利用AMSR-E遥感数据反演地表温度——以2008年广东省春季寒害为例

被引：9

作者：

陈修治 ^{[1
,2
,3
,4
]}

陈水森 ^{[1
]}

苏泳娴 ^{[1
,3
,4
]}

陈艳乔 ^{[1
]}

李丹 ^{[1
,3
,4
]}

机构：

[1] 广州地理研究所

[2] 东华理工大学江西省数字国土重点实验室

[3] 中国科学院广州地球化学研究所

[4] 中国科学院研究生院

来源：

遥感信息 | 2011年 / 05期

基金：

广东省科技计划;

关键词：

被动微波遥感; AMSR-E; 地表温度; 植被分类; 植被指数; 寒害;

D O I：

暂无

中图分类号：

S127 [遥感技术在农业上的应用]; S426 [寒潮]; TP79 [遥感技术的应用];

学科分类号：

082804 ;

摘要：

基于2008年1月25日至2008年2月5日期间的AMSR-E/Aqua L2A微波亮度温度数据,以广东省为研究对象,依据微波极化差异指数(MPDI)、归一化植被指数(NDVI)和比率植被指数(RVI)等3种植被指数,将广东省地表植被覆盖情况分为裸地、草地、灌木林、针叶林和阔叶林等5种类型,利用逐步回归分析方法,建立了基于不同植被覆盖类型的微波亮度温度与地面气象温度多元回归模型。同步地面气象温度数据验证表明,本文建立的基于地表植被覆盖分类的多波段地表温度反演模型,地表温度反演精度基本可达到3.0℃,其中有大约86%的地区地表温度反演精度可以控制在2.5℃以内,为广东省作物寒害预测提供了微波遥感技术支持。

引用

页码：38 / 46

页数：9

共 23 条

[11]

遥感应用分析原理与方法[M]. 科学出版社 , 赵英时等编著, 2003

[12]

A simple retrieval method of land surface temperature from AMSR-E passive microwave data—A case study over Southern China during the strong snow disaster of 2008[J] . Shui-sen Chen,Xiu-zhi Chen,Wei-qi Chen,Yong-xian Su,Da Li.International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation . 2010 (1)

[13] Land surface temperature retrieval from LANDSAT TM 5 [J].