卫星遥感数据即得即用(RTU)产品集 I 区论文(评审中) 版本 ZH2
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中国区域Landsat地表温度产品
Landsat surface temperature products over China
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: 2020 - 04 - 30
: 2020 - 06 - 03
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摘要&关键词
摘要:地表温度是一个重要的陆地表面参数,广泛应用于农业、林业、生态、全球变化等领域。卫星遥感技术为获取大区域地表温度信息提供了有效手段。Landsat数据热红外波段具有较高的空间分辨率且具有长期的数据积累,为全球变化等需要长时间序列对比分析的研究提供了理想的数据源。基于Landsat数据和普适性单通道算法生产了中国区域长时间序列地表温度产品。可为资源调查、生态环境监测、全球变化研究等相关领域的研究和应用提供数据产品支撑。
关键词:地表温度;定量反演;陆地卫星;中国区域
Abstract & Keywords
Abstract: Land surface temperature is an important land surface parameter, which is widely used in agriculture, forestry, ecology, global change and other fields. Satellite remote sensing technology provides an effective way to obtain large-scale surface temperature information. The thermal infrared band of Landsat data has high spatial resolution and long-term data accumulation, which provides an ideal data source for studies such as global changes that require long-term sequence data accumulation. Based on Landsat data and generalized single channel algorithm, long time series surface temperature product of China is produced, which can provide data product support for researches and applications in related fields.
Keywords: land surface temperature; quantitative retrieval; Landsat satellite; China
数据库(集)基本信息简介
数据库(集)名称中国区域Landsat地表温度产品
数据作者张兆明、何国金、彭燕、龙腾飞、王猛猛、魏明月
数据通信作者何国金(hegj@aircas.ac.cn
数据时间范围1986–2019年
地理区域中国
空间分辨率120/100/60 m
数据量360 GB
数据格式*.TIF
数据服务系统网址http://databank.casearth.cn
http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/985
基金项目中国科学院A类先导专项(XDA19090300)
数据库(集)组成按照影像行列号(path/row)和获取时间存放在不同的文件夹中,每个文件夹包含数据文件(TIF格式)、质量文件(QA)以及元数据文件(XML格式)。
Dataset Profile
TitleLandsat surface temperature product over China
Data corresponding authorHe Guojin (hegj@aircas.ac.cn)
Data authorsZhang Zhaoming, He Guojin, Peng Yan, Long Tengfei, Wang Mengmeng, Wei Mingyue
Time range1986–2019
Geographical scopeChina
Spatial resolution120/100/60 m
Data volume360 GB
Data format*.TIF
Data service systemhttp://databank.casearth.cn
http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/985
Source of fundingStrategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences (XDA19090300)
Dataset compositionThe dataset consists of data file in TIFF format, Quality Attribute file, and metadata file in XML format.
引 言
地表温度是表征地物在热波段发射特征的物理量,从卫星数据的热红外波段像元值经过辐射定标、大气校正和比辐射率校正等定量处理可以反演得到地表温度。自1982年以来,Landsat系列卫星持续获取了大量的时间序列热红外数据,尤其是Landsat 5卫星持续高质量运行三十多年的时间,积累了大量的热红外数据。和其他长时间序列卫星数据(比如TERRA/AQUA MODIS数据和NOAA AVHRR数据)相比,Landsat热红外数据不仅持续时间长,更重要的是空间分辨率大大提高(空间分辨率为60 m/100 m/120 m)。Landsat 4/5/7卫星都只有一个热红外波段,Landsat 8卫星虽然具有两个热红外波段(第10和第11波段),但是第11波段的定标误差偏大,不能应用于定量地表温度反演。因此从Landsat系列卫星数据反演地表温度只能利用单通道算法,需要发展高精度且实用性强的单通道地表温度反演算法进行Landsat数据地表温度产品生产[1]
1   数据采集和处理方法
1.1   数据采集方法
选择中国遥感卫星地面站接收的Landsat卫星数据,包括Landsat 5/7/8卫星数据,空间范围覆盖中国全境,时间范围从1986年至今。尽可能选择无云、高质量的影像数据,所有数据均做过高精度的正射校正处理。
1.2   数据处理方法
在Landsat卫星数据辐射定标的基础上利用普适性单通道算法反演地表温度。普适性单通道算法需要地表比辐射率和总大气水蒸汽含量两个关键的输入参数。地表比辐射率通过NDVI(normalized difference vegetation index,归一化差值植被指数)阈值法来获取。总大气水蒸汽含量无法从Landsat卫星数据自身来获取,需要借助外源数据。对于2000年以前接收的Landsat数据,利用NCEP再分析资料来获取总大气水蒸汽含量;对于2000年以后接收的Landsat数据,则利用MODIS大气水蒸汽含量产品(空间分辨率为1 km),从而协同两种卫星数据的优势实现地表温度的高精度反演[2]
利用普适性单通道算法反演地表温度的主要过程如下[3-4]
(1)
式中,TS 是地表温度,Lii波段的辐射亮度,εii波段的比辐射率, γδ 是普朗克方程相关的系数,计算公式为:
(2)
(3)
其中,Tii波段的星上亮度温度,,c2=1.4387685,λ是有效波长。对于Landsat 4 TM 第6波段,bγ =1290 K;对于Landsat 5 TM 第6波段,bγ =1256 K ;对于Landsat 7 ETM+ 第6波段,bγ =1277 K;对于Landsat 8 TIRS 第10波段,bγ =1324 K。ψ1ψ2ψ3 为3个大气功能参数,均由大气水蒸汽含量(w)计算得到,计算公式如式4和表1。
(4)
表1   Landsat系列卫星数据对应的大气功能参数计算系数
传感器\通道cijj =1j =2j =3
Landsat 4 TM 6i =10.06674−0.034471.04483
i =2−0.50095−1.156520.09812
i =3−0.047321.50453−0.34405
Landsat 5 TM 6i =10.08158−0.057071.05991
i =2−0.58853−1.08536−0.00448
i =3−0.062011.59086−0.33513
Landsat 7 ETM+ 6i =10.06982−0.033661.04896
i =2−0.51041−1.200260.06297
i =3−0.054571.52631−0.32136
Landsat 8 TIRS 10i =10.040190.029161.01523
i =2−0.38333−1.502940.20324
i =30.009181.36072−0.27514
2   数据样本描述
数据产品按照影像行列号(path/row)和获取时间存放在不同的文件夹中,文件夹中包含数据文件(TIFF格式)、数据质量文件(Quality Attribute,QA)和元数据文件(XML格式)。数据文件的空间分辨率分别为120 m(对应于Landsat 5卫星第6波段)、100 m(对应于Landsat 8卫星第10波段和第11波段)和60 m(对应于Landsat 7卫星第6波段)。为了降低存储空间,将地表温度反演结果的单位转换为开尔文(K),并将浮点型乘以10变成16位整型进行存储,背景填充值为-9999,同时所有的栅格图像均进行了“LZW”的无损压缩。
3   数据质量控制和评估
制定了Landsat地表温度产品生产标准,规范了产品的坐标系与投影方式、产品格式、命名规则、文件组成及元数据标准,确保数据产品生产的标准化。制定了Landsat地表温度产品质量检验规范,规定了产品质量检验的过程和方法,保证产品的质量。基于SURFRAD(surface radiation budget network)地表实测数据的验证结果表明,在总大气水蒸汽含量位于0.5至3 g/cm2区间时,Landsat地表温度产品的RMSE(Root Mean Square Error,均方根误差)为1.96 K[5]
4   数据价值
地表温度是一个常用的陆地表面参数,广泛应用于农业、林业、生态、全球变化等领域。利用遥感技术反演地表温度具有明显的优势,目前可用的星载热红外遥感数据非常有限,且空间分辨率往往不高,在可用数据源中,Landsat数据热红外波段具有较高的空间分辨率且具有长期的数据积累。中国区域Landsat地表温度产品基于1986年以来的全部高质量的Landsat数据,产品具有高精度的几何定位、归一化的波谱量纲,可为资源调查、生态环境监测、全球变化研究等相关领域的研究和应用提供数据产品支撑。
5   数据使用方法和建议
本数据集可通过地球大数据科学工程(CASEarth)Databank在线服务网址(http://databank.casearth.cn)获取数据。用户注册成功并登录系统后,进入平台产品查询界面(图1),产品类型选择“LST”(图1红框位置所示),用户可根据行政区、地图选择以及行列号等方式查询下载所需要的数据。后续作者会持续更新我国区域的地表温度产品,以提供更好的、持续的数据共享服务。若平台系统中暂时缺少用户所需的数据或者有与本数据相关的其他数据需求,可通过咨询本文作者进行申请。


图1   CASEarth Databank 在线服务地表温度产品查询界面示意图(地图送审中)
[1]
HE G J, ZHANG Z M, JIAO W L, et al. Generation of ready to use (RTU) products over China based on Landsat series data[J]. Big Earth Data, 2018, 2: 56-64. DOI: 10.1080/20964471.2018.1433370
[2]
ZHANG Z M, HE G J. Generation of Landsat surface temperature product for China, 2000–2010[J]. International Journal of Remote Sensing, 2013, 34(20): 7369-7375.
[3]
JIMENEZ-MUNOZ J C, CRISTOBAL J, SOBRINO J A, et al. Revision of the single-channel algorithm for land surface temperature retrieval from Landsat thermal-infrared data[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2009, 47(1): 339-349.
[4]
JIMENEZ-MUNOZ J C, SOBRINO J A, SKOKOVIC D, et al. Land Surface Temperature Retrieval Methods From Landsat-8 Thermal Infrared Sensor Data[J]. Ieee Geoscience and Remote Sensing Letters, 2014,11: 1840-1843.
[5]
ZHANG Z M, HE G J, WANG M M, et al. Validation of the generalized single-channel algorithm using Landsat 8 imagery and SURFRAD ground measurements[J]. Remote Sensing Letters, 2016, 7(8): 810-816.
数据引用格式
张兆明, 何国金, 彭燕, 等. 中国区域Landsat地表温度产品[DB/OL]. Science Data Bank, 2020. (2020-05-20). DOI: 10.11922/sciencedb.985.
稿件与作者信息
论文引用格式
张兆明, 何国金, 彭燕, 等. 中国区域Landsat地表温度产品[J/OL]. 中国科学数据, 2020. (2020-05-25). DOI: 10.11922/csdata.2020.0030.zh.
张兆明
Zhang Zhaoming
主要承担工作:研究思路与研究方案设计,算法研究,论文撰写。
(1980—),男,河南省郑州市人,博士,高级工程师,研究方向为遥感数据智能处理与信息挖掘。
何国金
He Guojin
主要承担工作:总体指导,研究思路与研究方案设计。
hegj@radi.ac.cn
(1968—),男,福建省龙岩市人,博士,研究员,研究方向为遥感数据智能处理与信息挖掘。
彭燕
Peng Yan
主要承担工作:程序编写,产品生产。
(1988—),女,湖南省郴州市人,硕士,工程师,研究方向为遥感数据智能处理与信息挖掘。
龙腾飞
Long Tengfei
主要承担工作:程序编写。
(1986—),男,湖北省武汉市人,博士,助理研究员,研究方向为遥感数据智能处理与信息挖掘。
王猛猛
Wang Mengmeng
主要承担工作:算法研究,产品精度评价。
(1988—),男,湖南省平江市人,博士,助理研究员,研究方向为遥感地表温度反演、遥感应用。
魏明月
Wei Mingyue
主要承担工作:产品精度评价。
(1996—),女,河南省郑州市人,硕士研究生,研究方向为遥感数据智能处理与信息挖掘。
出版历史
I区发布时间:2020年6月3日 ( 版本ZH2
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中国科学数据
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