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Validation of Landsat land surface temperature product in the conterminous United States using in situ measurements from SURFRAD, ARM, and NDBC sites

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International Journal of Digital Earth 2021年第5期14卷 640-660页

作者： Si-Bo Duan Zhao-Liang Li Wei Zhao penghai wu Cheng Huang Xiao-Jing Han Maofang Gao Pei Leng Guofei Shang Key Laboratory of Agricultural Remote Sensing Ministry of Agriculture and Rural Affairs/Institute of Agricultural Resources and Regional PlanningChinese Academy of Agricultural SciencesBeijingPeople’s Republic of China School of Land Science and Space Planning Hebei GEO University HebeiPeople’s Republic of China Institute of Mountain Hazards and Environment Chinese Academy of SciencesChengduPeople’s Republic of China Anhui Province Key Laboratory of Wetland Ecosystem Protection and Restoration Anhui UniversityHefeiPeople’s Republic of China

Since 1982,Landsat series of satellite sensors continuously acquired thermal infrared images of the Earth’s land *** this study,Landsat 5,7,and 8 land surface temperature(LST)products in the conterminous United States from 2009 to 2019 were validated using in situ measurements collected at 6 SURFRAD(Surface Radiation Budget Network)sites,6 ARM(Atmospheric Radiation Measurement)sites,and 9 NDBC(National Data Buoy Center)*** results indicate that a relatively consistent performance among Landsat 5,7,and 8 LST products is obtained for most sites due to the consistent LST retrieval algorithm in conjunction with the same atmospheric compensation and land surface emissivity(LSE)correction methods for Landsat 5,7,and 8 *** bias and root mean square error(RMSE)of Landsat LST product are obtained at some vegetated sites due to incorrect LSE estimation where LSE is invariant with the increasing of normalized difference vegetation index(NDVI).Except for the sites with incorrect LSE estimation,a mean bias(RMSE)of the differences between Landsat LST and in situ LST is 1.0 K(2.1 K)over snow-free land surfaces,−1.1 K(1.6 K)over snow surfaces,and−0.3 K(1.1 K)over water surfaces.

关键词： Land surface temperature land surface emissivity validation Landsat

基于多源遥感数据的巢湖水华长时序时空变化(2009-2018年)分析与发生概率预测

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湖泊科学 2021年第2期33卷 414-427页

作者：祁国华马晓双何诗瑜吴鹏海安徽大学资源与环境工程学院合肥230601 安徽大学湿地生态保护与修复安徽省重点实验室合肥230601

湖泊富营养化导致的水华问题严重影响了淡水资源的利用和保护,快速、全面、准确的监测水华信息对于湖泊水环境的治理具有十分重要的意义.本文以巢湖为研究区域,利用多源光学遥感影像和时空融合技术,采用波段融合的方式将NDVI指数波段加... 详细信息

湖泊富营养化导致的水华问题严重影响了淡水资源的利用和保护,快速、全面、准确的监测水华信息对于湖泊水环境的治理具有十分重要的意义.本文以巢湖为研究区域,利用多源光学遥感影像和时空融合技术,采用波段融合的方式将NDVI指数波段加入到遥感影像当中,并通过监督分类解译水华信息,以此揭示2009-2018年10年间巢湖水华的时空变化规律.结果表明:巢湖发生的水华以零星和局部水华为主,2012年巢湖水体首次出现区域蓝藻水华;巢湖水华的季节变化性强,夏、冬半年水华变化差异大,其中2018年季节间的差异最为显著;巢湖水华后五年发生频率明显高于前五年,西半湖水华较东半湖严重,且巢湖西北部是水华的高发区域,2011年水华开始向沿岸蔓延,2014年水华首次出现在西南湖区,2016年巢湖水华高发区域新增巢湖东部和中部地区.另外,本文根据巢湖的相关气象数据,构建了Logistic水华气象风险概率预测模型,模型平均预测准确率高达87.52%.探究巢湖水华长时序的时空变化规律有助于从宏观上把握其动态趋势,为后续湖区治理以及周边生态环境建设提供理论依据,水华气象风险概率预测模型可为巢湖水华的预警和防控提供决策支持.

关键词：巢湖水华遥感监测监督分类时空变化气象数据 Logistic模型

Landsat 8地表温度产品降尺度深度学习方法研究

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遥感学报 2021年第8期25卷 1767-1777页

作者：张义峥吴鹏海段四波杨辉殷志祥安徽大学湿地生态保护与修复安徽省重点实验室合肥230601 信息材料与智能感知安徽省实验室合肥230601 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北京100081

以光谱指数为趋势面因子的降尺度方法被广泛用于遥感地表温度尺度转换中,但面临构建的光谱指数难以凸显地表温度分布规律、浅层的统计模型难以精准刻画趋势面因子与地表温度之间的复杂关系的不足。为此,本文以Landsat 8 ARD地表温度产... 详细信息

以光谱指数为趋势面因子的降尺度方法被广泛用于遥感地表温度尺度转换中,但面临构建的光谱指数难以凸显地表温度分布规律、浅层的统计模型难以精准刻画趋势面因子与地表温度之间的复杂关系的不足。为此,本文以Landsat 8 ARD地表温度产品为降尺度对象,以Landsat 8 OLI原始数据为潜在趋势面因子,构建地表温度降尺度残差网络(LSTDRN)的深度学习模型;探索适用于Landsat 8地表温度产品空间降尺度的趋势面波段或组合,并在不同季节、不同地表类型下与经典传统方法TsHARP进行定量比较。结果表明:LSTDRN方法利用Landsat 8 OLI原始单波段作为趋势面因子就能有较好的降尺度效果,增加潜在趋势面因子的组合数量并不能提高降尺度效果。不同地表覆盖类型实验中,LSTDRN方法降尺度效果整体优于经典传统方法,且以近红外波段、红光波段和归一化植被指数为趋势面因子时,近红外波段降尺度效果定量评价表现最佳;不同地表覆盖类型的LSTDRN降尺度效果排序为:植被>建筑>水体,而经典传统方法则没有表现出明显的差异。不同季节实验中,LSTDRN方法在春夏冬3季的降尺度效果的定量评价表现明显好于经典传统方法,两类方法的秋季降尺度结果相当。因此,提出的LSTDRN对Landsat 8遥感地表温度产品具有较好的降尺度效果,整体优于经典传统方法且稳定性更强。

关键词：遥感地表温度降尺度 Landsat 8 深度学习趋势面

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风云静止卫星地表温度产品空值数据稳健修复

遥感学报 2017年第1期21卷 40-51页

作者：刘紫涵吴鹏海吴艳兰沈焕锋曾超安徽大学资源与环境工程学院安徽省地理信息工程中心合肥230601 武汉大学资源与环境科学学院武汉430079 清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室北京100084

静止卫星地表温度数据是研究昼夜气候和环境变化的重要参数。但现有发布的静止卫星地表温度数据由于受到云等大气因素的影响,往往出现数值缺失现象。针对该问题,提出基于昼夜变化模型的风云静止卫星地表温度空值数据的稳健修复方法。由... 详细信息

静止卫星地表温度数据是研究昼夜气候和环境变化的重要参数。但现有发布的静止卫星地表温度数据由于受到云等大气因素的影响,往往出现数值缺失现象。针对该问题,提出基于昼夜变化模型的风云静止卫星地表温度空值数据的稳健修复方法。由多项式、傅里叶函数和高斯函数构建新的昼夜变化模型,并利用LevenbergMarquardt算法进行模型参数的求解与优化,进而实现空值修复。以风云2号F星数据(FY-2F)为例,模拟不同类型的像元缺失情况进行修复,并将不同模型修复结果与真实温度值比较,同时也对真实数据进行了测试。结果表明:本文提出的修复方法能有效对温度空值数据修复,且优于传统方法。

关键词：地表温度数据静止卫星温度日变化模型稳健回归风云2号F星(FY-2F)

结合相似块匹配及线性最小均方误差滤波器的全极化雷达影像去噪

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遥感学报 2018年第4期22卷 570-580页

作者：马晓双吴鹏海刘诗雨姚梦园安徽大学资源与环境工程学院合肥230601 高分辨率对地观测系统安徽数据与应用中心合肥230000

针对全极化合成孔径雷达Pol SAR(Polarimetric Synthetic Aperture Radar)影像相干斑噪声严重的问题,提出了一种结合相似块匹配和线性最小均方误差原理的去噪方法。该方法首先在原始影像上实现相似块组的匹配,进而利用线性最小均方误差... 详细信息

针对全极化合成孔径雷达Pol SAR(Polarimetric Synthetic Aperture Radar)影像相干斑噪声严重的问题,提出了一种结合相似块匹配和线性最小均方误差原理的去噪方法。该方法首先在原始影像上实现相似块组的匹配,进而利用线性最小均方误差滤波器对影像块组进行滤波得到初始去噪结果;然后,同时利用原始影像和初始去噪影像的信息进行相似块组的重新匹配,并再次利用线性最小均方误差原理对重匹配影像块进行去噪,得到影像最终的去噪结果。利用模拟的Pol SAR影像和高分三号卫星Pol SAR影像进行了算法效果的验证。结果表明,去噪算法在显著抑制影像噪声水平的同时,也能较好地保持影像的边缘和极化特性等细节信息。

关键词：极化合成孔径雷达相干斑滤波相似块匹配线性最小均方误差滤波非局部均值

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三种谱聚类算法及其应用研究

计算机应用研究 2017年第4期34卷 1026-1031页

作者：刘紫涵吴鹏海吴艳兰安徽大学资源与环境工程学院合肥230601 安徽省地理信息工程中心合肥230601 安徽省农业生态大数据工程实验室合肥230601

为全面理解谱聚类(spectral clustering,SC)算法性能,利用四类几何结构数据,对规范化割(normalized cut,Ncut)、稀疏子空间聚类(sparse subspace clustering,SSC)和谱曲率聚类(spectral curvature clustering,SCC)三种谱聚类算法进行对比分析。结果表明,三种算法的聚类结果各有差异,但每类数据都可以找到相对最有效的聚类算法。Ncut无法处理相交的数据,适用性较差;SSC算法适用性较强,但聚类精度不高;SCC算法具有适用性强、精度高等特点,能够实现四类几何结构数据的有效聚类。此外,改进的SCC算法有效地实现了有数据间断的两条相交螺旋线聚类。最后,分析了现有SCC算法存在的不足,并指出进一步研究的方向。

关键词：聚类分析谱聚类规范化割稀疏子空间聚类谱曲率聚类

面向云覆盖的遥感影像时空融合深度学习方法及其应用

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遥感技术与应用 2022年第4期37卷 800-810页

作者：隋冰清殷志祥吴鹏海吴艳兰安徽大学资源与环境工程学院安徽合肥230601 安徽大学物质科学与信息技术研究院安徽合肥230601

遥感影像时空融合是一种获取高时空分辨率数据的有效手段,但现有方法在选定基础数据对时要求预测时间低分辨率数据无云覆盖影响,这极大地限制了其应用潜力。为此,提出一种面向云覆盖的遥感影像时空融合方法,即在深度学习框架下,构建重... 详细信息

遥感影像时空融合是一种获取高时空分辨率数据的有效手段,但现有方法在选定基础数据对时要求预测时间低分辨率数据无云覆盖影响,这极大地限制了其应用潜力。为此,提出一种面向云覆盖的遥感影像时空融合方法,即在深度学习框架下,构建重建子网络恢复预测时刻云下缺失信息,将重建后的低分辨率影像与前后相邻时刻高、低分辨率数据对构建时空融合子网络,得到最终的融合影像。以安徽淮南采煤沉陷区Landsat和MODIS反射率数据为例,对预测时刻MODIS数据模拟不同缺失率的云污染;利用所提方法进行时空融合实验,进而比较深度学习与传统方法融合数据对水体信息的提取效果。结果表明:该方法融合结果各波段的RMSE和SSIM均取得较好的定量评价效果,且总体优于传统方法;沉陷区水体提取实验表明本方法水体提取结果更加接近真实观测影像。因此,该方法降低了时空融合对数据的限制要求,且具有更高的融合精度和更有效的应用性。

关键词：云覆盖遥感时空融合深度学习重建水体提取

全极化雷达遥感影像的迭代优化非局部均值去噪法

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测绘学报 2019年第8期48卷 1038-1045页

作者：马晓双吴鹏海安徽大学资源与环境工程学院

相干斑的存在严重降低了全极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)的影像质量,对相干斑进行抑制是使用PolSAR数据必不可少的预处理程序。本文提出了一种迭代优化的PolSAR非局部均值去噪方法。该方法在每次迭... 详细信息

相干斑的存在严重降低了全极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)的影像质量,对相干斑进行抑制是使用PolSAR数据必不可少的预处理程序。本文提出了一种迭代优化的PolSAR非局部均值去噪方法。该方法在每次迭代去噪过程中,通过同时考虑原始影像全极化噪声统计特性和前一次迭代所得影像的全极化信息来完善像素间极化相似性的度量,从而实现对影像更精准的估计。试验部分利用模拟的PolSAR数据和真实的PolSAR影像进行了算法效果的验证。结果表明:去噪算法在显著抑制影像噪声水平的同时,也能较好地保持影像的边缘和极化特性等细节信息。

关键词：极化合成孔径雷达相干斑滤波非局部均值似然比检验

近30年长江下游升金湖湿地不同季节景观生态风险时空分析

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湖泊科学 2020年第3期32卷 813-825页

作者：朱娴飞陆雨婷吴鹏海马晓双周立志安徽大学资源与环境工程学院合肥230601 湿地生态保护与修复安徽省重点实验室(安徽大学) 合肥230601 安徽大学物质科学与信息技术研究院合肥230601

以安徽省升金湖湿地为研究对象,使用1989年、1996年、2003年、2010年和2017年四季Landsat系列遥感数据,构建景观生态风险评价模型,计算不同季节景观生态风险指数,分析风险空间分布及其变化特征,并使用Pearson相关系数分析季节间、季节... 详细信息

以安徽省升金湖湿地为研究对象,使用1989年、1996年、2003年、2010年和2017年四季Landsat系列遥感数据,构建景观生态风险评价模型,计算不同季节景观生态风险指数,分析风险空间分布及其变化特征,并使用Pearson相关系数分析季节间、季节与年度间景观生态风险相关性.结果显示:(1)不同季节景观生态风险指数有显著差异,生态风险从高到低依次为夏季、冬季、秋季和春季,夏、冬季风险指数平均高出春、秋季37.03%.(2) 1989—2017年升金湖湿地景观生态风险指数明显增加,湖区内泥滩、草滩等重要景观类型极易受人类活动影响,逐渐由中风险、较高风险区转变成较高风险、高风险区,且人造表面与草滩面积与较高风险和高风险区面积呈现出一定的协同变化特征.总体上,升金湖湿地以较低景观生态风险和中景观生态风险为主,较高景观生态风险与高景观生态风险主要位于上、下湖区.(3)季节间景观生态风险相关性最高的为秋季与冬季;年度生态风险与冬季生态风险高度相关.因此,近30年升金湖不同季节湿地景观生态风险时空演变趋势体现了该湿地景观格局变化对景观生态系统干扰的压力响应,且秋季与冬季湖区湿地需引起高度重视.

关键词：湿地景观生态风险季节升金湖土地利用