基于MODIS数据的地表温度、热惯量反演研究及其在土壤水分、地气间热交换方面的应用

基于MODIS数据的地表温度、热惯量反演研究及其在土壤水分、地气间热交换方面的应用

论文摘要

本文针对MODIS数据进行地表温度和热惯量的建模研究以及基于上述模型的土壤水分和地气间热交换的研究。针对于搭载有MODIS传感器的Terra和Aqua卫星,在我国的大部分地区其过境时间与当地最高温度和最低温度时间很难一致的情况,本文在真实热惯量遥感定量反演解析模型SoA-TI的基础上,通过傅立叶级数对地表温度的二次逼近,借助于牛顿迭代的数值解法,实现了地表真实热惯量遥感定量反演模型不受卫星过境时间与当地最高温度和最低温度相一致的限制。在牛顿迭代解法中,很关键也很困难的一个问题是初始值的给定,本模型中牛顿迭代的初始值是傅立叶级数对地表温度一次逼近得到的结果。因为在建立热惯量模型的过程中,其中一个很重要的参数就是地表温差。温差的计算实际上是通过地表温度的反演来得到。因此,本文在地表温度遥感定量反演的局地分裂窗算法的基础上,依据MODIS的多个热红外通道,其中的任意两个通道组合,通过分裂窗算法得到的地表温度都应该相等这样一个事实,在对地物进行分类的基础上,给定地物的波段比辐射率的范围,借助于两组温度之间的最大相关和最小方差,通过迭代的方式得到地表温度和分裂窗算法所使用的MODIS热红外通道的波段比辐射率。通过与实测地表温度数据以及NASA提供的地表温度产品进行对比,表明本文发展的地表温度反演算法得到的地表温度与地面实测数据以及NASA的产品比较接近,除了沙体外,大部分地物的地表温度的反演精度在1K以内。与NASA提供的比辐射率产品的对比表明,本论文的算法反演得到的波段比辐射率与NASA提供的波段比辐射率产品的最小差值为0,最大差值为0.015。此外,利用本文建立的热惯量模型和地表温度模型,计算了华北地区裸地的土壤水分以及江西鄱阳湖地区的地表净辐射通量、显热通量、潜热通量以及土壤热通量。通过与禹城观测站和千烟洲观测站等观测的数据进行对比,表明,本论文反演的土壤水分和地表净辐射的结果比较理想,反演的显热通量、潜热通量和土壤热通量的结果不很理想,需要进一步深入的工作。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 引言
  • 1.1:研究意义和目的
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 地表温度
  • 1.2.2 热惯量
  • 1.2.3 土壤水分
  • 1.2.4 地气间热交换研究
  • 1.3 本文主要研究内容
  • 1.4 研究方法和思路
  • 1.5:本文的主要结论和创新点
  • 1.5.1 主要结论
  • 1.5.2 创新点
  • 2 EOS/MODIS数据
  • 2.1 EOS计划
  • 2.1.1 Terra卫星
  • 2.1.2 Aqua卫星
  • 2.2 MODIS传感器
  • 2.3:MODIS数据产品
  • 2.4 MODIS 1B数据格式
  • 2.4.1 MODIS 1B产品概述
  • 2.4.2 MODIS 1B地球观测数据产品结构
  • 2.5 MODIS 1B数据定标
  • 2.5.1 MODIS反射通道数据的定标
  • 2.5.2 MODIS热红外通道数据的定标
  • 2.6 MODIS数据应用综述
  • 2.6.1 陆地科学的应用
  • 2.6.2 大气科学的应用
  • 2.6.3 海洋科学的应用
  • 2.6.4 综合应用
  • 3 地表温度的定量反演
  • 3.1 地表温度反演的理论基础
  • 3.1.1 适合地表温度反演的电磁波段
  • 3.1.2 卫星辐射测量
  • 3.1.3 辐射传输方程
  • 3.1.4 大气及比辐射率对地表温度的影响
  • 3.2:地表温度反演建模——基于分类的迭代自一致的分裂窗算法
  • 3.2.1 基于MODIS数据的地表温度反演概述
  • 3.2.2 基于分类的迭代自一致分裂窗算法
  • 3.2.3 基于分类的迭代自一致分裂窗算法的执行过程
  • 3.3:算法验证实例和结果讨论
  • 3.3.1 地面实测数据
  • 3.3.2 数据选取、算法实现和结果验证
  • 3.3.3:算法特点
  • 4 真实热惯量定量遥感反演模型
  • 4.1 热惯量及相关概念
  • 4.2 热惯量模型推导
  • 4.2.1 热传导方程
  • 4.2.2 一维热传导方程的求解
  • 4.2.3 热惯量模型的建立
  • 4.3 地表温差和反照率对热惯量模型的影响分析
  • 4.3.1 反照率对热惯量模型的影响
  • 4.3.2 反照率对热惯量模型的影响
  • 5 基于热惯量模型的土壤含水量定量反演
  • 5.1:土壤水分
  • 5.1.1:土壤水分的概念和作用
  • 5.1.2:土壤水分的测定方法
  • 5.2:基于热惯量的土壤水分遥感定量反演模型
  • 5.3:基于热惯量的土壤水分反演模型的实现过程
  • 5.4 模型验证实例及结果讨论
  • 5.4.1 数据选取及预处理
  • 5.4.2 验证
  • 6 地气间热交换遥感定量反演研究
  • 6.1 地表通量
  • 6.2 地气间热交换遥感定量反演方法
  • 6.2.1 地表净辐射
  • 6.2.2 显热通量
  • 6.2.3 潜热通量
  • 6.2.4 土壤热通量
  • 6.3 地气间热交换反演实例
  • 附图和表:
  • 7 结论与展望
  • 7.1 主要结论
  • 7.2 存在的主要问题及展望
  • 参考文献
  • 攻读博士期间论文发表情况
  • 攻读博士期间参加的科研项目
  • 致谢
  • 相关论文文献

    • [1].基于MODIS数据的黑河流域土壤热惯量反演研究[J]. 遥感技术与应用 2012(02)
    • [2].基于表观热惯量的土壤水分监测[J]. 中国生态农业学报 2011(05)
    • [3].热惯量填图与冻土研究[J]. 地质通报 2008(07)
    • [4].基于改进热惯量模型的表层土壤水反演研究[J]. 测绘与空间地理信息 2017(05)
    • [5].绝热反应中热惯量对最大升温速率影响的研究[J]. 天津大学学报(自然科学与工程技术版) 2019(10)
    • [6].运用表观热惯量遥感地表蒸散——以河北省易县崇陵流域为例[J]. 资源科学 2008(03)
    • [7].墒情遥感监测中热惯量模型的修正[J]. 灌溉排水学报 2018(06)
    • [8].同化MODIS表观热惯量数据对地表水热通量的估算[J]. 中国科技论文 2016(03)
    • [9].融合C80数据的绝热加速量热法热惯量因子修正[J]. 化工学报 2019(01)
    • [10].基于热惯量的土壤湿度估算研究[J]. 测绘与空间地理信息 2019(10)
    • [11].近地小行星(162173) 1999 JU3的热惯量和表面特征研究[J]. 天文学报 2013(06)
    • [12].吉林中部地区土壤水分遥感反演与应用[J]. 科学技术与工程 2013(03)
    • [13].改进的表观热惯量法反演土壤含水量[J]. 国土资源遥感 2013(01)
    • [14].基于MODIS数据反演辽西地区土壤水分的研究[J]. 现代农业科技 2010(08)
    • [15].基于多波段MODIS遥感数据的乌审旗土壤含水量监测研究[J]. 水土保持通报 2016(02)
    • [16].科尔沁沙地土壤表层水分遥感反演模型研究[J]. 水资源与水工程学报 2011(06)
    • [17].基于MODIS数据反演阜新地区土壤水分的研究[J]. 遥感技术与应用 2011(04)
    • [18].基于MODIS数据的土壤水分预测方法研究[J]. 农机化研究 2014(03)
    • [19].MODIS数据在黑龙江省农业上的应用[J]. 黑龙江农业科学 2014(01)
    • [20].遥感监测干旱的方法综述[J]. 中国西部科技 2011(13)
    • [21].基于MODIS资料的新疆土壤水分遥感应用研究[J]. 中国农业气象 2011(S1)
    • [22].遥感旱情监测方法的比较与分析[J]. 遥感信息 2010(05)
    • [23].基于MODIS的土壤含水量模拟及其影响因素分析[J]. 南水北调与水利科技 2014(03)
    • [24].黄三角经济区旱季土壤含水量时空特征研究[J]. 安徽农业科学 2014(32)
    • [25].黄河三角洲地区地下水埋深遥感反演[J]. 国土资源遥感 2013(03)
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    • [28].区域土壤含水率遥感监测分析方法研究进展[J]. 水利与建筑工程学报 2012(04)
    • [29].基于MODIS的神东矿区土壤湿度变化监测[J]. 科技导报 2011(35)
    • [30].基于MODIS与GLDAS数据的湟水河流域土壤水反演[J]. 世界地质 2019(01)

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