基于TM8卫星热红外数据地表温度反演及其应用-论文.pdf

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1、146广东农业科学2015年第6期基于TM8卫星热红外数据地表温度反演及其应用何光聪，胡月明，-，肖志峰(1．华南农业大学信息学院／广东省土地利用与整治重点实验室，国土资源部建设用地再开发重点实验室，广东广州510642；2．广州市测绘地理信息行业工程中心，广东广州510642)摘要：地表温度(I．ST)是农业旱灾监测模型和农作物估产模型的关键因子，在干旱遥感监测中有着广泛应用。针对TM8卫星运行陆地成像仪(OLI)和热红外传感器(TIRS)数据波段特点，提出新的劈窗算法流程图，推导新的劈窗算法系数，对地表比辐射率

2、和大气透过率这两个基本参数进行了分析。选取同一时刻珠三角区域的MODIS温度产品和气象站点观测值作为基准，对该算法进行精度分析。结果表明：LST散点图得出RMSE为0．3845；从LsT差值直方图得出反演LsT和产品LST误差范围主要集中在一0．6～0．6℃之间；对观测的气象站点值进行统计，产品站点温度均值、算法反演温度均值和站点观测温度均值分别为21．61、21．19、21_38℃，对高温区域的气象站点温度数据统计得出该算法的RMSD为0．742oC，误差小于ICE。从实例应用来看，该算法能快速有效地反演农业旱灾

3、监测中所需要的LST参数，并获得较好的反演效果，能提高农业旱灾监测模型的反演精度。关键词：地表温度；遥感；传感器；农业旱灾监测；反演中图分类号：S127文献标识码：A文章编号：1004—874X(2015)06—0146—08LandsurfacetemperatureretrievalbasedonTM8thermalinfrareddataanditsapplicationHEGuang-cong，HUYue-ming，XIAOZhi-feng(1．CollegeofInformatics，SouthChina

4、AgriculturalUniversity~KeyLaboratoryofLandUseandRemediationofGuangdongProvince~KeyLaboratoryofConstructionLandRedevelopment，MinistryofLandandResources，Guangzhou510642，China；2．EngineeringCenterofSurveyingandMappingGeographicInformationIndustryinGuangzhou，Gunagz

5、hou510642，China)Abstract：Thelandsurfacetemperature(I_ST)isakeyfactorwidelyappliedinagriculturaldroughtmonitoring，cropyieldestimationmodelandithasanimportantapplicationindroughtremotesensingmonitoring．Inthispaper，weproposedanewsplit-windowalgorithmflowcha~andde

6、rivednewparameterstoretrieveI_STfromLandsat8satelliteaccordingtooperationlandimager(OLI)andthethermalinfraredsensor(TIRS)bandcharacteristics．Theatmospherictransmittanceandsurfaceemissivitywerecomputedandanalyzedindetail．SelectingMODIStemperatureproductandmeteo

7、rologicalstationsinthesameregionasreference，thispaperanalyzedtheresultandevaluatedtheaccuracy．TheresultsshowedthatRMSEwas0．3845fromLSTscatterandLSTerrorrangedfrom一0．6℃to0．6oCbetweenretrievalandproduct．Analyzingthestatisticalvaluesfrommeteorologicalstations，the

8、meantemperaturesofproductstationsandretrievedbyalgorithmandobservationsfrommeteorologicalstationswere21．61℃．21．19％and21I38ccrespectively．RMSDonthehightemperatureregionfrommeteorolo