基于Landsat 8 TIRS数据的大气水汽含量反演劈窗算法

被引：12

作者：

王猛猛 ^{[1
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何国金 ^{[1
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张兆明 ^{[1
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王桂周 ^{[1
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尹然宇 ^{[1
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]}

龙腾飞 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国科学院遥感与数字地球研究所数据深加工部

[2] 中国科学院大学

来源：

遥感技术与应用 | 2017年 / 01期

关键词：

热红外遥感; 水汽含量; SWCVR; Landsat 8 TIRS;

D O I：

暂无

中图分类号：

P407 [大气遥感];

学科分类号：

1404 ;

摘要：

Landsat 8是2013年最新发射的Landsat卫星,携带了OLI和TIRS两个传感器,其中TIRS传感器获取了两个临近的热红外通道信息。劈窗协方差—方差比算法（SWCVR）是一种最通用的基于热红外的大气水汽含量反演方法,利用两个热红外通道（其中一个在大气窗口,另一个在大气吸收谱段）的吸收差异来反演大气水汽含量,该方法已经在MODIS等中低分辨率（1km）的热红外数据上得到很好的应用。将SWCVR算法移植到较高分辨率的Landsat 8TIRS数据上,并对水汽含量反演结果进行精度验证。气象数据验证结果表明,水汽含量的反演精度可以达到0.43g/cm2。用MODIS水汽产品（MOD05）做交叉验证,反演的水汽含量和MOD05水汽含量的均方根误差（RMSE）为0.44g/cm2,平均绝对误差（MAE）为0.34g/cm2。总的来说,SWCVR算法应用于Landsat 8数据的水汽含量反演也能得到一个较高的精度。

引用

页码：166 / 172

页数：7

共 6 条

[1] 基于Hyperion影像的高光谱水汽含量反演的算法比较研究 [J].

刘安伟 ;

刘良云 ;

张浩 ;

王志慧 .

遥感技术与应用, 2016, 31 (04) :672-681

[2]

大尺度区域水汽浓度激光检测方法的研究 [J]. 何莹,张玉钧,王立明,尤坤,周毅,孙晓敏,刘振民.&nbsp&nbsp光谱学与光谱分析. 2013(03)

[3] MODIS近红外水汽产品的检验、改进及初步应用—以黑河流域金塔绿洲为例 [J].

孟宪红 ;

吕世华 ;

张堂堂 .

红外与毫米波学报, 2007, (02) :107-111

[4]

A comparison between atmospheric water vapour content retrieval methods using MSG2-SEVIRI thermal-IR data [J] . Xiaoyu Zhang,Jing Pang.&nbsp&nbspInternational Journal of Remote Sensing . 2015 (19-2)

[5]

The next Landsat satellite: The Landsat Data Continuity Mission [J] . James R. Irons,John L. Dwyer,Julia A. Barsi.&nbsp&nbspRemote Sensing of Environment . 2012

[6]

A new approach for retrieving precipitable water from ATSR2 split-window channel data over land area [J] . Zhao-Liang Li,Li Jia,Zhongbo Su,Zhengming Wan,Renhua Zhang.&nbsp&nbspInternational Journal of Remote Sensing . 2004 (24)

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