季国华
- 作品数：5 被引量：187H指数：3
- 供职机构：首都师范大学资源环境与旅游学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市教委科技计划面上项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球化学工程更多>>
- 利用单窗算法反演Landsat 8 TIRS数据地表温度被引量：42
- 2017年
- 以Landsat 8为数据源,并结合地表发射率、大气透过率等参数遥感估算方法,提出了针对TIRS 10数据的单窗算法TIRS10_SC,并开展了研究区的地表温度反演3种单窗算法的对比研究。结果表明,TIRS10_SC算法紧密结合Landsat8TIRS传感器的特性,通过遥感估算城区下垫面的地表发射率、大气透过率等特征,可以较为准确地估算出地表不同覆被类型的温度;裸土与水泥下垫面等相对均质的下垫面的温度反演效果稍好,TIRS10_SC算法和Q_SC算法其平均误差为0.60℃,JM_SC算法其平均误差为1.01℃;对于植被下垫面,TIRS10_SC算法和Q_SC算法其平均误差为1.48℃,JM_SC算法其平均误差为1.26℃,为了提升城区植被下垫面温度反演精度,应该进一步准确地量化其发射率特性。
- 胡德勇乔琨王兴玲赵利民季国华
- 关键词：热红外遥感地表温度单窗算法LANDSAT
- 单窗算法应用于Landsat 8 TIRS数据地表温度反演的比较
- 地表温度是影响“地表—大气”界面之间物质和能量交换的重要因子,对其开展遥感反演具有重要意义.目前用于地表温度反演的单窗算法主要针对Landsat TM6建立的,主要有Jiménez-Mu？oz算法和覃志豪算法....
- 胡德勇乔琨王兴玲赵利民季国华
- 关键词：热红外遥感地表温度单窗算法INFRARED
- 机载热红外相机应用于农业干旱监测的实验研究被引量：1
- 2017年
- 机载热红外遥感技术为农业干旱监测提供了新的技术手段,对其开展实验研究具有现实意义.本文以红外多角度相机(multi-angular infrared camera,MAIC)获取的高分辨率热红外遥感图像为基本数据源,选取高分一号(GF-1)遥感图像为辅助数据,基于归一化差值植被指数(NDVI)-地表温度(Ts)特征空间计算实验研究区的温度-植被指数(TVDI)值,并据此得到了研究区干旱分级结果;最后利用野外同步测定的土壤水分数据,对遥感反演结果进行验证和精度分析,探寻机载红外相机在农业干旱监测方面的应用潜力.结果表明:(1)利用机载MAIC热红外数据和GF-1数据可以反演地表温度、植被指数等地表参量,进而可以构建NDVI-Ts特征空间;在该二维特征空间中,该研究区的图像像元集聚为三角形形态,可以较好地刻画研究区不同地表覆盖类型的干湿状况;(2)利用该研究区NDVI-Ts特征空间计算得到的TVDI值与地表土壤水分呈显著负相关;TVDI值与实测地表土壤水分线性回归分析结果相关性较高,R2约为0.389 1;(3)干旱等级表达了土壤水分对农作物生长状态的胁迫作用,可以较好地显示农业干旱特征.与星载红外遥感数据相比,机载红外相机获取的数据具有较高灵活性,更利于干旱区域的机动监测.本文研究表明机载MAIC数据在干旱监测方面具有较大的应用前景.
- 胡德勇乔琨王兴玲季国华
- 关键词：机载农业干旱遥感监测
- 单窗算法结合Landsat8热红外数据反演地表温度被引量：134
- 2015年
- Landsat热红外系列数据一直是地表温度反演重要的遥感数据源,目前用于地表温度反演的单窗算法主要针对Landsat TM/ETM+第6波段数据(TM 6)建立的,Landsat 8热红外传感器(TIRS)与TM 6相比有很多变化,因而其单窗算法也需要改进。本文以Landsat 8 TIRS第10波段(TIRS 10)为数据源,提出了针对TIRS 10的单窗算法(TIRS10_SC),并对研究区地表温度进行反演研究,确定了研究区不同类型地表的温度值。研究结果表明:(1)TIRS10_SC算法可以较好地应用于Landsat 8数据的地表温度反演,平均反演误差为0.83℃,相关系数为0.805,反演温度与模拟数据和实测数据都具有较好的一致性;(2)通过对单窗算法中的地表发射率、大气水汽含量和大气平均作用温度等参数敏感性分析发现,TIRS10 SC算法能够获得较为可靠的反演结果;同时,TIRS10 SC算法对大气水汽含量和地表发射率敏感性较高,对大气平均作用温度敏感性稍弱。该算法对于利用Landsat 8 TIRS数据快速反演地表温度具有应用价值。
- 胡德勇乔琨王兴玲赵利民季国华
- 关键词：热红外遥感地表温度反演单窗算法LANDSAT
- 基于Landsat 8数据和温度-植被指数的干旱监测被引量：20
- 2016年
- 结合Landsat 8数据特征提高遥感反演土壤水分的精度,对旱灾的监测具有重要意义。主要是利用Landsat 8数据,基于植被指数(NDVI)-地表温度(T_s)特征空间理论,通过对植被指数和"干边"的修订,分别计算温度植被干旱指数(TVDI)、干边修订的改进型温度植被干旱指数(MDTVDI);并结合当地气象数据、野外实测土壤水分数据,对计算结果进行了对比。结果表明:在使用Landsat 8OLI和TIRS数据时,TVDI,MDTVDI与地表土壤水分线性相关显著(α=0.05),两者都能表征地表的干旱分布情况;同时,MDTVDI与实测土壤水分的相关性和反演的土壤水分精度略高于TVDI,因此MDTVDI能够更好地反映区域土壤水分状况,更适于区域干旱监测。
- 季国华胡德勇王兴玲乔琨
- 关键词：土壤水分干旱监测LANDSAT
