本文主要是介绍Landsat8 TIRS载荷与MODIS1B热红外波段数据的简单对比,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
现有的地表温度反演算法大致有以下四种:大气校正法、单通道算法、分裂窗算法和多波段算法。大气校正法和单通道算法需要大气实时剖面数据,单通道算法适用于只有一个热红外波段的数据,如Landsat TM /ETM数据;分裂窗算法适合于两个热红外波段的数据, 如 MOAA- AVHRR和MODIS;多波段波段算法适合于多个热红外波段的数据,所需参数多,运算复杂且需要白天晚上两景数据,反演难度较大,就成熟程度而言,多波段算法还在发展之中。到目前为止,分裂窗算法是目前发展比较成熟的地表温度遥感反演方法。这一算法需要两个彼此相邻的热红外波段遥感数据来进行地表温度的反演。分裂窗算法主要是针对MOAA- AVHRRR的热红外通道4和5的数据来推导。Landsat 8数据的两个热红外波段与MODIS 热红外波段的31,32波段以及AVHRR的4和5波段范围最为接近,是否能用分裂窗算法实现Landsat8 TIRS载荷?
LandSat-8上携带的TIRS载荷,将是有史以来最先进,性能最好的TIRS。TIRS将收集地球两个热区地带的热量流失,目标是了解所观测地带水分消耗,特别是美国西部干旱地区。
表2:TIRS载荷参数
Band # | 中心波长(μm) | 最小波段边界 (μm) | 最大波段边界(μm) | 空间分辨率 (m) |
10 | 10.9 | 10.6 | 11.2 | 100 |
11 | 12.0 | 11.5 | 12.5 | 100 |
MODIS拥有36个波段,其中31和32波段为热红外波段,如下表所示。
表3:MODIS1B数据参数
波段号 | 主要应用 | 分辨率 | 波段宽度 | 频谱强度 | 要求的信噪比 |
1 | 植被叶绿素吸收 | 250 | 0.620-0.670 | 21.8 | 128 |
2 | 云和植被覆盖变换 | 250 | 0.841-0.876 | 24.7 | 201 |
3 | 土壤植被差异 | 500 | 0.459-0.479 | 35.3 | 243 |
4 | 绿色植被 | 500 | 0.545-0.565 | 29.0 | 228 |
5 | 叶面/树冠差异 | 500 | 1.230-0-1.250 | 5.4 | 74 |
6 | 雪/云差异 | 500 | 1.628-1.652 | 7.3 | 275 |
7 | 陆地和云的性质 | 500 | 2.105-2.155 | 1.0 | 110 |
8 | 叶绿素 | 1000 | 0.405-0.420 | 44.9 | 880 |
9 | 叶绿素 | 1000 | 0.438-0.448 | 41.9 | 838 |
10 | 叶绿素 | 1000 | 0.483-0.493 | 32.1 | 802 |
11 | 叶绿素 | 1000 | 0.526-0.536 | 27.9 | 754 |
12 | 沉淀物 | 1000 | 0.546-0.556 | 21.0 | 750 |
13 | 沉淀物,大气层 | 1000 | 0.662-0.672 | 9.5 | 910 |
14 | 叶绿素荧光 | 1000 | 0.673-0.683 | 8.7 | 1087 |
15 | 气溶胶性质 | 1000 | 0.743-0.753 | 10.2 | 586 |
16 | 气溶胶/大气层性质 | 1000 | 0.862-0.877 | 6.2 | 516 |
17 | 云/大气层性质 | 1000 | 0.890-0.920 | 10.0 | 167 |
18 | 云/大气层性质 | 1000 | 0.931-0.941 | 3.6 | 57 |
19 | 云/大气层性质 | 1000 | 0.915-0.965 | 15.0 | 250 |
20 | 洋面温度 | 1000 | 3.660-3.840 | 0.45 | 0.05 |
21 | 森林火灾/火山 | 1000 | 3.929-3.989 | 2.38 | 2.00 |
22 | 云/地表温度 | 1000 | 3.929-3.989 | 0.67 | 0.07 |
23 | 云/地表温度 | 1000 | 4.020-4.080 | 0.79 | 0.07 |
24 | 对流层温度/云片 | 1000 | 4.433-4.498 | 0.17 | 0.25 |
25 | 对流层温度/云片 | 1000 | 4.482-4.549 | 0.59 | 0.25 |
26 | 红外云探测 | 1000 | 1.360-1.390 | 6.00 | 150 |
27 | 对流层中层湿度 | 1000 | 6.535-6.895 | 1.16 | 0.25 |
28 | 对流层中层湿度 | 1000 | 7.175-7.475 | 2.18 | 0.25 |
29 | 表面温度 | 1000 | 8.400-8.700 | 9.58 | 0.05 |
30 | 臭氧总量 | 1000 | 9.580-9.880 | 3.69 | 0.25 |
31 | 云/表面温度 | 1000 | 10.780-11.280 | 9.55 | 0.05 |
32 | 云高和表面温度 | 1000 | 11.770-12.270 | 8.94 | 0.05 |
33 | 云高和云片 | 1000 | 13.185-13.485 | 4.52 | 0.25 |
34 | 云高和云片 | 1000 | 13.485-13.785 | 3.76 | 0.25 |
35 | 云高和云片 | 1000 | 13.785-14.085 | 3.11 | 0.25 |
36 | 云高和云片 | 1000 | 18.085-14.385 | 2.08 | 0.35 |
Landsat 8的热红外波段的波宽以及波长中心与MODIS 1B的31与32波段的波宽以及波长中心基本一致,具体的对比细节如下:
表 3 Landsat 8与MODIS1B热红外波段数据对比
数据类型 | 热红外波段 | 中心波长 | 波宽 | 分辨率 |
Landsat 8 | 10 | 10.9 | 10.60-11.20 | 100 |
11 | 12 | 11.50-12.50 | 100 | |
MODIS 1B | 31 | 11.03 | 10.780-11.280 | 1000 |
32 | 12.02 | 11.770-12.270 | 1000 |
从数据参数来看,是可以使用分裂窗算法实现Landsat8 TIRS载荷的温度反演。但是具体还需要检验。
这篇关于Landsat8 TIRS载荷与MODIS1B热红外波段数据的简单对比的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!