应用FY-3 MERSI数据反演地表温度.pptVIP

本文使用了3个时次的EOS-MODIS数据和FY3-MERSI数据，数据范围覆盖我国东北3省和内蒙古东部地区。 数据处理使用了RSD(Remote Sensing Desktop)遥感数据处理软件。该软件是一个通用的综合遥感信息处理平台，在扫描图幅（SWATH）数据处理、中分多探元并扫BOWTIE处理以及尺度变换融合等方面有独到的优点。 LST反演流程 LST计算结果的后处理 为便于LST结果的对比分析，本文采用了在典型地物上采集数据样本的方式进行分析的方法，而不是应用影像面数据进行对比分析。全部采用交互选取的离散点数据可以使数据选值更加准确，避开云、水体等异常地物等影像。 不同算法LST反演结果分析 图1中可以看出，分裂窗算法LST与31、32通道单通道算法LST有良好的线性相关关系，3个时次所有样本数据总R2达0.9799，可以通过线性模型将二者订正到相同水平。 统计2种数据发现分裂窗算法LST均值为302.4363，31、32通道单通道算法LST均值为304.0128，二者相差1.5765。说明 LST计算模型间存在差异，单通道算法比分裂窗算法平均高1.5765K。 3个时次MERSI单窗与MODIS分裂窗LST以及总的反演结果比较 2008年8月16日、2009年5月18日及8月30日3个时次MERSI单窗与MODIS分裂窗LST反演结果之间R2分别为0.9016、0.9547和0.9293，所有时次全部样本2种数据2种方法反演LST R2为0. 9026，均表现出很好的线性一致性。 不同地物MERSI单窗法与MODIS分裂窗法LST差异 采用2009年5月18日MERSI和MODIS数据，分别在裸地、城镇、稀疏植被和山林区域选取了100个左右的样本点，对2种数据分别用单窗和分裂窗反演的LST结果对比。 应用MERSI单窗算法与应用MODIS分裂窗算法反演LST结果之间均表现出很好的线性一致性。其中裸地R2最高，达0.9637。稀疏植被最低，为0.8886。整体表现为裸地好于植被。 1. 应用普适单通道算法反演MERSI数据LST与广泛应用的MODIS分裂窗算法反演结果高度线性一致。对MERSI数据使用普适单通道算法反演LST 可行。 2. MERSI数据反演LST结果较应用MODIS分裂窗算法获得的结果偏高。估计其中存在由于算法差异引起的误差和传感器器本身特点的差异，各部分差异的大小有待进一步验证。 3. 可以使用一个线性式将MERSI数据单窗反演LST订正到MODIS分裂窗算法反演结果的水平，以便在实际应用中对2者比较和应用。推荐使用下式：Ts = 1.037T单窗 – 14.787 4. 使用MERSI数据反演LST，空间分辨率得到了显著提高。 5.在分别应用单通道和劈窗算法反演MERSI和MODIS LST过程中，由于使用数据数量有限并仅限于我国东北地区，同时由于分类采集样本数据时存在一定的人为因素影响，会对统计结果造成一定差异。对于大量的其它时间和地域的数据本文中并未涉及，有待于在下一步的工作中进一步完善。 * 应用FY-3 MERSI数据反演地表温度 李国春 李琳琳 张晓月 冯锐 王颖 赵梓淇 曲思邈 (1.沈阳农业大学 2.沈阳大气环境研究所) FY3A 去年5月份发射，MERSI是其重要载荷之一。 FY3A的轨道设计、 MERSI光谱通道设置与TERRA MODIS非常接近。上午星、高光谱。 MERSI 1~5通道为250m空间分辨率，6~20 为 1km，没有500m波段。 250m 的3个可见光、1个近红外和1个远红外是MERSI的重要特色。 FY3A MERSI 远红外继承了FY1的特点——单窗。 Band MERSI_Mid_wl (nm) E0(mW/m2/nm) 1. 472.27 2007.95 2. 562.89 1741.58 3. 652.33 1558.31 4. 866.23 957.31 5. 11.250μm 红外通道 6. 1642.22 233.65 7. 2122.90 97.33 8. 419.68 1722.03 9. 449.27 1897.63 10. 492.66 1954.46 11. 534.03 1764.17 12. 573.21 1759.01 13. 647.80 1565.39 14. 686.77 1458.94 15. 764.56 1234.98 16. 862.74 958.25 17. 882.70 922.54 18. 940.09 822.58 19. 972.46 766.38 20. 1018.28 69