高分辨率气溶胶光学厚度反演及其与地表特征和热环境的相关关系研究

发布时间：2017-03-29 20:04

  本文关键词：高分辨率气溶胶光学厚度反演及其与地表特征和热环境的相关关系研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)不仅是影响遥感影像定量反演的重要因素,还是地球大气系统中的一个重要参数,与其他地表参数一起影响了地表能量收支平衡状况。除此之外,与气溶胶光学厚度分布密切相关的还有景观格局、地表温度等。研究AOD与这些参量之间的时空相关关系对减少大气污染、改善城市热环境是很有价值的,对理解地表温度变化与大气光学作用之间的关系也有重要的意义。本文研究了高分辨率气溶胶光学厚度反演中的尺度问题,以及气溶胶光学厚度受地表覆盖、地表参数和景观格局指数的影响状况。以北京及其周边地区为例,利用Landsat8和MODIS地表反射率产品,分别利用暗像元算法和深蓝算法反演了研究区的气溶胶光学厚度,并用AERONET实测数据进行了验证。在此基础上,用基于暗像元算法反演的气溶胶光学厚度对多光谱影像进行了逐像元大气校正,提取了相应的几种地表参数、景观格局指数及地表温度,并与气溶胶光学厚度进行了相关分析。本文主要研究结论如下：(1)经过验证,暗像元算法反演精度总体高于深蓝算法；根据空间依赖性理论,发现240m为气溶胶光学厚度空间异质性最大的尺度,即最佳尺度。(2)气溶胶光学厚度的分布与距道路距离具有显著的相关性,它随着距道路距离的增加呈现下降的趋势。(3)不同地表类型的气溶胶光学厚度相差较大,总体呈现如下关系：林地草地耕地水体建设用地；不同海拔下气溶胶光学厚度与地表参数关系有所差异。在低海拔地区,气溶胶光学厚度与(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、 (Land Surface Water Index,LSWI)和(Urban Index,UI)等几种地表参数具有较强的相关性,而与海拔的相关性则较弱,且NDVI对气溶胶光学厚度的影响最大,LSWI次之,UI最小；在高海拔地区,气溶胶光学厚度与海拔具有强相关性,而与以上几种地表参数的相关性则较弱,且这几种地表参数对气溶胶光学厚度的影响大小具有不确定性；(4)气溶胶光学厚度与(Largest patch index,LPI)、(Percentage of landscape, PLAND)、(Aggregation index,AI)几种景观格局指数在植被上呈现明显的负相关关系,而在不透水面上,则呈现明显的正相关关系。(5)在空间尺度上,气溶胶光学厚度与地表温度在0.01水平上呈显著正相关,体现了地表覆盖对气溶胶光学厚度及地表温度的影响；在时间尺度上,气溶胶光学厚度差值与地表温度差值在0.01水平上呈显著弱负相关,说明气溶胶在大气辐射传输过程中减少了太阳到达地面的辐射,从而起到降温作用。
【关键词】：气溶胶光学厚度 暗像元算法 地表特征 景观格局指数 地表温度 时空分析
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X513;X87
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-16
• 第一章 绪论16-27
• 1.1 研究背景与意义16-17
• 1.2 国内外研究进展17-23
• 1.2.1 气溶胶遥感研究进展17-18
• 1.2.2 AOD反演算法研究进展18-22
• 1.2.3 地表温度反演研究进展22
• 1.2.4 AOD与地表特征及热环境关系研究进展22-23
• 1.3 研究内容与技术路线23-25
• 1.3.1 研究内容23-24
• 1.3.2 技术路线24-25
• 1.4 论文组织结构25-27
• 第二章 研究区和数据27-34
• 2.1 研究区概况27-28
• 2.1.1 地理位置27-28
• 2.1.2 地形地貌28
• 2.1.3 气候气象28
• 2.1.4 社会经济28
• 2.2 研究数据28-32
• 2.2.1 Landsat8遥感数据29-30
• 2.2.2 MODIS地表反射率产品30
• 2.2.3 AERONET地基气溶胶遥感观测数据30-31
• 2.2.4 30m地表覆盖分类数据31-32
• 2.2.5 DEM及其它数据32
• 2.3 数据预处理32-34
• 2.3.1 Landsat8数据预处理32-33
• 2.3.2 MODIS地表反射率产品处理33-34
• 第三章 气溶胶光学厚度反演34-57
• 3.1 反演原理34
• 3.2 反演方法34-43
• 3.2.1 6S模型介绍及其参数敏感性分析34-37
• 3.2.2 气溶胶类型的确定37-39
• 3.2.3 气溶胶光学厚度查找表建立39-40
• 3.2.4 暗像元算法40-41
• 3.2.5 深蓝算法41-43
• 3.3 结果与分析43-55
• 3.3.1 反演结果43-45
• 3.3.2 精度验证45-47
• 3.3.3 AOD有效尺度确定47-49
• 3.3.4 反演结果与MOD04_3K产品对比49-54
• 3.3.5 AOD空间分布分析54-55
• 3.4 小结55-57
• 第四章 气溶胶光学厚度与地表特征关系分析57-74
• 4.1 AOD与地表类型关系分析57-59
• 4.2 AOD与地表参数特征关系分析59-69
• 4.2.2 地表参数选取59-60
• 4.2.3 AOD与研究区地表参数相关关系分析60-69
• 4.3 AOD与景观格局特征关系分析69-72
• 4.3.1 景观格局指数选取69-70
• 4.3.2 AOD与景观格局指数的相关分析70-72
• 4.4 AOD与其它因素关系分析72
• 4.5 小结72-74
• 第五章 气溶胶光学厚度与地表热环境关系分析74-86
• 5.1 地表温度反演74-77
• 5.1.1 星上亮温计算74-75
• 5.1.2 比辐射率估算75
• 5.1.3 大气平均作用温度估算75-76
• 5.1.4 大气透过率估算76
• 5.1.5 地表温度反演及结果76-77
• 5.2 AOD与LST的时空相关分析77-85
• 5.3 小结85-86
• 第六章 结论与展望86-89
• 6.1 主要结论86-87
• 6.2 创新点87-88
• 6.3 不足与展望88-89
• 参考文献89-96
• 致谢96-98
• 攻读硕士学位期间发表的科研论文98-99

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