一種Landsat 8熱紅外數(shù)據(jù)大氣水汽含量反演方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種Landsat8熱紅外數(shù)據(jù)大氣水汽含量反演方法，能夠應(yīng)用在農(nóng)業(yè)、 林業(yè)、氣象、生態(tài)環(huán)境等遙感部門。
【背景技術(shù)】
[0002] 大氣水汽含量是氣象研究和遙感應(yīng)用的重要參量。水汽含量不僅是預(yù)測降水、災(zāi) 害性天氣的重要參數(shù)，更是研究水循環(huán)、地氣系統(tǒng)能量循環(huán)、和氣候變化的重要因子。水汽 在可見光，紅外及微波的波譜范圍都有其表征性的吸收波段，因此水汽含量對電磁波的吸 收是遙感大氣校正的主要內(nèi)容。目前，大氣水汽含量反演方法主要包括以下幾種：無線電水 汽輻射計(jì)，無線電探空，激光雷達(dá)，及紅外和微波遙感反演等。前三種方法存在很多限制，如 費(fèi)用昂貴，空間分辨率較低等，所以，利用遙感數(shù)據(jù)反演水汽含量顯得非常重要。
[0003] 2013年2月11日，陸地衛(wèi)星Landsat8成功發(fā)射并運(yùn)行。它延續(xù)了一個(gè)重返周 期為16天、中分辨率、已持續(xù)40多年的全球觀測任務(wù)。Landsat 8攜帶了兩個(gè)傳感器：1) Operational Land Imager(OLI)和 Thermal Infrared Sensor(TIRS)。OLI 傳感器在可見 光、近紅外和短波紅外區(qū)域接收九個(gè)光譜波段的數(shù)據(jù)，空間分辨率為30米；TIRS傳感器設(shè) 置了兩個(gè)熱紅外通道（BandlO :10.6~11. 19 μ m;Band 11 :11.5~12. 51 μ m)，空間分辨率 為100米。兩個(gè)熱紅外通道使得Landsat8TIRS數(shù)據(jù)可以基于熱紅外的方法來反演大氣水汽 含量。但是，與其他具有兩個(gè)熱紅外通道的數(shù)據(jù)（MODIS，ATSR)相比，Landsat8 TIRS數(shù)據(jù) 有較高的空間分辨率，現(xiàn)有的熱紅外水汽含量反演方法應(yīng)用于TIRS數(shù)據(jù)存在一定局限性。 因此，為了提高LandsatS數(shù)據(jù)的水汽含量反演精度，本發(fā)明提出了一種基于歸一化差異植 被指數(shù)（NDVI)的劈窗協(xié)方差-方差比值法（SWCVR)來反演大氣水汽含量。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于提供一種大氣水汽含量反演的熱紅外遙感方法。利用本方法基 于LandsatS數(shù)據(jù)能反演出空間分辨率、精度均較高的水汽含量分布，從而促進(jìn)相關(guān)領(lǐng)域遙 感應(yīng)用的發(fā)展。
[0005] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出的水汽含量反演方法為：
[0006] 設(shè)定一個(gè)mXm像元大小的窗口，假定在這個(gè)窗口內(nèi)的大氣條件是一致的。設(shè)定分 組組數(shù)為η。下面是基于LandsatS影像求解一個(gè)給定窗口內(nèi)的大氣水汽含量的步驟：
[0007] 第一步、計(jì)算10和11波段的亮度溫度（T1QandTn)和歸一化植被指數(shù)（NDVI);
[0008] 第二步、分組窗口內(nèi)的像元
[0009] 2-1)根據(jù)影像上NDVI的最大值（NDVIniax)和最小值（NDVI nun)以及組數(shù)來計(jì)算分 組的NDVI間隔值（NDVId);
[0010] 2-2)基于 NDVIk，NDVInilJP NDVID將窗口內(nèi)的像元分組；
[0011] 第三步、基于SWCVR算法求解每一組的水汽含量
[0012] 3-1)分別計(jì)算組內(nèi)的10和11波段亮度溫度平均值（T^f11);
[0013] 3-2)去除噪聲像元；
[0014] 3-3)計(jì)算組內(nèi)的10和11波段亮度溫度的協(xié)方差與方差比（R1Q,n，和R 11,1Q)和相 關(guān)系數(shù)（r2)，以及平均NDVI值（NDVI ni);
[0015] 3-4)基于NDVI閾值法利用NDVIni來計(jì)算組內(nèi)10和11波段的地表比輻射率；
[0016] 3_5)計(jì)算組內(nèi)的透過率比值（τ η/ τ 10);
[0017] 3-6)計(jì)算組內(nèi)的大氣水汽含量；
[0018] 第四步、基于加權(quán)求和法計(jì)算窗口的水汽含量
[0019] 4-1)根據(jù)每組的r2去除無效組；
[0020] 4-1)基于每組水汽含量和有效像元個(gè)數(shù)，利用加權(quán)求和法計(jì)算窗口的水汽含量；
[0021] 移動(dòng)窗口遍歷整景影像即可完成全影像的水汽含量反演。
[0022]
【附圖說明】：圖1是本發(fā)明的主流程示意圖
【具體實(shí)施方式】
[0023] 1、計(jì)算亮度溫度
[0024] 星上輻射亮度L_可以由影像DN值經(jīng)輻射定標(biāo)得到：
[0025] Lsen= Ml *Qcal+AL (式1)其中，Lsen為星上輻射亮度；波段增益，從頭文件獲 得（RADIANCE_MULT_BAND_x) ;AL為波段偏置，從頭文件獲得（RADIANCE_ADD_BAND_x) ;Qcal 為影像DN值；x = 10或11。
[0026] 亮度溫度Tsen計(jì)算公式為：
[0027] Tsen= K 2/ln (l+VLsen)(式 2)
[0028] 其中，KjP K 2從頭文件獲?。↘l_CONSTANT_BAND_x 和 K2_C0NSTANT_BAND_x) ;x = 10 或 llo
[0029] 利用上面兩個(gè)公式可以計(jì)算LandsatS數(shù)據(jù)10和11波段的亮度溫度。
[0030] 2、計(jì)算歸一化差異植被指數(shù)
[0031] 歸一化差異植被指數(shù)（NDVI)計(jì)算公式：
[0033] 其中，P "和P j別是Landsat 8第五波段與第四波段的DN值。利用公式（3) 可以計(jì)算Landsat8數(shù)據(jù)的NDVI。
[0034] 設(shè)定一個(gè)mXm像元大小的窗口，假定在這個(gè)窗口內(nèi)的大氣條件是一致的。設(shè)定分 組組數(shù)為η。下面第3到5步是求解一個(gè)給定窗口內(nèi)的大氣水汽含量的流程：
[0035] 3、基于NDVI值對窗口內(nèi)的像元分組
[0038] 其中，i表示分組組號，NDVIk表示第k個(gè)像元的NDVI，NDVI _和NDVI _分別表示 影像中NDVI的最大值和最小值，NDVId表示分組的NDVI間隔值，η表示分組組數(shù)。利用公 式4可以將窗口里的像元分成η組，其中i表示像元?dú)w屬的組號。
[0039] 4、基于SWCVR算法計(jì)算每一組的水汽含量
[0040] 通過第3個(gè)步驟，窗口里的像元分成了 η組，每一組里的像元之間的NDVI值都是 比較相近的。在8-14 μ m波長范圍內(nèi)，地表比輻射率與NDVI值之間有較好的相關(guān)性，因此 每一組組內(nèi)像元之間的地表比輻射率也都是比較相近的。分組之后的像元更符合SWCVR算 法的前提假設(shè)，能更好地應(yīng)用SWCVR算法來計(jì)算水汽含量。
[0041] 考慮地表熱輻射的特征，用下面兩個(gè)條件去除組內(nèi)的噪聲像元：
[0044] 其中，k表示第k個(gè)像元，I\。,k表示第k個(gè)像元10波段的亮度溫度，T n,k表示第k 個(gè)像元11波段的亮度溫度，f1()表示組內(nèi)10波段亮度溫度的平均值，T11表示組內(nèi)11波段亮 度溫度的平均值。不滿足上面兩個(gè)條件的像元將被剔除，不參與組內(nèi)10和11波段亮度溫 度的協(xié)方差與方差比n，和Rm)和相關(guān)系數(shù)（r 2)的計(jì)算。
[0045] 基于 SWCVR 方法[SobrinoJ A，Li Z L，Stoll M P，et al.