基于多源遥感数据的晴空下近地表气温时空分布反演研究

本项目选取多源遥感图像和气象站点气温数据作为主要数据源，以地表温度与气温之间关系的物理机制分析为切入点，首先根据地表能量平衡与辐射平衡原理，推导出气温-地表温度之间关系的物理模型，定量分析其对时间、下垫面类型与状况、入射太阳辐射、风速等时空因子的敏感性，进而对利用地表温度估算气温的物理模型进行重建，建立稳定性、实用性较强的近地表气温空间分布的遥感定量反演模型。在此基础上，结合静止气象卫星FY-2D、FY-2E图像反演出的地表温度降尺度转换数据，实现较高时间分辨率的晴空下近地表气温遥感反演。项目研究将充分结合多源静止气象卫星和极轨卫星在时空分辨率方面互为补充的优势，基于遥感图像数据本身和少量气象站点数据，探讨实用性强、精度高的气温遥感反演方法，这对于满足相关领域对高时空分辨率气温数据的需求具有重要的理论与实践意义，而且对遥感的定量化与产业化发展也具有一定的推动作用。

气温是描述陆地环境条件的重要参数，是水文、气象等模型中的重要输入因子。准确获取气温高分辨率的时空分布对于更好地理解陆地表面过程和研究全球变化等都非常重要。目前近地表气温数据主要由气象观测站收集，由于观测点位密度限制，无法细致地研究特定位置的气温水平空间分布状况。从遥感成像过程来看，遥感图像综合了地表与成像时刻大气状况信息，而且根据地表能量平衡理论，近地表气温和地表温度之间关系密切，因此利用遥感技术反演晴空下的气温时空分布是可行的。.本项目根据遥感像元尺度上的地表温度与近地表气温的不同物理意义及其时空分布特点，以地表温度与气温之间关系的物理机制分析为切入点，结合实验测试与理论计算，深入探讨并比较了地统计插值方法、统计回归模型、地表温度-植被指数方法和地表能量平衡原理用于近地表气温反演的精度，其中基于地表能量平衡原理的气温反演方法研究是重点。针对研究区江苏省而言，前两类方法要求一定数量的气象站点数据用于建模，反演误差在1℃以内，而后两类方法对气象站点数据的依赖性较小，反演误差可控制在2℃左右。这四类方法在模型可移植性、适用性等方面各具优缺点，需要根据研究区特点、数据来源等选择合适的反演模型。若研究区域较小，气象站点分布均匀，而且区域地形起伏很小时，可利用简单的插值方法获取气温空间分布。回归分析方法综合考虑影响地表温度-气温关系的因子，通常可以获得较高精度，但需要部分已知数据用于建模。若气象站点较少，植被覆盖程度较高时，则可选择地表温度-植被指数方法。地表能量平衡模型物理意义清晰，模型具有较好的移植性与普适性，但模型中许多参数的率定较为困难，有待于进一步提高其实用性。.项目研究过程中，开展了基于分裂窗模型的地表温度估算工作。为了获得高时间分辨率的气温分布，重点研究了地表温度的降尺度方法，通过建立较低空间分辨率下地表温度与相关影响因子之间的关系模型，并假定这种关系随空间尺度变化较小，从而得到高空间分辨率的地表温度图像。围绕项目研究目标，产生了许多相关成果，主要包括土地利用动态变化分析、城市热岛变化分析、下垫面景观格局变化对热岛的影响等方面。在项目资助下，开展了红外图像非均匀性校正、森林扰动遥感监测研究工作。.项目研究较好地完成了既定目标，拓展与深化了气温时空分布遥感反演方法与机理。共发表论文14篇，其中SCI收录2篇，EI收录3篇，参加国际学术会议2次，培养硕士研究生2名。