Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2001, Vol. 13 Issue (2): 33-42    DOI: 10.6046/gtzyyg.2001.02.07
  技术方法 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
用NOAA-AVHRR热通道数据演算地表温度的劈窗算法
覃志豪1, ZHANG Ming-hua2, Arnon Karnieli3
1. 瑞典雨美大学空间模拟中心, Kiruna 98028 瑞典;
2. 美国加州大学土气水资源系, Davis CA95616 美国;
3. 以色列本古里安大学沙漠研究所, Sede Boker Campas84990 以色列
SPLIT WINDOW ALGORITHMS FOR RETRIEVING LAND SURFACE TEMPERATURE FROM NOAA-AVHRR DATA
QIN Zhi-hao1, ZHANG Ming-hua2, Arnon Karnieli3
1. The Spatial Modelling Centre, Umea University, Kiruna 98028;
2. Dept. of Land, Air and Water Resources, University of California, Davis, CA 95616, USA;
3. J Blaustein Institute.for Desert Research, Ben Gurion University o f the Negev, Sede Boker Campus 84990, Israel
全文: PDF(608 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 气象卫星NOAA-AVHRR有两个热通道用来监测地球表面温度。劈窗算法是用这两个热通道数据演算地表温度的最常用方法。近10年来,国际遥感界已经提出了10多种劈窗算法。本文主要介绍这些劈窗算法,并比较它们的演算精度,重点放在这些算法的具体计算方面,以便有关同行在需要计算地表温度时有选择地应用.
服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
张瑞江
关键词  青藏高原 冰川 遥感 地质灾害    
Abstract:NOAA-AVHRR has two thermal channels for monitoring the surface temperature of the earth. Split window algorithm is the most common technique for retrieving land surface temperature from AVHRR data. Several split window algorithms have been developed in the last two decades. The purpose of the paper is to introduce these algorithms for the potential users in China,with concentration on the presentation of their detailed computation and comparison of their accuracy in actual application of land surface temperature retrieval.
Key wordsQinghai-Tibet Plateau    Glacier    Geological hazards    Remote sensing
收稿日期: 2001-01-09      出版日期: 2011-08-02
作者简介: 覃志豪,在中国农业科学院农业自然资源和农业区划研究所工作,1993年破格晋升为副研究员,1995年获农业部有突出贡献中青年专家称号; 1996~1999年在以色列本古里安大学(Ben Gurion University)攻读遥感专业博士学位,研究方向是温度遥感理论方法与应用,2000年受聘为瑞典雨美大学(Ume University)空间模拟中心(Spatial Modelling Centre)的高级科学家(Senior Scientist),目前在美国加州大学(UC Davis)进行合作研究.
引用本文:   
覃志豪, ZHANG Ming-hua, Arnon Karnieli. 用NOAA-AVHRR热通道数据演算地表温度的劈窗算法[J]. 国土资源遥感, 2001, 13(2): 33-42.
QIN Zhi-hao, ZHANG Ming-hua, Arnon Karnieli . SPLIT WINDOW ALGORITHMS FOR RETRIEVING LAND SURFACE TEMPERATURE FROM NOAA-AVHRR DATA. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2001, 13(2): 33-42.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2001.02.07      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2001/V13/I2/33


[1] Becker F, Li Z L. Towards a local split window method over land surface[J].Int. J. Remote Sens.,1990,3:369-393.



[2] Caselles V, Coll C, Valor E. Land surface emissivity and temperature determination in the whole HAPES-Sahel area from AVHRR data[J]. Int. J. Remote Sens.,1997,18:1009-1027.



[3] Coll C, Caselles V, Sobrino A, Valor E. On the atmospheric dependence of the split-window equation for land surface temperature[J]. Int. J. Remote Sens.,1994, 15:105-122.



[4] Franca G B, Cracknell A P. Retrieval of land and sea surface temperature using NOAA-11 AVHRR data in northeastern Brazil[J]. Int. J. Remote Sens.,1994, 15:1695-1712.



[5] Kerr Y H, Lagouarde J P, Imbernon J. Accurate land surface temperature retrieval from AVHRR data with use of an improved split window algorithm[J]. Remote Sens. Environ., 1992, 41:197-209.



[6] Ottlé C, Vidal-Madjar D. Estimation of land surface temperature with NOAA-9 Data[J]. Remote Sens. Environ., 1992, 40:27-41.



[7] Prata A J. Land surface temperature derived from the Advanced Very High Resolution Radiometer and the Along-Track Scanning Radiometer 1 Theory[J]. J. Geophys. Res.,1993, 98:16689-16702.



[8] Prata A J. Land surface temperature from the advanced very high resolution radiometer and the along-track scanning radiometer. 2. Experimental results and validation of AVHRR algorithms[J]. J. Geophys. Res.,1994, 99:13025-13058.



[9] Prata A J, Platt M. Land surface temperature measurements from the AVHRR. In: Proceedings of the 5th AVHRR data Users' Meeting

[C].Tromso (NORWAY),24-28 June 1991. Darmstadt: EUMETSAT.1991, 433-438.



[10] Price J C. Land surface temperature measurements from the split window channels of the NOAA 7 Advanced Very High Resolution Radiometer[J]. J. Geophys. Res.,1984, 89:7231-7237.



[11] Qin Z, Karnieli A. Progress in the remote sensing of land surface temperature and ground emissivity using NOAA-AVHRR data[J]. Int. J. Remote Sens.,1999, 20:2367-2393.



[12] Sobrino J A, Coll C, Caselles V. Atmospheric correction for land surface temperature using NOAA-11 AVHRR channels 4 and 5[J]. Remote Sens. Environ.,1991, 38:19-34.



[13] Ulivieri C, Castronuovo M M, Francioni R, Cardillo A. A split-window algorithm for estimating land surface temperatures from satellites[J].Advances in Space Research, 1994, 14(3):59-65.



[14] Vidal A. Atmospheric and emissivity correction of land surface temperature measured from satellite using ground measurements or satellite data[J]. Int. J. Remote Sens.,1991, 12:2449-2460.



[15] Vogt J V. Land surface temperature retrieval from NOAA-AVHRR data. In: D'Souza G, et al., (Ed.). Advances in the Use of NOAA-AVHRR Data for Land Applications

[C]. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. 1996, 125-151.
[1] 刘文, 王猛, 宋班, 余天彬, 黄细超, 江煜, 孙渝江. 基于光学遥感技术的冰崩隐患遥感调查及链式结构研究——以西藏自治区藏东南地区为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 265-276.
[2] 王茜, 任广利. 高光谱遥感异常信息在阿尔金索拉克地区铜金矿找矿工作中的应用[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 277-285.
[3] 吕品, 熊丽媛, 徐争强, 周学铖. 基于FME的矿山遥感监测矢量数据图属一致性检查方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 293-298.
[4] 张大明, 张学勇, 李璐, 刘华勇. 一种超像素上Parzen窗密度估计的遥感图像分割方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 53-60.
[5] 薛白, 王懿哲, 刘书含, 岳明宇, 王艺颖, 赵世湖. 基于孪生注意力网络的高分辨率遥感影像变化检测[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 61-66.
[6] 宋仁波, 朱瑜馨, 郭仁杰, 赵鹏飞, 赵珂馨, 朱洁, 陈颖. 基于多源数据集成的城市建筑物三维建模方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 93-105.
[7] 李伟光, 侯美亭. 植被遥感时间序列数据重建方法简述及示例分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 1-9.
[8] 丁波, 李伟, 胡克. 基于同期光学与微波遥感的茅尾海及其入海口水体悬浮物反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 10-17.
[9] 高琪, 王玉珍, 冯春晖, 马自强, 柳维扬, 彭杰, 季彦桢. 基于改进型光谱指数的荒漠土壤水分遥感反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 142-150.
[10] 张秦瑞, 赵良军, 林国军, 万虹麟. 改进遥感生态指数的宜宾市三江汇合区生态环境评价[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 230-237.
[11] 贺鹏, 童立强, 郭兆成, 涂杰楠, 王根厚. 基于地形起伏度的冰湖溃决隐患研究——以希夏邦马峰东部为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 257-264.
[12] 艾璐, 孙淑怡, 李书光, 马红章. 光学与SAR遥感协同反演土壤水分研究进展[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 10-18.
[13] 李特雅, 宋妍, 于新莉, 周圆锈. 卫星热红外温度反演钢铁企业炼钢月产量估算模型[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 121-129.
[14] 刘白露, 管磊. 南海珊瑚礁白化遥感热应力检测改进方法研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 136-142.
[15] 吴芳, 金鼎坚, 张宗贵, 冀欣阳, 李天祺, 高宇. 基于CZMIL测深技术的海陆一体地形测量初探[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 173-180.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发