR数据反演的山东省地表温度与地面实际情况基本吻合，能直观反映山东地区地表温度的空间分布特征，且与植被覆盖度呈明显负相关关系。同时，对于非均匀下垫面，反演的地表温度T_LS与空气温度T_a和0 cm地温T_S的相关性都不好，不同季节的相关系数差异较大，但(T_S-T_a)与(T_S-T_LS)存在显著线性正相关关系，且相关系数稳定，不同季节的样本判定系数R²都达到0.52以上。

关键词: 草地早熟禾, 草地早熟禾, 可溶性硅, 根灌, 白粉病, 病情指数

Abstract: The paper aims to test the accuracy of land surface temperature retrieval based on FY-3/VIRR data. The land surface temperature and vegetation coverage of Shandong in spring, summer, autumn and winter (April, July, October and January) were retrieved by means of the improved Becker and Li split window algorithm and pixel dichotomy, using FY-3/VIRR data. The authors analyzed the correlations between land surface temperatures (T_LS) retrieved from FY-3/VIRR data and synchronized air temperature (T_a) and 0 cm soil temperature (T_S) at 120 weather stations of Shandong Meteorological Bureau. The results showed that: the land surface temperature of Shandong Province retrieved from FY-3/VIRR data was consistent with the actual ground condition and could reflect the land surface temperature distribution intuitively. Meanwhile the T_LS had a significantly negative correlation with vegetation coverage. But for inhomogeneous land surface, the correlation coefficients between T_LS and T_a and T_S were unstable, and the correlation coefficient of different seasons had a great difference. But there was a stable linear positive correlation between (T_S-T_a) and (T_S-T_LS), and the determination coefficients R²of different seasons were greater than 0.52.

李峰,曹张驰,赵红,赵玉金,商林. 基于FY-3/VIRR数据的山东省地表温度反演及应用研究[J]. 中国农学通报, 2015, 31(28): 195-200.

Li Feng,Cao Zhangchi,Zhao Hong,Zhao Yujin and Shang Lin. Land Surface Temperature Retrieval in Shandong Province Based on
FY-3/VIRR Data and Its Application[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2015, 31(28): 195-200.

参考文献

[1] 甘莆平,陈伟涛,张绪教,等.热红外遥感反演陆地表面温度研究进展[J].国土资源遥感,2006,67(1):6-11.
[2] 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.
[3] 王建凯,王开存,王普才.基于MODIS地表温度产品的北京城市热岛（冷岛）强度分析[J].遥感学报,2007,11(3):330-339.
[4] 亢庆,张增项,赵晓丽.基于MODIS产品的区域土壤遥感分类研究——以新疆为例[J].高原气象,2007,26(5):1086-1096.
[5] 林忠辉,莫兴国,李宏轩,等.中国陆地区域气象要素的空间插值[J].地理学报,2002,57(1):47-56.
[6] 王之夏,南卓铜,赵林.MODIS地表温度产品在青藏高原冻土模拟中的适用性评价[J].冰川冻土,2011,33(1):554-561.
[7] 毛克彪,唐华俊,陈仲新,等.一个从ASTER数据中反演地表温度的劈窗算法[J].遥感信息,2006(5):7-11.
[8] 秦晓敏,覃志豪,毛克彪.基于MODIS数据的陕西省地表温度的空间分布研究[J].干旱区地理,2005,28(4):548-552.
[9] 丁莉东,覃志豪,毛克彪.基于MODIS影像数据的劈窗算法研究及其参数确定[J].遥感技术应用,2005,20(2):284-289.
[10] Price J C. Land surface temperature measurements from the split window channels of the NOAA 7 advanced very high resolution radiometer[J].J Geophys Res,2000,89(D5):7231-7237.
[11] Becker F, Li Z L. Towards a local split window method over land surfaces[J].Int J Remote Sens,1990,11(3):369-393.
[12] Wan Z, Dozier J. A generalized split-window algorithm for retrieving land-surface temperature from space[J].IEEE Transaction of Geoscience and Remote Sensing,1996,34(4):892-905.
[13] Sobrino J A, Caselles V, Coll C. Theoretical split window algorithms for determining the actual surface temperature[J].II Nuovo Cimento,1993,16(3):219-236.
[14] 毛克彪,覃志豪,施建成,等.针对MODIS影像的劈窗算法研究[J].武汉大学学报:信息科学版,2005,30(8):703-707.
[15] 王铁,黎贞发.基于MODIS数据的地表温度反演-以天津地区为例[J].中国农业气象,2009,30(增1):137-139.
[16] 许国鹏,李仁东,刘可群,等.基于MODIS数据的湖北省地表温度反演研究[J].华中师范大学学报:自然科学版,2007,41(1):269-275.
[17] 鲍艳松,李紫甜,王冬梅,等.基于FY-3热红外数据的地表温度反演方法研究[J].农业机械学报,2014,45(6):266-274.
[18] 权维俊,韩秀珍,陈洪滨.基于AVHRR和VIRR数据的改进型Becker“分裂窗”地表温度反演算法[J].气象学报,2012,70(6):1356-1366.
[19] 杨军,董超华,卢乃锰,等.中国新一代极轨气象卫星-风云三号[J].气象学报,2009,67(4):501-509.
[20] 闵文彬,李跃清.利用MODIS反演四川盆地地表温度与地面同步气温、地温观测值的相关性试验[J].气象,2010,36(6):101-104.
[21] 黄靖,夏智宏.基于MODIS遥感数据的武汉市植被覆盖变化监测分析[J].气象与环境科学,2009(2):112-117.
[22] 何建军,余晔,陈晋北,等.植被覆盖度对兰州地区气象场影响的模拟研究[J].高原气象,2012(6):117-122.
[23] Prihodko L, Goward S N. Estimation of air temperature from remotely sensed surface observation[J].Remote Sensing of Environment,1997,60(3):335-346.
[24] 张宏群,杨元建,荀尚培,等.安徽省植被和地表温度季节变化及空间分布特征[J].应用气象学报,2011,22(2):134-139.
[25] 王修信,朱启疆,梁宗经,等.喀斯特城市植被覆盖度时空变化对地表温度的影响[J].地理与地理信息科学,2011(4):35-40.

基于FY-3/VIRR数据的山东省地表温度反演及应用研究

Land Surface Temperature Retrieval in Shandong Province Based on
FY-3/VIRR Data and Its Application

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

关于本刊

作者中心

审者中心

在线期刊

联系我们

[1]	孙博, 刘闰, 王占斌, 陈黄欣, 阎肃. 桃叶蓼白粉菌的显微观察及进化关系分析[J]. 中国农学通报, 2022, 38(9): 130-136.
[2]	崔燕华, 周婷婷, 沈煜洋, 陈利, 蔺国仓, 杨安沛, 张航, 雷钧杰, 李广阔, 高海峰. 小型植保无人机超低量喷雾对荒漠绿洲麦区小麦白粉病的防治效果[J]. 中国农学通报, 2022, 38(27): 147-150.
[3]	蔡永占, 王瑞宝, 白涛, 刘有才, 韩小女, 王斌, 华小兵, 李诚, 毛明林, 字文霖. 3株枯草芽孢杆菌对烟草白粉病的防效[J]. 中国农学通报, 2022, 38(25): 125-129.
[4]	陆美光, 段海燕, 姜恭好. 亚麻全基因组关联分析的研究进展[J]. 中国农学通报, 2021, 37(21): 111-118.
[5]	王竞红, 陈艾, 张雯, 赵艺, 田静瑶, 王贞升, 徐谷丹, 蔺吉祥. 生根剂GGR-6对紫羊茅和草地早熟禾响应干旱胁迫的影响[J]. 中国农学通报, 2021, 37(15): 47-54.
[6]	何烈干, 邹芬, 胡铭, 熊水平, 马辉刚. 不同辣椒材料对疫病的抗性研究[J]. 中国农学通报, 2020, 36(34): 110-116.
[7]	伍文宪, 张蕾, 黄小琴, 杨潇湘, 刘勇. 成都平原主栽大白菜品种根肿病抗性的鉴定[J]. 中国农学通报, 2020, 36(10): 127-132.
[8]	乔志文. 高抗褐斑病性和含糖率甜菜品种田间鉴定[J]. 中国农学通报, 2019, 35(7): 123-127.
[9]	洪波,杨苗苗,刘晨,张锋,陈志杰,李英梅. TY病毒病与番茄叶片金属元素含量的关系研究[J]. 中国农学通报, 2019, 35(6): 89-95.
[10]	陆宁海,杨蕊,郎剑锋,吴利民,张强,霍云凤,石明旺,陈锡岭. 秸秆还田对土壤微生物种群数量及小麦茎基腐病的影响[J]. 中国农学通报, 2019, 35(34): 102-108.
[11]	王婧,刘璐,刘骐华,王慧慧,谢宇涵,柴琦. 草地早熟禾不同品种苗期耐盐性鉴定[J]. 中国农学通报, 2019, 35(18): 36-43.
[12]	赵文珺,葛蓓孛,刘炳花,施李鸣,麻金金,张克诚. 甲基营养型芽胞杆菌NKG-1对番茄白粉病的防病促生作用研究[J]. 中国农学通报, 2018, 34(23): 104-109.
[13]	张芝萍,严子柱,李得禄、唐卫东. 民勤沙区生态防护林根灌节水效应研究[J]. 中国农学通报, 2017, 33(4): 43-47.
[14]	庄得凤,李晓丽,程洪森,马丹,李振涛,徐宁,马策. 抗白粉病月季资源的田间筛选[J]. 中国农学通报, 2017, 33(25): 138-145.
[15]	张鹏,朱育强,王丽莉,周胜军. 基于机器视觉技术的黄瓜叶片白粉病识别[J]. 中国农学通报, 2017, 33(21): 134-137.

基于FY-3/VIRR数据的山东省地表温度反演及应用研究

Land Surface Temperature Retrieval in Shandong Province Based on FY-3/VIRR Data and Its Application

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

关于本刊

作者中心

审者中心

在线期刊

联系我们

Land Surface Temperature Retrieval in Shandong Province Based on
FY-3/VIRR Data and Its Application