基于modis数据和劈窗算法的黄海海域sst反演与分析

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1、山东科技大学学士学位论文摘要海表面温度(SST)海洋与大气系统中的一个重要物理量。获取高精度的海表面温度,在海洋遥感应用方面具有重要意义。与传统的测量方法相比,利用卫星遥感数据反演SST覆盖范围广,几乎遍及全球所有的海域,能实现大面积的同步测量。同时卫星遥感器具有可长期重复观测和空间分辨率较高的特点,这就在很大程度上弥补了现场测量的不足。本文主要进行了基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据对黄海海域进行海水表面温度反演的研究。论文完成的主要内容有:1、对MODIS数据进行了详细的介绍,分析了MODIS遥感器各通道的用途以及数据来源和数据

2、格式和下载方式等。2、对黄海海域进行了2016年6月份海表面温度的反演。主要利用劈窗算法来反演SST。首先利用2和19波段近红外通道对大气水汽含量进行反演然后计算并得到大气透过率,利用31和32热红外通道计算亮度温度。然后利用劈窗算法由亮度温度及大气透过率来计算得到海水表面温度。3、在NASA获取SST产品,利用IDL将其导入ENVI实现可视化并与反演得到的SST进行比对来实现精度的评定。本文反演黄海海域2016年6月份SST并获得专题图,与标准SST对比评定精度后实现相关系数为0.943279,与真实温度基本吻合。通过这次研究也再次验证

3、了劈窗算法用于反演海面温度的可行性。关键词:MODIS数据;海水表面温度;劈窗算法山东科技大学学士学位论文Abstract1IISeasurfacetemperature(SST)isanimportantphysicalquantityinmarineandatmosphericsystems.Itisofgreatsignificancetoobtainhighprecisionseasurfacetemperatureinmarineremotesensingapplications.Comparedwiththetradition

4、almeasurementmethods,theuseofsatelliteremotesensingdatainversionSSTcoverage,almostallovertheworld,canachievealargeareaofsynchronousmeasurement.Atthesametime,satelliteremotesensorshavethecharacteristicsoflong-termrepeatedobservationandhighspatialresolution,whichmakesupfort

5、helackoffieldmeasurementtoalargeextent.Inthispaper,wemainlystudythesurfacetemperatureofseawaterinYellowSeaareabasedonmediumresolutionimagingspectrometer(MODIS)data.Themaincontentsofthethesisare:1、theMODISdatawereintroducedindetail,andweanalysistheuseofMODISremotesensorcha

6、nnelandthedatasourceanddataformatanddownloadMODe.2、IcarriedouttheseasurfacetemperatureoftheseainJune2016inversion.ImainlyusethesplitwindowalgorithmtoinvertSST.First,theatmosphericandwatervaporcontentsareinversedby2and19bandsnearinfraredchannelsandthentheatmospherictransmi

7、ttanceiscalculatedandtheluminancetemperatureiscalculatedusing31and32thermalinfraredchannels.Andthenusethesplitwindowalgorithmfromthebrightnesstemperatureandatmospherictransmissionratetocalculatetheseasurfacetemperature.3、IobtainSSTproductsinNASAofficialwebsite,thenuseIDLt

8、oimportitintoENVIvisualizationandinversionwiththeSSTtoachievetheaccuracyoftheassessment.keywords

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