基于Landsat 8 TIRS数据的大气水汽含量反演劈窗算法

• 作者: 何国金 尹然宇 张兆明 王桂周 王猛猛 龙腾飞
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 热红外遥感 水汽含量 SWCVR Landsat 8 TIRS
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 模型与反演
• 页码范围: 166-172
• 页数: 7页
• 分类号: TP75
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2017.1.0166

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(1 km)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 8 TIRS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0.43 g/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0.44 g/cm2,平均绝对误差(MAE)为0.34 g/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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何国金	中国科学院遥感与数字地球研究所数据深加工部	37	683	15.0	26.0
2	王猛猛	中国科学院遥感与数字地球研究所数据深加工部	6	46	3.0	6.0
6	张兆明	中国科学院遥感与数字地球研究所数据深加工部	19	383	10.0	19.0
7	王桂周	中国科学院遥感与数字地球研究所数据深加工部	7	48	3.0	6.0
8	尹然宇	中国科学院遥感与数字地球研究所数据深加工部	3	11	1.0	3.0