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基于Landsat 8 TIRS数据的大气水汽含量反演劈窗算法 被引量：12
1
作者 王猛猛 何国金 +3 位作者 张兆明 王桂周 尹然宇 龙腾飞 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2017年第1期166-172,共7页
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... 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(1km)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 8TIRS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0.43g/cm^2。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0.44g/cm^2,平均绝对误差(MAE)为0.34g/cm^2。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。 展开更多
关键词 热红外遥感 水汽含量 swcvr LANDSAT 8 TIRS
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旱区大气水汽含量遥感反演算法研究 被引量：3
2
作者 杨亮彦 孔金玲 +2 位作者 王雅婷 李健锋 张文博 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2020年第5期95-100,共6页
针对旱区大气水汽含量难以获取,且精度不高的问题,该文利用Landsat8两个热红外波段,基于SWCVR算法构建旱区大气水汽含量反演模型。与气象站实测数据进行验证,其均方根误差为0.31 g/cm^2,绝对误差为0.25 g/cm^2;与MOD05水汽产品对比发现... 针对旱区大气水汽含量难以获取,且精度不高的问题,该文利用Landsat8两个热红外波段,基于SWCVR算法构建旱区大气水汽含量反演模型。与气象站实测数据进行验证,其均方根误差为0.31 g/cm^2,绝对误差为0.25 g/cm^2;与MOD05水汽产品对比发现,两者水汽的平均值分别为2.63和2.37 g/cm^2,且空间分布基本一致,但空间分辨率和成像时间的不同,导致存在一定差异性。结果表明,针对Landsat8热红外遥感数据,30×30的窗口大小最优,既保留了中高空间分辨率的优点,又获得了具有实用价值的精度;基于SWCVR算法的大气水汽含量反演方法在风沙滩地区具有较好的应用。 展开更多
关键词 大气水汽含量 Landsat8 swcvr 旱区
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