(定量遥感课件)地表温度
地表温度 遥感 标准
地表温度遥感标准The surface temperature plays a crucial role in our environment, affecting various aspects of our lives. As human beings, we rely onthe Earth's surface temperature for our daily activities, agriculture, and even our overall well-being. By studying the surface temperature through remote sensing technology, we can gather valuable data to better understand our planet's climate patterns and environmental changes.地表温度在我们的环境中起着至关重要的作用，影响着我们生活的各个方面。
作为人类，我们依赖地球表面温度进行日常活动、农业生产，甚至影响我们的整体健康状况。
通过遥感技术对地表温度进行研究，我们可以收集宝贵的数据，更好地了解地球的气候模式和环境变化。
Remote sensing technology has revolutionized the way we monitor surface temperatures on Earth. It allows us to collect data from a distance without the need for physical contact. This is especially useful for monitoring large areas that are difficult to access on foot. With remote sensing, we can obtain valuable information about temperature variations across different regions, helping us makeinformed decisions about land use, agriculture, and resource management.遥感技术彻底改变了我们监测地球表面温度的方式。
柳钦火-地表温度
VNIR Band 1: 0.52 - 0.60, Band2: 0.63 - 0.69, Band 3: 0.76 - 0.86, Spatial resolution 15m MIR Band 4: 1.600 - 1.700, Band 5: 2.145 2.185, Band 6: 2.185 - 2.225, Band 7: 2.235 2.285, Band 8: 2.295 - 2.365, Band 9: 2.360 2.430, 30m TIR Band 10: 8.125 - 8.475, Band 11: 8.475 8.825, Band 12: 8.925 - 9.275, Band 13: 10.25 10.95, Band 14: 10.95 - 11.65, 90m Band 15: 0.76-0.86, backward viewing 6
NOAA-AVHRR
NOAA -- National Oceanic and Atmospheric Administration AVHRR-- advanced very high resolution radiometer
NOAA-14: ch1 – visible 0.58-0.68 µm Channel 2 – near infrared (NIR) 0.725-1.10 µm Channel 3 – middle infrared (MIR) 3.55-3.93 µm Channel 4 – thermal infrared 10.5-11.3 µm Channel 5 – thermal infrared 11.5-12.5 µm
4
Landsat 8
携带有两个主要载荷： OLI 和 TIRS （ Operational Land Imager ，运营性陆地成像仪 ,Thermal Infrared Sensor，热红外传感器），OLI传感器有9个光谱波段，与ETM+相比增加2个波段，波 段范围有所变化，其中尤以近红外和全色波段的波长范围变化最明显[2]。空间分辨率为15m（全 色波段）和30m（多光谱波段），成像幅宽为185km。 TIRS有2个热红外波段，空间分辨率为 100m[3]。
地表温度变化的遥感监测
地表温度变化的遥感监测地表温度是指地球表面的温度，它对于气候变化和环境监测具有重要意义。
随着现代科技的发展，人们可以通过遥感技术对地表温度进行监测。
本文将探讨地表温度变化的遥感监测方法以及其在环境研究中的应用。
一、遥感监测方法1. 热红外遥感热红外遥感是一种常用的监测地表温度的方法。
热红外遥感仪器可以监测地表发射的红外辐射，进而推算出地表温度。
这种方法具有快速、非接触和全天候的特点，可以提供大尺度的地表温度数据。
2. 微波遥感微波遥感是利用微波辐射与地表物质相互作用的原理，监测地表温度的一种方法。
微波辐射可以穿透云层，对于全天候监测地表温度非常有效。
微波遥感技术可以提供高分辨率和高精度的地表温度数据。
3. 光学遥感光学遥感利用可见光和近红外波段的反射特性来监测地表温度。
这种方法可以提供较高的空间分辨率和时间分辨率，适用于小尺度的地表温度监测。
二、地表温度遥感监测的应用1. 气候变化研究地表温度是气候系统变化的重要指标之一。
通过遥感监测地表温度，可以获取大尺度和多时段的地表温度数据，从而探究气候变化的时空分布规律。
这对于气候模型验证、气候变化趋势预测等方面具有重要意义。
2. 灾害监测地表温度遥感监测可以对自然灾害如火灾、地震等进行实时监测和预警。
例如，通过监测地表温度的变化，可以及时发现火灾的蔓延情况，有助于及时采取措施进行灭火。
3. 城市热岛效应研究城市热岛效应是指城市相对于周围农田或郊区等地区温度较高的现象。
通过地表温度遥感监测，可以研究城市热岛效应的形成机制、发展趋势以及对城市生态环境的影响，为城市规划和环境保护提供科学依据。
4. 农作物生长监测地表温度遥感监测可以提供农作物生长的相关信息，如生长季节、生长状态等。
通过分析农作物的地表温度变化，可以评估农作物的生长状况，并提供农业管理的参考。
5. 水资源管理地表温度对水体蒸发和水循环过程具有重要影响。
通过遥感监测地表温度，可以研究水体蒸发量、水文过程等，为水资源管理提供重要数据。
定量遥感-地表温度反演
遥感数字影像处理作品名称：黄河三角洲地表温度反演姓名+学号：小组成绩：一、概述1、作业背景：地表温度是很多环境模型的一个重要参数，在大气与地表的能量与物质交换，天气预报，全球洋流循环，气候变化等研究领域有重要的应用。
利用热红外遥感可以得到大范围的地表温度面状信息，与传统的地表温度测量方式相比，具有快速、便捷、测量范围大、信息连续等特点，因此利用热红外遥感数据反演地面温度得到了广泛的应用2、作业意义：黄河三角洲是黄河携带大量泥沙在渤海凹陷处沉积形成的冲积平原，位处黄河入海口处的黄河三角洲自然保护区正是以保护河口湿地生态系统和珍稀、濒危鸟类为主的湿地类型保护区。
以利津为顶点，北到徒骇河口，南到小清河口，呈扇状三角形，面积5,450平方公里。
地面平坦，在海拔10公尺以下。
向东撒开的扇状地形，海拔高程低于15米，面积达5450平方公里。
三角洲属，温带季风性气候。
四季分明，光照充足，区内自然资源丰富。
黄河口湿地生态旅游区占地23万亩，都处在黄河三角洲之内，地貌以芦苇沼泽，湿地为主，其次为河口滩地，带翅碱蓬盐滩湿地，灌丛疏林湿地以及人工槐林湿地等。
集自然景观与人文景观为一体，既有沧海桑田的神奇与壮阔，又有黄龙入海的壮观和长河落日的静美，是人们休闲、度假、观光科普的最佳场所。
二、数据介绍数据来自地理空间数据云，Landsat 4-5 TM（陆地卫星4、5号，1982年发射后运行至今，携带有TM传感器）的相关遥感影像作为研究数据，研究黄河三角洲温度分布状况。
实验数据：2010年9月11号黄河三角洲图像（中心经度：118.8878w，中心纬度：37.4815n）三、基本概念及技术流程图3.1、基本概念：①、辐射定标：指建立遥感传感器的数字量化输出值DN与其所对应视场中辐射亮度值之间的定量关系。
②、大气校正：消除遥感图像中由大气散射引起的辐射误差的处理过程。
③、NDVI：植被覆盖指数。
应用于检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等。
基于遥感数据的地表温度测量与分析方法
基于遥感数据的地表温度测量与分析方法地表温度是指地表及其附近地区的温度，它是地球气候系统中一个重要的参数。
地表温度的高低不仅直接影响着人类的生产和生活，还对气候变化研究、生态环境保护等方面具有重要意义。
而遥感技术因其全面、连续、实时等特点，在地表温度测量与分析中发挥着重要作用。
本文将介绍基于遥感数据的地表温度测量与分析方法，并探讨其应用领域与发展趋势。
一、遥感数据的获取遥感数据是通过遥感卫星、飞机、无人机等载体获取的地球表面信息。
在地表温度测量与分析中，常用的遥感数据包括红外热像仪数据、多光谱遥感数据和高光谱数据。
其中，红外热像仪数据是通过探测被测物体释放的热辐射来测量地表温度的，具有高时空分辨率的优点。
多光谱和高光谱数据则通过测量不同波段的辐射能量来反推地表温度，具有获取面积广、获取周期短和获得参数多样性的优点。
二、地表温度测量方法1. 基于热红外技术的地表温度测量方法热红外技术是指根据地物在红外波段的热辐射能量来测量地表温度的一种技术。
该方法广泛应用于城市热岛效应、土地利用/土地覆盖变化等研究领域。
通过分析热红外图像，可以得出不同地物的温度分布情况，进而计算地表温度。
然而，该方法在云雾天气下的应用受到限制，且需要光谱辐射校正和大气校正等步骤。
2. 基于光谱反射率和辐射率的地表温度测量方法该方法通过测量地物的光谱反射率和辐射率来推算地表温度，常用的数据源包括红外多光谱和高光谱数据。
通过获取地物在不同波段的反射率和辐射率信息，结合地物表面的辐射和气象参数，可以利用反演模型来计算地表温度。
该方法具有较高的可靠性和准确度，特别适用于季节性冰雪覆盖地区。
三、基于遥感数据的地表温度分析方法1. 空间分布分析利用遥感数据获取的地表温度图像，可以对地表温度的空间分布特征进行分析。
通过相关统计和空间插值等方法，可以研究地表温度在不同区域的差异，揭示出城市热岛效应、气候变化等问题。
2. 时间序列分析利用遥感数据的时间序列，可以对地表温度的变化趋势和周期性进行分析。
基于遥感数据的地表温度监测与分析研究
基于遥感数据的地表温度监测与分析研究地表温度是指地球表面的温度，是温度变化的重要指标之一。
地表温度的监测和分析对于了解气候变化、城市规划、农业生产等具有重要意义。
遥感数据作为获取地表温度的重要手段之一，被广泛应用于地表温度监测与分析研究中。
本文将就基于遥感数据的地表温度监测与分析进行深入探讨。
首先，基于遥感数据的地表温度监测方法多样化。
遥感数据包括多种类型，如热红外遥感、微波遥感等。
而基于这些数据进行地表温度监测可以采用不同的方法，如基于辐射定标的方法、基于物理模型的方法、基于统计模型的方法等。
其中，基于辐射定标的方法是最为常用的方法之一，通过对遥感数据进行辐射定标来获取地表温度信息。
当然，在不同的应用场景下，可以选择适合的遥感数据和相应的监测方法。
其次，基于遥感数据的地表温度监测与分析具有时空分辨率高、覆盖面广、成本低等优势。
由于遥感数据可以快速获取广泛的地表温度信息，因此可以实现对大范围地区的温度变化进行实时监测和分析。
同时，遥感数据还具有高时空分辨率的特点，可以捕捉到地表温度的空间和时间分布特征。
与传统的地面观测相比，基于遥感数据的监测方法可以大大提升监测效率，降低监测成本。
另外，基于遥感数据的地表温度监测与分析研究可以应用于多个领域。
一方面，在气候变化研究中，地表温度是变化最敏感的指标之一。
通过对地表温度进行监测与分析，可以更好地了解气候变化的趋势和规律，并为制定应对气候变化的策略提供参考。
另一方面，在城市规划和环境保护方面，地表温度也具有重要的意义。
通过分析城市地表温度的空间分布特征，可以为城市规划提供科学依据，优化城市热环境。
同时，基于地表温度的监测与分析也可以帮助评估土地利用变化对生态环境的影响，促进可持续发展。
最后，基于遥感数据的地表温度监测与分析还存在一些挑战和问题。
首先，遥感数据的质量和准确性对地表温度的监测结果具有重要影响。
因此，在数据处理过程中需要注意校正和去除噪音等因素，以提高监测结果的准确性。
遥感应用模型10-地表温度反演模型
比辐射率计算
在MODIS 1km的像元尺度下，像元可以粗略视作由 水体、植被和裸土3种类型构成。
εw 、 εv 、 εs 分别为水体、植被和裸地的地表比辐 射率， 31 波段为 0.992、 0.9844 、 0.9731； 32 波段为 0.989、0.9851、0.9832 Pw和Pv分别为水面和植被的构成比例，水体纯像元 时， Pw=1 ，不为纯水体时 Pw=0 ， Pv 按照植被覆盖 率计算。
劈窗算法的一般表达式通常如下：
式中Ts是地表温度，A 和B是参数，T4和T5分别是 AVHRR 通道 4 和通道 5 的亮度温度，它们单位是绝 对温度（K）。 劈窗算法的另一常用表达式为：
其他表现形式
用NOAA9／AVHRR数据的局部劈窗算法
将视场角变化和大气水汽含量变化考虑在内，一 种适合于NOAA11/AVHRR和MODIS的劈窗算法
无论是单窗算法还是劈窗算法，它们都有一个共同 的缺陷，就是只把像元看成同温同质体，反演得到 的陆面温度只是像元的等效温度或平均温度。 无论是在野外还是在实验室，发射率的测定都是热 红外遥感地表温度反演的一个难题。
现有传感器的热红外通道间高度相关，不可能获得 稳定的高精度解，即使增加通道数也无济于事。
单窗算法
单窗算法适用于只有一个热波段的遥感数据，主 要用于TM6数据进行地表温度反演。 通常用来从 TM6 数据中反演地表温度，这一方法 需要估计大气热辐射和大气对地表热辐射传导的 影响，计算过程很复杂，误差也较大，在实际中 应用不多
劈窗算法
主要利用在一个大气窗口的两个临近红外通道， 存在与大气影响密切相关的大气吸收、散射信息 来进行大气纠正。 地表温度同亮度温度和发射率之间呈线性关系。 地表温度可以用相邻的两个波段的亮度温度来线 性表示，而表达式的系数是由通道发射率决定的 ，它们不依赖于大气状况。 劈窗算法主要是针对NOAA/AVHRR开发的，最初用 在海面温度反演， 20世纪 80 年代开始拓展到陆地 温度反演。
遥感专题讲座——定量遥感(三、大气校正)
大气校正大气校正是定量遥感中重要的组成部分。
本专题包括以下内容：∙ ∙ ●大气校正概述∙ ∙ ●ENVI中的大气校正功能1大气校正概述大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响，广义上讲获得地物反射率、辐射率或者地表温度等真实物理模型参数；狭义上是获取地物真实反射率数据。
用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等物质对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响。
大多数情况下，大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程。
图1 大气层对成像的影响示意图很多人会有疑问，什么情况下需要做大气校正，我们购买或者其他途径获取的影像是否做过大气校正。
通俗来讲，如果我们需要定量反演或者获取地球信息、精确识别地物等，需要使用影像上真实反映对太阳光的辐射情况，那么就需要做大气校正。
我们购买的影像，说明文档中会注明是经过辐射校正的，其实这个辐射校正指的是粗的辐射校正，只是做了系统大气校正，就跟系统几何校正的意义是一样的。
目前，遥感图像的大气校正方法很多。
这些校正方法按照校正后的结果可以分为2种：∙∙●绝对大气校正方法：将遥感图像的DN(Digital Number)值转换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等的方法。
∙∙●相对大气校正方法：校正后得到的图像，相同的DN值表示相同的地物反射率，其结果不考虑地物的实际反射率。
常见的绝对大气校正方法有：●基于辐射传输模型∙ ∙♦MORTRAN模型∙ ∙♦LOWTRAN模型∙ ∙♦ATCOR模型∙ ∙♦6S模型等●基于简化辐射传输模型的黑暗像元法●基于统计学模型的反射率反演；相对大气校正常见的是：●基于统计的不变目标法●直方图匹配法等。
既然有怎么多的方法，那么又存在方法选择问题。
这里有一个总结供参考：1、如果是精细定量研究，那么选择基于基于辐射传输模型的大气校正方法。
2、如果是做动态监测，那么可选择相对大气校正或者较简单的方法。
3、如果参数缺少，没办法了只能选择较简单的方法了。
呼和浩特市不同植被指数与地表温度的定量遥感关系
呼和浩特市不同植被指数与地表温度的定量遥感关系魏宝成;银山;宋洁;王月红【期刊名称】《水土保持研究》【年(卷),期】2015(22)5【摘要】利用Landsat 8影像数据,提取呼和浩特市地表温度（LST）、4种典型植被参数：归一化植被指数（NDVI）、修正土壤植被指数（MSAVI）、比值植被指数（RVI）及植被覆盖度（FV）,并结合研究区土地覆被信息,探讨了LST与4种典型植被参数的定量遥感关系,不同下垫面类型对地表温度—植被参数的影响及其二者之间的空间尺度效应。
结果表明：地表温度—植被参数呈现出显著负相关关系,NDVI,RVI,MSAVI,FV每增加0.1,对应的LST分别下降：0.99℃,0.83℃,1.02℃,0.64℃;不同土地覆被类型中二者相关性差异显著,其中林地LST与4种植被参数相关性最强,RVI与LST相关性最稳定;在不同的空间尺度下（30-1 920m）,地表温度—植被参数空间相关性呈现出先增大后减小的趋势,NDVI,FV,MSAVI,RVI与LST的空间相关性分别在120m,240m,60m,120m达到最高。
【总页数】7页(P79-85)【关键词】植被指数;地表温度;呼和浩特市;Landsat;8【作者】魏宝成;银山;宋洁;王月红【作者单位】内蒙古师范大学地理科学学院;内蒙古师范大学遥感与信息重点实验室【正文语种】中文【中图分类】TP79【相关文献】1.植被指数与地表温度定量关系遥感分析——以北京市TM数据为例 [J], 马伟;赵珍梅;刘翔;闫东川2.基于地表温度-植被指数关系的地表温度降尺度方法研究 [J], 聂建亮;武建军;杨曦;刘明;张洁;周磊3.基于地表温度—植被指数三角/梯形特征空间的地表蒸散发遥感反演综述 [J], 唐荣林;王晟力;姜亚珍;李召良;刘萌;唐伯惠;吴骅4.基于不同土地利用类型的植被指数与地表温度的关系——以张家口市为例 [J], 曹倩倩;刘瑞芬因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
遥感课件(精华版)
exp(
C
•
LAI
)]
RVI
A
[
1
B
exp(
C
•
LAI
)]
✓A、B、C为经验系数。
✓A由植物本身光谱反射确定
✓B与叶倾角、观测角相关
✓C取决于叶子对辐射的衰减，衰减成非线性的指数函数关系。
植被指数与叶绿素含量的关系：
叶绿素浓度模型：
G
RVI
NIR
/R
1
G
(NIR
/R
)
2
G
NIR
1
C
(
s
)
/(
v
s
) ρ:植被与土壤混合光谱反射率
2
ρs :纯土壤宽波段反射率
ρv :纯植被宽波段反射率
RVI、NDVI与植土比分别成指数和幂函数关系。
遥感测量植被覆盖度方法：
回归模型法、植被指数与像元分解模型法。
回归模型法：是通过对遥感数据的某一波段、波段组合或利用遥感数据
计算出的植被指数与植被覆盖度进行回归,建立经验模型,并利用空间外推模型求取大
的）强吸收的可见光红波段和对绿色植物（叶内
组织引起的）高反射的近红外波段。
二、植被指数的种类
1）比值植被指数RVI ：
可见光红波段（R）与近红外波段(NIR)对植物光谱响应数值比值。
RVI
DN
/DN
NIR
R（灰度值）
RVI
/
NIR
R （地表反照率）
➢比值植被指数RVI与叶面积指数、叶干生物量、叶绿素含量相
基于Landsat遥感影像的地表温度分析——以泉州市区为例
软件导刊 Software Guide
Vol. 18 No. 5 May. 2019
基于 Landsat 遥感影像的地表温度分析
——以泉州市区为例
杨永健 1，2，李洪忠 2，钟舒怡 2
（1. 长安大学 环境科学与工程学院，陕西 西安 710064； 2. 中国科学院深圳先进技术研究院 空间信息研究中心，深圳 518005）
YANG Yong-jian1，2，LI Hong-zhong2，ZHONG Shu-yi2 （1. Chang’an University，School of Environmental Science and Engineering，Xi’an 710005，China； 2. Center for Geo-Spatial Information，Shenzhen Institutes of Advanced Technology，CAS，Shenzhen 518055，China）
丰泽区受植被覆盖与水域影响，热岛热岛；线性拟合
DOI：10. 11907/rjdk. 191312
中图分类号：TP317.4
文献标识码：A
文章编号：1672-7800（2019）005-0187-05
Analysis of Land Surface Temperature Based on Landsat Remote Sensing Image——Taking Quanzhou City as an Example
摘 要 ：随 着 城 市 扩 张 ，不 透 水 面 增 加 ，热 岛 现 象 日 渐 凸 显 ，对 生 产 生 活 造 成 负 面 影 响 。 以 2002-2017 年 3 期
第四章 定量遥感
正演模型
已知地表上每一类目标地物的固有波谱特征等参数 和大气各种参数，求出观测目标区域所有目标地物 的电磁波（反射）强度，成为正演建模问题，即前 向建模问题 正演建模是从遥感机理出发，用数学物理模型来描 述电磁波传播过程，揭示电磁波与地表物质之间相 互作用规律，在此基础上形成遥感信息模型。
反演模型
混合像元模型
混合像元模型的公式可以表示为，像元反射率是 所组成端元的反射率、各端元所占的面积比例以 及其他参数函数，即：
• 其中j=1,….n表示端元序号，ρ为反射率，a为面积 比例，x表示其他各种参数（可能不止1个）
遥感进一步发展亟待解决的问题
•
需要实现从定性到定量的过渡
√ 精度要求越来越高
不同的地面目标像元结 构不同，方向反射特征 就不同，产生形状不同 的BRDF。 若能从多角度遥感信号 中获得地表像元的 BRDF，就可以从中定 量提取地表像元的结构 参数信息。
混合模型
李小文等在1994年 发展了植被BRDF几何光学 与辐射传输几何模型，试图综合用几何光学模型 （GO）在解释树冠阴影和辐射传输模型（RT） 在解释对此散射上各自的优势。GORT在解释林 下辐照及总反射上比较成功，但当树冠浓密时， 有过高估计对此散射的各向同性的倾向，从而导 致偏亮阴影。
尺度效应研究应该根据定量遥感反演需求来确定不同 的空间尺度，着重研究不同尺度信息的空间异质性特 点 ，尺度变化对信息量、信息分析模型和信息处理结 果的影响，并进行尺度转换的定量描述。 尺度效应研究不同分辨率遥感图像之间的关系。
MODIS和ASTER 的像元尺度对比
尺度效应不是一个新的概念，但定量地学描述是地 学与其他学科交叉的基础，是遥感科学的关键。 国外尺度效应研究基本上仍停留在不同尺度上 同一种量的线性或非线性关系的经验研究水平 上，我们用几何光学模型来解释不通过尺度上量 的内涵的变化，量的性质的改变，以及物理定 律的适用性。
利用遥感技术进行地表温度监测与分析
利用遥感技术进行地表温度监测与分析遥感技术是指通过航空器、卫星等遥感平台对地球表面进行观测和测绘的技术手段。
地表温度是指地球表面各种物体和陆地、水体等的表面温度。
利用遥感技术进行地表温度监测与分析，可以提供全球范围内的温度信息，为气候变化、环境保护和天气预报等领域提供重要依据。
一、遥感技术在地表温度监测中的应用1. 热红外遥感技术热红外遥感技术可以通过探测地表物体的热辐射能量来获取地表温度信息。
利用遥感平台上的热红外传感器，可以测量地表不同物体的热辐射能量，并通过数据处理得到地表温度分布。
这种技术具有高时空分辨率、全天候观测等特点，适用于大范围的地表温度监测。
2. 微波遥感技术微波遥感技术可以通过测量微波辐射的强度和频率来获取地表温度信息。
微波辐射能够穿透大气层，并对地表进行探测，不受云雾和大气湿度的影响。
因此，利用微波遥感技术可以获取全天候的地表温度数据。
此外，微波遥感技术在海洋温度监测和冰雪覆盖监测等领域也具有广泛的应用。
二、地表温度监测与分析的意义1. 环境保护地表温度的变化对生态环境具有重要影响。
通过监测和分析地表温度的变化，可以及时发现环境问题，进而采取相应的措施进行环境保护。
例如，监测城市热岛效应，可以指导城市规划和建设，减少城市热岛效应的影响。
2. 气候变化研究地表温度是气候系统的重要组成部分，直接反映了气候变化的趋势。
通过长期的地表温度监测，可以分析气候变化的规律和趋势，为气候预测和气候变化研究提供重要参考数据。
同时，地表温度数据也是监测全球变暖和气候变化影响的重要指标。
三、遥感技术在地表温度监测与分析中的挑战与展望1. 数据精度和精确性地表温度监测需要高精度的遥感数据支持，但由于大气吸收、散射等因素的影响，遥感数据在获取地表温度时可能存在一定的偏差。
因此，提高数据精度和精确性是当前研究的重点和挑战之一。
2. 遥感数据的获取与处理遥感数据的获取和处理是进行地表温度监测与分析的基础。
利用遥感数据进行地表温度监测与分析
利用遥感数据进行地表温度监测与分析近年来，随着遥感技术的发展和应用的广泛，利用遥感数据进行地表温度监测与分析已成为地球科学和环境保护的重要研究领域。
地表温度是指地球表面的温度，其分布和变化对气候变化、城市规划、水资源管理以及生态环境等方面都具有重要影响。
本文将探讨利用遥感数据进行地表温度监测与分析的方法和应用。
1. 遥感数据的获取和处理遥感数据是利用卫星、飞机等远距离的感应器获取地球表面信息的一种技术。
常用的遥感数据包括热红外数据和微波数据，其中热红外数据对地表温度的获取具有较高的精度和时空分辨率。
这些数据通过遥感卫星获取后，需要经过一系列的预处理和图像处理，例如大气校正、辐射率校正和地表温度计算等，以得到准确的地表温度数据。
2. 地表温度监测的方法利用遥感数据进行地表温度监测主要有两种方法：单像元和多像元方法。
单像元方法通过统计遥感数据中的像元值，得到每个像元的地表温度。
这种方法适用于研究小尺度的地表温度变化，如城市热岛效应等。
多像元方法则是利用遥感数据的空间分布特征，通过统计和推算的方法得到大范围的地表温度分布，适用于研究大尺度的地表温度变化，如气候变化和环境保护等。
3. 地表温度变化的影响因素地表温度的变化受多种因素的影响。
首先，地球表面的地理位置和地形高度会导致地表温度的空间分布不均匀。
高纬度地区因为受到极地冷气团的影响，温度较低；而赤道地区因为受到太阳直射辐射的影响，温度较高。
其次，地表特征，如植被覆盖率、土地利用类型等也会对地表温度产生影响。
植被覆盖率高的区域，温度较低，而水域的温度相对较低。
4. 地表温度监测的应用地表温度的监测和分析对于气候变化、城市规划、水资源管理等具有重要的应用价值。
首先，地表温度的变化可以反映气候变化的趋势，有助于气候模型的建立和预测。
其次，地表温度的空间分布可以反映城市热岛效应的存在和发展，为城市规划提供科学依据。
另外，地表温度的变化对水资源管理也起到重要作用，可以指导水资源的合理利用和保护。
使用遥感影像进行地表温度监测的方法
使用遥感影像进行地表温度监测的方法遥感影像是一种通过遥远的距离来获取地球表面信息的技术。
它被广泛应用于气候研究、环境保护和城市规划等领域。
其中，使用遥感影像进行地表温度监测的方法成为了热点研究领域之一。
本文将讨论几种常用的方法，并探讨它们的优缺点。
首先，我们来介绍基于地表辐射温度的方法。
地表辐射温度是指地表吸收和反射太阳辐射后自身所具有的温度。
通过遥感技术，我们可以获得地表辐射温度数据，从而了解地表的热情况。
这种方法适用于对大范围地区进行温度监测，但其缺点是受到大气遮挡和云覆盖的限制。
其次，基于地表亮温的方法也是常用的地表温度监测手段之一。
地表亮温是指地表在远红外波段所辐射的能量，可以通过遥感技术获取。
这种方法具有较高的分辨率和灵活性，能够获取更为准确的地表温度数据。
然而，由于地表亮温同时受到地表温度和大气温度的影响，必须对大气因素进行校正才能得到准确的地表温度信息。
另外，利用地表反照率来估算地表温度也是一种常见的方法。
地表反照率是指地表对太阳辐射的反射能力，可以通过遥感技术获取。
通过测量地表反照率和空中温度的关系，可以推算地表温度。
这种方法适用于复杂地形和植被覆盖较多的地区，但需要考虑地表反照率的空间和时间变化。
此外，基于能量平衡的方法也是一种有效的地表温度监测手段。
能量平衡是指地表吸收的太阳辐射等于地表辐射、传导和蒸散的总和。
通过利用遥感技术获取的能量平衡参数，可以计算地表温度。
然而，这种方法需要大量的气象数据和地表特性参数，并且对观测环境和大气条件要求较高。
最后，我们还可以使用地表温度逆推方法进行地表温度监测。
这种方法利用现有的地表温度观测数据，通过建立物理模型和统计模型，来推算未来的地表温度。
这种方法可以预测地表温度的变化趋势和空间分布，对于气候变化研究具有重要意义。
综上所述，使用遥感影像进行地表温度监测的方法有多种多样。
不同的方法适用于不同的地区和研究目的。
我们可以根据实际需求，选择合适的方法进行地表温度监测，以提高研究的准确性和可靠性。
遥感 完整版课件PPT
(1)资源普查 (2)环境灾害监测 灾害监测——旱情、水灾、滑坡、虫害, 森林火灾、泥石流、地震、农林病等，有利 于防灾减灾。
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遥感与洪涝灾害监测
1998年5月21日14点
1998年8月22日15点
洞庭湖地区气象卫星水情监测
活动
比较三幅图像，说一说，遥感 影像可以帮助我们分析哪些问题?
遥感技术及其应用
遥感技术系统
(1) 组成 传感器——是远距 离感测地物环境辐 射或反射电磁波的 仪器，如照相机、 扫描仪等。
遥感技术系统
遥感技术及其应用 遥感技术系统
(2)工作流程
物体反射或辐射电磁波传感器收集、传输信息
地面系统接收并处理、分析信息用户应用
遥感技术及其应用
遥感类型
分类标准
遥感平台的高度 传感器的工作特 点 电磁波的波谱范 围
例(2004·广东、广西)：在遥感技术中，可以 根据植物的反射波谱特征判断植物的生长状况。
读图回答(1)-(3)题。
(1)图中，重度病 害植物反射率高于健
康植物反射率的波段
是( ) ① 红外线 ② X光 ③ 可见光 ④ 紫外线
植物的反射波谱特征变化
A. ①② B. ②③ C. ③④ D. ①③
例(2004·广东、广西)：在遥感技术中，可以 根据植物的反射波谱特征判断植物的生长状况。
专题卫星
航天 遥感
航天飞机 宇宙飞船 航天空间站
覆盖范围大，不受领空限制, 可进行定期、重复观测
航空 遥感
飞机
机动性强，可以根据研究主 题选择恰当的传感器、适当 的飞行高度和飞行区域
近地 遥感
飞机
可用于城市遥感、海面污染 监测、森林火灾监测等中高 分辨率的遥感活动
(定量遥感课件)地表温度
通道 3 4 5 20 22 23 29 31 32 33
波长范围 (mm) 3.54-3.94 10.32-11.32 11.41-12.38 3.660-3.840 3.929-3.989 4.020-4.080 8.400-8.700
10.780-11.280 11.770-12.270 13.185-13.485
地表物质的热学性质
•热传导率Thermal Conductivity (K):
热量通过物体的速率的度量。单位时间内通 过单位面积的热量与垂直于表面方向上的温 度梯度的负值之比。单位为Wm-1K-1 。
地表温度的反演
地表温度的反演
• 为什么要测量地表温度？ 地表温度是地-气系统研究能量平衡的一
k 1
R为第四、五通道大气透过率之比。通过模拟计算， Sobrino指出，在e已知的条件下，这种方法的精度可以达到
0.4K以内。
地表温度的反演-地表温度反演算法
ee Sobrino et al., 1996: (NOAA11)
T s T 4 0 1 T 4 T 5 2 1 3
地表30cm温度廓线
在地表下的一定距离，温度趋于稳定。这个 深度可能是30-50 cm
陆面温度遥感反演面临的主要问题
(4)陆面目标的比辐射率往往受物理状况（如土 壤比辐射率随土壤含水量而变），表面粗糙 度、地表起伏等因子控制，所以一般只能作 为未知量，不能事先设定。
陆面温度遥感反演面临的主要问题
设太阳的影响可忽略：
e T si B i 1 B iT i R a ti i1 iR a ti
e
i
大气参数的计算需要知道大气的温度和在通道上大气 吸收体密度的垂直廓线，而且还需知道这些大气吸收 体的物理特性。
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地表物质的热学性质
•热传导率Thermal Conductivity (K):
热量通过物体的速率的度量。单位时间内通 过单位面积的热量与垂直于表面方向上的温 度梯度的负值之比。单位为Wm-1K-1 。
地表温度的反演
地表温度的反演
• 为什么要测量地表温度？ 地表温度是地-气系统研究能量平衡的一
Wan 和 Dozier(1989)把遥测地表温度当作一个地球物理 学的反演问题,通过Lowtran程序进行数值模拟,评价了温度反演 的可行性并提出了合理的波谱段范围,认为通过多波谱同时反演地 表温度和地表比辐射率是可行的。
Wan 和 Dozier(1996)通过大气传输模型进一步模拟计算 指出：1)统计回归的系数与传感器的视角有关；2)为了提高反演 精度，模拟计算回归系数时有必要把大气含水量、大气低层温度 和地表温度考虑进去,而不能在所有的情况下都用相同的系数来反 演地表温度。
MODIS
通道 3 4 5 20 22 23 29 31 32 33
波长范围 (mm) 3.54-3.94 10.32-11.32 11.41-12.38 3.660-3.840 3.929-3.989 4.020-4.080 8.400-8.700
10.780-11.280 11.770-12.270 13.185-13.485
地表温度的反演-地表温度反演算法
• 未来可能的发展方向
✓ 如何减少大气水蒸气量的测定误差
✓ 如何减少比辐射率的测定误差 ✓ 如何在地面上验证地表温度的反演算法
➢ 地表温度的时空变化，点与面相比的意义？ ➢ 由于缺乏地面有效的表面温度测量，由卫 星数据反演的地表温度的精度目前只能通过 理论误差分析和反演算法间的相互比较来估 计。
地表温度的反演-地表温度反演算法
✓ 陆地表面温度反演
分窗技术用到海水表面温度反演很成功，可以小于 0.7K误差，但在陆地上比海面困难许多。
陆地表面温度的反演精度受下面几种因素影响： ➢ 陆地表面的比辐射率在时空领域变化大 (11~12mm 0.9~0.99) ➢陆地表面的比辐射率随波长变化 ➢陆地表面的比辐射率随观测角变化 ➢ 陆地表面温度和近地表气温差远大于海水表面温度 和近海水气温差（普朗克一级近似不适用） ➢陆地表面温度在一个像元内变化很大 ➢地表反射的大气向下辐射不可忽略
地表物质的热学性质及 地表温度的反演
地表物质的热学性质
•热容Heat Capacity (C):
温度每升高1度，对应热能(Q)增加量的度量。 表示了一种材料存储热的能力, 单位为cal ℃ 1 。(与物体大小有关)
•比热specific heat (c) :
一定条件下单位质量的物质升高1 ℃ 所需 的热量.
0 = 0.4 – 0.48W; 1 = 2 + 0.28W; 2 = 53.1 – 3.6W; 3 = -148.6 + 26.1W;
e e4 e5 2 ; e e4 e5
通过误差分析，目前用分窗技术反演的地表温度的精度在1~2K 之间，取决于大气和比辐射率的校正误差，大气和比辐射率的 校正误差又取决于水蒸气量和比辐射率的测定误差。
陆面温度遥感反演面临的主要问题 (1) 非同温混合象元占绝大多数，对这样的象
元而言，定义象元的有效平均温度也比较 困难，关于这类非同温混合象元的陆面温 度遥感问题需要专门讨论。 (2) 对纯象元陆面温度的遥感问题，由于陆面 目标的比辐射率明显小于“1”，所以需要 考虑大气下行辐射的贡献与干扰。
（3）地表温度的“皮肤”效应
地表温度的反演-地表温度反演算法
• 单通道法 • 多通道法（分窗法） • 单通道多角度法 • 多通道多角度法
地表温度的反演-地表温度反演算法
• 单通道法
利用卫星传感器上单独的一个热红外通道获得的辐射， 借助无线电探空或卫星遥感确定的大气廓线数据（温度、 湿度、压力），结合辐射传输方程来修正大气和比辐射 率的影响。
TsA 0PT42 T5M T42 T5 A =0 constant
P 1 (1 e)e ee2
M (1 e)e ee2
A 0是一个与 无e 关的独立常数，P和M与 e有关，可以通过
大气辐射传输程序Lowtran 7用最小二乘法回归确定系
数 A 0,,,'。,','
Becker(1990b)进一步把 NOAA/AVHRR第三通道的信 息考虑进来，提出一个与温度无关的独立因子。Li(1993)在此基 础上讨论了用这个概念反演地表比辐射率的可行性。他也同时指 出，这种方法要能实际应用还有许多工作要做，其中两个最大的 制约因素是：
(5) 陆面目标的比辐射随波段变化显著，这样导 致方程组的不完备，因为第一个波段包含一 个未知的比辐射率，N个波段包含N个未知比 辐射率，外加一个未知温度，所以未知数总 比独立方程数多一个。
地表温度的反演—热红外遥感的主要原理
•物体的波谱辐射能和大气窗口
✓ 物体的波谱辐射能
Ll = elBl(T)
atm i
+
Latm i
地表温度的反演
• 大气的作用及影响
✓ 吸收和再辐射（散射很小）
热红外不断的主要吸收气体是水蒸 气、二氧化碳和臭氧。
在10~12mm里，大气的主要吸收体 是水蒸气。透过率主要随水蒸气变 化，但不仅仅是水汽总量函数，还 受水蒸气分布及大气廓线的影响。
陆面温度遥感反演
陆面温度的遥感反演问题最早可追溯到TIROS2上 搭载的热红外辐射计，其波段为8-14mm 。大家发现传感 器得到的陆面温度和地面实测的沙漠表面温度差异很大 。Buettner and Kern(1965)通过测量沙子(石英含量 高)的比辐射率，发现沙子的比辐射率明显小于１，解释 了这个矛盾。Nimbus 4上的IRIS测量结果也证实了沙 地在m9m 附近辐射率明显小于１。 Marlatt(1967) 第一 次系统地野外测量了地表比辐射率对热辐射的影响。
地表30cm温度廓线
在地表下的一定距离，温度趋于稳定。这个 深度可能是30-50 cm
陆面温度遥感反演面临的主要问题
(4)陆面目标的比辐射率往往受物理状况（如土 壤比辐射率随土壤含水量而变），表面粗糙 度、地表起伏等因子控制，所以一般只能作 为未知量，不能事先设定。
陆面温度遥感反演面临的主要问题
地表温度的反演-地表温度反演算法
分窗技术的主要目的是剔除大气的影响，一般形式：
Ts = a(atm, , ei, ej)Ti+b (atm, , ei, ej) Tj + c (atm, , ei, ej)
思路： ➢对不同的大气，观测角度及地表参数进行模拟。 所有的方法仅在一定范围内有效。
传感器 AVHRR
Price指出当温度为300K时，e 误差0.01可引起2K的温度
误差。
Becker(1987)考虑AVHRR第四、五通道的地表反射率之 差对温度反演的影响，并提出了一个模型解释热红外测量温度和 地表热力学温度的差别。Becker(1990a)接着在辐射传输方程线 性近似的基础上，进一步讨论了地表比辐射率第对温度反演的影 响，给出了一个“局地分裂窗口”法的反演公式。
B 4 ( T s ) (1 R 2 ) B 4 ( T 4 ) (3 R 4 ) B 4 ( T 5 ) (5 R 6 )
eee 其中：
i i 0 i 1 ( 1 4 ) i 2 ( 4 5 )
N
(T4k T40)(T5k T50)
R k 1 N
(T4k T40)2
陆面温度的遥感反演
•如何获得表面比辐射率？
✓ 根据室内、外测量 ➢波谱辐射仪 ➢辐射仪结合CO2激光仪（主动与被动结合） ➢黑箱子 需要假定表面温度和比辐射率在测量过程中不变
✓ 从卫星上测定 ➢ 根据可见光和近红外光谱信息的统计关系(NDVI/e) ➢ 根据热红外光谱仪里最小e和在最大相对比辐射率 之差的统计关系 ➢利用多时相数据假定： eday = enight 或 eday1 = eday2
TBB5.45T4 3.58T5 29.20
Ts
TBB501ee
300e e
Sobrino(1994)考虑大气透过率的非线性Байду номын сангаас点，利用
Klesspies 和McMillin(1990)提出的估算大气第四、五通道的透
过率之比的方法。把大气两个通道透过率之比和地表比辐射率的
影响同时考虑进来，改进了地表温度反演的分裂窗口方法。
设太阳的影响可忽略：
e T si B i 1 B iT i R a ti i1 iR a ti
e
i
大气参数的计算需要知道大气的温度和在通道上大气 吸收体密度的垂直廓线，而且还需知道这些大气吸收 体的物理特性。
地表温度的反演-地表温度反演算法
✓单通道法的精度取决于： ✓ 大气辐射传输模型的精度
个关键因子。除了太阳辐照度之外，地-气 界面所有的通量都可参数化为温度的一个 函数。
地表温度的反演
•如何获得地表温度？
✓ 利用温度计或其它点接触探测头测定 ➢受时间和空间的限制，没有足够的空间覆盖数据 ➢受其它外界环境的影响很难获得精确的表面温度
✓ 利用热红外辐射仪来测定 ➢ 在局部尺度上： 地面测量 ➢ 在大、中尺度上： 卫星空间测量 ➢ 测量的量是波谱辐射能 Ts，e, 大气和周围环境
k 1
R为第四、五通道大气透过率之比。通过模拟计算， Sobrino指出，在e已知的条件下，这种方法的精度可以达到
0.4K以内。
地表温度的反演-地表温度反演算法
ee Sobrino et al., 1996: (NOAA11)
T s T 4 0 1 T 4 T 5 2 1 3
大气 模型
热带
大气水 蒸汽总
量 （g/cm2