<em id="lj1v3"><b id="lj1v3"></b></em>

    <i id="lj1v3"></i>

        <i id="lj1v3"><b id="lj1v3"><progress id="lj1v3"></progress></b></i>

        <video id="lj1v3"></video>
        <video id="lj1v3"></video>

                    <i id="lj1v3"><ol id="lj1v3"><progress id="lj1v3"></progress></ol></i>
                    衛星遙感數據即得即用(RTU)產品集 II 區論文(已發表) ? 版本 ZH3 Vol 5 (4) 2020
                    下載
                    中國區域Landsat地表溫度產品
                    Landsat surface temperature products over China
                    ?>>
                    : 2020 - 04 - 30
                    : 2020 - 10 - 29
                    : 2020 - 06 - 03
                    : 2020 - 12 - 30
                    极速快三
                    4336 61 0
                    摘要&關鍵詞
                    摘要:地表溫度是一個重要的陸地表面參數,廣泛應用于農業、林業、生態、全球變化等領域。衛星遙感技術為獲取大區域地表溫度信息提供了有效手段。Landsat數據熱紅外波段具有較高的空間分辨率且具有長期的數據積累,為全球變化等需要長時間序列對比分析的研究提供了理想的數據源?;贚andsat數據和普適性單通道算法生產了中國區域1986–2019年長時間序列地表溫度產品,可為資源調查、生態環境監測、全球變化研究等相關領域的研究和應用提供數據產品支撐。
                    關鍵詞:地表溫度;定量反演;陸地衛星;中國區域
                    Abstract & Keywords
                    Abstract:?Land surface temperature is an important land surface parameter, and is widely used in agriculture, forestry, ecology, global change and other fields. Satellite remote sensing technology provides an effective way to obtain large-scale surface temperature information. The thermal infrared band of Landsat data are characteristic of high spatial resolution and long-term data accumulation, which can provide an ideal data source for such studies as global changes that require long-term sequence data accumulation. Based on Landsat data and generalized single channel algorithm, we obtained the Landsat surface temperature products of long time series (1986-2019) over China. This dataset can provide data support for the research and application in related fields, such as resource survey, ecological environment monitoring, and global change research.
                    Keywords:?land surface temperature;?quantitative retrieval;?Landsat satellite;?China
                    數據庫(集)基本信息簡介
                    數據庫(集)名稱中國區域Landsat地表溫度產品
                    數據作者張兆明、何國金、彭燕、龍騰飛、王猛猛、魏明月
                    數據通信作者何國金(hegj@aircas.ac.cn)
                    數據時間范圍1986–2019年
                    地理區域中國
                    空間分辨率120/100/60 m
                    數據量360 GB
                    數據格式*.TIF
                    數據服務系統網址http://databank.casearth.cn
                    http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/985
                    基金項目中國科學院A類先導專項(XDA19090300);國家自然科學基金項目(61731022)。
                    數據庫(集)組成按照影像行列號(path/row)和獲取時間存放在不同的文件夾中,每個文件夾包含數據文件(TIF格式)、質量文件(QA)以及元數據文件(XML格式)。
                    Dataset Profile
                    TitleLandsat surface temperature products over China
                    Data corresponding authorHe Guojin (hegj@aircas.ac.cn)
                    Data authorsZhang Zhaoming, He Guojin, Peng Yan, Long Tengfei, Wang Mengmeng, Wei Mingyue
                    Time range1986–2019
                    Geographical scopeChina
                    Spatial resolution120/100/60 m
                    Data volume360 GB
                    Data format*.TIF
                    Data service system<http://databank.casearth.cn>
                    <http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/985>
                    Source of fundingStrategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences (XDA19090300); National Natural Science Foundation of China (61731022).
                    Dataset compositionThe dataset consists of the data file in TIFF format, quality attribute file (QA), and metadata file in XML format. The data are saved in different folders according to the image row number and acquisition time.
                    引 言
                    地表溫度是表征地物在熱紅外波段發射特征的物理量,從衛星數據的熱紅外波段像元值經過輻射定標、大氣校正和比輻射率校正等定量處理可以反演得到地表溫度。自1982年以來,Landsat系列衛星持續獲取了大量的時間序列熱紅外數據,尤其是Landsat 5衛星持續高質量運行30多年的時間,積累了大量的熱紅外數據。和其他長時間序列衛星數據(比如TERRA/AQUA MODIS數據和NOAA AVHRR數據)相比,Landsat熱紅外數據不僅持續時間長,更重要的是空間分辨率大大提高(空間分辨率為60 m/100 m/120 m)。Landsat 4/5/7衛星都只有一個熱紅外波段,Landsat 8衛星雖然具有兩個熱紅外波段(第10和第11波段),但是第11波段的定標誤差偏大,不能應用于定量地表溫度反演。因此從Landsat系列衛星數據反演地表溫度只能利用單通道算法,需要發展高精度且實用性強的單通道地表溫度反演算法進行Landsat數據地表溫度產品生產[1]。
                    1 ? 數據采集和處理方法
                    1.1 ? 數據采集方法
                    選擇中國遙感衛星地面站接收的Landsat衛星數據,包括Landsat 5/7/8衛星數據,空間范圍覆蓋中國全境,時間范圍從1986年至2019年。盡可能選擇無云、高質量的影像數據,所有數據均做過高精度的正射校正處理。
                    1.2 ? 數據處理方法
                    在Landsat衛星數據輻射定標的基礎上利用普適性單通道算法反演地表溫度。普適性單通道算法需要地表比輻射率和總大氣水蒸汽含量兩個關鍵的輸入參數。地表比輻射率通過NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,歸一化差值植被指數)閾值法來獲取??偞髿馑羝繜o法從Landsat衛星數據自身來獲取,需要借助外源數據經過插值處理得到。對于2000年以前接收的Landsat數據,利用NCEP再分析資料來獲取總大氣水蒸汽含量;對于2000年以后接收的Landsat數據,則利用MODIS大氣水蒸汽含量產品(空間分辨率為1 km),從而協同兩種衛星數據的優勢實現地表溫度的高精度反演[2]。
                    利用普適性單通道算法反演地表溫度的主要過程如下[3-4]
                    (1)
                    式中,TS 是地表溫度,Lii波段的輻射亮度,εii波段的比輻射率,γδ是普朗克方程相關的系數,計算公式為:
                    (2)
                    (3)
                    其中,Tii波段的星上亮度溫度,,c2=1.4387685,λ是有效波長。對于Landsat 4 TM 第6波段,bγ =1290 K;對于Landsat 5 TM 第6波段,bγ =1256 K ;對于Landsat 7 ETM+ 第6波段,bγ =1277 K;對于Landsat 8 TIRS 第10波段,bγ =1324 K。ψ1 、ψ2ψ3 為3個大氣功能參數,均由大氣水蒸汽含量(w)計算得到,計算公式如式4和表1。
                    (4)
                    表1 ? Landsat系列衛星數據對應的大氣功能參數計算系數[3-4]
                    傳感器\通道cijj =1j =2j =3
                    Landsat 4 TM 6i =10.06674?0.034471.04483
                    i =2?0.50095?1.156520.09812
                    i =3?0.047321.50453?0.34405
                    Landsat 5 TM 6i =10.08158?0.057071.05991
                    i =2?0.58853?1.08536?0.00448
                    i =3?0.062011.59086?0.33513
                    Landsat 7 ETM+ 6i =10.06982?0.033661.04896
                    i =2?0.51041?1.200260.06297
                    i =3?0.054571.52631?0.32136
                    Landsat 8 TIRS 10i =10.040190.029161.01523
                    i =2?0.38333?1.502940.20324
                    i =30.009181.36072?0.27514
                    2 ? 數據樣本描述
                    數據產品按照影像行列號(path/row)和獲取時間存放在不同的文件夾中,文件夾中包含數據文件(TIFF格式)(地表溫度結果示例見圖1)、數據質量文件(Quality Attribute,QA)和元數據文件(XML格式)。數據文件的空間分辨率分別為120 m(對應于Landsat 5衛星第6波段)、100 m(對應于Landsat 8衛星第10波段和第11波段)和60 m(對應于Landsat 7衛星第6波段)。為了降低存儲空間,將地表溫度反演結果的單位轉換為開爾文(K),并將浮點型乘以10變成16位整型進行存儲,背景填充值為-9999,同時所有的柵格圖像均進行了“LZW”的無損壓縮。


                    圖1 ? 地表溫度結果示例(Landsat 5, TM, path/row:123/032, 獲取時間20090602)
                    數據質量文件(QA)包括在原始數據的基礎上生成的QA(即PIXEL-QA)和輻射亮度值QA(即RADSAT-QA)。PIXEL-QA主要是對填充值(Fill)、晴空(Clear)、云(Cloud)、云置信度(Cloud Confidence)、云陰影(Cloud Shadow)、冰雪(Snow/Ice)以及水(Water)等信息進行標識,命名規則為衛星-傳感器-path-row-成像日期-PIXEL-QA.TIF。輻射亮度值QA主要是對輻射飽和值和有效值進行標識,命名規則為衛星-傳感器-path-row-成像日期-RADSAT-QA.TIF。Landsat 5/7和Landsat 8的QA屬性表分別如表2–4所示。
                    表2 ? Landsat 5/7的PIXEL-QA屬性表
                    位值累計和屬性像素值
                    011Fill1
                    123Clear66,130
                    247Water68,132
                    3815Cloud Shadow72,136
                    41631Snow/Ice80,112,144,176
                    53263Cloud96,112,160,176,224
                    664127云置信度(Cloud Confidence)
                    00 =未設置(None)
                    01 =低(Low)
                    10 =中(Medium)
                    11 =高(High)
                    低云置信度(Low Cloud Confidence):66,68,72,80,96,112
                    中等云置信度(Medium Cloud Confidence):130,132,136,144,160,176
                    高云置信度(High Cloud Confidence):224
                    7128255
                    表3 ? Landsat 8 的PIXEL-QA屬性表
                    位值累計和屬性像素值
                    011Fill1
                    123Clear322,386
                    247Water324,388,836,900
                    3815Cloud Shadow328,392,840,904
                    41631Snow/Ice336, 368, 400, 432, 848, 880, 912, 944
                    53263Cloud352, 368, 416, 432, 480, 864, 880, 928, 944, 992
                    664127云置信度(Cloud Confidence)
                    00 =未設置(None)
                    01 =低(Low)
                    10 =中(Medium)
                    11 =高(High)
                    低云置信度(Low Cloud Confidence):322, 324, 328, 336, 352, 368, 832, 836, 840, 848, 864, 880
                    中等云置信度(Medium Cloud Confidence):386, 388, 392, 400, 416, 432, 900, 904, 928, 944
                    高云置信度(High Cloud Confidence):480, 992
                    7128255
                    8256511卷云置信度(Cirrus Confidence)
                    00 =未設置(Not Set)
                    01 = 低(Low)
                    10 = 中(Medium)
                    11 =高(High)
                    低卷云置信度(Low Cirrus Confidence):322, 324, 328, 336, 352, 368, 386, 388, 392, 400, 416, 432, 480
                    高卷云置信度(High Cirrus Confidence):832, 836, 840, 848, 864, 880, 900, 904, 912, 928, 944, 992
                    95121023
                    1010242047Terrain Occlusion(地形遮擋)≥1024
                    表4 ? RADSAT-QA的屬性表
                    位值累計和描述
                    011數據填充標記(0,有效值;1,無效值)
                    123波段1數據飽和標記(0,有效值;1,飽和值)
                    247波段2數據飽和標記(0,有效值;1,飽和值)
                    3815波段3數據飽和標記(0,有效值;1,飽和值)
                    41631波段4數據飽和標記(0,有效值;1,飽和值)
                    53263波段5數據飽和標記(0,有效值;1,飽和值)
                    664127波段6數據飽和標記(0,有效值;1,飽和值)
                    7128255波段7數據飽和標記(0,有效值;1,飽和值)
                    8N/AN/A未使用
                    95121023波段9數據飽和標記(0,有效值;1,飽和值)
                    1010242047波段10數據飽和標記(0,有效值;1,飽和值)
                    1120484095波段11數據飽和標記(0,有效值;1,飽和值)
                    3 ? 數據質量控制和評估
                    制定了Landsat地表溫度產品生產標準,規范了產品的坐標系(WGS84)與投影方式(UTM)、產品格式、命名規則、文件組成及元數據標準,確保數據產品生產的標準化。制定了Landsat地表溫度產品質量檢驗規范,規定了產品質量檢驗的過程和方法,保證產品的質量。在Landsat地表溫度產品精度驗證方面,利用獨立模擬數據的驗證結果表明,全球尺度上,當總大氣水蒸汽含量位于0.5–3 g/cm2區間時,Landsat地表溫度的反演精度(Root Mean Square Error,RMSE)在2 K以內[3];基于中國區域的樣地實測數據的驗證結果表明,Landsat地表溫度的反演精度為0.83 K[5];基于SURFRAD(Surface Radiation Budget Network)地表實測數據的驗證結果表明,在總大氣水蒸汽含量位于0.5–3 g/cm2區間時,Landsat地表溫度的反演精度為1.96 K[6]。詳細驗證過程可以參閱上述文獻。
                    4 ? 數據價值
                    地表溫度是一個常用的陸地表面參數,廣泛應用于農業、林業、生態、全球變化等領域。利用遙感技術反演地表溫度具有明顯的優勢,目前可用的星載熱紅外遙感數據非常有限,且空間分辨率往往不高。在可用數據源中,Landsat數據熱紅外波段具有較高的空間分辨率且具有長期的數據積累。中國區域Landsat地表溫度產品基于1986年以來的全部高質量的Landsat數據,產品具有高精度的幾何定位、歸一化的波譜量綱,可為資源調查、生態環境監測、全球變化研究等相關領域的研究和應用提供數據產品支撐。
                    5 ? 數據使用方法和建議
                    本數據集可通過地球大數據科學工程(CASEarth)Databank在線服務網址(http://databank.casearth.cn)獲取數據。用戶注冊成功并登錄系統后,進入平臺產品查詢界面,產品類型選擇“LST”,用戶可根據行政區、地圖選擇以及行列號等方式查詢下載所需要的數據。后續作者會持續更新我國區域的地表溫度產品,以提供更好的、持續的數據共享服務。若平臺系統中暫時缺少用戶所需的數據或者有與本數據相關的其他數據需求,可通過咨詢本文作者進行申請。
                    [1]
                    HE G J, ZHANG Z M, JIAO W L, et al. Generation of ready to use (RTU) products over China based on Landsat series data[J]. Big Earth Data, 2018, 2: 56-64. DOI: 10.1080/20964471.2018.1433370
                    [2]
                    ZHANG Z M, HE G J. Generation of Landsat surface temperature product for China, 2000–2010[J]. International Journal of Remote Sensing, 2013, 34(20): 7369-7375.
                    [3]
                    JIMENEZ-MUNOZ J C, CRISTOBAL J, SOBRINO J A, et al. Revision of the single-channel algorithm for land surface temperature retrieval from Landsat thermal-infrared data[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2009, 47(1): 339-349.
                    [4]
                    JIMENEZ-MUNOZ J C, SOBRINO J A, SKOKOVIC D, et al. Land Surface Temperature Retrieval Methods From Landsat-8 Thermal Infrared Sensor Data[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2014,11: 1840-1843.
                    [5]
                    ZHANG Z M, HE G J, WANG M M, et al. Towards an operational method for land surface temperature retrieval from Landsat 8 data[J]. Remote Sensing Letters, 2016, 7(3): 279-288.
                    [6]
                    ZHANG Z M, HE G J, WANG M M, et al. Validation of the generalized single-channel algorithm using Landsat 8 imagery and SURFRAD ground measurements[J]. Remote Sensing Letters, 2016, 7(8): 810-816.
                    數據引用格式
                    張兆明, 何國金, 彭燕, 等. 中國區域Landsat地表溫度產品[DB/OL]. Science Data Bank, 2020. (2020-05-20). DOI: 10.11922/sciencedb.985.
                    稿件與作者信息
                    論文引用格式
                    張兆明, 何國金, 彭燕, 等. 中國區域Landsat地表溫度產品[J/OL]. 中國科學數據, 2020, 5(4). (2020-10-29). DOI: 10.11922/csdata.2020.0030.zh.
                    張兆明
                    Zhang Zhaoming
                    主要承擔工作:研究思路與研究方案設計,算法研究,論文撰寫。
                    (1980—),男,河南省鄭州市人,博士,高級工程師,研究方向為遙感數據智能處理與信息挖掘。
                    何國金
                    He Guojin
                    主要承擔工作:總體指導,研究思路與研究方案設計。
                    hegj@radi.ac.cn
                    (1968—),男,福建省龍巖市人,博士,研究員,研究方向為遙感數據智能處理與信息挖掘。
                    彭燕
                    Peng Yan
                    主要承擔工作:程序編寫,產品生產。
                    (1988—),女,湖南省郴州市人,碩士,工程師,研究方向為遙感數據智能處理與信息挖掘。
                    龍騰飛
                    Long Tengfei
                    主要承擔工作:程序編寫。
                    (1986—),男,湖北省武漢市人,博士,助理研究員,研究方向為遙感數據智能處理與信息挖掘。
                    王猛猛
                    Wang Mengmeng
                    主要承擔工作:算法研究,產品精度評價。
                    (1988—),男,湖南省平江市人,博士,助理研究員,研究方向為遙感地表溫度反演、遙感應用。
                    魏明月
                    Wei Mingyue
                    主要承擔工作:產品精度評價。
                    (1996—),女,河南省鄭州市人,碩士研究生,研究方向為遙感數據智能處理與信息挖掘。
                    出版歷史
                    I區發布時間:2020年6月3日 ( 版本ZH2
                    II區出版時間:2020年12月30日 ( 版本ZH3
                    參考文獻列表中查看
                    中國科學數據
                    csdata