用HJ-1B卫星数据反演地表温度的修正单通道算法

万方数据

１期周纪等：用ＨＪ—ｌＢ卫星数据反演地表温度的修正单通道算法

图３不同ＬＳＴ与ＶＺＡ条件下两种算法的绝对误差（ａ）修正算法－中纬度夏季大气（ｂ）原算法．中纬度夏季大气

（Ｃ）修正算法一中纬度冬季大气（ｄ）原算法一中纬度冬季大气

Ｆｉｇ．３ＡｂｓｏｌｕｔｅｅｒｒｏｒｓｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔＫＳＴａｎｄＶＺＡ（ａ）ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｕｎｄｅｒｍｉｄ—ｌａｔｉｔｕｄｅｓｕｍｍｅｒａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ（ｂ）ｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｕｎｄｅｒｍｉｄ－ｌａｔｉｔｕｄｅｓｕｍｍｅｒａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ（ｅ）ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｕｎｄｅｒｍｉｄ?ｌａｔｉｔｕｄｅｗｉｎｔｅｒａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ（ｄ）ｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｕｎｄｅｒｍｉｄ—ｌａｔｉｔｕｄｅｗｉｎｔｅｒａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ

式中，６ｔ为ＬＳＴ误差；髫、＆分别为参数及其误差；瓦（石＋舐）、Ｚ（石）为对应参数的ＬＳＴ反演值．在ＶＺＡ＝００、３３０时，分析了ＬＳＴ反演误差对于大气水汽含量、地表发射率及传感器噪声等效温差ＮＥ△Ｔ的敏感性．大气廓线选取中纬度夏季廓线，ＬＳＴ设为３００．ＯＫ，发射率设为０．９７０，大气水汽含量设为２．０９ｃｍ－２．结果表明，大气水汽含量对ＬＳＴ反演结果影响较大（图４）．在ＶＺＡ＝００、３３０时，当大气水汽含量误差分别达到０．４７０９?ｃｍｑ与０．３９０９?ｃｍ。２时，ＬＳＴ的绝对误差超过１．ＯＫ．传感器倾斜观测时ＬＳＴ误差对于大气水汽含量误差更敏感．发射率误差对ＬＳＴ的影响则独立于ＶＺＡ．发射率误差为０．０１时，ＬＳＴ误差为０．５Ｋ；当发射率误差增加至０．０２时，ＬＳＴ误差为１．１Ｋ．与原算法相比，修正算法中ＬＳＴ误差对于发射率误差的敏感性略微降低．此外，发射率误差导致的ＬＳＴ误差对于发射率的绝对数值并无依赖性．ＮＥ△Ｔ对于Ｉ＿ＳＴ反演精度的影响不依赖于传感器观测角度．Ｉ＿ＳＴ反演误差与ＮＥ△Ｔ在数值上基本相等，当ＮＥ△Ｔ达到１．ＯＫ时，Ｉ＿ＳＴ误差为１．ＯＫ．

弩

剁

嗤

钫

一

水汽含量误差／ｇ?ｃｎｌ．２

图４大气水汽含量误差导致的ＬＳＴ反演误差

Ｆｉｇ．４ＥｒｒｏｒｏｎＬＳＴｄｕｅｔｏｔｈｅｅｒｒｏｒｓｏｎｔｈｅｗａｔｅｒｖａｐｏｒｃｏｎ－

ｔｅｎｔ万方数据

红外与毫米波学报３０卷

３算法应用

为分析修正单通道算法的实用性，选取２００９年

５月２２日１２：１２（北京时间）覆盖我国西北地区的

ＨＪ一１Ｂ卫星ＣＣＤ及ＩＲｓ４影像进行地表温度反演．

当天同一地区的ＭＯＤＩＳ影像成像于１２：２０，我们搜

集了对应的近红外大气水汽含量产品ＭＯＤ０５一Ｌ２、

逐日地表温度／发射率产品ＭＯＤＩ１Ａ１。这两种产品

的空间分辨率均为１０００ｍ．为便于对比，将ＨＪ一１Ｂ卫

星数据与ＭＯＤＩＳ数据配准，然后重采样至１０００ｍ分

辨率．计算ＩＲＳ４通道星上辐亮度采用我们获取的交

叉定标系数；大气水汽含量来源于ＭＯＤ０５一Ｌ２产品，

按照１．３节中的方法处理；地表发射率根据１．４节中

的方法计算．ＭＯＤｌｌＡｌ产品提供的ＬＳＴ误差在１．ＯＫ

以内｛１Ｌ”ｏ．由于当天ＨＪ—ｌＢ卫星与Ｔｅｒｒａ卫星过境时

间仅相差８分钟，因此，可以采用ＭＯＤｌｌＡｌ产品验证

根据ＩＲＳ４数据反演所得的ＬＳＴ．

图５给出了ＭＯＤｌｌＡｌ产品提供的ＬＳＴ，以及修

正算法与原算法的反演结果，图中白色像元为云．由

图可知，修正算法与原算法反演所得的地表温度空

间分布格局与ＭＯＤｌｌＡｌ产品提供的ＬＳＴ一致．两

种算法反演结果的误差直方图揭示，修正算法误差

直方图峰值集中在一０．９Ｋ，而原算法则集中在

一３．１Ｋ，表明修正算法的反演结果与ＭＯＤｌｌＡｌ产

品的ＬＳＴ具有较好的一致性，如图６（ａ）．为分析两

种算法误差与传感器观测天顶角的关系，采用剖面

线法对其进行分析．图５中的剖面线对应的观测天

顶角为一３３０一３３。，沿着该剖面的两种算法误差分

布见图６（ｂ）．显然，当观测天顶角为０。时，两种算法反演结果最接近；随着观测天顶角增大，原算法的误差逐渐增大，而修正算法精度较为稳定．

ＩＲＳ４数据的反演结果相对于ＭＯＤｌ１Ａ１产品的误差源包括：（１）ＨＪ—ｌＢ数据与ＭＯＤＩＳ数据的配准误差；（２）云掩模精度的影响，使得一些像元反演绝对误差达１０．ＯＫ以上；（３）ＩＲＳ４与ＭＯＤＩＳ影像成像时间存在差异，而卫星过境时刻地表正处于升温期，因此基于ＩＲＳ４数据的反演结果较ＭＯＤｌｌＡｌ产品提供的ＬＳＴ产品偏低；（４）ＭＯＤＩＳ与ＩＲＳ观测方向的差异及地表热辐射的非朗伯体性质；（５）ＭＯＤｌ１Ａ１产品及单通道算法自身的误差．

４结语

由于ＨＪ—ｌＢ卫星红外相机为宽视场传感器，将单通道算法用于ＩＲＳ４影像反演地表温度时，必须考虑

图５２００９年５月２２日我国西北地区地表温度（黑线为剖面线）（ａ）ＭＯＤＩｌＡｌ产品提供的ＬＳＴ（１２：２０）（ｂ）修正算法反演结果（１２：１２）（ｃ）原算法反演结果（１２：１２）

Ｆｉｇ．５ＩｓＴｏｆＮｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎＣｈｉｎａｏｎＭａｙ２２．２００９（ｔｈｅｂａｃｋｌｉｎｅｄｅｎｏｔｅｓｔｈｅｓｅｌｅｃｔｅｄｔｒａｎｓｅｃｔ）（ａ）嘲１ｏｆＭＯＤｌｌＡ１ｐｒｏｄ．

ｕｃｔ（１２：２０）（ｂ）ＬＳｌ’ｒｅｔｒｉｅｖｅｄｗｉｔｈｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｉｎ（１２：１２）（ｅ）ＬＳＴｒｅｔｒｉｅｖｅｄｗｉｔｈｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍ（１２：１２）

传感器观测角度的影响．本文建立了基于传感器观测天顶角一大气函数系数查找表的修正单通道算法，以适用于ＩＲＳ４影像反演地表温度．针对ＨＪ—ｌＢ卫星与Ｔｅｒｒａ卫星过境时间非常接近的特点，给出利用ＭＯ．ＤＩＳ的近红外大气水汽产品作为单通道算法的输入参数，建立了传感器观测天顶角．垂直与斜程大气水汽含量转换系数查找表．此外，基于对光谱数据的模拟，给出了确定ＩＲＳ４通道的地表发射率的方法．验证结果表明，修正单通道算法的精度较原算

法高，且对于传感器观测角的依赖性减弱．总体而

万方数据

１期周纪等：用｝王Ｊ－１Ｂ卫星数据反演地表温度的修正单通道算法６７

图６修正算法与原算法反演所得地表温度相对于ＭＯＤｌＩＡＩ产品的（ａ）误差直方图与（ｂ）误差剖面分布

Ｆｉｇ．６ＢｉａｓｅｓｏｆＬＳＴｒｅｔｒｉｅｖｅｄｗｉｔｈｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｒｏｍＭＯＤｌ１ＡＩｐｒｏｄｕｃｔ（ａ）ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓｏｆｔｈｅｂｉａｓｅｓ（ｂ）ｂｉａｓｅｓａｌｏｎｇｔｈｅｓｅｌｅｃｔｅｄｔｒａｎｓｅｃｔ

言，修正单通道算法平均反演误差在１．１Ｋ以内，比不考虑传感器观测角度的单通道算法精度提高０．ＩＫ～０．７Ｋ．对实际卫星影像的应用结果表明，修正单通道算法反演结果与ＭＯＤＩＳ地表温度产品具有较好的一致性．

致谢感谢中国资源卫星应用中心提供ＨＪ．１Ｂ数据、美国宇航局（ＮＡＳＡ）提供ＭＯＤＩＳ产品．

ＲＥＦＥＲＥＮＣＥＳ

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Ｌａｎｄ－ＳｕｒｆａｃｅＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ／ＥｍｉｓｓｉｖｉｔｙｐｒｏｄｕｃｔｓＪ１．髓．ｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ

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用HJ-1B卫星数据反演地表温度的修正单通道算法

作者：周纪，李京，赵祥，占文凤，郭建侠， ZHOU Ji， LI Jing， ZHAO Xiang， ZHAN Wen-Feng， GUO Jian-Xia

作者单位：周纪,ZHOU Ji(电子科技大学,地表空间信息技术研究所,四川,成都,610054;北京师范大学,地表过程与资源生态国家重点实验室,北京,100875;北京师范大学,民政部/教育部减灾与应

急管理研究院,北京,100875)，李京,占文凤,LI Jing,ZHAN Wen-Feng(北京师范大学,地表

过程与资源生态国家重点实验室,北京,100875;北京师范大学,民政部/教育部减灾与应急管

理研究院,北京,100875)，赵祥,ZHAO Xiang(北京师范大学,地表过程与资源生态国家重点

实验室,北京,100875)，郭建侠,GUO Jian-Xia(中国气象局气象探测中心,北京,100081)

刊名：

红外与毫米波学报

英文刊名：JOURNAL OF INFRARED AND MILLIMETER WAVES

年，卷(期)：2011,30(1)

被引用次数：1次

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本文链接：https://www.360docs.net/doc/841250598.html,/Periodical_hwyhmb201101012.aspx