全天候高时空分辨率地表温度重建方法研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 颜佳楠 |
| 答辩日期 | 2023-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 吴骅 |
| 关键词 | 地表温度 云下地表温度重建 降尺度 XGBoost |
| 学位名称 | 硕士 |
| 学位专业 | 地图学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | 地表温度作为环境监测中的一个重要参数，在各个领域发挥着重要的作用。通过热红外遥感可获取区域或全球尺度的地表温度的时空信息。然而受到热红外传感器硬件特性以及热红外电磁波无法穿透云层的限制，目前无法获取兼顾高时空分辨率的地表温度。基于上述问题，本文基于中分辨率成像光谱仪（moderate resolution imaging spectroradiometer，MODIS）地表温度产品，结合全天候低分辨率逐小时地表温度重建模型以及地表温度降尺度模型，重建空间分辨率为100m 的全天候逐小时地表温度。论文的主要研究工作以及结果如下： （1）基于MODIS 地表温度产品构建全天候低分辨率逐小时地表温度重建模型。首先通过改进的年温度循环模型（modified annual temperature cycle，ATCM）重建MODIS 瞬时过境四时刻的云下地表温度，最后基于地表温度与对应时刻的表皮温度的日变化规律一致的假设，重建逐小时地表温度。ATCM 模型重建的地表温度的空间分布与MODIS 地表温度空间分布相似，ATCM 模型能够有效地填充缺失值。ATCM 模型的精度验证结果表明该模型在MODIS 瞬时过境四时刻的精度较高，R2 在0.95 左右，均方根误差（root mean squarederror，RMSE）的范围为2.5K~3.3K，bias 小于1K。当地表类型为水体与城建用地时ATCM 模型的精度较高。逐小时地表温度重建结果表明，全天候低分辨率逐小时地表温度重建模型在MODIS 瞬时过境的四时刻的RMSE 值均低于2.5K。模型在白天的精度略低于模型在夜晚的精度。为了验证全天侯逐小时地表温度重建模型的鲁棒性，在一天中MODIS 数据存在缺失的情况下，对逐小时地表温度的精度进行了评估。结果表明，当缺少某一时刻的数据时，该时刻RMSE 增幅小于2K，其他时刻精度变化较小，模型鲁棒性较高。 （2）为了探究不同回归因子组合对地表温度降尺度模型性能的影响，选取了地表反射率、光谱指数、地形因子、大气再分析数据、经纬度以及地表覆盖类型六种回归因子，开展了极端梯度提升树用于地表温度的空间降尺度研究，对比分析了不同回归因子组合形式条件下，将1km 分辨率的MODIS 地表温度产品降尺度至100m 分辨率的模型性能。研究结果表明：光谱指数对于地表温度降尺度的作用较为重要，当选取group2（光谱指数）、group4（光谱指数、地形）、group7（光谱指数、经纬度）作为回归因子时，模型表现能力最好，均方根误差在2K 左右，且能保持清晰的图像纹理。然而，单个局部研究区数据训练的降尺度模型泛化能力还是不够。 （3）结合上述两方面的研究，构建了全天候高分辨率逐小时地表温度模型，选用光谱指数作为回归因子，以美国地表辐射观测网络（surface radiation budget network，SURFRAD）站点附近的区域为研究区，获取分辨率为100 米的空间连续的逐小时地表温度数据，利用SURFRAD 站点数据对降尺度后的逐小时地表温度进行验证。重建的高时空分辨率地表温度不仅可以显示出更丰富的空间细节，而且可以展现出区域一天中地表温度的变化。通过站点实测数据验证结果，得到R2 为0.95，RMSE 为3.75K，bias 为0.75K。其中BND 站点处的精度最高，R2 为0.93，RMSE 为1.58K，bias 为0.46K。全天候高分辨率逐小时地表温度模型不仅可以获取时空连续的地表温度，且能够提高地表温度的空间分辨率，提供更丰富的纹理信息。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 73 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/199733]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 颜佳楠. 全天候高时空分辨率地表温度重建方法研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2023. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。