基于随机森林的海河流域地表温度降尺度

摘要：

陆地表面温度(land surface temperature,LST)是长波辐射与地气湍流热通量交换的直接驱动力.通过降尺度可以获取高分辨率地表温度.文章以海河流域为研究区,探索了利用植被指数、空气温度、下行短波辐射构建解释向量集对地表温度空间降尺度的方法,并用此方法重建了MODIS MOD11A1影像的缺失像元.对随机森林算法在两个空间尺度(500 m、1000 m)下的训练模型进行分析,并在海河流域划分了五个子研究区来探讨随机森林降尺度模型在不同下垫面性质区域的表现.结果表明,在500 m、1000 m层级下降尺度模型R2分别为0.815、0.896,RSME分别为3.15K、2.88K,表明随机森林降尺度模型在1000m层级的空间异质性更小.地面站点验证中,大兴站、密云站、馆陶站的LST误差分别为3.86K、2.37K、1.96K.随机森林降尺度模型在植被覆盖度高的草地、林地表现更加优秀,LST空间分布合理,在旱地、建设用地降尺度LST略低于MODIS原始LST.最后,基于本研究的方法获取了海河流域无缺失像元的250 m分辨率地表温度数据,为区域地表水热通量研究、干旱监测等提供了数据参考.

关键词：海河流域;地表温度;随机森林;降尺度;模型

所属期刊栏目：36

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金青年科学基金项目41701426

在线出版日期：2021-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：151-158