陆表温度是全球气候观测系统的基本变量。由于地表目标多数为具有三维结构、组成成分复杂、温度分布不均一的混合像元，因此相较于平均温度，组分温度具有更明确的物理意义和应用价值，对地—气相互作用过程和水分循环的定量分析研究具有重要意义。本研究针对Sentinel-3 SLSTR数据，基于CBT-P模型和CE-P模型构建了植被—土壤组分温度反演框架，并分析了劈窗算法和LAI对反演误差的影响。使用小汤山、漯河、塞罕坝3地实测数据进行结果验证，结果表明，5个验证点的植被组分温度反演结果的绝对偏差在0.1—1.6 K之间，平均绝对偏差为1.1 K，土壤组分温度反演结果的绝对偏差在0.5—1.4 K之间，平均绝对偏差为0.8 K，在中纬度的稀疏连续植被和垄行植被冠层中取得了较高的精度，初步证明了本研究提出的Sentinel-3 SLSTR双通道双角度地表组分温度反演算法的可行性。
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Sentinel-3 SLSTR数据的组分温度反演
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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