基于Landsat8遥感影像的地表温度反演方法对比研究

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb18120100

中国农学通报 ›› 2019, Vol. 35 ›› Issue (10): 142-147.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb18120100

基于Landsat8遥感影像的地表温度反演方法对比研究

侯宇初, 张冬有

哈尔滨师范大学地理科学学院,哈尔滨师范大学寒区地理环境监测与空间信息服务黑龙江省重点实验室

收稿日期:2018-12-24 修回日期:2019-01-21 接受日期:2019-01-25 出版日期:2019-04-03 发布日期:2019-04-03
通讯作者: 张冬有
基金资助:
国家自然科学基金项目“大兴安岭森林生物量与多年冻土退化响应关系研究”(41671064)。

Comparison Study on Land Surface Temperature Retrieval Algorithms Based on Landsat 8 Remote Sensing Image

侯宇初

Received:2018-12-24 Revised:2019-01-21 Accepted:2019-01-25 Online:2019-04-03 Published:2019-04-03

摘要/Abstract

摘要： 随着数据的自由共享，Landsat8系列卫星的遥感数据已经成为地表温度反演的重要数据之一。本文基于Landsat8数据的地表温度反演算法，选择大兴安岭地区漠河市作为研究区域。采用基于Landsat8热红外波段的辐射传输模型法、单窗方法、劈窗算法等不同方法对地表温度进行反演，探究高纬度地区地表温度分布规律，并运用野外实测地温数据进行验证。结果表明：针对本研究区的3种地表温度反演的拟合效果都较好，温度误差在1℃左右，其中辐射传输方程法所得结果精度更高，可为高纬度地区夏季地表温度反演与冻土退化等研究提供一定的参考价值。

关键词: 春小麦, 春小麦, 全膜覆土穴播, 播期, 生长发育

Abstract: With the free sharing of data, remote sensing data of Landsat 8 satellite series has become one of the important data of surface temperature inversion. Based on the land surface temperature inversion algorithm of Landsat8 data, this paper selected Mohe City in Daxing''anling area as the research area. Inversion of surface temperature by different methods based on Landsat8 thermal infrared band, such as radioactive transfer equation algorithm, mono-window algorithm, and split-window algorithm. Exploring the law of surface temperature distribution in high latitudes, and use measured geothermal data for verification. The result presents that the fitting effects of the three surface temperature inversions in this study area are good, and the temperature error is around 1°C.Among them, the result of the radiation transfer equation algorithm is more accurate, it can provide some reference value for summer surface temperature inversion and frozen soil degradation in high latitude areas.

侯宇初,张冬有. 基于Landsat8遥感影像的地表温度反演方法对比研究[J]. 中国农学通报, 2019, 35(10): 142-147.

侯宇初 and . Comparison Study on Land Surface Temperature Retrieval Algorithms Based on Landsat 8 Remote Sensing Image[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2019, 35(10): 142-147.

参考文献

[1] 徐涵秋,林中立,潘卫华.单通道算法地表温度反演的若干问题讨论——以Landsat系列数据为例[J].武汉大学学报(信息科学版),2015,40(4):487-492.
[2] 祝善友,张桂欣,尹球,等.地表温度热红外遥感反演的研究现状及其发展趋势[J].遥感技术与应用,2006,21(5):420-425.
[3] 毛克彪,覃志豪.针对MODIS影像的劈窗算法研究[J].武汉大学学报,2005,30(8):703-707.
[4] 覃志豪,高懋芳,秦晓敏,等.农业旱灾监测中的地表温度遥感反演方法——以MODIS数据为例.自然灾害学报,2005,14(4):64-71.
[5] 高艳.基于辐射传输方程和分裂窗算法的Landsat8数据地表温度反演对比研究[J].甘肃科技,2016,32(2):43-45.
[6]QIN Z, KARNIELI A, BERLINER P. A mono-window algorithm for retrieving land surface temperature from Landsat TM data and its application to the Israel-Egypt border region [J]. International Journal of Remote Sensing, 2012, 22(18):3719-3746.
[7] 覃志豪,Zhang Minghua,Karnieli A,et al.用陆地卫星TM6数据演算地表温度的单窗算法[J].地理学报,2001,56(4):456-466.
[8] 杨槐.从Landsat8影像反演地表温度的劈窗算法研究[J].测绘地理信息,2014,39(04):73-77.
[9] Rozenstein O,Qin Z,Derimian Y,et al. Derivation of Land Surface Temperature for Landsat-8 TIRS Using a Split Window Algorithm[J]. Sensors, 2014, 14(4):5768-5780.
[10] 宋挺,段峥,刘军志,等.基于Landsat8数据和劈窗算法的地表温度反演及城市热岛效应研究[J].环境监控与预警,2014,6(5):4-14.
[11] 蒋大林,匡鸿海,曹晓峰,等.基于Landsat8的地表温度反演算法研究——以滇池流域为例[J].遥感技术与应用,2015,30(3):448-454.
[12] 李瑶,潘竟虎.基于Landsat8劈窗算法与混合光谱分解的城市热岛空间格局分析——以兰州市中心城区为例[J].干旱区地理,2015,38(1):111-119.
[13] 陈云.基于Landsat8的城市热岛效应研究初探——以厦门市为例[J].测绘与空间地理信息,2014(2):123-128.
[14] 赵伟,李爱农,张正健,等.基于Landsat8热红外遥感数据的山地地表温度地形效应研究[J].遥感技术与应用,2016,31(1):63-73.
[15] 苌亚平,张世强,赵求东.高寒山区地表温度反演算法对比——以疏勒河上游流域为例[J].遥感信息,2016,31(4):122-128.
[16] 胡德勇,乔琨,王兴玲,等.利用单窗算法反演Landsat8 TIRS数据地表温度[J].武汉大学学报(信息科学版),2017,42(07):869-876.
[17] 覃志豪,Li Wenjuan,Zhang Minghua,等.单窗算法的大气参数估计方法[J].国土资源遥感,2003,15(2):37-43.
[18] 宋挺,段峥,刘军志,等.Landsat8数据地表温度反演算法对比[J].遥感学报,2015,19(3):451-464.
[19] 高懋芳,覃志豪,徐斌.用MODIS数据反演地表温度的基本参数估计方法[J].干旱区研究,2007,24(1):113-119.
[20] 吴志刚,江滔,樊艳磊,等.基于Landsat8数据的地表温度反演及分析研究——以武汉市为例[J].工程地球物理学报,2016,13(01):135-142.

基于Landsat8遥感影像的地表温度反演方法对比研究

Comparison Study on Land Surface Temperature Retrieval Algorithms Based on Landsat 8 Remote Sensing Image

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]	孙歌, 接伟光, 胡崴, 张颖智, 乔巍, 魏丽娜, 姜怡彤, 白莉. 菌根真菌及菌根辅助细菌对农作物发育的影响研究进展[J]. 中国农学通报, 2022, 38(9): 88-92.
[2]	邓裕帅, 王宇光, 於丽华, 耿贵. 水涝胁迫对不同土壤盐碱度下甜菜幼苗生长及光合特性的影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(7): 18-23.
[3]	田艺心, 高凤菊, 曹鹏鹏, 高祺. 黄淮海夏大豆干物质积累、转运及产量对播期的响应特征[J]. 中国农学通报, 2022, 38(6): 20-25.
[4]	崔彦芹, 郭元章, 李思达, 侯少锋, 张丽丽, 乔海明, 徐桂真. 播期对胡麻产量、品质、农艺性状的影响研究[J]. 中国农学通报, 2022, 38(30): 41-50.
[5]	董寅壮, 王堽, 於丽华, 耿贵. 亚铁胁迫对甜菜幼苗矿质元素积累的影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(3): 11-16.
[6]	黄雅丽, 马风云, 王霞, 郝军, 杜振宇, 刘方春, 石群, 马丙尧. 滴灌水量对核桃幼苗生长的影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(22): 62-68.
[7]	金彦刚, 丁锦峰, 袁权, 夏中华, 殷静, 杨永乐, 刘海浪, 任仰涛, 陈伟, 李珍富, 赵其兵, 卫万娟, 郑雅月. 播期和密度对江苏淮北强筋小麦籽粒产量和品质的影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(18): 1-7.
[8]	王晨, 张居萍, 丁晗. miR172调控植物生长发育及逆境胁迫的研究进展[J]. 中国农学通报, 2022, 38(17): 27-34.
[9]	刘宇鹏, 张皓, 陈芳, 于飞. 播期对辣椒产量和品质的影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(16): 32-37.
[10]	方学良, 付铭, 陈正, 白云秀, 何莹, 曾汉来. 5-氮杂胞苷调节植物基因表达研究进展与应用展望[J]. 中国农学通报, 2022, 38(13): 30-35.
[11]	李怀德, 崔同霞, 范重秀, 姚友旭, 惠和平. 定植密度和生长年限对黄芩生长发育和产量及种植效益的影响[J]. 中国农学通报, 2022, 38(12): 41-46.
[12]	于红梅, 袁华招, 关玲, 陈晓东, 唐山远, 王庆莲, 赵密珍. 低温贮藏对草莓苗的生理变化及生长发育的影响[J]. 中国农学通报, 2021, 37(9): 35-41.
[13]	尹文露, 刘丽, 赵谭军, 韩森荣, 宋坚, 李莹莹, 常亚青, 湛垚垚. 海胆和海参中microRNAs的研究进展[J]. 中国农学通报, 2021, 37(7): 150-158.
[14]	宋磊, 次仁央金, 王小强, 何燕. 小麦对高温胁迫的响应机制研究进展[J]. 中国农学通报, 2021, 37(36): 6-12.
[15]	闫艳, 徐丽娜, 李丽杰, 张志勇. 玉米苗期生长发育对钾浓度的响应[J]. 中国农学通报, 2021, 37(35): 1-6.