改进的DisTrad模型在地形起伏区地表温度空间分辨率提升的应用.pdf

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1、第16卷第1期地球信息科学学报、，ol_16．NO．12014年1月JOURNALOFGEO—INF0RMAT10NSCIENCEJan．，2014改进的DisTrad模型在地形起伏区地表温度空间分辨率提升的应用庞庆非，权凌(电子科技大学资源与环境学院，成都611731)摘要：DisTrad(Disaggregationprocedureforradiometricsurfacetemperature)模型是常用于遥感地表温度空间分辨率提升的主要模型之一。DisTrad模型常面向空间范围有限、地形相对平坦的研究区域，且

2、常选用植被参数(如植被指数或植被覆盖度等)作为关键参数。然而在空间范围较大、地形起伏地区，地表温度的空间变异可能无法完全通过植被参数解释。本研究选取四川盆地及毗邻地区为研究区，通过模拟数据研究DisTrad模型在地形起伏区地表温度空间分辨率提升中的适用性。数字高程模型(DigitalElevationModel，DEM)、归一化差值植被指数(Norma1．izedDiferenceVegetationIndex，NDVI)等参数，采用滑动窗ISl逐步回归，将空间分辨率为6km的地表温度提升至空间分辨率为lkm。研究结果

3、表明，改进的模型在平原及海拔较低的高原地区提升获得的地表温度空间分辨率具有较高精度，均方根误差(RootMeanSquareError,RMSE)为0．5K左右；在地形起伏较大的地区，RMSE为4K，验证了改进的模型提升的可行性。关键词：地表温度；地表参量；滑动窗口；逐步回归；DisTrad模型DoI：】0．3724／SP．J．】047．20】4．000451引言热红外遥感影像空间分辨率的提升对于研究区域气候变化、生态环境监测等具有重要意义。地表温度(LandSurfaceTemperature)与大气层地表温度与地表

4、特征参量一直是定量热红外存在密切的联系，其对于生态环境监测、气候变化遥感研究中的关键问题。研究表明，地表温度的空评价、地气能量交换、灾害监测等具有重要作用n。间分布与地表特征紧密联系1。利用DisTrad算法，自20世纪80年代起，热红外遥感技术开始飞速发Kustas成功地将千米级分辨率的LST数据提升到展，为快速地获取全球或区域尺度的地表温度空间百米级。其模型中的地表参量为NDVI，模型依据和时间信息提供了新的途径。由于在热红外谱区的是LST与NDVI间的线性关系，使得模型存在一地表发射的热辐射能量较可见光、近红外通

5、道低，表1常用卫星的可见光近红外以及热红外波段的空间分辨加之遥感传感器的设计因素等，使得星载热红外遥率及重访周期感传感器获得数据的空间分辨率和时间分辨率存Tab．1Theresolutionandcyclesofsatelliteimagesin在矛盾，使得热红外遥感影像的空间分辨率较低，visible，near-infraredandthermalbands如TM热红外通道星下点的空间分辨率为120m，ASTER热红外通道为90m，MODIS为lkm。表l列出了目前常用的卫星遥感影像的空间分辨率等信息【。较低的空间分

6、辨率，极大地限制了星载热红外遥感影像反演所得的地表温度在实际应用中的能力，已成为精细空间尺度上地表过程研究的瓶颈。收稿日期：2013—04—02；修回日期：2013—05—20．基金项目：国家自然科学基金项目(41101380)；国家重点基础研究发展计划(2013CB733406)；中国博士后科学基金面上项目(2011M500145)；江苏省资源环境信息工程重点实验室(中国矿业大学)开放基金资助项目(JS201103)。作者简介：庞庆非(1987一)，男，山东聊城人，硕士生，研究方向为热红外遥感。E—mail：pcrs

7、2006@gmail．com地球信息科学学报2014笠定不足。加之NDVI在植被覆盖度较高的地区存在反照率描述了陆地表面吸收辐射的量，它是决饱和效应，使得在浓密植被区该方法可能导致估算定地球气候的一个基本要素，是全球和区域地表能获得的LST存在1．5K左右不确定性]。Agam则应量平衡气候模型都需要的一个参数。反照率的增用NDVI和植被覆盖度fo(FractionalVegetationCov—加导致地表吸收辐射能量减少，进而影响对热量和er)与LST的线性、非线性关系进行实验，发现ND—延迟通量的转化，所以，其与地表

8、温度是有一定的vI与LST的线性关系不理想，二者的非线性关系容关联。本文所选用反照率数据是由8天合成、分易导致较大的误差；应用e效果相对较好，因为在实辨率为500m的MOD09A1计算而来。验区与LST有良好的线性关系]。实际上，目前相LST同样受到地形的影响。LST随着高程的增关研究在DisTrad模型中广泛采用植被参数(以加而