一种基于单波段中波红外卫星遥感数据的地温反演方法技术

本发明专利技术提供了一种基于单波段中波红外卫星遥感数据的地温反演方法，涉及热红外遥感图像处理与分析。本发明专利技术方法获取高分四号中波红外B06波段数据，基于单窗算法对中波红外遥感反演地表温度；其中，利用NCEP再分析资料来获取对应时刻的大气水汽含量，计算大气透过率；利用MODIS植被指数产品数据提供的NDVI，计算中波红外数据对应时刻的地表比辐射率；通过地表比辐射率以及大气透过率计算单窗算法中所需的参数C和D；最后计算获得地表温度。经过实验验证，采用本发明专利技术方法能够较为方便且准确的得到地表温度信息，为水文、生态、环境和生物地球化学等研究提供数据支持，尤其适用于对高温目标的识别，具有较好的实际应用价值。具有较好的实际应用价值。具有较好的实际应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于单波段中波红外卫星遥感数据的地温反演方法


[0001]本专利技术属于热红外遥感图像处理与分析
，具体涉及一种基于单谱段中波红外卫星遥感数据的地表温度反演方法。

技术介绍

[0002]地表温度是地球在太阳辐射作用下，地表与地下、地表与大气之间进行热量传递、交换后的综合结果，它不仅是全球范围内地球表层能量循环研究的关键参数，同时也是地球物理、地球化学和气候学等众多学科研究领域中的重要参数变量之一，对水文、生态、环境和生物地球化学等研究有重要意义。从行业应用来说，地表温度数据尤其是高温点信息还可以直接应用于研究城市热岛效应、热能企业生产状态监测、森林火灾和火山喷发监测等方面。由于地表温度的时空分异特性以及人类热能设施的多样性，传统的利用气象站点信息进行空间插值或者利用气象预报信息的方式，对于掌握局部区域温度信息存在明显的不足，难以满足各种应用需求。卫星遥感具有大范围、客观性和动态性特点，在一定程度上弥补了这些不足。通过多平台、多种传感器和多时相的热红外卫星遥感数据可以进行大范围内的地表温度观测。热红外遥感基于热红外传感器，获取目标地物3
‑
5μm中波红外和8
‑
14μm长波红外两个大气窗口的热红外信息来识别地物以及定量反演温度等参数信息。由于随着物体温度的升高，中波的有效辐射比迅速增加，绝对辐射量也增长很快。因此对于高温物体，其中波辐射强度和地表热辐射差异比较明显，因此利用中波红外数据通过温度反演处理，对于高热目标的探测具有较大优势。
[0003]基于卫星热红外数据反演地表温度的方法主要包括单波段算法、多波段算法、多角度算法、多时相算法，大部分是针对国外传感器提出，如MODIS(中分辨率成像光谱仪)、Landsat8TIRS和ASTER等。其中，多波段、多角度和多时相算法都对输入的红外数据波段数量有一定要求，要通过两个或以上波段解算热红外波段大气传输方程组，从而消除大气等效温度变量，因此温度反演精度相对单波段算法要更准确。单波段算法适用于只有一个热红外遥感波段来提取地表温度，相对其他反演算法需要多估计一个大气有效温度变量，会导致反演误差偏大。同时现有几种单波段温度反演方法在计算中都需要遥感卫星实时的地表比辐射率参数，该参数都需要红光波段和近红外波段数据支持。因此如果近红外波段或者红光波段数据出现问题，将影响单波段地表温度的反演处理。

技术实现思路

[0004]本专利技术针对单波段中波红外卫星遥感数据反演地表温度所需参数数据较多、获取难度较大的问题，提出了一种基于单波段中波红外卫星遥感数据的地温反演方法，通过处理多种外部数据源解决单窗算法所需输入的实时参数问题，满足中波红外卫星遥感数据业务化工程应用的要求。
[0005]本专利技术提出的基于单波段中波红外卫星遥感数据的地温反演方法，包括如下步骤：
[0006]步骤一、对中波红外数据进行辐射定标，将记录的原始DN值转换为辐射亮度。
[0007]步骤二、通过辐射亮度数据计算亮温值B(T)。
[0008]步骤三、下载与中波红外数据时间对应的MODIS植被指数产品数据，并根据下载数据计算地表比辐射率。具体步骤如下：
[0009]步骤301、下载与中波红外数据时间对应的MODIS植被指数MOD13A1产品数据，作为该时间下的NDVI数据；
[0010]步骤302、通过下载的NDVI数据计算植被覆盖度，计算公式如下：
[0011][0012]其中，F
v
为植被覆盖度，NDVI为像元的归一化植被指数，NDVI0和NDVI
v
分别为非植被覆盖和植被覆盖部分NDVI值，对NDVI统计直方图给定置信区间，其中5％和95％频率的NDVI值作为NDVI0和NDVI
v
。
[0013]步骤303、利用ASTER波谱库中不同范围、不同地表类型与中波红外的波谱响应函数得到典型地物的地表比辐射率，如下：
[0014][0015]步骤304、由植被覆盖度计算地表比辐射率，并将计算所得结果作为中波红外数据对应时刻的地表比辐射率。计算公式如下：
[0016]ε
w
＝0.9702(NDVI≤0)
[0017]ε
b
＝ε
v
*F
v
+ε
m
(1
‑
F
v
)(0≤NDVI<0.5)
[0018]ε
n
＝ε
v
*F
v
+ε
s
(1
‑
F
v
)(0.5≤NDVI<0.8)
[0019]ε
w
＝0.9846(0.8≤NDVI)
[0020]其中，ε
w
、ε
b
、ε
n
、ε
v
、ε
m
、ε
s
为水体、建筑区、自然表面、植被区、建筑物表面、裸土在中波红外波谱的地表比辐射率。
[0021]步骤四、利用NCEP(National Centers for Environmental Prediction)再分析资料中提供的全球大气水汽含量数据，构建大气水汽含量查找表。然后提取相区域、日期的当天四个时刻大气水汽含量数据，通过线性差值计算相应时刻水汽含量数据，最后根据大气水汽含量和大气透过率的关系计算大气透过率。
[0022]步骤五、通过地表比辐射率以及大气透过率计算单窗算法中所需的参数C、参数D。计算公式如下所示：
[0023]C＝ε*τ
[0024]D＝(1
‑
τ)*[1+(1
‑
ε)*τ][0025]其中，ε为地表比辐射率，τ为大气透过率。
[0026]步骤六、通过查询获取的气温数据，计算大气平均作用温度T
a
，计算公式如下所示：
[0027]T
a
＝17.9769+0.91715*T
local
(热带平均大气北纬15
°
)
[0028]T
a
＝16.0110+0.92621*T
local
(中纬度夏季大气北纬45
°
)
[0029]T
a
＝19.2704+0.91118*T
local
(中纬度冬季大气北纬45
°
)
[0030]其中，T
local
为当地气温数据，单位为K。
[0031]步骤七、通过单窗算法计算地表温度T
S
如下所示：
[0032]T
S
＝[a*(1
‑
C
‑
D)+(b*(1
‑
C
‑
C)+C+D)*B(T)
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于单波段中波红外卫星遥感数据的地温反演方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取高分四号中波红外卫星遥感数据，对数据进行辐射定标，将卫星载荷观测值转换为辐射亮度，再通过辐射亮度计算亮温值B(T)；步骤2，下载与中波红外遥感数据时间对应的MODIS植被指数产品数据，作为该时间下的NDVI数据，计算地表比辐射率，包括：(1)通过下载的NDVI数据计算植被覆盖度F
v
；(2)利用ASTER波谱库中不同范围、不同地表类型与中波红外的波谱响应函数，计算获得高分四号中波红外典型地物的地表比辐射率：计算得到的在波段Band6的各典型地物的地表比辐射率如下：水体：0.9702；裸土：0.7705；建筑：0.8746；植被：0.9846；(3)根据植被覆盖度F
v
计算对应的地表比辐射率，作为中波红外遥感数据对应时刻的地表比辐射率，如下：ε
w
＝0.9702(NDVI≤0)ε
b
＝ε
v
*F
v
+ε
m
(1
‑
F
v
)(0≤NDVI＜0.5)ε
n
＝ε
v
*F
v
+ε
s
(1
‑
F
v
)(0.5≤NDVI＜0.8)ε
w
＝0.9846(0.8≤NDVI)其中，ε
w
、ε
b
、ε
n
、ε
v
、ε
m
、ε
s
为水体、建筑区、自然表面、植被区、建筑物表面、裸土在中波红外波谱的地表比辐射率；步骤3，利用NCEP再分析资料中提供的全球大气水汽含量数据，构建大气水汽含量查找表；然后从表中提取，与中波红外遥感数据观测位置对应日期的当天四个时刻大气水汽含量数据，通过线性差值计算观测数据对应时刻的大气水汽含量；最后根据大气水汽含量和大气透过率的关系计算大气透过率τ；步骤4，通过地表比辐射率以及大气透过率计算单窗算法中所需的参数C和参数D；步骤5，通过查询获取当地气温数据，计算大气平均作用温度T
a
；步骤6，通过单窗算法计算地表温度T
S
，如下：T
S
＝[a*(1
‑
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张建航，俞雷，刘文义，陈芳莉，商雨萌，杨达，黄晋宇，
申请(专利权)人：北京四象爱数科技有限公司，
类型：发明
国别省市：