Markytans temperatur (LST) är en av de viktigaste parametrarna för ytatmosfärens interaktioner. Metoder för att hämta LST från satellitfjärranalysdata är till nytta för modellering av hydrologiska, ekologiska, jordbruks- och meteorologiska processer på jordytan. Många split-window-algoritmer (SW), som kan appliceras på satellitsensorer med två intilliggande termiska kanaler i det atmosfäriska fönstret mellan 10 μm och 12 μm, kräver extra atmosfäriska parametrar (t.ex. vattenångainnehåll). I denna forskning väljs Avrinningsområdet Heihe, som är en av de mest torra regionerna i Kina, ut som studieområde. Imaging Spectroradiometer (MODIS) med måttlig upplösning väljs som ett testfall. Global Data Assimilation System (GDAS) atmosfäriska profiler inom studieområdet används för att generera träningsdatasetet genom strålningssimulering. Betydande korrelationer mellan den atmosfäriska utstrålningen i MODIS kanal 31 och de övriga tre atmosfäriska parametrarna, inklusive transmittansen i kanal 31 och transmittansen och utstrålningen i kanal 32, tränas utifrån simuleringsdatauppsättningen och formuleras med tre regressionsmodeller. Därefter används den genetiska algoritmen för att uppskatta LST. Valideringarna av RM-GA-metoden baseras på simuleringsdata som genereras från in situ-mätta radiosondprofiler Remote Sens. 2014, 6 5345 och GDAS atmosfäriska profiler, de in situ uppmätta LSTs, och ett par dag- och natttid MOD11A1 produkter i studieområdet. Resultaten visar att RM-GA har god förmåga att uppskatta LST direkt från MODIS-data utan några extra atmosfäriska parametrar. Även om denna forskning är för lokal tillämpning i Heihe flodbäckenet, kan resultaten och den föreslagna metoden enkelt utvidgas till andra satellitsensorer och regioner med torra klimat och höga höjder.
Ji Zhoung et.al REF föreslog en landyta temperatur hämtning från moderat-upplösning Imaging Spektroradiometer (MODIS) data genom att integrera regressionsmodeller och GA i en torr region.
Land Surface Temperature Retrieval from MODIS Data by Integrating Regression Models and the Genetic Algorithm in an Arid Region
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}