王斐
- 作品数：8 被引量：44H指数：4
- 供职机构：南京大学地理与海洋科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球农业科学更多>>
- 热红外遥感图像中有云像元的地表温度估算方法研究
- 农业旱情监测、土壤水分监测以及生态分析等不同地学应用研究需要全面掌握监测范围内的地表温度空间变化，热红外遥感图像中云层会造成图像中有云像元信息的缺失，是监测区域范围内地表温度遥感反演的重要障碍。当前，许多卫星遥感数据的地...
- 王斐
- 关键词：地表温度云参数洼地效应
- 气候变化对冬小麦产量的影响研究——以山东省为例被引量：7
- 2015年
- 在MODIS数据产品MOD13的支持下，采用决策树分类法提取了山东省小麦种植面积，划定研究区的小麦种植区，将非种植区的气象站点数据剔除，着重分析麦区范围内的气候变化特征，分析了1980—2010年山东省冬小麦产量受麦区气候影响的规律，结果表明：（1）1980-2010年山东省麦区气候变化主要表现为全生育期内平均气温的升高和总日照时数的减少，变化率分别为0．6℃／10a和-60h／10a；生育期内总降水量没有明显的变化规律。（2）1980-2010年山东省冬小麦单产与全生育期内平均日最低气温、平均气温、≥0℃积温在0．01水平上显著正相关；越冬期平均日最低气温和返青期平均日最低气温与单产在O．01水平上显著正相关。
- 张文博覃志豪李文娟郑盛华王斐
- 关键词：冬小麦归一化植被指数决策树
- 基于多源遥感数据反演地表温度的单窗算法被引量：19
- 2012年
- 利用单窗算法反演地表温度时,一景影像通常使用一个大气透过率。大气水汽含量空间异质性会导致像元尺度上大气透过率不同,从而给地表温度反演带来误差。该文通过从研究区MODIS数据中反演出大气水汽含量,经过配准、重采样之后获得该区域像元尺度的大气透过率,利用同时相TM数据,采用单窗算法反演地表温度。结果表明:基于多源遥感数据反演地表温度的单窗算法,由于减少了大气水汽含量空间异质性带来的地表温度反演误差,能够得到更为合理的地表温度。
- 王倩倩覃志豪王斐
- 关键词：单窗算法大气水汽含量大气透过率
- 基于地表类型的Landsat TM热红外波段遥感影像像元分解算法研究
- 地表温度是表征地表能量平衡的重要指标,是研究地表生物物理化学过程的关键参数。卫星遥感是区域或全球地表温度快捷获取的仅有最佳手段,精准的区域地表温度是许多地表过程研究和热红外遥感应用研究的迫切需要,如地气水热交换,数值天气...
- 王斐
- 关键词：降尺度像元分解单窗算法
- 文献传递
- 基于地表类型的TM6波段像元分解方法被引量：3
- 2012年
- 先利用TM其他波段信息,将TM6波段的像元空间分辨率由120 m提高至30 m,对各子像元进行地类划分;再结合不同地表类型的热惯量特性,确定出每个子像元占原像元的权重和该子像元的辐射亮度;然后用单窗算法反演其温度,得到研究区地表温度的空间分布。对比三次卷积插值重采样反演地表温度的方法,该方法能更好地反演地表温度的空间分布特征。
- 王斐覃志豪王倩倩
- 关键词：像元分解单窗算法
- 利用Landsat TM影像进行地表温度像元分解被引量：6
- 2017年
- 提出了一种基于Landsat TM的地表温度二次像元分解方法,将地表温度的空间分辨率从120m提高到30m。首先,利用地表类型的线性统计模型(E-DisTrad)获取初次分解子像元的地表温度,计算得到初次分解子像元的辐亮度;然后,利用面向对象的图像分割方法获取二次分解子像元的权重,实现对地表温度的二次分解;最后,采用升尺度再分解的验证方法进行精度分析,并选取了北京市TM影像进行实例分析。实验结果表明,二次像元分解模型不仅能有效地提高地表温度的空间分辨率,反映出不同地表类型地表温度的空间差异性,而且保证了像元分解前后能量值的一致性,非常适合于复杂地表覆盖地区的热红外波段遥感影像数据的降尺度处理。
- 王斐覃志豪宋彩英
- 关键词：地表温度像元分解LANDSATTM
- 基于线性光谱混合模型的地表温度像元分解方法被引量：4
- 2015年
- 以北京市Landsat TM为数据源,提出了一种新的地表温度光谱分解模型(Temperature Unmixing with Spectral,TUS),以期将地表温度的空间分辨率提高到30 m.首先,基于线性光谱混合模型获得地表组分的丰度值.然后,基于温度/植被指数选取典型端元的地表温度.最后,综合地表组分的比辐射率数据实现地表温度的分解.结果表明,TUS模型能够有效地提高地表温度的空间分辨率,反映不同地表组分地表温度的空间差异性,平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为1.25 K和2.27 K,非常适合于复杂地表覆盖地区的地表温度降尺度处理.
- 宋彩英覃志豪王斐
- 关键词：LANDSATTM
- 基于Landsat TM的地表温度分解算法对比被引量：6
- 2015年
- 如何综合可见光波段信息提高地表温度的空间分辨率一直是热红外遥感应用研究的重要方向。以北京市Landsat TM图像为数据源,对比分析了SUTM和E-Dis Trad模型地表温度分解的空间特征差异性和适用范围。结果表明:在植被覆盖较低、地表温度较高的中心城区,SUTM模型的地表温度分解效果更佳,最小均方根误差和平均绝对误差分别为1.522 K和1.191 K;在植被覆盖较高、地表温度较低的郊区,E-Dis Trad模型的地表温度分解效果更好,最小均方根误差和平均绝对误差分别为1.768 K和1.173 K。2种模型都能有效地提高地表温度的空间分辨率,但是在植被覆盖不同的地区分解结果呈现一定的差异性。
- 宋彩英覃志豪王斐
