衛(wèi)星遙感全天候地表溫度：反演、重建與應(yīng)用

目錄
前言
第1章　緒論　1
1.1　背景　1
1.2　全天候地表溫度獲取基礎(chǔ)　4
1.2.1　基于熱紅外遙感的地表溫度反演　4
1.2.2　基于被動(dòng)微波遙感的地表溫度反演　5
1.3　基于有效觀測(cè)重構(gòu)全天候地表溫度　5
1.3.1　基于時(shí)空插值　5
1.3.2　基于能量平衡方程插值　7
1.3.3　有效觀測(cè)重構(gòu)的局限性　10
1.4　多源數(shù)據(jù)集成獲取全天候地表溫度　10
1.4.1　熱紅外與被動(dòng)微波遙感集成　10
1.4.2　熱紅外遙感與再分析數(shù)據(jù)集成　13
1.4.3　多源數(shù)據(jù)集成的局限性　13
1.5　全天候地表溫度產(chǎn)品及其應(yīng)用　14
1.5.1　全天候地表溫度產(chǎn)品回顧　14
1.5.2　全天候地表溫度的應(yīng)用　16
1.6　本章小結(jié)　17
第2章　基于被動(dòng)微波遙感的全天候地表溫度反演　19
2.1　研究區(qū)與數(shù)據(jù)　19
2.1.1　研究區(qū)　19
2.1.2　研究數(shù)據(jù)　20
2.2　研究方法　23
2.2.1　被動(dòng)微波輻射傳輸方程　23
2.2.2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　24
2.2.3　數(shù)據(jù)集構(gòu)建　26
2.2.4　方法實(shí)現(xiàn)　27
2.3　結(jié)果分析　29
2.3.1　不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比結(jié)果　29
2.3.2　確定*優(yōu)輸入?yún)?shù)組合　34
2.3.3　基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的直接驗(yàn)證　37
2.3.4　反演結(jié)果的交叉比較　42
2.4　本章小結(jié)　46
第3章　被動(dòng)微波遙感影像的軌道間隙填補(bǔ)　47
3.1　研究區(qū)與數(shù)據(jù)　48
3.1.1　研究區(qū)　48
3.1.2　研究數(shù)據(jù)　49
3.2　被動(dòng)微波亮溫時(shí)間序列特征　49
3.2.1　青藏高原實(shí)驗(yàn)區(qū)　49
3.2.2　華南實(shí)驗(yàn)區(qū)　52
3.3　研究方法　55
3.4　結(jié)果分析　58
3.4.1　青藏高原實(shí)驗(yàn)區(qū)間隙填補(bǔ)結(jié)果　58
3.4.2　華南實(shí)驗(yàn)區(qū)間隙填補(bǔ)結(jié)果　61
3.4.3　基于模擬缺失值的結(jié)果評(píng)價(jià)　64
3.4.4　極化比與頻率比對(duì)間隙填補(bǔ)的影響分析　66
3.4.5　空間無(wú)縫被動(dòng)微波地表溫度生成　68
3.5　本章小結(jié)　71
第4章　被動(dòng)微波與熱紅外遙感集成反演近實(shí)時(shí)全天候地表溫度　72
4.1　研究數(shù)據(jù)　73
4.1.1　遙感數(shù)據(jù)　73
4.1.2　地面站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)　74
4.2　研究方法　76
4.2.1　近實(shí)時(shí)空間無(wú)縫被動(dòng)微波亮溫重構(gòu)　76
4.2.2　近實(shí)時(shí)全天候地表溫度反演　77
4.2.3　NRT-AW方法實(shí)現(xiàn)　78
4.2.4　NRT-AW方法評(píng)價(jià)方案　80
4.3　結(jié)果分析　80
4.3.1　AMSR2亮溫軌道間隙填補(bǔ)　80
4.3.2　基于MODIS地表溫度的交叉比較　82
4.3.3　基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的直接檢驗(yàn)　86
4.3.4　討論　90
4.4　本章小結(jié)　92
第5章　再分析數(shù)據(jù)與熱紅外遙感集成重建全天候地表溫度　93
5.1　研究區(qū)與數(shù)據(jù)　94
5.1.1　研究區(qū)　94
5.1.2　遙感數(shù)據(jù)　94
5.1.3　再分析數(shù)據(jù)　95
5.1.4　地面站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)　95
5.2　研究方法　96
5.2.1　新型地表溫度時(shí)間分解模型　96
5.2.2　低頻時(shí)間分量的參數(shù)化　97
5.2.3　晴空高頻時(shí)間分量的參數(shù)化　97
5.2.4　非晴空高頻時(shí)間分量的參數(shù)化　98
5.2.5　RTM方法實(shí)現(xiàn)　102
5.2.6　RTM方法評(píng)價(jià)方案　103
5.3　結(jié)果分析　103
5.3.1　RTM方法應(yīng)用前后的地表溫度　103
5.3.2　基于MODIS和AATSR地表溫度的交叉比較　106
5.3.3　基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的直接檢驗(yàn)　107
5.3.4　RTM地表溫度與TCD地表溫度的比較　110
5.3.5　RTM方法的潛在應(yīng)用　112
5.4　本章小結(jié)　113
第6章　中國(guó)陸域全天候地表溫度數(shù)據(jù)集生成與檢驗(yàn)　114
6.1　研究區(qū)與數(shù)據(jù)　114
6.1.1　研究區(qū)　114
6.1.2　研究數(shù)據(jù)　114
6.2　研究方法　116
6.3　結(jié)果與分析　118
6.3.1　TRIMS LST示例　118
6.3.2　基于MODIS地表溫度的交叉比較　122
6.3.3　基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的直接檢驗(yàn)　124
6.3.4　TRIMS LST與其他全天候遙感地表溫度數(shù)據(jù)集的對(duì)比　128
6.4　本章小結(jié)　131
第7章　青藏高原冰川地區(qū)全天候地表溫度的降尺度　132
7.1　研究區(qū)與數(shù)據(jù)　133
7.1.1　研究區(qū)　133
7.1.2　全天候地表溫度　134
7.1.3　其他地表參數(shù)產(chǎn)品　134
7.1.4　地面站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)　135
7.2　研究方法　135
7.2.1　降尺度理論基礎(chǔ)　135
7.2.2　降尺度算法選擇　136
7.2.3　移動(dòng)窗口降尺度　137
7.2.4　評(píng)價(jià)指標(biāo)　138
7.3　結(jié)果分析　139
7.3.1　影響因子分析　139
7.3.2　降尺度窗口尺寸　140
7.3.3　降尺度結(jié)果分析　140
7.3.4　圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)　146
7.4　本章小結(jié)　148
第8章　基于全天候地表溫度的青藏高原近地表氣溫估算　149
8.1　研究數(shù)據(jù)　150
8.1.1　遙感數(shù)據(jù)　150
8.1.2　地面站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)　151
8.1.3　其他數(shù)據(jù)　152
8.2　研究方法　152
8.2.1　近地表氣溫估算方法　152
8.2.2　近地表氣溫估算模型訓(xùn)練　155
8.2.3　模型評(píng)價(jià)方案　156
8.3　結(jié)果分析　156
8.3.1　模型檢驗(yàn)　156
8.3.2　模型評(píng)價(jià)　157
8.3.3　全天候近地表氣溫檢驗(yàn)　162
8.4　本章小結(jié)　167
第9章　基于全天候地表溫度的城市熱島效應(yīng)研究　168
9.1　研究區(qū)與數(shù)據(jù)　169
9.1.1　研究區(qū)　169
9.1.2　研究數(shù)據(jù)　169
9.2　研究方法　171
9.3　結(jié)果分析　171
9.3.1　AW-LST和MYD-LST之間的一致性比較　171
9.3.2　不同天空條件下的SUHI強(qiáng)度　176
9.3.3　SUHI晴空偏差的時(shí)間變化　184
9.3.4　每日地表溫度圖像選取對(duì)SUHI強(qiáng)度量化的影響　185
9.4　本章小結(jié)　186
第10章　基于全天候地表溫度的大城市溫度日較差變化研究　187
10.1　研究區(qū)與數(shù)據(jù)　187
10.1.1　研究區(qū)　187
10.1.2　研究數(shù)據(jù)　188
10.2　研究方法　189
10.2.1　統(tǒng)計(jì)分析指標(biāo)　189
10.2.2　DTR分布指數(shù)與重分類(lèi)　189
10.3　結(jié)果分析　191
10.3.1　DTR年內(nèi)變化　196
10.3.2　DTR的年際變化　200
10.3.3　DTR與地表覆蓋類(lèi)型的關(guān)系　201
10.4　本章小結(jié)　211
參考文獻(xiàn)　213