其中 TS为地表温度，A31、A32、B31、B32、C31、C32、D31、D32是参数，是由大气透过率和地表返照率等因子确定的。AVHRR算法如公式:Ts=T4 +3.33×(T4-T5 )式中, Ts是地表温度，T4、T5分别为AVHRR第4、5通道的亮度温度 。数据样例
其中TS为地表温度,A31、A32、B31、B32、C31、C32、D31、D32是参数,是由大气透过率和地表返照率等因子确定的。 AVHRR算法如公式: Ts=T4 +3.33×(T4-T5 ) 式中, Ts是地表温度,T4、T5分别为AVHRR第4、5通道的亮度温度 。 数据样例
AVHRR算法如公式: Ts=T4 +3.33×(T4-T5 ) 式中, Ts是地表温度,T4、T5分别为AVHRR第4、5通道的亮度温度 。 数据样例
Landsat9_C2_ST数据集是经大气校正的地表温度数据,属于Collection2的二级数据产品,以开尔文为单位测量地球表面温度,是全球能量平衡研究和水文模拟中的重要地球物理参数。地表温度数据还有助于监测作物和植被健康状况,以及极端高温事件,如自然灾害(如火山爆发、野火)和城市热岛效应。前言 – 人工智能教程 Landsat 9 C2 S...
利用BandMath工具,根据地表温度的反演原理进行一步一步的计算。 3、地表温度反演在算法中实现 根据MODIS预处理数据得到1、2、19、31、32共5个波段的数据(最好是tif格式),方便python和matlab读取,如果数据量过大,可以先根据需要的区域进行相应的裁剪,再进行温度反演。下面以matlab中实现为例: ...
在将全球地表温度数据可视化之前,需要进行数据预处理。数据预处理包括数据清洗、数据转换和数据格式化等步骤。数据清洗主要是去除异常值和噪声,提高数据的质量;数据转换是将观测到的地表温度数据转换为适合可视化的格式;数据格式化则是将数据标准化,以便进行统一的可视化处理。 可视化技术全球地表温度的可视化技术主要包括热力...
本文提出一种填补地表温度数据缺失值的方法。首先除去地表温度数据中的异常值,接着定义时间与空间窗口,然后用时间、空间、其他地表温度产品三种信息填补地表温度缺失值,最后使用一种简单的时间填补法填补剩余的缺失值。方法的流程图见图1。 精度验证的方法是首先将原始地表温度数据中的一块区域设为缺失,然后用填补地表温...
首先，GSHTD 包括七种类型的温度数据：晴空昼夜 Ts，全天空昼夜 Ts，平均、最大和最小 Ta。第二，它...
金融界2024年1月8日消息，据国家知识产权局公告，航天宏图信息技术股份有限公司取得一项名为“地表温度数据重构模型构建方法及地表温度数据重构方法“，授权公告号CN116933664B，申请日期为2023年9月。专利摘要显示，本发明提供了一种地表温度数据重构模型构建方法及地表温度数据重构方法，涉及数据重构技术领域，包括：获取...
地表温度遥感数据的误差来源探讨.docx,地表温度遥感数据的误差来源探讨 地表温度遥感数据的误差来源探讨 一、地表温度遥感数据概述 地表温度是地理学、气象学和环境科学等领域研究的重要参数之一,它不仅关系到地表能量平衡和水循环过程,还对农业、城市规划和气候变化研究