基于被动微波的寒旱区地表温度反演  

Land Surface Temperature Retrieved from Passive Microwave Data over Cold and Arid Regions

作　　者：彭丹青[1] 李京[1] 赵天杰[2,3] 张立新[2,3] 

机构地区：[1]民政部-教育部减灾与应急管理研究院,北京100875 [2]北京师范大学/中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,北京100875 [3]北京师范大学地理学与遥感科学学院,北京100875

出　　处：《冰川冻土》2009年第2期233-238,共6页Journal of Glaciology and Geocryology

基　　金：国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2007CB714400;2007CB714403);中国科学院西部行动计划(二期)项目(KZCX2-XB2-09);北京市优秀人才培养资助项目(2008D0503100254)资助

摘　　要：以各频段水平极化和垂直极化发射率间的相关关系为条件,利用被动微波数据反演地表温度.算法既解决了地表温度反演过程中发射率难以确定的问题,又克服了热红外遥感受大气影响较大的缺点,其物理意义清晰,计算简便.算法以MODIS温度产品为评价标准,对36.5 GHz和89 GHz反演结果进行分析.结果表明:89 GHz亮温数据反演精度高于36.5 GHz;与耕地和草场反演精度相比,裸土和山地反演精度较高.其原因在于高频数据穿透能力较低,能更好地表达地表温度.同时,低频数据相对高频更容易受到地表土壤水分变化的影响,发射率相对不够稳定,对反演结果有一定影响.Land surface temperature(LST) is a critical parameter for global climate research.Many investigations have been made for LST retrieval using thermal remote sensing data.In fact,thermal images provided by satellite or aircraft platforms are deeply influenced by atmosphere condition.Thus accuracy of thermal remote sensing algorithms will be low if the weather is not clear.Microwave could penetrate cloud,and is hardly influenced by atmosphere.So it has the particular advantage for LST estimation. In this study...

关 键 词：被动微波 地表温度 极化发射率 

分 类 号：TP79[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]