【摘要】：地表溫度(Land Surface Temperature,LST)是地球能量交換和水汽循環(huán)過程中的重要參數(shù),在氣候變化、干旱監(jiān)測(cè)、農(nóng)業(yè)生態(tài)、景觀生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)和環(huán)境規(guī)劃等方面具有十分重要的意義。衛(wèi)星熱紅外遙感為快速、大面積地獲取地表溫度提供了有效途徑。近年來,隨著Landsat-8數(shù)據(jù)的廣泛使用,基于其兩個(gè)熱紅外波段提出了多種地表溫度反演算法,但這些算法的對(duì)比研究尚未見報(bào)道。因此本文以西安市為研究區(qū)域,基于Landsa-8影像數(shù)據(jù),分別采用七種反演算法(GSC、MW、SW-JIM、SW-R、SW-D、SWJ和SW-Y算法)對(duì)研究區(qū)進(jìn)行地表溫度反演。首先從空間分布特征方面分析各算法LST反演結(jié)果的特點(diǎn),其次采用衛(wèi)星過境當(dāng)天研究區(qū)地表溫度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)以及MODIS地溫產(chǎn)品數(shù)據(jù)分別評(píng)價(jià)不同算法的反演精度,之后比較不同算法反演結(jié)果與MODIS地溫產(chǎn)品LST之間的相關(guān)性,最后通過建模,對(duì)算法中的大氣透過率和地表比輻射率兩大關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行敏感性分析,旨在探討不同算法的優(yōu)劣性、適宜性以及敏感性問題。論文的結(jié)論如下:(1)空間尺度上,各算法LST反演結(jié)果總體分布趨勢(shì)大致相似,高溫集中在城市建筑密集、人口密度高的區(qū)域,低溫主要分布于灞橋區(qū)河流以及其東南部山區(qū);但從站點(diǎn)尺度上看,每種算法地表溫度各有不同。(2)七種算法中,GSC、MW算法的反演精度最高;其次為SW-R算法;SW-JIM與SW-Y算法反演精度較為接近;SW-D算法精度略低;而SW-J算法在所有算法中反演精度最低,反演的LST值最高,且其反演結(jié)果與其他幾種算法相差較大。(3)與MODIS地溫產(chǎn)品的相關(guān)性分析表明,SW-JIM、SW-R算法LST與MODIS地溫產(chǎn)品LST有著很好的相關(guān)性;GSC、MW、SW-D、SW-Y算法LST與MODIS地溫產(chǎn)品LST的相關(guān)性較好;而SW-J算法與MODIS地溫產(chǎn)品有著顯著的差異。(4)敏感性分析表明,對(duì)于大氣透過率,SW-JIM算法受其變化影響最小,敏感性最低,GSC算法敏感性次之,其次依次為SW-R、SW-Y、MW,SW-J算法敏感性最高,而SW-D算法敏感性受大氣水汽含量的變化而變化;對(duì)于地表比輻射率,在三種情況下,隨著兩個(gè)熱紅外波段地表比輻射率的變化,不同算法反演結(jié)果有著較為明顯的起伏。(5)綜合不同算法反演精度以及敏感性,認(rèn)為:SW-JIM算法反演精度相對(duì)較高、敏感性較低,可以作為L(zhǎng)andsat-8反演地表溫度的較佳算法。
【圖文】：

境東西長(zhǎng)達(dá) 204km，南北寬為 116km，總面積 10108km2，其中市區(qū)面積約占其的三分之一[52]。市區(qū)內(nèi)，東有灞河、mP河，南有oO河、n群櫻饔性硨�、沣簷熏河、泾簷熏，有“皯Z瞥ぐ病敝啤Ｆ渲芯蠖嗍艋坪恿饔虻奈己鈾擔(dān)己雍崾芯襯讜

本文編號(hào)：2681864