Downscaling land surface temperatures with multi-spectral and multi-resolution images
Downscaling land surface temperatures with multi-spectral and multi-resolution images
复制标题
利用多光谱和多分辨率图像降低地表温度
DOI：
10.1016/j.jag.2012.01.003
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发表时间：
2012-08
影响因子：
7.5
通讯作者：
Li, Jing
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhan, Wenfeng;Chen, Yunhao;Wang, Jinfei;Zhou, Ji;Quan, Jinling;Liu, Wenyu;Li, Jing
地表温度（LST）在许多领域发挥着重要作用。然而，当前热传感器的空间分辨率有限阻碍了 LST 的利用。基于热锐化的理论框架，本报告提出了一种增强广义理论框架 (EGTF)，可使用多光谱 (MS) 和多分辨率图像来缩小地表温度。 MS 代理锐化和 LST 缩减在 EGTF 下组合。生成从增强型专题测绘仪 Plus (ETM+) 和高级星载热发射和反射辐射计 (ASTER) 数据升级的模拟图像，用于间接验证。 MS 代理锐化的验证表明，EGTF 优于 Gram-Schmidt (GS) 和主成分 (PC) 方法，产生较低的均方根误差 (RMSE) 和 ERGAS（相对全局合成维度），从而保持较高的光谱相似性。对于 LST 缩小，验证表明 EGTF 比基于取消混合的图像融合 (UBIF) 方法具有更高的准确性，并表明代理锐化过程提高了缩小的 LST 的准确性。关于移动窗口尺寸（MWS）选择的进一步讨论表明，MWS 可以通过缩放因子图像的半方差分析的范围来确定。
Land surface temperature (LST) plays an important role in many fields. However, the limited spatial resolution of current thermal sensors impedes the utilization of LSTs. Based on a theoretical framework of thermal sharpening, this report presents an Enhanced Generalized Theoretical Framework (EGTF) to downscale LSTs using multi-spectral (MS) and multi-resolution images. MS proxy-sharpening and LST downscaling are combined under EGTF. Simulated images upscaled from Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) and Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) data are produced for indirect validations. Validation of MS proxy-sharpening shows that EGTF is better than the Gram-Schmidt (GS) and the Principle Component (PC) methods, yielding a lower root mean square error (RMSE) and ERGAS (erreur relative globale adimensionnelle de synthèse) and, thus, maintaining higher spectral similarity. For LST downscaling, validations show that EGTF has a higher accuracy than the Unmixing-Based Image Fusion (UBIF) method and indicate that the proxy-sharpening process improves the accuracy of downscaled LSTs. Further discussions regarding the selection of the moving-window size (MWS) demonstrate that the MWS could be determined by the range in a semi-variance analysis of scaling factor images.
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影响因子：
13.5
作者：
R. Zurita-Milla;G. Kaiser;J. Clevers;W. Schneider;M. Schaepman
通讯作者：
R. Zurita-Milla;G. Kaiser;J. Clevers;W. Schneider;M. Schaepman
影响因子：
8.2
作者：
W. Zhan;Yunhao Chen;Ji Zhou;Jing Li;Wenyu Liu-
通讯作者：
W. Zhan;Yunhao Chen;Ji Zhou;Jing Li;Wenyu Liu-
DOI：
10.1109/36.763276
发表时间：
1999-05
期刊：
IEEE Trans. Geosci. Remote. Sens.
影响因子：
--
作者：
B. Zhukov;D. Oertel;F. Lanzl;G. Reinhäckel
通讯作者：
B. Zhukov;D. Oertel;F. Lanzl;G. Reinhäckel
DOI：
10.1016/j.jag.2010.11.001
发表时间：
2011-04-01
影响因子：
7.5
作者：
Jeganathan, C.;Hamm, N. A. S.;Dadhwal, V. K.
通讯作者：
Dadhwal, V. K.
影响因子：
3.4
作者：
Liu, JG
通讯作者：
Liu, JG