華俊瑋， 祝善友， 張桂欣

(南京信息工程大學(xué)地理與遙感學(xué)院,南京 210044)

0 引言

地表溫度(land surface temperature，LST)是在區(qū)域乃至全球尺度上反映地、氣間相互作用的重要參數(shù)[1]，已被廣泛應(yīng)用于地表能量通量估算[2]、土壤濕度及區(qū)域干旱研究[3]、城市熱環(huán)境評價(jià)[4]和植物動力學(xué)研究等領(lǐng)域?，F(xiàn)有衛(wèi)星遙感反演LST產(chǎn)品存在著時(shí)間分辨率和空間分辨率的矛盾，單一衛(wèi)星產(chǎn)品無法滿足精細(xì)化的LST時(shí)空分布監(jiān)測與應(yīng)用研究。例如，具有較高空間分辨率的Landsat遙感衛(wèi)星產(chǎn)品，其過境周期為16 d； 而MODIS/LST產(chǎn)品每天可獲取4次，但其空間分辨率僅為1 km。因此，在較高時(shí)間分辨率LST數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，增強(qiáng)、提高其空間分辨率，是當(dāng)前熱紅外遙感應(yīng)用研究中的熱點(diǎn)與關(guān)鍵問題之一。

基于LST的降尺度轉(zhuǎn)換方法可以分為熱紅外銳化(thermal sharpening，TSP)和溫度分解(temperature unmixing，TUM)2類[5],其中，TSP方法能使熱紅外圖像或LST的空間分辨率得以提高； 而TUM方法則可獲取同一像元內(nèi)不同組分的溫度信息。為了獲取更高分辨率的LST信息，許多學(xué)者基于TSP方法開展了降尺度轉(zhuǎn)換方法研究。Kustas等[6]基于LST和歸一化差值植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)間的關(guān)系提出了去聚合(disaggregation，DisTrad)算法，該算法構(gòu)建了LST和NDVI間的線性回歸關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了LST降尺度。Agam等[7]在DisTrad算法基礎(chǔ)上，提出的基于植被指數(shù)的LST銳化(TsHARP)算法將NDVI作為回歸核，探討不同擬合模型在降尺度過程中的差異，實(shí)現(xiàn)了km級分辨率的LST降尺度。Essa等[8-9]統(tǒng)計(jì)不同地表類型遙感指數(shù)與LST間的相關(guān)關(guān)系，并基于城市表面改進(jìn)了DisTrad算法。Zhu等[10]提出了多遙感指數(shù)逐步回歸模型算法，并應(yīng)用于上海城區(qū)、郊區(qū)混合區(qū)地溫降尺度研究，發(fā)現(xiàn)與DisTrad法相比，更適用于空間異質(zhì)化的城市及其周邊區(qū)域。Wang等[11]結(jié)合MODIS和ASTER數(shù)據(jù)，利用地表溫度像元分解和重組方法(double-step pixel decomposition，DSPD)成功地將km級分辨率降尺度至250 m。Bindhu等[12]利用LST和NDVI構(gòu)建Hot edge模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，結(jié)合MODIS和Landsat ETM+數(shù)據(jù)進(jìn)行了降尺度研究，并估算了區(qū)域蒸散狀況。盡管針對LST降尺度的方法多種多樣，但其實(shí)質(zhì)都是建立熱紅外波段信息與各類地表參數(shù)間的關(guān)系模型，并假定這種關(guān)系模型不隨空間尺度發(fā)生變化。

上述簡單的單因子、多因子回歸關(guān)系并不能完全概述不同尺度因子與LST間的復(fù)雜關(guān)系。在物理機(jī)制尚不清楚的前提下，使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建降尺度模型是較好的選擇。與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法相比，隨機(jī)森林(random forest，RF)算法具有運(yùn)算量小、容納樣本數(shù)量大等優(yōu)點(diǎn)，適用于遙感降尺度研究。針對約旦河谷周邊植被覆蓋區(qū)，Hutengs等[13]利用RF算法將MOD09GA中多波段反射率作為輸入因子，將MODIS/LST產(chǎn)品由960 m降尺度至240 m，并利用ETM+數(shù)據(jù)反演的LST驗(yàn)證了降尺度效果。但在研究中，研究區(qū)土地覆蓋類型以植被為主，類型較為單一，驗(yàn)證LST與MODIS/LST產(chǎn)品反演算法不一致，降尺度空間分辨率不高等問題，使得RF方法能否擴(kuò)展用于下墊面類型復(fù)雜的城市區(qū)域，尚需進(jìn)一步研究。

本文以空間異質(zhì)性強(qiáng)的北京市作為研究區(qū)，選擇Landsat8 OLI/TIRS數(shù)據(jù)，采用改進(jìn)的單窗(improved mono-window，IMW)算法反演LST作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)，計(jì)算表征下墊面空間特性的遙感指數(shù)，并模擬至1 000 m空間分辨率作為自變量，將1 000 m空間分辨率的MODIS/LST產(chǎn)品作為因變量輸入RF模型，實(shí)現(xiàn)LST(100 m空間分辨率)降尺度； 并與多因子回歸方法、LST銳化算法(TsHARP)2種常用降尺度方法進(jìn)行對比，進(jìn)而分析不同方法在植被、水體和城鎮(zhèn)等典型驗(yàn)證區(qū)中的降尺度效果。由于參與降尺度的遙感指數(shù)來源于Landsat OLI傳感器，與MODIS傳感器在分辨率、觀測時(shí)間、觀測方式上存在著差異，研究中進(jìn)一步將模擬的1 000 m空間分辨率的Landsat/LST降尺度至100 m分辨率，并與MODIS/LST降尺度結(jié)果進(jìn)行對比和分析。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

北京市位于華北平原北部，其地理范圍為E115°25′～117°30′，N 39°26′～41°03′，總面積為16 410.54 km2。北京市地形西北高、東南低，平均海拔43.5 m； 具有典型的北溫帶半濕潤大陸性季風(fēng)氣候，夏季高溫多雨，冬季寒冷干燥，春、秋季較為短促。北京市城鎮(zhèn)化進(jìn)程迅速，城鎮(zhèn)化率由1992年的75%提升至2012年的86%； 土地覆蓋類型復(fù)雜，城市中心以城鎮(zhèn)建設(shè)用地為主，城郊主要為混合農(nóng)田及村莊； 城市西北部以山體、林地為主。

1.2 數(shù)據(jù)源及其預(yù)處理

遙感圖像選取對應(yīng)研究區(qū)域的2014年獲取的2景Landsat8 OLI/TIRS數(shù)據(jù)，軌道行/列號分別為123/32和123/33，成像時(shí)間為北京時(shí)間9月4日上午10:54，成像效果好且云量少。Landsat8 OLI傳感器空間分辨率為30 m。Landsat8 TIRS傳感器擁有2個熱紅外波段，空間分辨率為100 m，中心波長分別為10.9 μm和12.0 μm，與MODIS傳感器的熱紅外通道相近。對Landsat遙感圖像進(jìn)行了預(yù)處理，包括幾何糾正、輻射定標(biāo)、大氣校正和圖像鑲嵌與裁切。

MODIS/LST數(shù)據(jù)選取2景MOD11A1/LST產(chǎn)品，軌道行/列號分別為26/04及26/05，成像時(shí)間與Landsat8數(shù)據(jù)相近。利用MRT軟件對MOD11A1/LST數(shù)據(jù)進(jìn)行了拼接和重投影等預(yù)處理。

2 研究方法

2.1 LST遙感反演

對于不同傳感器，LST反演算法也不同。對于Landsat8 TIRS傳感器的B10和B11這2個熱紅外波段，鑒于B11波段數(shù)值的不確定性，一般使用B10波段數(shù)據(jù)反演LST。Wang等[14]提出的IMW算法在南京地區(qū)獲得了精度較高的LST反演結(jié)果，故本文采用該算法反演LST，并用于驗(yàn)證降尺度效果。IMW的算法為

TS={a10(1-C10-D10)+[b10(1-C10-D10)+C10+D10]T10-D10Ta}/C10,

(1)

式中：TS為反演的LST；T10為B10波段的亮溫；Ta為大氣平均作用溫度；a10和b10為由普朗克函數(shù)推導(dǎo)所得常數(shù)，地溫范圍在0～50 ℃時(shí)，分別取值為-62.718 2和0.433 9；C10和D10為內(nèi)部參數(shù)，計(jì)算公式分別為

C10=τ10ε10,

(2)

D10=(1-τ10)[1+(1-ε10)τ10],

(3)

式中τ10和ε10分別為B10波段的大氣透過率和地表比輻射率。根據(jù)成像時(shí)刻，選擇中緯度夏季估算模型，即

τ10=1.0163-0.1330w，

(4)

式中w為水汽含量。

2.2 LST降尺度轉(zhuǎn)換

LST降尺度轉(zhuǎn)換方法的本質(zhì)是利用高空間分辨率的輔助地表參數(shù)提高原有LST產(chǎn)品的空間分辨率，其基本思想是在不同尺度下，LST和地表參數(shù)之間的定量關(guān)系保持不變，即在低空間分辨率尺度下LST與地表參數(shù)間的關(guān)系模型仍能應(yīng)用于高空間分辨率的LST。獲取高空間分辨率LST(THR)的模型為

THR=f(SHR)+ΔTLR,

(5)

ΔTLR=TLR-f(SLR),

(6)

式中：SHR和SLR分別為高空間分辨率和低空間分辨率下的地表參數(shù)；f為高(低)空間分辨率下，地表溫度THR(TLR)與地表參數(shù)SHR(SLR)間的映射關(guān)系； △TLR為殘差。

利用RF模型，并分別參考王祎婷等[15]和聶建亮等[16]提出的多因子回歸模型和TsHARP算法進(jìn)行LST降尺度轉(zhuǎn)換。在LST降尺度方法研究及其應(yīng)用分析中[13,17]，可利用較高空間分辨率數(shù)據(jù)模擬的低空間分辨率數(shù)據(jù)進(jìn)行降尺度，對降尺度結(jié)果基于原始高分辨率數(shù)據(jù)進(jìn)行評價(jià)； 或采用一種低分辨率數(shù)據(jù)進(jìn)行降尺度，利用另外一種高空間分辨率數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)依據(jù)。對這2類方法進(jìn)行了對比研究，首先將100 m分辨率的Landsat/LST通過平均聚合方法模擬至1 000 m分辨率，再利用降尺度方法將空間分辨率分別提升至500 m，200 m和100 m； 同時(shí)，將空間分辨率1 000 m的MOD11A1/LST產(chǎn)品降尺度提升至100 m，進(jìn)而在這2種降尺度過程中對比不同數(shù)據(jù)、不同模型方法的優(yōu)劣。降尺度過程中應(yīng)用的地表參數(shù)主要有：歸一化差值植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)、土壤調(diào)整植被指數(shù)(soil adjusted vegetation index，SAVI)、改進(jìn)型土壤調(diào)整植被指數(shù)(modified SAVI，MSAVI)、非線性植被指數(shù)(non-linear index，NLI)、歸一化差值建筑指數(shù)(normalized difference built-up index，NDBI)和裸土指數(shù)(bare-soil index，BI)，它們的計(jì)算方法見文獻(xiàn)[18-23]，在此不再贅述。

2.3 RF模型

RF是Breiman[24]提出的一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，其實(shí)質(zhì)是對決策樹算法的改進(jìn)。RF通過bootstrap重采樣技術(shù)，首先將從原始訓(xùn)練樣本中抽取的多個樣本自助合并，生成訓(xùn)練樣本合集； 然后根據(jù)自助樣本集生成多個決策樹并組成RF，其分類或回歸模型結(jié)果按決策樹投票分?jǐn)?shù)而定。在LST降尺度過程中，LST與各種參量間的關(guān)系并非線性，而RF模型對多元共線性不敏感，能有效防止過度擬合。該算法的預(yù)測結(jié)果對于缺失數(shù)據(jù)和非平衡數(shù)據(jù)較為穩(wěn)??； 對于多種觀測資料，可產(chǎn)生高準(zhǔn)確度的分類器，能處理大量的輸入變量。而且，RF在提高預(yù)測精度的同時(shí)，并未顯著提高運(yùn)算量。與傳統(tǒng)的最小二乘線形回歸擬合相比，RF更具優(yōu)勢。

本研究利用R語言中的random Forest數(shù)據(jù)包構(gòu)建RF模型，獲取更高空間分辨率的LST。RF算法的構(gòu)建過程如圖1所示，其中訓(xùn)練樣本為低空間分辨率(1 000 m)的遙感圖像，因變量為LST，自變量為NDVI，SAVI，MSAVI，NDBI，NLI和BI。

圖1 隨機(jī)森林模型建立過程Fig.1 Building process of random forest

RF算法的具體步驟如下：

1)在輸入的總樣本中，用bootstrap法有放回地隨機(jī)抽取k次，得到k個自助樣本集作為訓(xùn)練集，未抽取的部分組成袋外數(shù)據(jù)。

2)將每個訓(xùn)練集都單獨(dú)作為一棵決策樹，決策樹節(jié)點(diǎn)從自變量數(shù)量中選擇M個(M小于自變量個數(shù))，并按照節(jié)點(diǎn)不純潔度最小原則進(jìn)行分支生長。

3)將步驟2)重復(fù)n次，得到N棵決策樹，組成RF。

4)RF的結(jié)果為每棵決策樹預(yù)測結(jié)果通過簡單平均法得到，預(yù)測精度利用每棵決策樹的平均袋外數(shù)據(jù)(out of band，OOB)來確定。

利用RF算法構(gòu)建LST預(yù)測模型后，計(jì)算擬合殘差(即遙感圖像反演LST與模型預(yù)測結(jié)果之間的差值)。將高空間分辨率(100 m)的地表參數(shù)輸入RF模型中，獲取100 m分辨率的LST預(yù)測結(jié)果； 再加上重采樣至高空間分辨率的擬合殘差后，得到降尺度后的100 m分辨率LST結(jié)果。

構(gòu)建RF模型需要確定樹節(jié)點(diǎn)的預(yù)選變量個數(shù)和決策樹數(shù)目這2個關(guān)鍵參數(shù)，以此來得到最優(yōu)化的RF模型。根據(jù)袋外誤差隨節(jié)點(diǎn)的變化，將決策樹節(jié)點(diǎn)選為4。利用R語言繪制出相關(guān)誤差圖來判斷決策樹的數(shù)目N。模型誤差隨決策樹數(shù)目的變化見圖2。

圖2模型誤差隨決策樹數(shù)目的變化

Fig.2ModelerrorchangeswithnumberofDecisionTree

從圖2可見，在決策樹數(shù)量小于100時(shí)，模型誤差較大； 而當(dāng)決策樹數(shù)量大于200后，模型誤差趨于平穩(wěn)； 因此，將決策樹的數(shù)目設(shè)置為200。同時(shí)，RF模型的輸出精度平均減少值和節(jié)點(diǎn)不純度平均減少值作為評估擬合過程中自變量重要性的參數(shù)(圖3)，自變量對應(yīng)的這2種參數(shù)值越大則表明該自變量對于模型模擬LST的重要性越大。

(a) 輸出精度平均減少值與隨機(jī)森林變量 (b) 節(jié)點(diǎn)不純度平均減少值與隨機(jī)森林變量

圖3隨機(jī)森林變量重要性

Fig.3Importanceofrandomforestvariables

由圖3可以看出，NDVI和NDBI這2個參量對基于RF模型的LST降尺度模擬更為重要。

2.4 精度評價(jià)

將IMW算法反演的Landsat/LST作為真實(shí)LST，用以驗(yàn)證不同降尺度方法效果優(yōu)劣。選取均方根誤差(root-mean-square error,RMSE)和降尺度與真實(shí)LST之間的線性擬合決定系數(shù)(R2)作為檢驗(yàn)指標(biāo)。RMSE用以衡量觀測值與真實(shí)值之間的偏離程度，RMSE值越小則擬合精度越高，即

(6)

式中：n為參與評價(jià)的像元數(shù)目；Toi為第i個像元的真實(shí)LST；Tei為第i個像元對應(yīng)的降尺度方法模擬LST。

3 結(jié)果與討論

3.1 Landsat模擬LST降尺度

利用3種不同方法對模擬的1 000 m分辨率Landsat/LST進(jìn)行降尺度，結(jié)果如圖4所示，其中以Landsat TIRS數(shù)據(jù)通過IMW算法反演的100 m分辨率LST(圖4(b))作為真實(shí)值。

由圖4可以看出，隨著降尺度結(jié)果分辨率的不斷提高，LST圖像的紋理特征逐步細(xì)化，降尺度結(jié)果也逐漸接近于真實(shí)LST(100 m)，符合中心城區(qū)地溫高、周圍郊區(qū)地溫低等空間分布特征。對比RF、多因子回歸和TsHARP算法的100 m分辨率降尺度LST空間分布圖像(圖4(i)，(j)和(k)與真實(shí)LST(100 m)(圖4(b))可以看出，前2種方法模型中增加了地表參數(shù)，特別是加入了表征城鎮(zhèn)建筑物的指數(shù)NDBI，其城區(qū)LST分布明顯更接近于真實(shí)值； 而TsHARP算法中只考慮了NDVI單因子，因受擬合殘差的影響，紋理特征不清晰。以Landsat 反演的LST作為參考，不同降尺度算法的RMSE和R2計(jì)算結(jié)果見表1。由表1可以看出，隨著模擬分辨率的提高，模擬LST與真實(shí)LST間的RMSE逐步增大，決定系數(shù)R2不斷降低。對比這3種方法降尺度結(jié)果與真實(shí)LST間的RMSE可以看出，隨機(jī)森林法效果最好，多因子回歸法次之，TsHARP法效果最差。隨著降尺度分辨率的提高，3種方法RMSE間的差值也不斷擴(kuò)大，在100 m尺度上，RF方法相較于TsHARP算法精度提高了0.44 K。研究區(qū)內(nèi)多種土地覆蓋類型(城鎮(zhèn)、城鄉(xiāng)結(jié)合部、裸土、水體及植被等)交錯分布，空間異質(zhì)性強(qiáng)，混合像元較多。TsHARP算法單純構(gòu)建LST―NDVI間的相關(guān)關(guān)系，難以刻畫多種土地類型LST空間分布特征，故造成城鎮(zhèn)高溫區(qū)與真實(shí)值之間的出入較大； 同時(shí)，地表溫度―地表參數(shù)之間的關(guān)系也不能通過多因子線性關(guān)系準(zhǔn)確表達(dá)，導(dǎo)致降尺度結(jié)果精度不如RF算法。

(a) 模擬LST(1 000 m) (b) 真實(shí)LST(100 m)

(c) 隨機(jī)森林法(500 m) (d) 多因子回歸法(500 m)(e) TsHARP法(500 m)

(f) 隨機(jī)森林法(200 m) (g) 多因子回歸法(200 m)(h) TsHARP法(200 m)

(i) 隨機(jī)森林法(100 m) (j) 多因子回歸法(100 m)(k) TsHARP法(100 m)

圖4基于模擬Landsat/LST的不同分辨率降尺度效果
Fig.4DownscaledresultsatvariousresolutionscalesfromsimulatedLandsat/LST

表1 不同分辨率地表溫度降尺度均方根誤差Tab.1 RMSEs of downscaled LST at various resolution scales

3.2 MODIS數(shù)據(jù)降尺度

LST降尺度方法的初衷是克服不同傳感器之間空間―時(shí)間分辨率的矛盾，以期獲取高時(shí)空分辨率的LST產(chǎn)品。結(jié)合Landsat OLI數(shù)據(jù)，將1 000 m分辨率的MOD11A1/LST產(chǎn)品降尺度至100 m，并評價(jià)降尺度效果。不同地表類型區(qū)域的降尺度效果不同，分別選取高植被覆蓋區(qū)、水域和城鎮(zhèn)3種不同土地類型，評價(jià)不同方法在不同區(qū)域的降尺度效果，并將其與模擬的1 000 m分辨率Landsat/LST降尺度結(jié)果進(jìn)行對比。圖5―圖7分別是高植被覆蓋區(qū)、水域和城鎮(zhèn)3個區(qū)域的LST降尺度結(jié)果。

(a) MODIS LST(1 000 m)(b) Landsat LST(100 m)

(c) 隨機(jī)森林LST(100 m)(d) 多因子回歸LST(100 m)(e) TsHARP算法LST(100 m)

圖5植被覆蓋區(qū)降尺度結(jié)果

Fig.5Downscaledresultsofvegetationarea

(a) MODIS LST(1 000 m)(b) Landsat LST(100 m)

(c) 隨機(jī)森林LST(100 m)(d) 多因子回歸LST(100 m) (e) TsHARP算法LST(100 m)

圖6水域降尺度結(jié)果

Fig.6Downscaledresultsofwaterarea

(a) MODIS LST(1 000 m) (b) Landsat LST(100 m)

(c) 隨機(jī)森林LST(100 m)(d) 多因子回歸LST(100 m) (e) TsHARP算法LST(100 m)

圖7城鎮(zhèn)區(qū)域降尺度結(jié)果

Fig.7Downscaledresultsofurbanarea

對比圖5―圖7中各種方法降尺度結(jié)果和MODIS/LST及Landsat/LST可以看出，降尺度后LST的空間分布及紋理特征明顯，與Landsat/LST相近。為了定量描述不同區(qū)域內(nèi)不同方法的降尺度效果，計(jì)算RMSE以及降尺度LST和驗(yàn)證LST間線性擬合的決定系數(shù)R2，結(jié)果見表3。

表3 不同方法在不同區(qū)域的MODIS/LST降尺度結(jié)果精度Tab.3 Precision of downscaled MODIS/LST in various regions for different methods

由表3可以看出，高植被覆蓋區(qū)LST降尺度效果最好； 其次為水域； 而城鎮(zhèn)區(qū)域因內(nèi)部空間異質(zhì)性強(qiáng)、混合像元較多，構(gòu)建LST與地表參數(shù)間相對穩(wěn)定的定量關(guān)系較為困難，RMSE最大。對比同一區(qū)域不同方法的降尺度效果可以看出，RF模型效果最佳。與TsHARP算法相比，RF的RMSE明顯降低了0.2～0.7 K，整個研究區(qū)內(nèi)RMSE降低了0.5 K； 加入多元地表參數(shù)的回歸方法的RMSE有所降低，但整體RMSE要比RF算法高0.42 K。對比LST降尺度結(jié)果和驗(yàn)證LST間的相關(guān)性，RF算法的決定系數(shù)R2最高，其中在高植被覆蓋區(qū)和水域擬合較好，R2分別為0.56和0.58； 而在城鎮(zhèn)區(qū)域擬合較差，R2僅為0.21。

以100 m分辨率的Landsat TIRS/LST反演結(jié)果作為真實(shí)值，針對1 000 m分辨率的模擬Landsat/LST和MODIS/LST這2種不同數(shù)據(jù)源，圖8給出了RF算法在3種不同地表類型區(qū)域內(nèi)的降尺度結(jié)果誤差分布直方圖。

(a) 植被(b) 水域 (c) 城鎮(zhèn)

圖8不同數(shù)據(jù)源隨機(jī)森林降尺度結(jié)果誤差直方圖

Fig.8ErrorhistogramofRandomForestdownscalingmethod

對于3種區(qū)域的不同數(shù)據(jù)源，RF算法的降尺度結(jié)果誤差都呈現(xiàn)出正態(tài)分布特征，模擬Landsat/LST的降尺度結(jié)果誤差直方圖的峰值都在0 K左右。而對于MODIS/LST的降尺度結(jié)果來說，在高植被覆蓋區(qū)域，直方圖峰值偏高0.5 K左右； 水域和城鎮(zhèn)區(qū)域降尺度后的LST相對偏低，峰值出現(xiàn)在-2.0 K附近。與MODIS/LST降尺度結(jié)果相比，植被、水域、城鎮(zhèn)與驗(yàn)證LST的RMSE分別為1.81 K，2.09 K和2.75 K，模擬Landsat/LST降尺度精度分別提高了0.03 K，0.27 K和0.45 K。產(chǎn)生這種差異的主要原因是模擬Landsat /LST來源于Landsat TIRS傳感器，與驗(yàn)證LST的傳感器相同； 而MODIS/LST成像時(shí)刻與Landsat/LST不同，傳感器之間在成像方式和LST反演精度上存在著一定差異。在不同土地覆蓋類型區(qū)域內(nèi)，2種數(shù)據(jù)源降尺度結(jié)果誤差大小也存在著差異，在植被覆蓋度高的區(qū)域，內(nèi)部像元較為單一，兩者降尺度之間的精度差異僅為0.06 K； 而在水域和城鎮(zhèn)區(qū)域，低空間分辨率MODIS圖像中混合像元更多(如水域邊緣、城鎮(zhèn)內(nèi)綠化水體和建筑物混合像元等)，導(dǎo)致精度差異增大。

4 結(jié)論

利用Landsat8 OLI/TIRS遙感圖像數(shù)據(jù)，通過分裂窗算法反演地表溫度(LST)并計(jì)算多元遙感指數(shù)； 結(jié)合MOD11A1/LST產(chǎn)品，分別利用隨機(jī)森林(RF)算法、多因子回歸算法和TsHARP算法進(jìn)行LST降尺度轉(zhuǎn)換，將空間分辨率從1 000 m提升至100 m，進(jìn)而對比不同方法在不同地表類型中的降尺度轉(zhuǎn)換效果。得到如下結(jié)論：

1)不同降尺度方法用于MODIS/LST產(chǎn)品降尺度對比結(jié)果表明，無論在植被、水體還是城鎮(zhèn)區(qū)域，RF算法的降尺度效果均為最優(yōu)，與多因子回歸算法和TsHARP算法相比，整體精度分別提高了0.32 K和0.50 K，與驗(yàn)證LST間的相關(guān)性顯著提高。

2)對比同一方法在不同區(qū)域的降尺度效果表明，高植被覆蓋度區(qū)域的降尺度效果最好，而空間異質(zhì)性強(qiáng)的城鎮(zhèn)區(qū)域降尺度效果較差。

3)由于不同傳感器成像時(shí)間、成像方式的差異，以及不同分辨率圖像中混合像元問題的程度不同，模擬1 000 m 空間分辨率的Landsat/LST和MODIS/LST產(chǎn)品的降尺度結(jié)果精度存在著一定差異。不同土地覆蓋類型區(qū)域的降尺度效果不同，在植被覆蓋區(qū)兩者精度差最小為0.03 K，而在水域和城鎮(zhèn)精度差異分別達(dá)到0.27 K和0.45 K。在今后研究不同傳感器數(shù)據(jù)降尺度過程中，需要進(jìn)一步討論上述原因造成的誤差并進(jìn)行相應(yīng)校正。

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