地表温度完整演算公式
一、DN值反演热辐射强度：
L(λ)= 0.1238 + 0.005632156Qdn
二、热辐射强度反演地表亮温：
T6=K2/ln(1 +K1/L(λ))
其中,T6为TM6的象元亮度温度(K),K1和K2为发射前预设的常量,对于Landsat 5的TM数据,K1=60.776 mW cm-2sr-1μm-1,K2=1 260.56K。
三、地表亮温推算地表温度：（需确定三个参数：地表辐射率、大气平均温度、大气投射率）
（1）地表辐射率推算：（主要根据NDVI推算地表辐射率）
①自然表面地表辐射率：
ε=1.0094+0.047ln(NDVI)
②城镇用地地表辐射率：
ε= 0.9589+0.086Pv-0.0671Pv2
Pv= [(NDVI- NDVI s)/(NDVI v- NDVI s)]2
其中,NDVI为归一化植被指数,取NDVIv=0.70和NDVIs=0.05,且有,当某个像元的NDVI大于0.70时,Pv取值为1;当NDVI小于0.05,Pv取值为0。
③水体地表辐射率：
水体辐射率一般取值 0.995.
（2）大气平均温度推算：
①热带平均大气( 北纬15°, 年平均)
Ta= 17.9769+0.91715T0
②中纬度夏季平均大气( 北纬45°, 7 月)
Ta= 16.0110+0.92621T0
③中纬度冬季平均大气( 北纬45°, 1 月)
Ta= 19.2704+0.91118T0
根据万州所经纬度坐标：北纬38度48分，东经102度22分，其遥感影像两幅为2010年8月一幅为10月份，因此选取公式：
Ta= 16.0110+0.92621T0
来推算大气平均温度。
其中：T0为距地表2米左右的温度，根据当时所处月份和卫星运行周期，我选取的T0 为 305K。
（3）大气透射率推算：
一般情况下，大气水分含量在0.4～3.0 g/cm2 变动区间,根据专家的研究结果大气透射率可以通过与水分含量建立线性函数关系来推算。
由于万州正处于8月到10月之间，重庆夏天较热，其温度应该在35度左右，所以根据当时实际情况，推测万州早上9-10点钟的
大气水分含量应该在0.4——1.6之间.我区的大气水分含量为0.8.根据公式：
T=0.974290-0.08007*w
可以推算出万州大气平均温度。
最后根据公式：
Ts= [a6(1 -C6-D6) +[b6(1 -C6-D6) +C6+D6]T6+D6Ta/C6
C6 = 地表辐射率 * 大气透射率
D6 = (1 - 大气透射率)[1 +大气透射率 * (1 - 地表辐射率)]
温度控制与PID算法 温度控制与PID算法j较为复杂，下面结合实际浅显易懂的阐述一下PID控制理论，将温度控制及PID算法作一个简单的描述。 1．温度控制的框图 这是一个典型的闭环控制系统，用于控制加热温区的温度（PV）保持在恒定的温度设定值(SV)。系统通过温度采集单元反馈回来的实时温度信号（PV）获取偏差值（EV），偏差值经过PID调节器运算输出，控制发热管的发热功率，以克服偏差，促使偏差趋近于零。例如，当某一时刻炉内过PCB板较多，带走的热量较多时，即导致温区温度下降，这时，通过反馈的调节作用，将使温度迅速回升。其调节过程如下：
温度控制的功率输出采用脉宽调制的方法。固态继电器SSR的输出端为脉宽可调的电压U OUT 。当SSR的触发角触发时，电源电压U AN通过SSR的输出端加到发热管的两端；当SSR的触发角没有触发信号时，SSR关断。因此，发热管两端的平均电压为U d＝(t/T)* U AN=K* U AN 其中K=t/T，为一个周期T中，SSR触发导通的比率，称为负载电压系数或是占空比，K 的变化率在0－1之间。一般是周期T固定不便，调节t, 当t在0－T的范围内变化时，发热管的电压即在0－U AN之间变化，这种调节方法称为定频调宽法。下面将要描述的PID 调节器的算式在这里的实质即是运算求出一个实时变化的，能够保证加热温区在外界干扰的情况下仍能保持温度在一个较小的范围内变化的合理的负载电压系数K。 2.温度控制的两个阶段 温度控制系统是一个惯性较大的系统，也就是说，当给温区开始加热之后，并不能立即观察得到温区温度的明显上升；同样的，当关闭加热之后，温区的温度仍然有一定程度的上升。另外，热电偶对温度的检测，与实际的温区温度相比较，也存在一定的滞后效应。这给温度的控制带来了困难。因此，如果在温度检测值（PV）到达设定值时才关断输出，可能因温度的滞后效应而长时间超出设定值，需要较长时间才能回到设定值；如果在温度检测值（PV）未到设定值时即关断输出，则可能因关断较早而导致温度难以达到设定值。为了合理地处理系统响应速度（即加热速度）与系统稳定性之间地矛盾，我们把温度控制分为两个阶段。
综合评述地表气温变化研究的现状和问题① 任国玉 (国家气候中心,北京 100081) 提 要 对全球和中国地区平均地表气温变化趋势研究进行了简要评述,对当前研究中需要加强的工作提出了初步建议。 关键词: 气候变化 地表气温 中国地区 全球或区域平均地表气温是描述气候系统状态的最常用变量之一。地表气温变化在本文特指仪器记录时期全球或区域平均的近地面年平均气温变化。 1 全球的变化 仪器记录时期的平均地表气温变化趋势是全球气候变化检测研究中的关键问题,历来受到气候学家的重视。IPCC第三次评估报告指出,自从1860年以来,全球平均地表气温上升了014～018℃,并认为其增暖速度很可能是过去1000年内所没有的;近50年全球变暖尤其明显,而且这种变暖可能主要是由大气中CO 2 等温室气体浓度增加引起的[1]。对于这些结论,科学界还存在着不同看法。就资料及其分析而言,目前争论的焦点主要集中在仪器记录时期近地面气温资料的代表性、近1000年左右古气候代用资料的可靠性、以及近地面和高空气温记录的差异性等几个方面。 从仪器记录时期近地面气温资料分析来看,目前还存在以下突出问题:(a)全球许多区域缺乏观测,在20世纪中以前和海洋上尤其如此;(b)由于仪器变换、台站迁移、观测规范变化等引起的资料非均一性;(c由于城市发展和土地利用变化造成的局地或区域性温度变化。Jones等[2,3]、Hansen等[4]和美国国家气候资料中心(NCDC)[5～8]在建立全球平均地表气温序列时对这些问题多数均有所考虑,特别是对陆地上资料的非均一性问题,解决得也比较好。 但是,对于海洋上和早期记录的空缺以及城市热岛效应增强的影响,目前还没有给予很好的解决,对于区域土地利用变化对温度序列可能产生的影响更没有考虑。这些问题不解决好,就无法得到代表大区域或全球平均的气温序列,对气候变化的检测和预测研究也就很难得出坚实的结论。 2 中国的变化 在过去的10多年,中国气候学家对于在全球变暖的背景下,近50～100年来中国地区平均地表气温的变化规律进行了很多研究。这些研究发现,近百年或近50年来温度变化趋势与北半球的情况大致相似,但在时空变化的细节上又与全球变化存在明显差异;大部分地区,特别是北方年平均和冬季气温明显增暖,但夏季气温增暖不很显著,一些 — 3 — ①国家“十五”科技攻关项目课题“全球与中国气候变化的检测和预测(2001BA611B201)”资助。
基于距离与环境温度补偿算法的红外测温精度优化策略 摘要：为了提高红外热像仪在电力设备巡检时的温度测量精度，本文针对目标 距离和环境温度对测量精度的影响，研究了一种基于距离与环境温度补偿算法的 红外温度传感器的温度精度优化算法策略，使得测温精度能够显著提高，满足电 力巡检的需求。 关键词：红外测温；精度优化策略；补偿算法 1 引言 红外热成像技术用于诊断电力设备的热故障时，具有效率高、安全可靠、不 接触测温、探测距离远和检测速度快等特点。当电力设备发生故障时，在早期会 产生热异常现象。通过红外热成像技术，可快速的对电力设备故障进行反应，以 防更大的事故发生，但是，由于红外测温自身原理以及周围一些环境因素，比如，环境温度、距离等一些因素的限制，从而造成测温精度误差较大的问题[1]-[3]。 2 红外辐射基本理论 红外热像仪是通过被测物体表面发出的辐射来确定物体温度的，在实际测量中，被测物体接收到的辐射包括自身辐射以及周围环境的辐射，因此被测物体表 面的单色辐射照度为[4]： 由于在红外热像仪工作过程中，被测物体的辐射亮度受到环境的影响会发生 衰减，同时大气辐射也会作用于热像仪，故作用于热像仪的辐射照度为[4]：（2） （2）式中： 图1 最小二乘法拟合曲线温度补偿流程图 4.实验方案设计 我们的实验是在一个可以调节室内温度的实验室内进行，以保证可以测得环 境温度对红外探测器测量精度的影响。实验过程所采用的主要设备有： 1）Yado-EIP-D1型号的红外热像仪，通过USB接口与移动终端屏幕相连。红 外工作波段为8-14um，具有方便快捷，像素高的优点。 2）RX24-50N5ΩJ型号的热电偶作为黑体和油浸式的温度传感器测量环境温度。 3）在热电偶两端连接可控电压的电压源，通过改变电压的大小来控制热电偶的温度。 5相关实验过程与数据如下： 1）环境温度固定为18℃时、不同测温距离引起的误差校正 首先用红外热像仪采集了5组热电偶的实际温度及其在1～8m的测量距离下 的数据如表1所示 表1 不同测量距离测温值 环境温度=__18__℃ 由表1可知，在保证环境温度不变的情况下，随着距离的增加，测温结果与热电偶的实 际温度的误差越来越大，且当热电偶的温度较小时，在较远的距离无法红外热像仪测量到热 电偶的温度。以热电偶温度为60℃时为例，利用本文提出的补偿算法进行温度校正，拟合曲 线方程为： 下图2为校正结果与原始测量值对比图。
单窗算法反演地表温度教程 1.1 算法原理 1.1.1 单窗算法 单窗算法(M Ｗ算法)是覃志豪于2001年提出的针对ＴM 数据只有一个热红外波段的地面温度反演算法。经过众多学者验证,单窗算法具有很高的反演精度，且同样适用于ＥTM ＋和land ｓat 8数据。公式如下: 式中,LS Ｔ为地表温度（Ｋ),T ｓｅns ｏr 是传感器上的亮度温度（K)，T a 是大气平均温度(K ）;a 、b 为参考系数，当地表温度为0-７0℃时,a = -６７.3５５351，ｂ = ０.４５860６；C 、D 为中间变量,计算公式为： 式中，为地表比辐射率,为地面到传感器的大气总透射率。 因此单窗算法反演地表温度的关键是计算得到亮度温度T senso 、地表比辐射率、大气透射率和大气平均作用温度Ｔa 。 1.1.2 参数计算 1.1. 2.1 辐射亮温计算 利用Pla ｎck 公式将图像像元对应传感器辐射强度值转换为对应的亮度温度值。公式如下 6666666666/)))1(()1((C T D T D C D C b D C a T a sensor s -++--+-- =
式中，T senso 为亮度温度值;λL 影像预处理后得到的光谱辐射值,单 位为 )/(2m sr m w μ??，K １ 、Ｋ2为常量,可由数据头文件获取。 计算图像辐射亮温之前，需采用辐射定标参数将像元灰度值DN 转换为热辐射强度值,公式如下： 式中,ＭL 为增益参数,A Ｌ为偏移参数，该参数可直接在影像通文件数据中获取，且ＥＮV Ｉ软件中已经集成,不需要自己在查找。 1.1. 2.2 地表比辐射率计算 根据覃志豪针对TM 影像提出的混合像元分解法来确定区域地表福辐射率。对于城市区域，我们简单的将其分为水体、自然表面和建筑表面三种,因此针对混合像元尺度上的地表比辐射率通过下式来估算： 式中,为混合像元的地表比辐射率；P V 为植被覆盖率；R Ｖ为植被的温度比率;R M 为建筑表面的温度比率; V 表示植被法地表比辐射率,ｍ表示建筑表面的地表比辐射率;d 表示辐射校正项。 根据覃志豪经验公式， V ＝０.986;m =0.97２。
遥感原理与及应用 地表温度反演实验报告 专业：地理信息系统 班级： XXXXXXXX 姓名： XXX 学号： XXXXXX 成绩： 指导教师： XXX 2014年12月17日 一. 实验目的 1. 根据实际需要，学会在网上（如中国科学院遥
感与数字地球研究所数据共享网）下载研究区内的遥感数据； 2. 掌握在ENVI中实现简单的地表温度反演的原理与步骤。 二. 实验任务 1. 在中国科学院遥感与数字地球研究所数据共享网上订购并下载覆盖郫县的TM影像； 2. 在ENVI中实现简单的地表温度反演算法。 三. 实验数据 在中国科学院遥感与数字地球研究所数据共享网上下载的覆盖郫县地区的TM影像。
四. 实验原理 图1 TM 影像地表温度反演流程 1. 地表温度(Land Surface Temperature)反演公 式为: 2 1(1)K LST K In R ε=+， 其中，R m DN d =?+，2111607.76K W m sr m μ---=???，21260.56K K =。 2. 根据TM 辐射定标原理，热红外波段表观辐亮 度可以进一步写作: max min 6min 255L L R DN L -=?+， 其中LmaxBand6=15.303 , LminBand6=1.238。 3. 地表比辐射率ε为同温度下地表辐射能与黑体 辐射能的比率，其可以表示为: 1.0090.047(In )(0)NDVI NDVI ε=+>，
其中，4343 TM TM NDVI TM TM -=+，当0NDVI <=时(如水体)地表比辐射率取常数1。 五. 实验步骤 1. TM 数据下载 数 据查询和下载网址https://www.doczj.com/doc/c011220666.html,/query.html ，界面如图2 所示。 图2 中国科学院遥感与数字地球研究所数据共享 网址界面
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遥感地学分析 实验报告 成绩： 姓名： 学号： 班级： 题目：
课程实验报告要求 一、实验目的 掌握并熟悉band math的操作，对建筑用地分离用的几个建筑指数；学会面对对象分类；学会反演地表温度。 二、实验准备 软件准备： 数据准备：中等分辨率数据AA、高分辨率数据、热岛监测band6 三、实验步骤 1.中等分辨率数据中城市范围的提取： （1）加载数据AA，首先在BAND MATH里面计算图像的NDVI值其公式：(float(b1)-float(b2))/(float(b1)+float(b2))，正确输入公式后点击OK； 在接下来的界面中为公式中b1和b2赋予相应的波段，及近红外波段和红色波段，选择合适的路径即可点击OK； 结果如图：
（2）同样用上述发放计算图像的归一化建筑指数（NDBI值），公式同样使用前面所用，但是后面给b1和b2赋予第五和第四波段就行，同样选择合适的路径即可； 结果如图：
（3）利用前面所计算的NDVI和NDBI值计算改进的归一化裸露指数（MNDBI），MNDBI= NDBI+(1-NDVI)，首先在BAND MATH中输入一下公式并b1和b2赋予NDBI的波段和NDVI的波段； 结果如图：
（3）同样使用上述方法计算城镇用地指数（ULI）计算公式为ULI=NDBI and NDVI，同样在BAND MATH中输入公式并赋予相应的波段，在设置好输出路径即可； 结果如图：
（4）三种指数的阈值的设置，通过查看三种指数的直方图可以为每种指数的分离建筑用地提取合适的阈值；通过查看NDBI的阈值设置为，并将其在band math中进行二值化； 通过查看MNDBI的阈值设置为，并将其在band math中进行二值化；
地表温度反演
目录 一：单窗算法 (3) 1.1实验原理 (3) 1.1.1TM/ETM波段的热辐射传导方程： (3) 1.1.2化简后最终的单窗体算法模型为： (3) 1.1.3大气平均作用温度Ta的近似估计 (3) 1.1.4大气透射率t6的估计 (3) 1.1.5地表比辐射率的估计 (4) 1.1.6像元亮度温度计算 (4) 1.1.7遥感器接收的辐射强度计算 (4) 1.2操作步骤 (5) 1.2.1研究区示意图 (5) 1.3实验结果 (7) 1.3.1灰度图像 (7) 1.3.2密度分割后图像 (7) 二：单通道算法 (8) 2.1实验原理 (8) 2.1.1单通道算法模型为： (8) 2.1.2大气平均作用温度Ta的近似估计 (8) 2.1.3大气透射率t6的估计 (8) 2.1.5像元亮度温度计算 (8) 2.1.6遥感器接收的辐射强度计算 (9) 2.2操作步骤 (9) 研究区示意图 (9) 2.2.1计算L6 (10) 2.2.2T6e6的求算 (10) 2.2.3计算R (10) 2.2.4计算t (10) 2.3实验结果 (11) 2.3.1温度反演灰度图像 (11) 2.3.2密度分割后的图像 (11) 三：辐射方程 (12) 3.1实验过程 (12) 3.1.1数据准备 (12) 3.1.2地表比辐射率的估计 (12) 3.1.3计算同温度下黑体的辐射亮度值 (12) 3.1.4反演地表温度 (13) 3.2温度反演结果 (13)
一：单窗算法 1.1实验原理 1.1.1TM/ETM波段的热辐射传导方程： B6(T6)=t6(q)[ ε6B6(Ts)+(1-ε6)I6~]+I6_ Ts是地表温度； T6是TM6的亮度温度； t6是大气透射率； ε6是地表辐射率。 B6(T6)表示TM6遥感器所接收到的热辐射强度； B6(Ts)是地表在TM6波段区间内的实际热辐射强度，直接决取于地表温度； I6~和I6_分别是大气在TM6波段区间内的向上和向下热辐射强度。 1.1.2化简后最终的单窗体算法模型计算Ts（地表温度）： Ts={a(1-C-D)+[b(1-C-D)+C+D]T6-DTa}/C 式中 C6=τ6ε6(ε6为比辐射率，τ6为透射率） D6=(1-τ6)[1+t6(1-ε6)] a =-67.355351，b=0.458606 1.1.3大气平均作用温度Ta的近似估计 温度换算：T＝t＋273.15 本图为9月份拍摄，对于中纬度夏季平均大气Ta=16.0110+0.92621T0 取平均气温为25摄氏度时Ta = 312.15753 1.1.4大气透射率τ6的估计 τ6=0.974290-0.08007w，0.4≤w≤1.6。 w为水分含量，单位(g/cm2)，这里，取w=1.0，计算得到τ6=0.89422
基于ETM 数据煤田火区地表温度反演的研究实验操作步骤与流程 算法：单通道算法，其公式为 Τs =γ ε?1 ψ1L sensor +ψ2 +ψ3 +δ（1） γ= c 2L sensor T sensor 2 λ4 c 1 L sensor +λ?1 ?1 （2） δ=?γL sensor +T sensor （3） L sensor =L min λ + L max λ ?L min λ Q DN Q max （4） T sensor = K 2 ln 1+K 1L λ （5） K 1=666.09 mW ?cm ?2?sr ?1?um ?1 , K 2=1282.71K ψ1=0.1471?ω2?0.1558ω+1.1234 （6） ψ2=?1.1836?ω2?0.3761ω?0.5289（7） ψ3=?0.0455?ω2+1.8719ω?0.3907 （8） ω=0.177e +0.339 （9） e =0.6108?exp 17.27 Τ0 ?273 237.3+Τ 0?273 ?RH （10） 先来说明单通道算法公式（1）中γ，L sensor ，δ，ψ1，ψ2，ψ3等这些参数的计算过程，地表比辐射率ε的计算过程稍后在说明。 （1）对于ψ1，ψ2，ψ3的计算，只要查阅资料得知相对湿度RH ，与温度Τ0后，就可以算出大气中水蒸汽的含量ω，进而可以根据公式算出ψ1，ψ2，ψ3。 （2）对于L sensor 的计算，也就是辐射校正的过程，主要目的在于把影像中像元的灰度值转化成辐亮度L sensor ，公式（4）中的L min λ ，L max λ ，Q max 在影像头文件中可以找到，Q DN 就是所要进行校正的影像。在ENVI 中的操作如下： Basic tools → band math ,然后点开出现如下左侧对话框： 对于ETM 数据热红外波段高增益就是L sensor =3.2+9.45?Q DN 255 然后点ok 出现如下右侧对话框：
计算机控制技术课程设计2015/2016学年第二学期 设计课题：基于大林算法的电路温度控制系统的设计 专业：__ __ 班级： __ _ 学号：___ _______ 姓名：_______ _ _____ 2016年5月
目录 第一章课题简介 (1) 1.1课题的目的 (1) 1.1.1 本机实现的功能 (1) 1.1.2 扩展功能： (1) 1.2课题的任务及要求 (1) 第二章系统方案设计 (2) 2.1 水温控制系统的总体介绍 (2) 2.2 系统框图 (2) 2.3 闭环系统的工作原理 (2) 第三章系统硬件设计 (3) 3.1 系统原理图 (3) 3.2 单片机最小系统设计 (3) 第四章大林控制算法设计 (5) 4.1 大林控制算法原理： (5) 4.2 控制器的设计及公式推导过程 (6) 4.3 采样周期的选择： (7) 第五章水温控制系统的仿真 (7) 5.1振铃现象 (7) 5.2 Matlab仿真 (9) 5.2 大林算法控制系统编程设计： (10) 5.3各模块子程序设计 (11) 5.3.1主程序设计 (11) 5.3.2读出温度子程序 (12) 5.5.3数码管显示模块 (13) 5.5.4温度处理程序 (14) 第六章小结与体会 (15) 第七章参考文献 (16) 第八章附录 (17)
第一章课题简介 1.1课题的目的 1.1.1 本机实现的功能 （1）利用温度传感器采集到当前的温度，通过AT89S52单片机进行控制，最后通过LED数码管以串行口传送数据实现温度显示。 （2）可以通过按键任意设定一个恒定的温度。 （3）将水环境数据与所设置的数据进行比较，当水温低于设定值时，开启加热设备，进行加热；当水温高于设定温度时，停止加热，从而实现对水温的自动控制。 （4）当系统出现故障，超出控制温度范围时，自动蜂鸣报警。 1.1.2 扩展功能： （1）具有通信能力，可接收其他数据设备发来的命令，或将结果传送到其他数据设备。（2）采用适当的控制方法实现当设定温度或环境温度突变时，减小系统的调节时间和超调量。 （3）温度控制的静态误差。 1.2课题的任务及要求 一升水由800W的电热设备加热，要求水温可以在一定范围内由人工设定，并能在环境温度降低时实现自动调整，以保持设定的温度基本不变。 （1）温度测量范围：10~100℃，最小区分度不大于1℃。 （2）控制精度在0.2℃以内，温度控制的静态误差小于1℃。 （3）用十进制数码管显示实际水温。
精心整理 采集常见故障及其解决方法 一、集中器不上线问题： 现象：集中器不上线，从主站处显示是从采集点处输入集中器或者是从设备查询里查找该集中器显示红色向下箭头 可能的原因： 1234、，5、6现象是主站显示集中器在线，但是一块表都没抄回 可能的原因 1、表档案的设置问题 可以查看一下表的特征字和规约类型有没有设错，特别是表规约有没有设错，不能光从表的出厂年份来判断表是07国网表还是97省网表，必须到现场查看，国网表从外
观处判断是（1）表的计量和载波通信是分开的，载波模块是可以插拔的，省网表是模块和计量是一体的（2）表的铭牌左上角写着国家电网四个字，省网表是什么都没写； 2、电压问题 需要到现场测量集中器电压，尤其是注意A相电压是否正常，电压的正常范围为 -20%~~30%Ua。 3 4 左5 6 1 2 应不上去。 3)、解决方案：重新设置集中器时钟，与系统本地时间对应。重启集中器抄表。 7、集中器接线问题 集中器正常的接线方式是2、5、8口接火线，10口接零线 8、是否是新建小区还没送电，需要到现场排查
9、集中器坏，这个判断就需要排除法，排除以上几种可能之后，还不抄表就可能是集中器坏导致 三、集中器部分抄表 此类问题主要是指成功率不足90%的，或者是电表抄不回多于20个的 1、集中器处断相 到集中器处测量电压，看看是否是缺相，某相电压是不是不足 2 3 4 （1 5 黑龙江目前有鼎信、东软、晓程、瑞斯康、埃施朗等方案的芯片，这几种芯片的表是不能同时放在一个台区的集中器里抄的，必须要分开抄。 6、路由模块问题： 路由某相不工作或者路由发送功率不足等原因，导致了抄表情况较差，这种现象较难发现，一般的判断方法是看路由灯的工作情况再就是可以和厂家联系进行询问。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/c011220666.html, 基于劈窗算法的青岛地区地表温度反演研究作者：孙乐乐金宝轩 来源：《安徽农学通报》2017年第23期 摘要：地表温度对于地球资源环境监测的意义十分重要，在农业、环境生态相关领域研 究以及地表分析研究中都是重要的参数指标。气象测量难以大面积提供面状地温数据，而遥感监测成本低、时相性好、可提供面状数据等特点使其在地表温度监测中具有独特优势。该研究根据Landsat-8遥感数据，通过调整地表比辐射率估算方法后的劈窗地表温度反演算法实现了青岛地区地表温度的反演。并对结果与青岛市气象局网站提供的气象数据进行对比验证，反演结果总体符合实际情况，为沿海城市热能空间分布研究和城区规划提供参考依据。 关键词：地表温度；劈窗算法；Landsat-8 中图分类号 S511 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2017）23-0012-3 Abstract： As the key factor in the study of environment， ecology and land， land surface temperature（LST） plays a vital role in resource and environment monitoring. Comparing with traditional ground meteorological monitoring， remote sensing has more advantages in LST retrieving for it’s spatial continuity and lower cost. With the Landsat-8 data， we adjust the calculation of land emissivity and apply it to retrieve the LSD by a Split-Window algorithm. The analysis result evaluates the effectiveness of the Split-Window algorithm in peninsula regions and the result can provide a reference for the study of urban heat distribution and urban planning. Key words： Land surface temperature；Split-window algorithm；Landsat-8 地表温度LST（Land Surface Temperature）是地球资源环境监测评价中的一项重要指标，它直观反映了区域热能分布，对环境、生态相关领域研究以及地表分析研究都有重要意义。目前，部分学者已进行了相关研究并提出了基于遥感热红外波段的地表温度反演算法，按照所用波段的数量总体上分为单窗算法[1-3]与劈窗算法[4-6]2种。其中，覃志豪单窗算法[1]、Offer Rozenstein劈窗算法[6]是较为代表性的地表温度反演算法。劈窗算法早期多基于MODIS、NOAA/AVHRR等具有2个热红外波段的影像数据实现，其中MODIS数据在地表温度反演中效果较为理想，但由于其分辨率较低的缺陷使得其只能应用于大范围地区的地表温度反演。中小区域的地表温度反演多采用单通道遥感影像进行单窗算法地表温度反演[2，4]。 Landsat-8卫星于2013年发射升空，其携带OLI和TIRS 2个传感器。其中OLI （Operational Land Image）是陆地成像仪，TIRS（Thermal Infrared Sensor）是热红外传感器。TIRS传感器具有2个热红外波段10、11波段，其分辨率为100m，并且其两个热红外波段的波宽及中心波长与MODIS数据相近。因此Landsat-8数据在进行利用劈窗算法进行地表温度反演具有独特优势。本文利用Landsat-8数据基于劈窗算法对青岛地区地表温度进行反演，并结合气象数据对于结果进行评价分析。
遥感原理与应用 地表温度反演 实验报告 专业：地理信息系统 班级：XXXXXXXX 姓名：XXX 学号：XXXXXX 成绩： 指导教师：XXX 2014年12月17日
一. 实验目的 1. 根据实际需要，学会在网上（如中国科学院遥感与数字地球研究所数据共享网）下载研究区内的遥感数据； 2. 掌握在ENVI中实现简单的地表温度反演的原理与步骤。 二. 实验任务 1. 在中国科学院遥感与数字地球研究所数据共享网上订购并下载覆盖郫县的TM影像； 2. 在ENVI中实现简单的地表温度反演算法。 三. 实验数据 在中国科学院遥感与数字地球研究所数据共享网上下载的覆盖郫县地区的TM影像。 四. 实验原理 图1 TM影像地表温度反演流程
1. 地表温度(Land Surface Temperature)反演公式为: 2 1(1) K LST K In R ε= +， 其中，R m DN d =?+，2111607.76K W m sr m μ---=???，21260.56K K =。 2. 根据TM 辐射定标原理，热红外波段表观辐亮度可以进一步写作: max min 6min 255 L L R DN L -= ?+， 其中LmaxBand6=15.303 , LminBand6=1.238。 3. 地表比辐射率ε为同温度下地表辐射能与黑体辐射能的比率，其可以表示为: 1.0090.047(In ) (0)NDVI NDVI ε=+>， 其中，4343 TM TM NDVI TM TM -=+，当0NDVI <=时(如水体)地表比辐射率取常数1。 五. 实验步骤 1. TM 数据下载 数据查询和下载网址https://www.doczj.com/doc/c011220666.html,/query .html ，界面如图2所示。 图2 中国科学院遥感与数字地球研究所数据共享网址界面
A、使用网络载体，存储起来难度相当大，而且不易查找 第 3 章网络信息采集与处理 1、以下哪些说法是错误的？（BC）（多选）p36 A、网络商务信息是指通过计算机网络传递的商务信息。 B、网络商务信息是指关于网络的商务信息。 C、网络商务信息是指通过网络传递的文字信息。 2、关于网络信息收集的说法中正确的是（ C ）（1 分） P36 A、网络信息的收集没有任何中间环节 B、网络信息的收集，无法保证信息的准确性 C、网络信息的收集，有效保证了信息的准确性 D、网络信息的收集是全免费的 3、以下哪个不是网络商务信息的特点？（ A ）（1 分） P36 A、收益大 B、便于存储 C 、时效性强 D 、准确性 高 4、由于网络信息更新及时、传递速度快，只要信息收集者及时发现信息，就可以保证信息的（ C ）（1 分）P36 A、便于存储 B 、方便性C、时效性强D、准确性高. 5、以下哪些说法是错误的？（ CD ）（多选）（2 分） p36 A 、免费商务信息主要是社会公益性的信息。P37 B 、尽可能地减少信息流滞后于物流的时间，提高时效性，是网 络商务信息收集的主要目标之一。P37 C 、加工筛选难度大，不便于存储是网络商务信息的特点。（查找） D 、网络信息的收集，很少部分是通过搜索引擎找到信息发布源获得的。 6、关于网络商务信息，下列哪些说法是正确的？（多选）（ BC）（2 分）P36 B、网络搜索引擎有效地保证了信息的准确性。 C、只有通过计算机网络传递的商务信息，才属于网络商务信息 的范畴。 D、由于网络信息更新及时、传递速度快，只息的实效性。 时效性 7、以下哪些说法是错误的？（多选）（ ABD ）（2 分） P36 A 、免费商务信息约占信息库数据量的60%左右，是信息服务商 的主要服务范围。网络商务信息大部分属于这一范畴。 B 、网络信息的收集，绝大部分是通过搜索引擎找到信息发布源 获得的。在这个过程中，减少了信息传递的中间环节，有效 地保证了信息的便于存储。 C 、完整不是收集网络商务信息的基本要求之一。 D 、网络商务信息的范畴其实仅仅指的是通过网络传递的商务过 程中买卖双方交流的信息。 8、以下哪些说法是正确的？（多选）（ AB ）（2 分）p36 A、网络商务信息与一般的商务信息的根本区别在于它们的传递 途径不同。 B、虽然网络系统提供了许多检索方法，但堆积如山的全球范围 各行各业的信息，常常ABD把企业营销人员淹没在信息的海洋或者说信息垃圾之中。 C、目前通常以其信息量大小为标准，可以将网络商务信息分为 四个等级。以价格水平来看 D、网络信息的收集没有任何中间环节。 9、网络商务信息与一般的商务信息的根本区别不包括（ABD ）（多选）p36 A、它们的作用不同 B、它们的来源不同
A novel temperature-compensated model for power Li-ion batteries with dual-particle-?lter state of charge estimation Xingtao Liu,Zonghai Chen ?,Chenbin Zhang,Ji Wu Department of Automation,University of Science and Technology of China,Hefei 230027,PR China h i g h l i g h t s g r a p h i c a l a b s t r a c t Battery BMS Battery test system a r t i c l e i n f o Article history: Received 9November 2013 Received in revised form 16February 2014Accepted 18February 2014 Available online 22March 2014Keywords: Power Li-ion battery State-of-charge Temperature-compensated model Dual-particle-?lter estimator Drift current a b s t r a c t The accurate state-of-charge (SOC)estimation of power Li-ion batteries is one of the most important issues for battery management system (BMS)in electric vehicles (EVs).Temperature has brought great impact to the accuracy of the SOC estimation,which greatly depends on appropriate battery models and estimation algorithms.The fact that the model parameters,such as the internal resistance and the open-circuit voltage,are dependent on battery temperature and current detection precision is greatly related to the drift noise in current measurements will lead to errors in SOC estimation.Aiming at this problem,we present a temperature-compensated model with a dual-particle-?lter estimator for SOC estimation of power Li-ion batteries in EVs.To overcome the effect of model parameter perturbations caused by temperature,a practical temperature-compensated battery model,in which the temperature and current are taken as model inputs,is presented to study and describe the relationship between the internal resistance,voltage and the temperature comprehensively.Additionally,the drift current is considered as an undetermined static parameter in the battery model to eliminate the effect of the drift current.Then,we build a dual-particle-?lter estimator to obtain simultaneous SOC and drift current esti-mation based on the temperature-compensated model.The experimental and simulation results indicate that the proposed method based on the temperature-compensated model and the dual-particle-?lter estimator can realize an accurate and robust SOC estimation. ó2014Elsevier Ltd.All rights reserved. https://www.doczj.com/doc/c011220666.html,/10.1016/j.apenergy.2014.02.0720306-2619/ó2014Elsevier Ltd.All rights reserved. ?Corresponding author.Tel.:+86055163606104;fax:+86055163603244. E-mail address:chenzh@https://www.doczj.com/doc/c011220666.html, (Z.Chen).
热红外遥感（Infrared Remote Sensing）是指传感器工作波段限于红外波段范围之内的遥感。即利用星载或机载传感器收集、记录地物的热红外信息，并利用这种热红外信息来识别地物和反演地表参数如温度、湿度和热惯量等。目前有很多的卫星携带了热红外传感器，包括ASTER、AVHRR、MODIS、TM/ETM+/ TIRS等。 目前，地表温度反演算法主要有以下三种：大气校正法（也称为辐射传输方程：Radiative Transfer Equation——RTE）、单通道算法和分裂窗算法。 本实例是基于大气校正法，利用Landsat8 TIRS反演地表温度。 基本原理：首先估计大气对地表热辐射的影响, 然后把这部分大气影响从卫星传感器所观测到的热辐射总量中减去, 从而得到地表热辐射强度, 再把这一热辐射强度转化为相应的地表温度。 具体实现为：卫星传感器接收到的热红外辐射亮度值Lλ由三部分组成：大气向上辐射亮度L↑，地面的真实辐射亮度经过大气层之后到达卫星传感器的能量；大气向下辐射到达地面后反射的能量。卫星传感器接收到的热红外辐射亮度值Lλ的表达式可写为（辐射传输方程）： Lλ = [εB(T S) + (1-ε)L↓]τ+ L↑（1.1） 式中，ε为地表比辐射率，T S为地表真实温度(K)，B(T S)为黑体热辐射亮度，τ为大气在热红外波段的透过率。则温度为T的黑体在热红外波段的辐射亮度B(T S)为： B(T S) = [Lλ - L↑- τ(1-ε)L↓]/τε（1.2） T s可以用普朗克公式的函数获取。
T S = K2/ln(K1/ B(T S)+ 1) （1.3） 对于TM，K1 =607.76 W/(m2*μm*sr)，K2 =1260.56K。 对于ETM+，K1=666.09 W/(m2*μm*sr)，K2 =1282.71K。 对于TIRS Band10，K1= 774.89 W/(m2*μm*sr)，K2 = 1321.08K。 从上可知此类算法需要2个参数：大气剖面参数和地表比辐射率。大气剖面参数在NASA提供的网站(https://www.doczj.com/doc/c011220666.html,/)中，输入成影时间以及中心经纬度可以获取大气剖面参数。适用于只有一个热红外波段的数据，如Landsat TM /ETM+/TIRS数据。 主要内容就是使用BandMath工具计算公式（1.2）和公式（1.3），处理流程如下图所示。
//PID算法温控C语言2008-08-17 18:58 #include
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