论文部分内容阅读
随着气候变化问题的加剧,各种自然灾害频发,对城市生态系统造成了严重影响,人们对于环境监测、区域地表热环境研究的需求也随之增多。地表温度(Land Surface Temperature,LST)作为衡量地球表面水热平衡的关键参数,影响着地-气相互作用和能量交换过程,因而获取高质量地表温度数据具有重要的意义。在气象站观测已经不能满足人们需求的情况下,通过遥感技术获取大面积、同步观测的地表温度影像就变得尤为重要。区别于传统极轨卫星地表温度产品,FY-2FLST产品具有较高的时间分辨率,每小时可获取一幅影像,但由于其空间分辨率较低,且受云、气溶胶、观测角度等多种因素造成的数据缺失情况,限制了其产品的应用。基于此,本文以长江三角洲为研究区,以FY-2FLST产品作为数据源,重建地表温度并进行降尺度转换,获取高时空分辨率的地表温度数据集,从而分析区域热环境变化。本文首先利用随机森林构建5km分辨率FY-2F LST与经纬度、DEM、MODIS地表反射率b1～b7波段和太阳入射角因子的回归模型,并利用该模型进行地表温度降尺度重建。经重建后,数据时相缺值率和每幅影像的空间缺值率均大幅度降低,并且空间分辨率由5km提升至1km。随机森林模型重建精度较高,超过90%数据R2大于0.6,平均绝对误差MAE基本小于2K,绝大部分影像RMSE在0.5K～2.0K之间。随后,基于地表温度长时间序列变化特征,利用S-G滤波进一步重建FY-2F LST数据,补充因原始数据限制未参与随机森林重建的影像缺值。经模拟验证,模拟值与真实值间高度相关,MAE为0.37,重建精度较高。同时,通过S-G滤波重建FY-2FLST日均产品,并与气象站实测值比较,进一步验证S-G滤波重建精度,结果表明重建后地温与原始数据精度一致,利用S-G滤波进行地表温度重建具有可靠性。最后,根据重建得到的高时空分辨率地表温度产品,分析长三角地区地表温度时空变化规律。长三角地区南部地表温度略高于北部;上海市地表温度最高,江苏省苏南高于苏北,浙江省城镇高于山区。全年农田和林地地表温度变化基本一致,城镇温度略高于两者。