作者：何光聪,胡月明,肖志峰 单位：广东省农业科学院;华南农业大学 出版：《广东农业科学》2015年第06期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGDNY2015060270 DOC编号：DOCGDNY2015060279 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《MODIS数据反演地表温度的传感器视角校正研究》PDF+DOC2007年第03期 高懋芳,覃志豪,高明文,张彩枝,色布力马 《基于可见光红外成像辐射仪数据的地表温度反演》PDF+DOC2014年第08期 夏浪,毛克彪,马莹,孙知文,赵芬 《有云大气对AMSR-E传感器各通道微波信号影响的分析》PDF+DOC2018年第01期 孙川,宋小宁,周芳成,李召良 《遥感—地表区域信息探测的革命》PDF+DOC 张仁华 《用被动微波AMSR数据反演地表温度及发射率的方法研究》PDF+DOC2005年第03期 毛克彪,施建成,李召良,覃志豪,贾媛媛 《基于ETM+影像的人体舒适度研究——以山西省忻州市忻府区为例》PDF+DOC2013年第08期 郭永龙,刘友兆,阮晓晓,毕如田 《基于高空间分辨率的热污染遥感监测研究进展》PDF+DOC2011年第01期 王祥,赵冬至,黄凤荣,杨建洪,苏岫 《用HJ-1B卫星数据反演地表温度的修正单通道算法》PDF+DOC2011年第01期 周纪,李京,赵祥,占文凤,郭建侠 《HJ-1B热红外遥感数据陆表温度反演误差分析》PDF+DOC2010年第12期 赵利民,余涛,田庆久,顾行发,李家国,万玮 《基于分组分裂窗算法的MTSAT-1R地表温度反演》PDF+DOC2015年第04期 潘颖琪,贾立

    • 地表温度(LST)是农业旱灾监测模型和农作物估产模型的关键因子，在干旱遥感监测中有着广泛应用。针对TM 8卫星运行陆地成像仪(OLI)和热红外传感器(TIRS)数据波段特点，提出新的劈窗算法流程图，推导新的劈窗算法系数，对地表比辐射率和大气透过率这两个基本参数进行了分析。选取同一时刻珠三角区域的MODIS温度产品和气象站点观测值作为基准，对该算法进行精度分析。结果表明：LST散点图得出RMSE为0.3845；从LST差值直方图得出反演LST和产品LST误差范围主要集中在-0.6~0.6℃之间；对观测的气象站点值进行统计，产品站点温度均值、算法反演温度均值和站点观测温度均值分别为21.61、21.19、21.38℃，对高温区域的气象站点温度数据统计得出该算法的RMSD为0.742℃，误差小于1℃。从实例应用来看，该算法能快速有效地反演农业旱灾监测中所需要的LST参数，并获得较好的反演效果，能提高农业旱灾监测模型的反演精度。

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