多源遥感协同下的全天候地表温度反演方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41871241
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0113.遥感科学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The integration of passive microwave (MW) remote sensing and thermal infrared (TIR) remote sensing is a practical and feasible way to retrieve all-weather land surface temperature (LST). However, due to scientific problems in the related theories and methods, the integration is still limited. With the entry point, the inconsistence of physical meaning and spatial resolution between MW LST and TIR LST, this project focuses on the correction of thermal sampling depth, the retrieval of MW LST, the determination of temporal component of LST and the generation and evaluation of all-weather LST. The content of this project consists of the following four sections: (1) Addressing thermal sampling depth correction, a model will be developed to convert the LST to MW effective temperature. The model will be supposed to make the MW LST physically consistent with the TIR LST. (2) The method retrieving the MW LST will be coupled with the model developed in section (1) to improve the accuracy of the estimated MW LST. (3) Based on the temporal component decomposition of LST, the steady-state and unsteady-state component of LST will be determined from the TIR LST time series and MW LST time series. (4) The generated all-weather LST with moderate spatial resolution will be intercompared and validated to ensure its applicability. Aiming at making a break through the difficulties in the theories and developing new methods related with the all-weather LST, this project will be beneficial to enhance the ability of remotely sensed LST when applied in the hydrology, environment and ecology.
被动微波与热红外遥感协同互补,是反演全天候地表温度的可行途径,但目前其理论方法均存在瓶颈和难题。本项目以被动微波与热红外地表温度“物理意义不一致”和“空间分辨率不一致”为切入点,以“热采样深度纠正—被动微波地表温度反演—时间尺度分量确定—全天候地表温度生成与检验”为主线,开展以下研究:1)发展面向被动微波等效温度-地表温度转换的热采样深度纠正模型,从理论上解决被动微波与热红外地表温度物理意义不一致的难题;2)实现热采样深度纠正模型与被动微波地表温度反演算法的耦合,显著提高被动微波遥感反演的地表温度的精度;3)基于时间尺度模型,发挥热红外时序观测和被动微波全天候观测的优势,确定地表温度的稳态和非稳态分量;4)对生成的中分辨率逐日地表温度开展交叉检验、直接检验和图像质量评价,确保其精度。本项目力求在理论难题上有所突破,在方法上有创新发展,以期增强遥感地表温度在水文、环境和生态等领域的应用能力。

结项摘要

被动微波与热红外遥感协同互补,是反演全天候地表温度的可行途径,但目前其理论方法均存在瓶颈和难题。本项目以被动微波与热红外地表温度“物理意义不一致”和“空间分辨率不一致”为切入点,以“热采样深度纠正—被动微波地表温度反演—时间尺度分量确定—全天候地表温度生成与检验”为主线,开展了以下科学探索与研究:1)探究了被动微波热采样深度对地表温度反演的作用机理,探究了热采样深度影响对地表覆盖类型、植被、土壤等参数的依赖,建立了相应的纠正模型;2)耦合热采样深度纠正模型,从被动微波遥感遥感数据实现地表温度反演,改善了被动微波遥感与热红外遥感地表温度的物理意义不一致,提高了反演精度;3)基于时间尺度模型,在时空双维度上对卫星热红外和被动微波遥感地表温度进行集成,实现了两种遥感手段的优势互补,形成了基于极轨卫星遥感反演全天候地表温度的有效方法;4)基于地面站点实测数据和高质量卫星热红外遥感地表温度产品,对所建立方法的反演结果进行了直接检验和交叉检验,并评价了图像质量。经过4年研究,本项目在全天候地表温度反演的理论与方法方面取得了创新与突破,并通过科学数据集研制和共享,增强了遥感地表温度在多个领域的应用能力。.在本项目的支持下,一共出版专著2部、发表期刊论文16篇,其中SCI期刊论文15篇,发明专利4项,其中2项获得授权;研制发布“中国陆域及周边逐日1km全天候地表温度数据集(TRIMS LST)”,产生了积极广泛的影响。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(2)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(0)
专利数量(4)
Investigation and validation of algorithms for estimating land surface temperature from Sentinel-3 SLSTR data
根据 Sentinel-3 SLSTR 数据估算地表温度的算法的研究和验证
  • DOI:
    10.1016/j.jag.2020.102136
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    International journal of applied earth observation and geoinformation
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jiajia Yang;Ji Zhou;Wenfeng Zhan;Zhiyong Long;Jin Ma;Ren Luo
  • 通讯作者:
    Ren Luo
Surface urban heat island detected by all-weather satellite land surface temperature
全天候卫星地表温度检测城市地表热岛
  • DOI:
    10.1016/j.scitotenv.2021.151405
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Science of The Total Environment
  • 影响因子:
    9.8
  • 作者:
    Yangsiyu Liao;Xi Shen;Ji Zhou;Jin Ma;Xiaodong Zhang;Wenbin Tang;Yongren Chen;Lirong Ding;Ziwei Wang
  • 通讯作者:
    Ziwei Wang
A global long-term (1981–2000) land surface temperature product for NOAA AVHRR
NOAA AVHRR 的全球长期(1981 年至 2000 年)陆地表面温度产品
  • DOI:
    10.5194/essd-2020-143
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Earth System Science Data
  • 影响因子:
    11.4
  • 作者:
    Jin Ma;Ji Zhou;Frank-Michael Göttsche;Shunlin Liang;Shaofei Wang;Mingsong Li
  • 通讯作者:
    Mingsong Li
Estimation of 1-km all-weather remotely sensed land surface temperature based on reconstructed spatial-seamless satellite passive microwave brightness temperature and thermal infrared data
基于重构空间无缝卫星被动微波亮温和热红外数据的1km全天候遥感地表温度估算
  • DOI:
    10.1016/j.isprsjprs.2020.07.014
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing
  • 影响因子:
    12.7
  • 作者:
    Xiaodong Zhang;Ji Zhou;Shunlin Liang;Linna Chai;Dongdong Wang;Jin Liu
  • 通讯作者:
    Jin Liu
A Land Surface Temperature Retrieval Method for UAV Broadband Thermal Imager Data
无人机宽带热像仪数据的地表温度反演方法
  • DOI:
    10.1109/lgrs.2021.3100586
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wang Ziwei;Zhou Ji;Liu Shaomin;Li Mingsong;Zhang Xiaodong;Huang Zhiming;Dong Weichen;Ma Jin;Ai Lijiao
  • 通讯作者:
    Ai Lijiao

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其他文献

城市目标方向亮温观测的视场效应分析
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  • 通讯作者:
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    地球科学进展
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  • 发表时间:
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  • 发表时间:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    周纪

其他文献

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周纪的其他基金

基于轨道间隙重构与时空先验知识的全天候地表温度近实时反演方法
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相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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