城市尺度组分温度的ASTER数据遥感反演
为了获取城市尺度组分温度,实现城市水热平衡的高精度反演,探索了一种多波段热红外遥感影像的城市尺度组分温度反演算法.算法选取了植被、土壤和不透水表面等3种组分,并且针对ASTER数据,利用线性混合像元分解方法获取像元平均比辐射率,以MODIS近红外数据估算大气水汽含量和大气透过率,采用牛顿迭代法获取大气平均温度,并用最小二乘原理获取地表组分温度.最后,应用长沙市区的实验影像进行了实验研究,通过纯净像元上组分温度反演结果与分裂窗算法反演结果的对比分析,以及组分温度反演结果与实测数据的对比分析,对算法的精度进行了验证,结果表明:(1)纯净像元上,组分温度反演结果与分裂窗算法反演结果具有较好的相关性,植被组分相关性最高,达0.9796,2种结果平均绝对偏差值为0.36℃;(2)组分温度反演结果与实测组分温度绝对偏差范围为0.2~1.4℃,植被组分温度与实测值偏差相对较小,不透水表面组分温度与实测值偏差相对最大.
组分温度、ASTER、热红外遥感、长沙
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TP7;P40
国家自然科学基金41171326;40771198;湖南省自然科学基金08JJ6023;09JJ4021
2012-12-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
658-665