CN104899555A - 光学遥感图像云下地表温度及发射长波辐射的估算方法 - Google Patents

光学遥感图像云下地表温度及发射长波辐射的估算方法 Download PDF

Info

Publication number
CN104899555A
CN104899555A CN201510239813.0A CN201510239813A CN104899555A CN 104899555 A CN104899555 A CN 104899555A CN 201510239813 A CN201510239813 A CN 201510239813A CN 104899555 A CN104899555 A CN 104899555A
Authority
CN
China
Prior art keywords
surface temperature
remote sensing
sensing image
under
cloud layer
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201510239813.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN104899555B (zh
Inventor
王天星
施建成
阎广建
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Institute of Remote Sensing and Digital Earth of CAS
Original Assignee
Institute of Remote Sensing and Digital Earth of CAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Institute of Remote Sensing and Digital Earth of CAS filed Critical Institute of Remote Sensing and Digital Earth of CAS
Priority to CN201510239813.0A priority Critical patent/CN104899555B/zh
Publication of CN104899555A publication Critical patent/CN104899555A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN104899555B publication Critical patent/CN104899555B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/10Terrestrial scenes
    • G06V20/13Satellite images
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01KMEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01K11/00Measuring temperature based upon physical or chemical changes not covered by groups G01K3/00, G01K5/00, G01K7/00 or G01K9/00
    • G01K11/30Measuring temperature based upon physical or chemical changes not covered by groups G01K3/00, G01K5/00, G01K7/00 or G01K9/00 using measurement of the effect of a material on X-radiation, gamma radiation or particle radiation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10032Satellite or aerial image; Remote sensing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30181Earth observation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/10Terrestrial scenes
    • G06V20/194Terrestrial scenes using hyperspectral data, i.e. more or other wavelengths than RGB

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Astronomy & Astrophysics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Radiation Pyrometers (AREA)

Abstract

本发明公开了一种光学遥感图像云下地表温度及发射长波辐射的估算方法。该光学遥感图像云下地表温度的估算方法包括:确定待处理的光学遥感图像上所有云层投射阴影的具体范围,针对纯阴影区,通过图像反演得到纯阴影区的地表温度;针对云层下覆盖非阴影区,选取与待处理的图像间隔预设时间的晴空图像作为中介图像,在待处理的光学遥感图像上确定一个参考区,根据参考区的温度得到云层下覆盖非阴影区的地表温度;针对云层下覆盖阴影区,在待处理的光学遥感图像上确定一个搜索区域;根据搜索区域内的纯阴影区的地表温度得到云层下覆盖阴影区的地表温度,从而实现了有云层情况下地表温度的估算。通过本发明,能够实现有云层情况下地表温度的估算。

Description

光学遥感图像云下地表温度及发射长波辐射的估算方法
技术领域
本发明涉及环境监测技术领域,具体而言,特别涉及一种光学遥感图像云下地表温度及发射长波辐射的估算方法。
背景技术
利用光学遥感图像获取地表温度是遥感应用的关键领域之一,地表温度的遥感反演主要靠热红外波段,然而热红外波段很难穿透云层,因此,当前利用遥感反演地表温度几乎都集中在晴空条件下,有云条件下的地表温度无法直接从光学遥感图像上获取,造成遥感反演的温度产品空间不连续,难于应用,例如难于被研究全球变化的模型采用也难于准确刻画地表的热状况,限制了遥感反演的地表温度在干旱监测、火情监测、城市热环境监测等领域的广泛应用。
同时,地表长波辐射是地表能量平衡、全球变化研究的关键参数,该参数主要依赖地表温度,因此,和地表温度一样,有云条件下难以获得长波辐射。
针对现有技术中无法从光学遥感图像上确定有云条件下的地表温度的问题,目前尚未提出有效的解决方法。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种光学遥感图像云下地表温度及发射长波辐射的估算方法,以解决现有技术中无法从光学遥感图像上确定有云条件下的地表温度的问题。
依据本发明的一个方面,提供了一种光学遥感图像云下地表温度的估算方法。该方法包括:确定待处理的光学遥感图像上所有云层投射阴影的具体范围,其中,具体范围包括纯阴影区、云层下覆盖非阴影区和云层下覆盖阴影区;针对纯阴影区,通过图像反演得到纯阴影区的地表温度;针对云层下覆盖非阴影区,在待处理的光学遥感图像上提取一个晴空区域作为参考区,并获取参考区的地表温度;获取与待处理的光学遥感图像间隔预设时间的晴空光学遥感图像作为中介图像;在中介图像上,分别获取与云层下覆盖非阴影区和参考区对应区域的地表温度,依次得到第一温度和第二温度;根据参考区的地表温度、第一温度和第二温度得到云层下覆盖非阴影区的地表温度;针对云层下覆盖阴影区,在待处理的光学遥感图像上,获取包括云层下覆盖阴影区的一个区域作为搜索区域;根据搜索区域内的纯阴影区的地表温度得到云层下覆盖阴影区的地表温度。
进一步地,确定待处理的光学遥感图像上所有云层投射阴影的具体范围具体包括:利用待处理的光学遥感图像上云层和云层投射阴影的对应关系,结合卫星观测角度和太阳角度确定云层的高度;根据云层的高度以及待处理的光学遥感图像,确定待处理的光学遥感图像上所有云层投射阴影的具体范围。
进一步地,在待处理的光学遥感图像上提取一个晴空区域作为参考区,具体为在待处理的光学遥感图像上,且与云层下覆盖非阴影区间隔第一预设距离的范围内提取一个晴空区域作为参考区。
进一步地,在待处理的光学遥感图像上,获取包括云层下覆盖阴影区的一个区域作为搜索区域,具体为:在待处理的光学遥感图像上,提取以云层下覆盖阴影区为中心,以第二预设距离为半径的一个区域作为搜索区域。
进一步地,根据参考区的地表温度、第一温度和第二温度得到云层下覆盖非阴影区的地表温度,具体包括:建立第一温度和第二温度的线性关系式;将参考区的地表温度代入线性关系式,以得到云层下覆盖非阴影区的地表温度。
进一步地,根据搜索区域内的纯阴影区的地表温度得到云层下覆盖阴影区的地表温度包括:从通过图像反演得到纯阴影区的地表温度中获取搜索区域内的各个纯阴影区像元的温度;对各个纯阴影区像元温度求均值;将均值作为云层下覆盖阴影区的阴影区像元的温度。
依据本发明的一个方面,提供了一种光学遥感图像云下地表发射长波辐射的估算方法。该方法包括:采用本发明提供的任意一种光学遥感图像云下地表温度的估算方法确定光学遥感图像的云下地表温度;根据云下地表温度、长波发射率和玻尔兹曼定律确定光学遥感图像云下地表发射的长波辐射。
通过本发明,首先确定待处理的光学遥感图像上所有云层投射阴影的具体范围,然后针对不同的阴影区,采用相适应的方法获得地表温度,具体地,针对纯阴影区,通过图像反演得到纯阴影区的地表温度;针对云层下覆盖非阴影区,在待处理的光学遥感图像上提取一个晴空区域作为参考区,并获取参考区的地表温度,获取与待处理的光学遥感图像间隔预设时间的晴空光学遥感图像作为中介图像,在中介图像上,分别获取与云层下覆盖非阴影区和参考区对应区域的地表温度,依次得到第一温度和第二温度,根据参考区的地表温度、第一温度和第二温度得到云层下覆盖非阴影区的地表温度;针对云层下覆盖阴影区,在待处理的光学遥感图像上,获取包括云层下覆盖阴影区的一个区域作为搜索区域;根据搜索区域内的纯阴影区的地表温度得到云层下覆盖阴影区的地表温度,从而实现了有云层情况下地表温度的恢复。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
图1是根据本发明第一实施例的光学遥感图像云下地表温度的估算方法的流程图;
图2是根据本发明第二实施例的光学遥感图像云下地表温度的估算方法的流程图;
图3是根据本发明第三实施例的光学遥感图像云下地表发射长波辐射的估算方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。需要指出的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例一
本发明实施例一提供了一种光学遥感图像云下地表温度的估算方法,参见图1,该方法可以包括以下步骤:
步骤S102:确定待处理的光学遥感图像上所有云层投射阴影的具体范围。
其中,在实现该步骤时,首先利用待处理的光学遥感图像上云层和云层投射阴影的对应关系,结合卫星观测角度和太阳角度确定云层的高度,再根据云层的高度以及待处理的光学遥感图像,确定待处理的光学遥感图像上所有云层投射阴影的具体范围,具体范围包括纯阴影区、云层下覆盖非阴影区和云层下覆盖阴影区。
步骤S104:针对纯阴影区,通过图像反演得到纯阴影区的地表温度。
步骤S106:针对云层下覆盖非阴影区,在待处理的光学遥感图像上提取一个晴空区域作为参考区,并获取参考区的地表温度。
优选地,在提取一个晴空区域作为参考区时,在待处理的光学遥感图像上确定一个与云层下覆盖非阴影区间隔第一预设距离的范围,然后在该范围内提取一个晴空区域作为参考区。
步骤S108:获取与待处理的光学遥感图像间隔预设时间的晴空光学遥感图像作为中介图像。
步骤S110:在中介图像上,分别获取与云层下覆盖非阴影区和参考区对应区域的地表温度,依次得到第一温度和第二温度。
步骤S112:根据参考区的地表温度、第一温度和第二温度得到云层下覆盖非阴影区的地表温度。
优选地,在实现该步骤时,首先建立第一温度和第二温度的线性关系式,然后将参考区的地表温度代入线性关系式,以得到云层下覆盖非阴影区的地表温度。
步骤S114:针对云层下覆盖阴影区,在待处理的光学遥感图像上,获取包括云层下覆盖阴影区的一个区域作为搜索区域。
在获取搜索区域时,优选地,在待处理的光学遥感图像上,提取一个以云层下覆盖阴影区为中心,以第二预设距离为半径的区域作为搜索区域。
步骤S116:根据搜索区域内的纯阴影区的地表温度得到云层下覆盖阴影区的地表温度。
优选地,在实现该步骤时,从通过图像反演得到纯阴影区的地表温度中获取搜索区域内的各个纯阴影区像元的温度,再对各个纯阴影区像元温度求均值,并将均值作为云层下覆盖阴影区的阴影区像元的温度。
采用该实施例,能够实现基于光学遥感图像本身的有云条件下地表温度的估算,填补有云条件下地表温度缺乏有效反演技术的空白。
实施例二
该实施例为在实施例一的基础上进一步优选的光学遥感图像云下地表温度的估算方法,参见图2,该方法具体描述如下:
(1)利用待处理的图像上云层和其投射阴影的对应关系,结合卫星观测角度和太阳角度确定云层的高度。具体为:在图像上能直接得到云层和阴影的距离,而卫星和太阳的角度也能够直接在卫星图像的辅助文件中得到,根据三角函数,给定长度和角度利用正弦或余弦函数即可得到高度。
(2)根据云层高度以及太阳和卫星观测角度,确定图像上所有云层投射阴影的具体范围,具体为:给定了云层高度以及太阳和卫星观测角度,利用正弦或余弦函数即可得到云层与其投射阴影在图像上的距离和具***置,对每一片云层重复上述步骤即可得到所有云层投射阴影的具体范围。
云层投射阴影包括四种情况:1)纯阴影区;2)云层下覆盖非阴影区;3)云层下覆盖阴影区;4)云层下既有阴影区也有非阴影区。
(3)对于纯阴影区,可以直接由图像反演得到其温度,该温度将用于后续计算。
(4)对于云层下覆盖非阴影区的情况,首先在图像上被覆盖的非阴影区(记作,A)周围选择一块晴空区域作为参考区(记作,B),然后,选择与待处理的图像在时间上临近的晴空图像作为中介图像,在中介图像上,分别得到A区和B区对应位置的温度,并建立二者之间的线性关系式,利用该关系式,直接由B区已知的温度求得A区被云层覆盖区域的温度,实现云层下温度的恢复。
关于中介图像上A区和B区温度的线性关系建立过程具体如下:提取A区的所有温度,组成一个向量,作为因变量(y),提取B区的所有温度,组成一个向量,作为自变量(x),根据最小二乘法,求得y=ax+b关系式中的a和b,从而建立了二者之间的线性关系。
(5)对于云层下覆盖阴影区的情况,以阴影区为中心,以5km为半径划定搜索区域,将在该圆形区域内搜索到的纯阴影区像元温度的均值作为阴影区温度直接赋值给云层下覆盖的阴影区像元。
(6)云层下既有阴影区也有非阴影区的情况,分别执行4和5,最后实现云下温度的估算。
基于该方法,如图2所示,在得到云下地表温度后,结合长波发射率和玻尔兹曼定律即可得到地表发射的长波辐射。
采用该实施例,可以实现有云时候地表温度的计算,弥补已有技术只能反演晴空条件下地表温度的缺陷,为全球变化研究、干旱监测、火情监测、城市热环境监测等领域提供技术支撑。
实施例三
本发明实施例三提供了一种光学遥感图像云下地表发射的长波辐射的估算方法,参见图3,该方法可以包括以下步骤:
步骤S302:光学遥感图像的云下地表温度。
在该步骤中,可采用上述实施例一或实施例二描述的光学遥感图像云下地表温度的估算方法确定。
步骤S304:根据云下地表温度、长波发射率和玻尔兹曼定律确定光学遥感图像云下地表发射的长波辐射。
具体确定的过程为现有技术,此处不再赘述。
采用该实施例,可以实现有云时候长波发射辐射的计算,弥补已有技术只能反演晴空条件下长波发射辐射的缺陷,为全球变化研究、干旱监测、火情监测、城市热环境监测等领域提供技术支撑。
从以上各实施例的描述中,可以看出,本发明实施例实现了如下技术效果:
(1)实现基于光学遥感图像本身的有云条件下地表温度的估算,填补有云条件下地表温度缺乏有效反演技术的空白。
(2)基于上述云下地表温度,实现了有云条件下地表长波发射辐射的计算,弥补了以往技术只能得到晴空条件下长波辐射的不足。
需要说明的是,上述装置或***实施例属于优选实施例,所涉及的单元和模块并不一定是本申请所必须的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种光学遥感图像云下地表温度的估算方法,其特征在于,包括:
确定待处理的光学遥感图像上所有云层投射阴影的具体范围,其中,所述具体范围包括纯阴影区、云层下覆盖非阴影区和云层下覆盖阴影区;
针对所述纯阴影区,
通过图像反演得到所述纯阴影区的地表温度;
针对所述云层下覆盖非阴影区,
在所述待处理的光学遥感图像上提取一个晴空区域作为参考区,并获取所述参考区的地表温度;
获取与所述待处理的光学遥感图像间隔预设时间的晴空光学遥感图像作为中介图像;
在所述中介图像上,分别获取与所述云层下覆盖非阴影区和所述参考区对应区域的地表温度,依次得到第一温度和第二温度;
根据所述参考区的地表温度、所述第一温度和所述第二温度得到所述云层下覆盖非阴影区的地表温度;
针对所述云层下覆盖阴影区,
在所述待处理的光学遥感图像上,获取包括所述云层下覆盖阴影区的一个区域作为搜索区域;
根据所述搜索区域内的纯阴影区的地表温度得到所述云层下覆盖阴影区的地表温度。
2.根据权利要求1所述的光学遥感图像云下地表温度的估算方法,其特征在于,确定待处理的光学遥感图像上所有云层投射阴影的具体范围具体包括:
利用所述待处理的光学遥感图像上云层和云层投射阴影的对应关系,结合卫星观测角度和太阳角度确定云层的高度;
根据所述云层的高度以及所述待处理的光学遥感图像,确定待处理的光学遥感图像上所有云层投射阴影的具体范围。
3.根据权利要求1所述的光学遥感图像云下地表温度的估算方法,其特征在于,在所述待处理的光学遥感图像上提取一个晴空区域作为参考区具体为在所述待处理的光学遥感图像上,且与所述云层下覆盖非阴影区间隔第一预设距离的范围内提取一个晴空区域作为参考区。
4.根据权利要求1所述的光学遥感图像云下地表温度的估算方法,其特征在于,在所述待处理的光学遥感图像上,获取包括所述云层下覆盖阴影区的一个区域作为搜索区域具体为:在所述待处理的光学遥感图像上,提取以所述云层下覆盖阴影区为中心,以第二预设距离为半径的一个区域作为所述搜索区域。
5.根据权利要求1所述的光学遥感图像云下地表温度的估算方法,其特征在于,根据所述参考区的地表温度、所述第一温度和所述第二温度得到所述云层下覆盖非阴影区的地表温度,具体包括:
建立所述第一温度和所述第二温度的线性关系式;以及
将所述参考区的地表温度代入所述线性关系式,以得到所述云层下覆盖非阴影区的地表温度。
6.根据权利要求1所述的光学遥感图像云下地表温度的估算方法,其特征在于,根据所述搜索区域内的纯阴影区的地表温度得到所述云层下覆盖阴影区的地表温度包括:
从所述通过图像反演得到所述纯阴影区的地表温度中获取所述搜索区域内的各个纯阴影区像元的温度;
对所述各个纯阴影区像元温度求均值;
将所述均值作为所述云层下覆盖阴影区的阴影区像元的温度。
7.一种光学遥感图像云下地表发射长波辐射的估算方法,其特征在于,包括:
采用权利要求1至6中任一项所述的光学遥感图像云下地表温度的估算方法确定光学遥感图像的云下地表温度;
根据所述云下地表温度、长波发射率和玻尔兹曼定律确定所述光学遥感图像云下地表发射的长波辐射。
CN201510239813.0A 2015-05-12 2015-05-12 光学遥感图像云下地表温度及发射长波辐射的估算方法 Active CN104899555B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510239813.0A CN104899555B (zh) 2015-05-12 2015-05-12 光学遥感图像云下地表温度及发射长波辐射的估算方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510239813.0A CN104899555B (zh) 2015-05-12 2015-05-12 光学遥感图像云下地表温度及发射长波辐射的估算方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104899555A true CN104899555A (zh) 2015-09-09
CN104899555B CN104899555B (zh) 2018-03-09

Family

ID=54032211

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510239813.0A Active CN104899555B (zh) 2015-05-12 2015-05-12 光学遥感图像云下地表温度及发射长波辐射的估算方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104899555B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105572763A (zh) * 2015-12-15 2016-05-11 中国科学院遥感与数字地球研究所 云层覆盖下大气温度与湿度廓线处理方法和***
CN106897998A (zh) * 2017-02-24 2017-06-27 深圳市昊睿智控科技服务有限公司 太阳能直射辐射强度信息预测方法和***
CN110879923A (zh) * 2019-12-04 2020-03-13 北京中科技达科技有限公司 阴天条件下长波下行辐射估算方法、存储介质及电子设备
CN114218756A (zh) * 2021-11-24 2022-03-22 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 一种基于地表温度年变化模型的云下地表温度重建方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103793596A (zh) * 2014-01-14 2014-05-14 中国科学院地理科学与资源研究所 一种地表温度-植被指数特征空间干湿限选择的方法及装置
CN104360351A (zh) * 2014-12-04 2015-02-18 中国科学院南京地理与湖泊研究所 一种基于遥感数据的农业区地表温度高精度反演方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103793596A (zh) * 2014-01-14 2014-05-14 中国科学院地理科学与资源研究所 一种地表温度-植被指数特征空间干湿限选择的方法及装置
CN104360351A (zh) * 2014-12-04 2015-02-18 中国科学院南京地理与湖泊研究所 一种基于遥感数据的农业区地表温度高精度反演方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LEI LU ET AL: "Estimating land-surface temperature under clouds using MSG/SEVIRI observations", 《INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED EARTH OBSERVATION AND GEOINFORMATION》 *
TIANXING WANG ET AL: "Recovering land surface temperature under cloudy skies for potentially deriving surface emitted longwave radiation by fusing MODIS and AMSR-E measurements", 《2014 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM》 *
周义等: "热红外遥感图像中云覆盖像元地表温度估算研究进展", 《光谱学与光谱分析》 *
苏洁等: "利用NDVI估算云覆盖区的地表温度", 《地理空间信息》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105572763A (zh) * 2015-12-15 2016-05-11 中国科学院遥感与数字地球研究所 云层覆盖下大气温度与湿度廓线处理方法和***
CN105572763B (zh) * 2015-12-15 2018-01-12 中国科学院遥感与数字地球研究所 云层覆盖下大气温度与湿度廓线处理方法和***
CN106897998A (zh) * 2017-02-24 2017-06-27 深圳市昊睿智控科技服务有限公司 太阳能直射辐射强度信息预测方法和***
CN106897998B (zh) * 2017-02-24 2020-09-04 深圳市微埃智能科技有限公司 太阳能直射辐射强度信息预测方法和***
CN110879923A (zh) * 2019-12-04 2020-03-13 北京中科技达科技有限公司 阴天条件下长波下行辐射估算方法、存储介质及电子设备
CN110879923B (zh) * 2019-12-04 2023-08-11 北京中科技达科技有限公司 阴天条件下长波下行辐射估算方法、存储介质及电子设备
CN114218756A (zh) * 2021-11-24 2022-03-22 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 一种基于地表温度年变化模型的云下地表温度重建方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN104899555B (zh) 2018-03-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104899555A (zh) 光学遥感图像云下地表温度及发射长波辐射的估算方法
CN102798470B (zh) 矿区热异常范围的监测方法及装置
CN107843939A (zh) 基于无人机热红外影像的煤火识别方法
CN101464521B (zh) 静止气象卫星遥感白天和夜间海雾的检测方法
CN102819926A (zh) 一种基于无人机的火灾监测预警方法
Alonso et al. Short and medium-term cloudiness forecasting using remote sensing techniques and sky camera imagery
CN106157292A (zh) 基于两时相遥感图像的国土资源变化监测
CN105445816A (zh) 一种云雷达与卫星探测数据融合方法及***
CN109598273A (zh) 一种融合地表温度和建筑指数的城市实体边界识别方法
CN103983360B (zh) 一种基于hj-1b irs卫星数据反演lst的方法
CN113340432B (zh) 一种基于静止气象卫星的火情监测方法及***
CN105426881A (zh) 山体背景热场模型约束的地下热源昼间遥感探测定位方法
CN102692271A (zh) 基于天空可见光图像的太阳直接辐射强度测量方法和装置
WO2017216186A9 (en) Method and system for improving the resolution of sensor data
CN104635242A (zh) 一种基于多源卫星遥感数据的沙尘暴监测方法
CN105809622B (zh) 非安全区域自动识别及安全射界图的自动绘制方法
Wang et al. Building heights estimation using ZY3 data—A case study of Shanghai, China
Zhang et al. Comparison of different algorithms for calculating the shading effects of topography on solar irradiance in a mountainous area
Kidder et al. Meteosat second generation cloud algorithms for use at AFWA
Yu et al. Urban percent impervious surface and its relationship with land surface temperature in Yantai City, China
Xu et al. Thermal anomaly detection based on saliency computation for district heating system
CN110942452B (zh) 一种基于多时相热红外遥感影像的云检测方法
Khalaf Utilization of thermal bands of Landsat 8 data and geographic information system for analysis of urban heat island in Baghdad governorate 2016
CN106934793A (zh) 空间建模技术支持下的核电站温排水卫星遥感监测方法
CN105096275A (zh) 基于暗通道原理的单幅山脉遥感图像高程值提取方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant