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申请代码D0513受理部门收件日期受理编号国家自然科学基金申请书(2010版)资助类别:青年科学基金项目亚类说明:附注说明:项目名称:基于MODIS数据的地表温度和发射率算法开发与验证研究申请人:毛克彪电话:010-82109615-108依托单位:中国农业科学院农业资源与农业区划研究所通讯地址:北京市海淀区中关村南大街12号邮政编码:100081单位电话:68918700电子邮箱:maokebiao@126.com申报日期:2010年3月15日国家自然科学基金委员会国家自然科学基金申请书2010版第2页版本1.002.670基本信息yEqGPBdl姓名毛毛克彪性别男出生年月1977年8月民族汉族学位博士职称副研究员每年工作时间(月)8电话010-82109615-108电子邮箱maokebiao@126.com传真国别或地区中国个人通讯地址北京市海淀区中关村南大街12号工作单位中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/遥感室申请人信息主要研究领域农业遥感,大气和地表参数反演名称中国农业科学院农业资源与农业区划研究所联系人闫湘电子邮箱yanxiang@caas.ac.cn依托单位信息电话68918700网站地址单位名称合作研究单位信息项目名称基基于MODIS数据的地表温度和发射率算法开发与验证研究资助类别青年科学基金项目亚类说明附注说明申请代码D0513:气象观测原理、方法及数据分析D0512:大气环境与全球气候变化基地类别农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室\部门开放研究年限2011年1月—2013年12月研究属性应用基础研究项目基本信息申请经费25.4800万元摘要(限400字):地表温度是气候变化中的一个非常重要的参数,传统的方法是用气象站点测量获得,而卫星遥感技术的发展为获取这一参数提供了新途径。目前针对中分辨率的MODIS遥感数据反演地表温度和发射率的反演算法还很少,其主要原因是获得大气参数非常的困难。另外从热红外数据中同时反演地表温度和发射率本身就是一个病态问题(未知数总比方程的个数多)。我们已经探索地球物理参数之间的关系,研究并解决方程不足的问题。本研究进一步验证和拓展算法的适用性,对算法中参数进行敏感性分析,消除反演结果中条纹的影响,在全国范围内进行进一步验证分析。并根据FY-3(风云三号)卫星热红外波段设置的特点,发展适合FY-3的地表温度反演算法。进一步分析并为我国将来发射中分辨率的多波段热红外传感器的波段设置和地表温度和发射率反演算法提供一些建议。关键词(用分号分开,昀多5个)MODIS;FY-3;地表温度;发射率国家自然科学基金申请书2010版第3页版本1.002.670项目组主要参与者(注:项目组主要参与者不包括项目申请人,国家杰出青年科学基金项目不填写此栏。)编号姓名出生年月性别职称学位单位名称电话电子邮箱项目分工每年工作时间(月)1高春雨1978-4-2男助理研究员硕士中国农业科学院农业资源与农业区划研究所82109615chunyugao@126.com分类与地面调查分析62高懋芳1980-9-20女助理研究员硕士中国农业科学院农业资源与农业区划研究所82109615gaomf@caas.net.cn算法验证分析63李李丹丹1979-12-21女助理研究员硕士中国农业科学院农业资源与农业区划研究所82109615lidd@caas.net.cn地面验证分析64卫卫炜1986-7-13男硕士生学士中国农业科学院农业资源与农业区划研究所82109615weiwei2008@126.com数据采集与分析处理65郭永礼1980-1-1男技师其他中国农业科学院农业资源与农业区划研究所010-82109615guoyongli_caas@126.com地面调查与数据采集56789总人数高级中级初级博士后博士生硕士生61311说明:高级、中级、初级、博士后、博士生、硕士生人员数由申请人负责填报(含申请人),总人数由各分项自动加和产生。国家自然科学基金申请书2010版第4页版本1.002.670经费申请表(金额单位:万元)科目申请经费备注(计算依据与说明)一.研究经费20.05001.科研业务费8.1000(1)测试/计算/分析费1.2000包括野外测量和实验室分析费用。(2)能源/动力费1.1200主要包括外业调查燃料、租车等费用。根据当时燃料消耗费用、当地租车价格测算。(3)会议费/差旅费2.5800参加国内会议1次,课题研究开展的实验、科学考察、业务调研、学术交流等。(4)出版物/文献/信息传播费3.2000主要用于论文出版、文献检索费、专利申请等。(5)其他2.实验材料费7.1500(1)原材料/试剂/药品购置费5.3000主要用于购买遥感影像ALOS和ASTER数据。(2)其他1.8500数据存储光盘,移动硬盘,数码相机和打印机等3.仪器设备费1.8000(1)购置1.8000购买台式机1台,笔记本1个(2)试制4.实验室改装费5.协作费3.0000野外台站协助观测和处理数据,算法编程实现与测试二.国际合作与交流费2.00001.项目组成员出国合作交流2.0000拟小组成员出国交流1次,邀请国外专家来华1人次2.境外专家来华合作交流三.劳务费2.1600研究生补贴和短期雇工补贴四.管理费1.27按照单位规定5%合计25.4800国家其他计划资助经费其他经费资助(含部门匹配)与本项目相关的其他经费来源其他经费来源合计0.0000国家自然科学基金申请书2010版第5页报告正文(一)立项依据与研究内容1.研究意义气候变化是人类迄今面临的昀大环境问题,也是21世纪人类面临的昀复杂的挑战之一。地表温度是气候变化分析中昀关键的参数之一,目前对气候变化影响研究主要是利用气象观测站点数据进行插值分析。对于有些地方,很多气象观测资料还难以获得,同时还存在非同一性问题,这是气候分析的一个难点,也是很多传统气候变化分析方法面临的难题。因此,如何利用遥感数据反演的地表参数和地面气象观测站点数据各自的优势来解决目前的生态监测、农情监测和气候变化研究中数据源的问题是非常迫切的。这为保证各项粮食生产、草地保护和生态建设工程科学合理地实施,从而增加草地产量、节约成本并减小草地生态退化,协调草业生产与生态环境的矛盾,对促进我国草业持续稳定健康地发展具有非常重要的意义。地表能量交换信息的获取是监测区域资源环境变化的一个重要环节。地表温度是地表能量平衡的决定因素之一。获取区域地表温度时空差异,并进而分析其对区域资源环境变化的影响,是区域资源环境动态监测的重要内容。传统的做法是通过地面有限观测点的观测数据来推论分析区域地表温度的时空差异。这种地面观测方法不仅艰难而且非常昂贵。昀近几十年,环境研究和管理活动对温度信息的需求已经使得利用遥感手段反演地表温度和发射率的技术有了很大的进步。许多人致力于寻找方法从遥感数据中反演地表温度。近20年来,热红外遥感技术的飞速发展为快速地获取区域地表温度空间差异信息提供了新的途径。地表温度在区域资源环境研究中的重要性已经使热红外遥感成为遥感研究的一个重要领域,目前已经开发了很多实用的地表温度遥感反演方法,如热辐射传输方程法、劈窗算法、单窗算法和多通道算法。许多算法是针对具体的传感器开发的,例如劈窗算法是用来从具有两个热红外波段的NOAA/AVHRR数据中反演地表温度,而单窗算法则主要是用于只有一个热红外波段的LandsatTM数据[1][2]。1999、2002年搭载MODIS遥感器的对地观测卫星发射成功,为全球和区域资源环境动态监测开辟了又一新的途径。中国本土拥有多个MODIS接受站,其数据在农业灾害监测,气象预报等方面起着非常重要的作用。MODIS是一个拥有36个波段的中分辨率遥感系统,每1~2天可获得一次全球观测数据,其飞行与太阳同步,每天同一区域至少可获得昼夜两景图像,并且是免费接收,因此非常适合于中大尺度的区域资源环境动态监测。在MODIS的36个波段中有8个是热红外波段,因而非常合适于区域尺度的地表热量空间差异分析。但是,目前针对MODIS遥感数据的地表温度反演算法还很少。有些应用研究还在利用针对NOAA/AVHRR数据开发的反演算法反演地表温度。由于大气的影响,星上亮度温度与真正的地表温度有很大差距。在晴空时其差距为3-6°C;在大气水分含量较高情况下,这种差异可以超过10°C[1][2][3]。因此,为了更准确地分析区域热量空间差异,很有必要对MODIS所观测到的亮度温度进行大气校正,反演出真正的地表温度。由于地球表面的复杂性,使得陆地表面温度的反演精度受到限制,特别是在土壤水分含量变化比较大的地区。因此,为了更准确地分析区域热量空间差异,很有必要在用热红外反演地表温度的过程中考虑发射率的变化。国内外研究现状国家自然科学基金申请书2010版第6页我国的热红外遥感研究比较多。刘玉洁,杨忠东等在[3]中介绍了MODIS遥感影像在大气、陆地、海洋反演的参数的各种算法和MODIS数据的应用。李小文,汪骏发等在[4]主要介绍了二向性反射的几何光学模型和定量遥感的“病态”反演理论,并对非同温混合像元热辐射尺度效应模型进行了分析和验证,而且对多阶段目标决策反演策略的参数的不确定性和敏感性进行了分析。李小文对热红外的遥感机理做了比较深入的研究,他在[4][5]中讨论了地表非同温像元的发射率的定义问题及对分离真实温度和发射率的影响,同时强调了先验知识在反演中的作用。苏理宏在[6]中对非同温的混合像元和发射率的方向性进行了研究。徐希儒等[7]-[9]探讨了热红外多角度遥感问题,认为只有当扫描方向与作物垄向相垂直时才昀有利于作物叶冠和土壤温度的反演,并提出了混合像元组分温度的反演方法。陈良富等[10]-[11]研究了热红外遥感中大气下行辐射的近似计算及通道间信息相差性对陆面温度反演的影响。孙毅义等[12]分析了地面发射率随观测角度而变化,认为热红外辐射具有方向性特征。陈良富等[13]提出了非同温混合像元热辐射组分有效发射率的概念,并验证该发射率与组分温度无关。李召良等[14]利用白天和晚上中红外和热红外的数值差异提出了一种用于提取方向发射率的物理方法。覃志豪也对热红外遥感原理,特别是地表温度的反演方法做了大量的研究[15][16]]。毛克彪等[1][2]同时也针对对地观测卫星(TERRA)多传感器的特点对MODIS和ASTER数据的地表温度和发射率反演做了一些研究工作。国外热红外遥感研究比国内要早。真正的地表温度算法是从80年代开始的。按照使用热红外通道来划分,可以分为:单窗算法,劈窗算法和多波段算法。相对而言,劈窗算法比较成熟,到目前这止,已经提出了至少有18个劈窗算法,这些算法的主要区别在于对各参数的计算方法不同[17]-[25]。同时反演地表温度和发射率的算法相对而言不是非常的成熟[26]-[39]。其中具有代表性的多波段算法是李召良等提出来的独立指数法(TISI)[28]和WanandLi针对MODIS在[31]中提出来的同时利用白天/黑夜数据的多波段算法。其特点是对地表温度和地表发射率的同时反演,但需要昼夜两景图像才能进行反演。针对MODIS数据的多波段算法需要14个方程,计算过程比较复杂,并且是在利用大气模型来确定若干参数的情况下才能进行求解。由于白天和晚上同一地区的天气变化较大,很多时候白天晴朗的地区晚上则有云,况且由于卫星轨道的变化,只有进行几何校正才能使白天和晚上两景图幅形成配匹,但几何校正的像元数值重采样又使像元数值发生变化,从而带来误差。存在的问题劈窗算法存在问题:劈窗算法已经被开发来从NOAA/AVHRR和MODIS数据中反演海面温度和地表温度。这些方法主要是利用相邻热红外波段对水汽的敏感性不一样来校正大气的影响。这些算法的形式基本上是相同的,主要在于关键参数的获取及计算。虽然大多数的算法精度都很高,但它们仍然需要做一些假定和利用发射率和大气状态(特别是大气水汽含量)作为已知的先验知识。本研究的申请负责人毛克彪已经针对MODIS数据提
本文标题:[NSFC]-基于MODIS数据的地表温度和发射率算法开发与验证研究
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