地表温度数据、LST温度数据、地表反照率、NDVI数据、NPP数据、植被覆盖度、土地利用数据
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引言
地表温度(LST)是指地面的温度,太阳的热能被辐射到达地面后,一部分被反射,一部分被地面吸收,使地面增热,对地面的温度进行测量后得到的温度就是地表温度。地表温度是区域和全球尺度地表物理过程中的一个关键因子,也是研究地表和大气之间物质交换和能量交换的重要参数。许多应用如干旱、高温、林火、地质、水文、植被监测,全球环流和区域气候模型等都需要获得地表温度。
正文
地表温度(LST)是指地面的温度,太阳的热能被辐射到达地面后,一部分被反射,一部分被地面吸收,使地面增热,对地面的温度进行测量后得到的温度就是地表温度。地表温度是区域和全球尺度地表物理过程中的一个关键因子,也是研究地表和大气之间物质交换和能量交换的重要参数。许多应用如干旱、高温、林火、地质、水文、植被监测,全球环流和区域气候模型等都需要获得地表温度。
遥感反演地表温度的方法大致可归纳为5大类:单通道方法、分裂窗(双通道)方法、多通道温度-比辐射率分离方法、多角度温度反演方法和多角度与多通道相结合的方法。
地理遥感生态网提供的地表温度数据产品,是采用分裂窗等遥感反演算法,通过多种卫星遥感数据(Landsat、MODIS等)反演得到的多种尺度栅格数据产品。
数据说明
数据名称 |
全国地表温度数据 |
数据类型 |
栅格 |
数据格式 |
GRID,TIFF |
分辨率 |
30m,250m,1km |
覆盖范围 |
中国全境陆地国土 |
坐标系 |
默认投影为Krasovsky_1940_Albers 其他坐标系可进行投影转换 |
时间序列 |
1986-2021年至今 可提供年值、月值、旬值等多种时间尺度 |
模型算法
通过多种反演算法的综合比较,确定Landsat与环境小卫星采用最后单窗算法,MODIS采用劈窗算法,而AVHRR采用分裂窗算法,并在此种算法的基础之上加入了经验拟合的修正。
TM/ETM与环境小卫星算法如公式:
TS=[a×(1-C-D)+(b×(1-C-D)+C+D)×T6-D×Ta]
式中,Ts为地表温度,a和b为经验系数,T6为TM6的亮度温度(K),Ta为大气平均作用温度(K),C和D为中间参数。
MODIS算法如公式:
TS=( C32 (B31+ D31)- C31(D32+ B32))/( C32 A31- C31 A32)
其中 TS为地表温度,A31、A32、B31、B32、C31、C32、D31、D32是参数,是由大气透过率和地表返照率等因子确定的。
AVHRR算法如公式:
Ts=T4 +3.33×(T4-T5 )
式中, Ts是地表温度,T4、T5分别为AVHRR第4、5通道的亮度温度 。
数据样例
数据获取来源:
1、地理遥感生态网www.gisrs.cn
同时,地理遥感生态网www.gisrs.cn上分享了很多地理遥感领域的科学数据(土地利用数据、npp净初级生产力数据数据、NDVI数据、气象数据(降雨量、气温、蒸散量、辐射、湿度、日照时数、风速、水汽压数据)、径流量数据、夜间灯光数据、统计年鉴、道路网、POI兴趣点数据、GDP分布、人口密度分布、三级流域矢量边界、地质灾害分布数据、土壤类型、土壤质地、土壤有机质、土壤PH值、土壤质地、土壤侵蚀、植被类型、自然保护区分布、建筑轮廓分布等等地理数据,以及关于gis、遥感从方面的操作教程)。
2.地理空间数据云
(1)2000年全球土地覆盖计划(GLC2000)
(2)欧空局全球陆地覆盖数据(ESA GlobCover)
3.地理科学生态网
网站地址www.csdn.store
4.马里兰大学数据集
UMd基于AVHRR数据的5个波段及NDVI数据经过又一次组合建议数据矩阵,用分类树的方法进行了全球土地覆盖分类工作。其目的是希望建立一个比过去数据更高精度的数据集
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