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1, 毛克彪, 基于热红外和微波数据的地表温度和土壤水分反演算法研究,中国农业科学技术出版社, 2007.12(专著).
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中文将陆续在后面进行上载。
第三章 实验数据选择与分析
热红外和微波遥感在海面温度、陆面温度、大气温度、大气水汽、云顶温度的反演中具有非常重要的地位。但每种传感器的设计都具有很强的针对性,几乎每个通道的研究对象都是非常明确的。就本文地表温度和土壤水分的反演方法而言,几乎每一种具体的反演方法都是针对特定的遥感数据开发的。因此研究和选择地表温度反演算法时,首先要了解热红外遥感系统的特点。无论是从空间分辨率,还是时间分辨率,热红外和微波遥感系统发展十分迅速。现在使用和即将投入使用的热红外传感器达几十种之多。为了本论文后面建立分析反演算法方便,我们把本文将要用到的热红外和微波传感器进行简要介绍。
3.1 ASTER
1999年搭载ASTER(Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer)遥感器的对地观测卫星(TERRA)发射成功,为全球和区域资源环境动态监测开辟了又一新的途径。ASTER由日本通产省 (METI) 提供,主要用于解决土地利用与覆盖、自然灾害、短期天气变动、水文等几个方面的问题。轨高
ASTER是第一台用于制图和温度精确测量的星载高空间分辨率多通道热红外成像仪。它由三个光学子系统组成:可见光近红外(VNIR)、短波红外(SWIR)和热红外(TIR)。ASTER数据具有高空间、波谱和辐射分辨率,每景幅宽60 ´
表3-1 ASTER光学子系统
Table3-1The Sub-Optics System of ASTER
光学子系统 |
波段 |
谱段范围 (um) |
空间分辨率(m) |
量化级 |
可见光近红外 (VNIR) |
1 |
0.52-0.60 |
15 |
8 bits |
2 |
0.63-0.69 |
|||
3N |
0.78-0.86 |
|||
3B |
0.78-0.86 |
|||
短波红外 (SWIR) |
4 |
1.60-1.70 |
30 |
8 bits |
5 |
2.145-2.185 |
|||
6 |
2.185-2.225 |
|||
7 |
2.235-2.285 |
|||
8 |
2.295-2.365 |
|||
9 |
2.360-2.430 |
|||
热红外 (TIR) |
10 |
8.125-8.475 |
90 |
12 bits |
11 |
8.475-8.825 |
|||
12 |
8.925-9.275 |
|||
13 |
10.25-10.95 |
|||
14 |
10.95-11.65 |
ASTER数据除去未经处理的原始数据Level 0以外,其他的数据都经过了不同程度的处理。目前用户可以申请到的数据产品有L1、L2、L3三个级别。其中使用最多的是Level 1产品。Level 1类数据产品包括两种:Level
L1B数据在L
ASTER数据在地表发射率、温度反演等的应用潜力很大,利用SWIR数据来判断水体的浑浊度、水体表面的运动情况以及地表岩石的判别等。ASTER还与MODIS合作形成一种新的用于地球科学研究的仪器MASTER(MODIS/ASTER Airbone Simulator),用于辅助星上ASTER仪器的反演和其它校准工作[1][2]。
3.2 MODIS
MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)是美国国家航空航天局 、日本国际贸易与工业厅和加拿大空间局、多伦多大学 共同合作发射的卫星TERRA上的一个中分辨率传感器[3][4]。MODIS具有36个可见光-红外的光谱波段,空间分辨率为250
MODIS 各波段特性如表3-2所示。从表3-2中的参数可以看出,MODIS在若干热红外波段都有较高的校正精度。在星下点,热红外通道的有效视场约为
(1)36个光谱通道(0.4~14.3