CN106932101A - Hj‑1b卫星中红外和热红外通道联合的地表温度反演方法 - Google Patents
Hj‑1b卫星中红外和热红外通道联合的地表温度反演方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106932101A CN106932101A CN201710185881.2A CN201710185881A CN106932101A CN 106932101 A CN106932101 A CN 106932101A CN 201710185881 A CN201710185881 A CN 201710185881A CN 106932101 A CN106932101 A CN 106932101A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- infrared
- surface temperature
- earth
- inverting
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims abstract description 54
- 239000000443 aerosol Substances 0.000 claims abstract description 34
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Chemical compound O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 30
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 25
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 11
- 238000002310 reflectometry Methods 0.000 claims description 3
- 239000005427 atmospheric aerosol Substances 0.000 claims description 2
- 238000006116 polymerization reaction Methods 0.000 claims description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 2
- 241001269238 Data Species 0.000 claims 3
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 abstract description 2
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 8
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 6
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 description 6
- 241000132092 Aster Species 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 2
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 2
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 2
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 2
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 2
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 description 1
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 description 1
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 239000012237 artificial material Substances 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 description 1
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
- G01J5/007—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry for earth observation
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geology (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Radiation Pyrometers (AREA)
Abstract
本发明涉及定量遥感技术领域，尤其是一种HJ‑1B卫星中红外和热红外通道联合的地表温度反演方法，包括如下步骤，（1）对卫星影像数据预处理，得到卫星入瞳辐射亮度数据、大气水汽含量和气溶胶光学厚度；（2）构建基于多维参数查找表的中红外地表反射太阳辐射反演，得到中红外地表反射太阳辐射反演产品；（3）利用植被覆盖度与地表比辐射率经验统计关系进行地表比辐射率反演，得到地表比辐射率；（4）利用（1）的大气水汽含量，（3）的地表比辐射率，对中红外和热红外数据进行地表温度反演，得到地表温度反演产品；有效提高了数据的利用率，解决了地表温度反演的不稳定性问题，提高了温度反演精度。
Description
技术领域
本发明涉及定量遥感技术领域，尤其是一种HJ-1B卫星中红外和热红外通道联合的地表温度反演方法。
背景技术
地表温度遥感反演一直是定量红外遥感研究的热点与难点，目前热红外（8μm~14μm）与中红外（3μm~5μm）联合地表温度反演算法主要是基于温度无关光谱指数算法、日夜算法、基于中红外太阳角度纠正因子的中红外和热红外多通道地表温度反演算法。温度无关光谱指数算法和日夜算法都需要中红外和热红外两个通道的白天和夜间配套数据，十分不便；中红外太阳角度纠正因子的中红外和热红外多通道地表温度反演算法尽管考虑了太阳影响因素，但该方法难以精确剔除中红外地表反射太阳辐射影响，反演模型精度较低，因此，中红外和热红外通道联合地表温度反演时需要解决大气校正、太阳辐射、地表比辐射率反演和地表温度反演问题。
发明内容
为了解决现有技术所存在的不足，本发明提供了一种HJ-1B卫星中红外和热红外通道联合的地表温度反演方法，该发明有效提高了数据的利用率，解决了地表温度反演的不稳定性问题，提高了温度反演精度。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是，HJ-1B卫星中红外和热红外通道联合的地表温度反演方法，包括以下四个步骤：
步骤一、对HJ-1B卫星影像数据预处理，得到HJ-1B卫星入瞳辐射亮度数据、HJ-1B大气水汽含量和HJ-1B气溶胶光学厚度；
步骤二、利用步骤一的HJ-1B大气水汽含量、HJ-1B气溶胶光学厚度，结合地表高程DEM、太阳天顶角、观测天顶角、相对方位角、地表比辐射率，构建基于多维参数查找表的中红外地表反射太阳辐射反演，得到中红外地表反射太阳辐射反演产品；
步骤三、利用植被覆盖度与地表比辐射率经验统计关系进行地表比辐射率反演，得到地表比辐射率；
步骤四、利用步骤一的HJ-1B大气水汽含量、气溶胶光学厚度，步骤三的地表比辐射率，对HJ-1B中红外和热红外数据进行地表温度反演，得到HJ-1B地表温度反演产品。
一种HJ-1B卫星中红外和热红外通道联合的地表温度反演方法，包括数据预处理模块，地表比辐射率反演模块，中红外地表反射太阳辐射反演模块，地表温度反演模块；数据预处理模块与外界输入数据相连；中红外地表反射太阳辐射反演模块和地表比辐射率反演模块分别与数据预处理模块相连；地表温度反演模块分别与数据预处理模块、中红外地表反射太阳辐射反演模块和地表比辐射率反演模块均相连。
本发明的有益效果是，一种HJ-1B卫星中红外和热红外通道联合的地表温度反演方法，解决了现有技术方案中采用中红外和热红外通道反演地表温度时需要中红外和热红外两个通道、且白天和夜间两次观测数据的限制，有效提高了数据的利用率；解决了现有技术方案中采用单通道热红外数据反演地表温度时需要大气廓线或大气底层温度作为先验知识的限制；降低了现有利用两个相邻热红外通道由于通道间的相关性导致地表温度反演的不稳定性问题；通过基于大气水汽含量、气溶胶光学厚度、地表高程、太阳天顶角、观测天顶角、相对方位角的高精度估算太阳辐射，利用中红外和热红外通道对大气水汽吸收的差异实现大气效应校正，构建基于气溶胶、水汽综合要素分段拟合的地表温度反演模型，并最终反演地表温度，避免了现有地表温度反演产品中未考虑气溶胶影响导致反演方法精度在较高气溶胶条件时温度反演精度低的问题。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明HJ-1B中红外和热红外通道联合的地表温度反演流程示意图。
图2是本发明基于多维参数查找表的HJ-1B中红外地表反射太阳辐射流程示意图。
图3是本发明HJ-1B中红外和热红外地表比辐射率反演流程示意图。
图4是本发明HJ-1B地表温度反演模型系数拟合流程示意图。
图5是本发明HJ-1B中红外和热红外通道联合的地表温度反演流程图。
表1是用于地表反射太阳辐射反演的多维参数查找表。
图中1.HJ-1B遥感影像，2.可见光-近红外影像，3.中红外和热红外影像，4.可见光近红外辐亮度，5.中红外和热红外辐亮度，6.数据预处理模块，7.HJ-1B大气水汽含量，8.HJ-1B气溶胶光学厚度，9.地表比辐射率反演模块，10.中红外地表反射太阳辐射反演模块，11.地表比辐射率，12.地表温度反演模块，13.地表温度反演产品，14.太阳辐射，15.TIGR大气廓线数据库，16.HJ-1B中红外和热红外光谱响应函数，17.地表高程DEM，18.观测天顶角，19.太阳天顶角，20.相对方位角，21.HJ-1B星上亮温，22.大气辐射传输模型MODTRAN 5.0，23.可见光-近红外光谱响应函数，24.地物波谱库，25.HJ-1B可见光-近红外地表反射率，26.归一化植被指数，27.植被覆盖度，28.地表温度。
具体实施方式
参照附图，HJ-1B卫星中红外和热红外通道联合的地表温度反演方法，包括以下四个步骤：
步骤一、对HJ-1B遥感影像1经过数据预处理模块6进行预处理，得到HJ-1B可见光近红外辐亮度4、中红外和热红外辐亮度5、HJ-1B大气水汽含量7和HJ-1B气溶胶光学厚度8；
步骤二、利用步骤一的HJ-1B大气水汽含量7、HJ-1B气溶胶光学厚度8，结合地表高程DEM 17、太阳天顶角19、观测天顶角18、相对方位角20和地表比辐射率11，构建基于多维参数查找表的中红外地表反射太阳辐射反演，得到中红外地表反射太阳辐射反演产品；
步骤三、利用植被覆盖度27与地表比辐射率11经验统计关系进行地表比辐射率反演模块反演9，得到地表比辐射率11；
步骤四、利用步骤一的HJ-1B大气水汽含量7、气溶胶光学厚度8，步骤三的地表比辐射率11，对HJ-1B中红外和热红外数据进行地表温度反演模块反演12，得到HJ-1B地表温度反演产品13。
一种HJ-1B卫星中红外和热红外通道联合的地表温度反演方法，包括数据预处理模块6，地表比辐射率反演模块9，中红外地表反射太阳辐射反演模块10，地表温度反演模块12；数据预处理模块6与外界输入数据相连；中红外地表反射太阳辐射反演模块10和地表比辐射率反演模块9分别与数据预处理模块6相连；地表温度反演模块12分别与数据预处理模块6、中红外地表反射太阳辐射反演模块10和地表比辐射率反演模块9均相连。
工作流程，本发明各个模块的原理如下：
本实施例的数据预处理模块6由辐射亮度转换、空间尺度聚合、大气水汽含量获取与气溶胶光学厚度获取四部分组成（如图1所示）：
（1）辐射亮度转换
HJ-1B遥感影像1为灰度值，HJ-1B可见光-近红外影像2、中红外和热红外影像3灰度值转换为可见光-近红外影像辐亮度4、中红外和热红外影像辐亮度5：
（2）空间尺度聚合
HJ-1B中红外和热红外数据的空间分辨率不同（MIR：150m，TIR：300m），因此需要进行空间尺度聚合，使得两个通道观测数据具有相同的空间分辨率。采用的聚合公式如下：
（2）
（3）大气水汽含量获取
直接采用MODIS MOD05大气可降水量产品，空间分辨率为1km，为了尽可能提高计算精度，利用MODIS和HJ-1B卫星数据经纬度对应关系，双线性插值求得对应于每个HJ-1B数据像元的HJ-1B大气水汽含量7。
（4）气溶胶光学厚度获取
直接采用MODIS MOD04大气气溶胶产品，空间分辨率为1km，为了尽可能提高计算精度，利用MODIS和HJ-1B卫星数据经纬度对应关系，双线性插值求得对应于每个HJ-1B数据像元的HJ-1B气溶胶光学厚度8。
本实施例的中红外地表反射太阳辐射反演模块，其反演步骤如下：
利用TIGR大气廓线数据库15、HJ-1B中红外和热红外光谱响应函数16、HJ-1B气溶胶光学厚度8、观测天顶角18、太阳天顶角19、相对方位角20、地表高程DEM17、地表温度28和地表比辐射率11，构建大气辐射传输模型MODTRAN 5.0 22，模拟HJ-1B星上亮温21，构建以HJ-1B大气水汽含量7、HJ-1B气溶胶光学厚度8、观测天顶角18、太阳天顶角19、相对方位角20和地表高程DEM 17为索引的HJ-1B地表反射太阳辐射反演多维参数查找表（见表1），基于该查找表获取中红外地表反射太阳辐射14（如图2所示）。
本实施例的HJ-1B中红外和热红外地表比辐射率反演模块，其反演步骤如下：
（1）归一化植被指数26
归一化植被指数26(NDVI)根据利用地物波谱库24、HJ-1B可见光-近红外光谱响应函数23，模拟HJ-1B可见光-近红外地表反射率25，进而计算得到归一化植被指数26：
（3）
（2）计算植被覆盖度27
（4）
（3）计算HJ-1B中红外和热红外地表比辐射率28
利用地物波谱库24、HJ-1B中红外和热红外光谱响应函数16，模拟HJ-1B中红外和热红外地表比辐射率28，再通过统计回归构建地表比辐射率与NDVI和PV之间的经验统计关系得到地表比辐射率11。其中，水体和冰/雪的比辐射率可以从地物波谱库24中直接赋值得到，植被/裸土比辐射率可根据下式计算（如图3所示）：
（5）
本实施例的地表温度反演模块，其反演步骤如下：
（1）中红外和热红外通道联合的地表温度反演方法
在局地热平衡及地表为朗伯体的假设下，中红外和热红外大气辐射传输方程为：
（6）
利用中红外和热红外通道对大气吸收作用的差异性，通过中红外和热红外两个通道测量值的各种组合来剔除大气的影响，在假设地表比辐射率已知的前提下反演地表温度。相比传统的热红外劈窗算法反演地表温度而言，中红外和热红外联合温度反演算法分两步骤：
第一：利用中红外地表反射太阳辐射反演模块反演中红外地表反射太阳辐射；
第二：利用消除中红外地表反射太阳辐射影响后的中红外和热红外数据，构建气溶胶、水汽综合要素分段拟合的反演地表温度LST，公式为：
中红外和热红外通道联合的地表温度反演流程如图5所示，其步骤为：
1）根据数据预处理模块6获取星上辐亮度数据、HJ-1B大气水汽含量7、HJ-1B气溶胶光学厚度8、太阳天顶角18、观测天顶角19、相对方位角20；
4）根据中红外地表反射太阳辐射反演模块10反演的地表反射太阳辐射14，消除中红外地表反射太阳辐射；
5）确定拟合系数，具体步骤如下：
A、利用最新的大气辐射传输模型MODTRAN5.022模拟得到中红外和热红外两个通道的模拟数据；
B、利用模拟数据确定拟合系数
利用TIGR大气廓线15、HJ-1B气溶胶光学厚度8、观测天顶角18、太阳天顶角19、相对方位角20、地表温度28和比辐射率11、地表高程DEM 17，利用大气辐射传输模型MODTRAN 5.022模拟大气上行辐射、大气下行辐射、大气透过率、地表反射太阳辐射14，根据中红外和热红外辐射传输方程、HJ-1B中红外和热红外光谱响应函数16、地表温度28、地表比辐射率11等，模拟中红外通道辐亮度数据、热红外通道辐亮度数据，利用中红外地表反射太阳辐射模块10获取中红外地表反射辐射，获得消除太阳辐射后的中红外辐亮度数据，再结合热红外辐亮度数据、地表温度28、HJ-1B大气水汽含量7、HJ-1B气溶胶光学厚度8，拟合地表温度反演模型系数。
设置如下：
大气廓线：采用TIGR大气廓线数据库15中的大气廓线进行大气参数模拟。TIGR大气数据库包含了从极地到赤道，水汽含量从0.1~8g/cm2的全球范围内各种大气状况，共计2311条大气廓线。首先对TIGR数据库中的大气廓线进行了云剔除，再从无云大气廓线中挑选出大气底层温度在250~310K之间、大气水汽含量在0.06~5.39 g/cm2之间的大气廓线。
HJ-1B气溶胶光学厚度8：设置了10个气溶胶光学厚度，分别是0，0.05，0.1，0.15，0.2，0.25，0.3，0.4，0.5，0.6。
观测天顶角18：设置了7种观测天顶角，分别是0°，10°，20°，30°，40°，50°，60°。
太阳天顶角19：设置了9种太阳天顶角，分别是0°，10°，20°，30°，40°，50°，60°，70°，80°。
相对方位角20：设置了13种相对方位角，分别是0°，30°，60°，90°，120°，150°，180°，210°，240°，270°，300°，330°，360°。
地表温度28：地表温度的设置与大气廓线底层温度Ta有关，地表温度设置从Ta-15K到Ta+15 K之间变化，以5 K为间隔。
地表比辐射率11：利用ASTER光谱数据库中的地表方向半球反射率信息，该数据库包括岩石、矿物质、土壤、人造材料、植被、冰雪等物质的光谱信息，覆盖了从可见到热红外波长区域（0.4~15.4μm）的光谱信息。假设地表为朗伯体，根据基尔霍夫定律，每个波长处的比辐射率可表示为因此可以利用ASTER光谱数据库获得每个波长上的比辐射率。根据公式：，
其中代表，可以求出通道等效辐亮度、大气透过率、大气上行、下行辐射和比辐射率。地表高程DEM 17：设置了10种地表高程，0km，0.5km，1km，1.5km，2km，2.5km，3km，3.5km，4km，5km。
根据HJ-1B中红外和热红外通道响应函数16，利用大气辐射传输模型MODTRAN 5.022模拟给定的观测角度下两个通道的大气上下行辐射和透过率，结合地表温度和两个通道的地表比辐射率11，根据大气辐射传输方程计算得到两个通道的辐亮度，再利用普朗克函数将两个通道的辐亮度转换为亮度温度。
利用模拟数据确定拟合系数时，为了提高地表温度的反演精度，在每个给定的观测角度下，对地表温度28、HJ-1B大气水汽含量7、HJ-1B气溶胶光学厚度8 3个参数进行子区间的划分，再利用每个子区间内和每个观测角度下的模拟数据确定拟合系数（如图4所示）。使用每个子区间内和每个观测角度下的拟合系数使得地表温度28的反演更加准确。考虑到子区间的连续，在进行子区间划分时，对每个参数的子区间设置一定的重叠区。夜间地表温度分为3个小区间，每个小区间有5K的重叠区：
，大气水汽含量分为5个小区间，每个子区间有1g/cm2的重叠区：[0~1.5]、[1~2.5]、[2~3.5]、[3~4.5]、[4~5.5]g/cm2，气溶胶光学厚度分为6个小区间，每个子区间有0.05的重叠区：[0~0.15]、[0.1~0.25]、[0.2~0.35]、[0.3~0.45]、[0.4~0.55]、[0.5~0.6]。
在每个特定的参数子区间内和每个给定的观测角度下，利用地表温度28、地表比辐射率11和相应的亮度温度，通过多元回归拟合确定拟合系数。对于每个子区间内，其它观测角度下的拟合系数可以通过给定的观测角度的拟合系数按照线性插值得到。
根据地表比辐射率11、HJ-1B大气水汽含量7、HJ-1B气溶胶光学厚度8和亮度温度，利用拟合系数阿A1、A2、A3、B1、B2、B3、C，通过公式（7）计算地表温度28。地表温度28计算分夜间和白天两个过程的温度反演，步骤为：
A、利用夜间中红外和热红外数据，基于普朗克函数，获取夜间中红外和热红外星上亮温数据；再结合地表比辐射率11、HJ-1B大气水汽含量7、HJ-1B气溶胶光学厚度8、地表高程DEM 17、观测天顶角18，基于夜间地表温度反演算法模型，获取夜间地表温度反演产品13。
B、利用白天中红外和热红外数据，基于普朗克函数，获取白天中红外和热红外星上亮温数据，利用中红外地表反射太阳辐射模型，获得消除太阳辐射后的白天中红外亮温数据；进而，利用白天热红外星上亮温数据、除太阳辐射后的白天中红外亮温数据，结合地表比辐射率11、HJ-1B大气水汽含量7、HJ-1B气溶胶光学厚度8、地表高程DEM 17、观测天顶角18、太阳天顶角19、相对方位角20，基于白天地表温度反演算法模型，获取白天地表温度反演产品13。
表一
Claims (2)
1.种HJ-1B卫星中红外和热红外通道联合的地表温度反演方法，其特征在于，包含以下四个步骤：
步骤一、对HJ-1B遥感影像数据预处理；其过程如下：
（1）将HJ-1B遥感影像灰度值转换为辐射亮度；
（2）将HJ-1B遥感影像数据进行空间尺度聚合；
（3）将MODIS MOD05大气可降水量产品双线性插值求得对应于每个HJ-1B数据像元的HJ-1B大气水汽含量；
（4）将MODIS MOD04大气气溶胶产品双线性插值求得对应于每个HJ-1B数据像元的HJ-1B气溶胶光学厚度；
步骤二、基于多维参数查找表的HJ-1B中红外地表反射太阳辐射反演，具体过程如下：
根据HJ-1B大气水汽含量、HJ-1B气溶胶光学厚度、观测天顶角、太阳天顶角、相对方位角、地表高程DEM，建立多维参数与中红外地表反射太阳辐射之间的查找表，反演中红外地表反射太阳辐射；
步骤三、利用HJ-1B地表反射率，反演得到HJ-1B中红外和热红外地表比辐射率；
具体过程如下：
（1）根据地表反射率计算归一化植被指数，并计算植被覆盖度；
（2）根据归一化植被指数和植被覆盖度，计算地表比辐射率；
步骤四、利用HJ-1B中红外和热红外通道数据，结合上述步骤，基于气溶胶、水汽综合要素分段拟合的HJ-1B地表温度反演模块，反演HJ-1B数据夜间和白天地表温度；
具体过程如下：
（1）利用步骤一的HJ-1B大气水汽含量、HJ-1B气溶胶光学厚度，步骤三的地表比辐射率，构建基于气溶胶、水汽综合要素分段拟合的夜间地表温度反演模型，对HJ-1B夜间遥感影像数据进行地表温度反演，得到HJ-1B夜间地表温度；
（2）利用步骤一的HJ-1B大气水汽含量、HJ-1B气溶胶光学厚度，步骤二的中红外地表反射太阳辐射，步骤三的地表比辐射率，构建基于气溶胶、水汽综合要素分段拟合的白天地表温度反演模型，对HJ-1B白天遥感影像数据进行地表温度反演，得到HJ-1B白天地表温度。
2.一种HJ-1B卫星中红外和热红外通道联合的地表温度反演方法，其特征在于，包括数据预处理模块，地表比辐射率反演模块，中红外地表反射太阳辐射反演模块，地表温度反演模块；数据预处理模块与外界输入数据相连；中红外地表反射太阳辐射反演模块和地表比辐射率反演模块分别与数据预处理模块相连；地表温度反演模块分别与数据预处理模块、中红外地表反射太阳辐射反演模块和地表比辐射率反演模块均相连。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710185881.2A CN106932101B (zh) | 2017-03-27 | 2017-03-27 | Hj-1b卫星中红外和热红外通道联合的地表温度反演方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710185881.2A CN106932101B (zh) | 2017-03-27 | 2017-03-27 | Hj-1b卫星中红外和热红外通道联合的地表温度反演方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106932101A true CN106932101A (zh) | 2017-07-07 |
| CN106932101B CN106932101B (zh) | 2019-05-03 |
Family
ID=59426501
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710185881.2A Expired - Fee Related CN106932101B (zh) | 2017-03-27 | 2017-03-27 | Hj-1b卫星中红外和热红外通道联合的地表温度反演方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106932101B (zh) |
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107655574A (zh) * | 2017-08-23 | 2018-02-02 | 中国科学院光电研究院 | 时序热红外遥感地表温度/发射率同时反演的方法及系统 |
| CN107687900A (zh) * | 2017-09-01 | 2018-02-13 | 中国科学院上海技术物理研究所 | 一种适用于机载热红外成像光谱仪大气校正系统和方法 |
| CN108731817A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-02 | 中南林业科技大学 | 应用于林火热点判别的不同传感器红外辐射归一建模方法 |
| CN109001119A (zh) * | 2018-05-25 | 2018-12-14 | 上饶市中科院云计算中心大数据研究院 | 一种评价植被生长状态的遥感技术 |
| CN109029735A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-12-18 | 湖南文理学院 | 一种地表比辐射率计算方法及装置 |
| CN109446739A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-03-08 | 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 | 一种地表温度多通道热红外遥感反演方法 |
| CN109901237A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-06-18 | 中国人民解放军陆军研究院工程设计研究所严寒冻土设防工程设计站 | 一种利用昼夜热红外遥感圈定地热异常的方法 |
| CN111323129A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-06-23 | 长光卫星技术有限公司 | 一种基于宽波段热红外影像的地表温度反演方法 |
| CN111982303A (zh) * | 2020-08-24 | 2020-11-24 | 无锡英菲感知技术有限公司 | 一种红外测温方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN112484861A (zh) * | 2020-11-24 | 2021-03-12 | 烟台艾睿光电科技有限公司 | 一种红外测温方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112945390A (zh) * | 2021-01-30 | 2021-06-11 | 同济大学 | 一种基于区域一致性分析的Landsat影像地表温度反演优选方法 |
| CN113865708A (zh) * | 2021-12-01 | 2021-12-31 | 鲁东大学 | 一种基于精确日地距离的卫星传感器辐射时序定标方法 |
| CN114494377A (zh) * | 2022-02-16 | 2022-05-13 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 像元尺度的方向性比辐射率模型的构建方法 |
| CN117390969A (zh) * | 2023-12-05 | 2024-01-12 | 易智瑞信息技术有限公司 | 一种用于生成地表温度的方法、电子设备和存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101634711A (zh) * | 2009-08-24 | 2010-01-27 | 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 | 从modis数据估算近地表空气温度方法 |
| CN102736128A (zh) * | 2011-09-21 | 2012-10-17 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 无人机光学遥感影像数据处理方法及装置 |
| CN103293522A (zh) * | 2013-05-08 | 2013-09-11 | 中国科学院光电研究院 | 一种中红外双通道遥感数据地表温度反演方法及装置 |
| CN104748857A (zh) * | 2015-03-05 | 2015-07-01 | 北京师范大学 | 一种城市地表温度反演方法及系统 |
| CN105841819A (zh) * | 2016-03-23 | 2016-08-10 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 一种有云条件下的地表温度的估算方法和装置 |
-
2017
- 2017-03-27 CN CN201710185881.2A patent/CN106932101B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101634711A (zh) * | 2009-08-24 | 2010-01-27 | 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 | 从modis数据估算近地表空气温度方法 |
| CN102736128A (zh) * | 2011-09-21 | 2012-10-17 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 无人机光学遥感影像数据处理方法及装置 |
| CN103293522A (zh) * | 2013-05-08 | 2013-09-11 | 中国科学院光电研究院 | 一种中红外双通道遥感数据地表温度反演方法及装置 |
| CN104748857A (zh) * | 2015-03-05 | 2015-07-01 | 北京师范大学 | 一种城市地表温度反演方法及系统 |
| CN105841819A (zh) * | 2016-03-23 | 2016-08-10 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 一种有云条件下的地表温度的估算方法和装置 |
Cited By (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107655574B (zh) * | 2017-08-23 | 2020-01-31 | 中国科学院光电研究院 | 时序热红外遥感地表温度/发射率同时反演的方法及系统 |
| CN107655574A (zh) * | 2017-08-23 | 2018-02-02 | 中国科学院光电研究院 | 时序热红外遥感地表温度/发射率同时反演的方法及系统 |
| CN107687900B (zh) * | 2017-09-01 | 2023-09-12 | 中国科学院上海技术物理研究所 | 一种适用于机载热红外成像光谱仪大气校正系统和方法 |
| CN107687900A (zh) * | 2017-09-01 | 2018-02-13 | 中国科学院上海技术物理研究所 | 一种适用于机载热红外成像光谱仪大气校正系统和方法 |
| CN109001119A (zh) * | 2018-05-25 | 2018-12-14 | 上饶市中科院云计算中心大数据研究院 | 一种评价植被生长状态的遥感技术 |
| CN108731817A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-02 | 中南林业科技大学 | 应用于林火热点判别的不同传感器红外辐射归一建模方法 |
| CN109029735A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-12-18 | 湖南文理学院 | 一种地表比辐射率计算方法及装置 |
| CN109446739A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-03-08 | 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 | 一种地表温度多通道热红外遥感反演方法 |
| CN109901237A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-06-18 | 中国人民解放军陆军研究院工程设计研究所严寒冻土设防工程设计站 | 一种利用昼夜热红外遥感圈定地热异常的方法 |
| CN111323129A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-06-23 | 长光卫星技术有限公司 | 一种基于宽波段热红外影像的地表温度反演方法 |
| CN111982303A (zh) * | 2020-08-24 | 2020-11-24 | 无锡英菲感知技术有限公司 | 一种红外测温方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN112484861A (zh) * | 2020-11-24 | 2021-03-12 | 烟台艾睿光电科技有限公司 | 一种红外测温方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112945390A (zh) * | 2021-01-30 | 2021-06-11 | 同济大学 | 一种基于区域一致性分析的Landsat影像地表温度反演优选方法 |
| CN113865708A (zh) * | 2021-12-01 | 2021-12-31 | 鲁东大学 | 一种基于精确日地距离的卫星传感器辐射时序定标方法 |
| CN113865708B (zh) * | 2021-12-01 | 2022-03-01 | 鲁东大学 | 一种基于精确日地距离的卫星传感器辐射时序定标方法 |
| CN114494377A (zh) * | 2022-02-16 | 2022-05-13 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 像元尺度的方向性比辐射率模型的构建方法 |
| CN114494377B (zh) * | 2022-02-16 | 2023-05-26 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 像元尺度的方向性比辐射率模型的构建方法 |
| CN117390969A (zh) * | 2023-12-05 | 2024-01-12 | 易智瑞信息技术有限公司 | 一种用于生成地表温度的方法、电子设备和存储介质 |
| CN117390969B (zh) * | 2023-12-05 | 2024-03-12 | 易智瑞信息技术有限公司 | 一种用于生成地表温度的方法、电子设备和存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106932101B (zh) | 2019-05-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106932101A (zh) | Hj‑1b卫星中红外和热红外通道联合的地表温度反演方法 | |
| CN103293522B (zh) | 一种中红外双通道遥感数据地表温度反演方法及装置 | |
| CN104535979B (zh) | 一种陆地云光学厚度的遥感反演方法及系统 | |
| CN104483663B (zh) | 一种高光谱遥感影像大气纠正方法及系统 | |
| Moran et al. | Assessing the spatial distribution of evapotranspiration using remotely sensed inputs | |
| CN106226260B (zh) | 一种结合微波和红外遥感影像的土壤水分反演方法 | |
| CN107655574B (zh) | 时序热红外遥感地表温度/发射率同时反演的方法及系统 | |
| Huang et al. | A LUT‐based approach to estimate surface solar irradiance by combining MODIS and MTSAT data | |
| CN109883957B (zh) | 基于modis影像的表观反射率模型构建方法、系统及定标方法 | |
| CN108896188B (zh) | 一种共口径高轨遥感卫星红外通道大气校正方法 | |
| CN109709558B (zh) | 一种星载微波遥感陆地上空pwv的物理反演方法 | |
| CN106407656A (zh) | 一种基于高分辨率卫星影像数据的气溶胶光学厚度反演方法 | |
| CN106778516B (zh) | 一种利用中国风云三号卫星遥感数据确定地表温度的方法及装置 | |
| CN102736128A (zh) | 无人机光学遥感影像数据处理方法及装置 | |
| CN114564767A (zh) | 一种基于太阳-云-卫星观测几何的云下地表温度估算方法 | |
| CN110866467A (zh) | 一种航空中红外高光谱数据温度和发射率反演方法 | |
| CN107644284A (zh) | 一种农田蒸散估算方法及系统 | |
| CN110186822A (zh) | 一种气溶胶光学厚度遥感反演方法 | |
| CN109871637A (zh) | 一种云天条件下近地面气温估算方法 | |
| CN105183989B (zh) | 一种Landsat8卫星数据地表反射率反演方法 | |
| Wang et al. | A new method for retrieving daily land surface albedo from VIIRS data | |
| CN103678884A (zh) | 一种基于hj卫星的地表实际蒸散发动态监测方法 | |
| Parol et al. | Review of capabilities of multi-angle and polarization cloud measurements from POLDER | |
| AU2021105579A4 (en) | Method for Retrieving Land Surface Temperature from FY-3D/MERSI-2 Data | |
| He et al. | Retrieval of rugged mountainous areas Land Surface Temperature from high-spatial-resolution thermal infrared remote sensing data |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right | ||
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right |
Denomination of invention: Surface temperature inversion method based on the combination of mid infrared and thermal infrared channels of HJ-1B satellite Effective date of registration: 20211216 Granted publication date: 20190503 Pledgee: Yantai financing guarantee Group Co.,Ltd. Pledgor: LUDONG University Registration number: Y2021980015152 |
|
| PC01 | Cancellation of the registration of the contract for pledge of patent right | ||
| PC01 | Cancellation of the registration of the contract for pledge of patent right |
Date of cancellation: 20220317 Granted publication date: 20190503 Pledgee: Yantai financing guarantee Group Co.,Ltd. Pledgor: LUDONG University Registration number: Y2021980015152 |
|
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20190503 |