本文關鍵詞：融合NPP-VIIRS與Landsat- 8熱紅外數據的城市地表溫度降尺度研究　出處：《華東師范大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：地表溫度在地表能量平衡和熱量交換等研究應用中都有著重要的指示意義,被廣泛應用于農業(yè)、地質、水文和氣象等多個領域。熱紅外遙感數據反應了地表的熱輻射程度,被廣泛用于地表溫度的反演和監(jiān)測。但是,到目前為止,尚未有遙感衛(wèi)星能夠提供同時具有高時間和高空間分辨率的熱紅外數據。采用圖像融合的方法對熱紅外數據進行降尺度是解決這一問題的經典做法。已有許多模型融合了高時間分辨率(如MODIS)和高空間分辨率(如ASTER)的遙感影像,得到高時空分辨率的地表溫度圖像。Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS)數據作為美國國家海洋和大氣管理局發(fā)射于2011年的新型可見紅外熱輻射成像儀提供的遙感影像,其更短的傳輸時間,增強的觀測幾何,以及更高質量的圖像質量等優(yōu)勢使得該數據可以作為新一代環(huán)境研究的主要數據。但是,目前尚未有學者將VIIRS與Landsat-8熱紅外數據用于數據融合并反演地表溫度方面的研究。為了驗證VIIRS數據用于空間熱紅外數據融合的可行性及探究其應用前景,本文使用VIIRS和Landsat-8熱紅外數據進行融合,并將融合后的輻射量轉化為地表溫度,以得到高時空分辨率的地表溫度影像數據。Landsat-8熱紅外數據的空間分辨率為30米,但是重返周期為16天;VIIRS熱紅外數據的空間分辨率約為375米,時間分辨率為1天。本文旨在通過融合這兩種數據,得到空間分辨率為30米,時間分辨率為1天的地表溫度數據。在已有的熱紅外數據融合算法中,用于溫度制圖的時空自適應數據融合算法(Spatio-temporal Adaptive Data Fusion Algorithm for Temperature mapping,SADFAT)結果精度最高。因此,本研究采用了 SADFAT數據融合算法,預測了的北京市、烏魯木齊市和銀川市部分區(qū)域為研究區(qū)域地表溫度影像,并與Landsat-8實測數據進行對比。為了驗證VIIRS數據的可用性,本文還使用相同日期的MODIS數據和Landsat-8數據進行融合,并將預測結果進行比較。在北京市的研究區(qū)域(研究區(qū)域a)中,使用VIIRS數據的預測結果誤差在1.1K到1.4K,相關系數在0.71至0.89之間,使用MODIS數據的預測結果,誤差在0.9K到1.4K,相關系數范圍為0.72至0.93。針對SADFAT模型在VIIRS和Landsat-8熱紅外數據融合的應用,本文對模型參數進行了敏感性分析,將模型中的轉換系數計算方法由原模型中的逐像元計算影像輻射量差值比更改為每個移動窗格中每一類地表覆蓋類型像元的轉換系數平均值,以得到更加平滑和準確的結果。同時,通過實驗驗證,發(fā)現當移動窗格的大小為5x5時,可以得到精度更好、運算效率更高的融合結果。
[Abstract]:In order to verify the availability of VIIRS data , the spatial resolution of the thermal infrared data is 30 meters and the temporal resolution is 1 day . It is found that when the size of the mobile pane is 5x5 , the fusion results with better accuracy and higher operation efficiency can be obtained .

【學位授予單位】：華東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：P407.6

【參考文獻】

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本文編號：1414534