现有的卫星热红外数据在时间与空间分辨率上存在矛盾,导致难以获取高时空分辨率地表温度(land surface temperature,LST),制约了城市热环境精细化监测能力.将辐射能量模型与地理加权回归(geographical weighted regression,GWR)模型集...现有的卫星热红外数据在时间与空间分辨率上存在矛盾,导致难以获取高时空分辨率地表温度(land surface temperature,LST),制约了城市热环境精细化监测能力.将辐射能量模型与地理加权回归(geographical weighted regression,GWR)模型集成用于地表温度模拟,基于6S(Second Simulation of Satellite Signal in the Solar Spectrum)辐射传输模型模拟不同太阳位置时地表像元接收的直射辐射能量与散射辐射能量,利用美国陆地卫星影像(Landsat 8 TM)数据结合地表辐射传输方程模拟不同时刻的波段下行辐射、短波净辐射近似值以及过境时刻的波段地表反射率,进一步模拟过境时刻的归一化植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)尺度因子.最后采用高时间分辨率的风云四号(FY-4)静止卫星数据,利用GWR降尺度方法模拟日间逐小时地表温度.为评估模拟地表温度的精度,将模拟结果与中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)获取的相近时刻的地表温度产品数据进行对比验证.结果表明,模型模拟的精度均方根误差(root mean square error,RMSE)为1.37℃,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为1.04℃,R^(2)为0.6968,相对误差直方图显示大部分像元的模拟精度误差都小于3℃,表明能够较好地模拟地表温度.展开更多
文摘现有的卫星热红外数据在时间与空间分辨率上存在矛盾,导致难以获取高时空分辨率地表温度(land surface temperature,LST),制约了城市热环境精细化监测能力.将辐射能量模型与地理加权回归(geographical weighted regression,GWR)模型集成用于地表温度模拟,基于6S(Second Simulation of Satellite Signal in the Solar Spectrum)辐射传输模型模拟不同太阳位置时地表像元接收的直射辐射能量与散射辐射能量,利用美国陆地卫星影像(Landsat 8 TM)数据结合地表辐射传输方程模拟不同时刻的波段下行辐射、短波净辐射近似值以及过境时刻的波段地表反射率,进一步模拟过境时刻的归一化植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)尺度因子.最后采用高时间分辨率的风云四号(FY-4)静止卫星数据,利用GWR降尺度方法模拟日间逐小时地表温度.为评估模拟地表温度的精度,将模拟结果与中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)获取的相近时刻的地表温度产品数据进行对比验证.结果表明,模型模拟的精度均方根误差(root mean square error,RMSE)为1.37℃,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为1.04℃,R^(2)为0.6968,相对误差直方图显示大部分像元的模拟精度误差都小于3℃,表明能够较好地模拟地表温度.
