用MODIS数据反演近地表空气温度的RM-NN算法  

An RM-NN algorithm for retrieval of near-surface air temperature retrieval from MODIS data

作　　者：毛克彪[1,2] 马莹[1] 夏浪[1] 沈心一[3] 

机构地区：[1]中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/呼伦贝尔草原生态系统国家野外科学观测研究站/农业部农业信息技术重点实验室,北京100081 [2]陕西师范大学国土资源研究中心,西安710062 [3]俄克拉荷马大学俄克拉荷马水文气象学与遥感实验室,美国诺曼73072

出　　处：《高技术通讯》2013年第5期462-466,共5页Chinese High Technology Letters

基　　金：973计划(2010CB951503);国家科技支撑计划(2013BAC03B00);863计划(2012AA120905)资助项目

摘　　要：基于辐射传输模型(RM)和动态学习神经网络(NN),成功进行了用MODIS数据反演近地表空气温度的研究,并给出了完成这种反演的RM-NN算法。该算法用RM来模拟不同地面辐射状况下(包括不同的地表温度、近地表空气温度、发射率和大气水汽含量)卫星高度获得的辐射强度数据集,用动态学习神经网络来进行反演计算。反演分析结果表明,近地表空气温度不能直接精确地用MODIS数据反演计算得到,如果能把地表温度和发射率以及大气水汽含量作为先验知识,则能够比较精确地反演近地表空气温度。模拟分析表明,平均误差和标准偏差分别大约是0.8K和0.9K,如果考虑地表温度和发射率的误差,平均误差和标准偏差分别为1.5K和1.8K。反演结果和地面气象站点数据比较表明,合理地利用先验知识使得RM-NN算法能够用MODIS数据比较精确地反演近地表空气温度。An algorithm for retrieving near-surface air temperature from MODIS 1B data based on radiance transfer model （RM） and a dynamic learning neural network （NN） was developed. The algorithm, called the RM-NN algorithm for short, uses the RM to simulate the radiance transfer from ground with different combinations of land surface temperature, near surface air temperature, emissivity and water vapor content. The dynamic learning neural network is used to estimate near surface air temperature. The analysis indicates that near surface air temperature can not be di- rectly and accurately estimated from thermal remote sensing data. If the land surface temperature and emissivity and water vapor content are made as prior knowledge, the mean and the standard deviation of estimation error are about 0.8K and O. 9K. The mean and the standard deviation of estimation error are about 1.5K and 1.8K under considering the estimation error of land surface temperature and emissivity. Finally, the comparison of estimation results with ground measurement data at meteorological stations indicates that the RM-NN algorithm can be used to estimate near surface air temperature from MODIS 1B data.

关 键 词：热红外遥感 神经网络(NN) MODTRAN 中分辨率成像光谱仪(MODIS) 近地表空气温度 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] P423[自动化与计算机技术—控制科学与工程]