کالیبراسیون دمای سطح زمین به منظور برآورد دقیق دمای هوای نزدیک به سطح زمین، با استفاده از مدل های ریاضی و مشاهدات ایستگاه های هواشناسی
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 148
فایل این مقاله در 22 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_GIS-12-3_007
تاریخ نمایه سازی: 24 شهریور 1400
چکیده مقاله:
دمای سطح زمین پارامتری بسیار مهم و کلیدی در بررسی های زیست محیطی، تغییرات آب وهوایی، رطوبت خاک، درصد تبخیر و تعرق و جزایر گرمایی شهری شمرده می شود. هدف از پژوهش حاضر محاسبه دمای سطح زمین، با استفاده از تصاویر ماهواره لندست ۸ و کالیبراسیون آن، با استفاده از مدل های ریاضی غیرخطی است. در این پژوهش، به منظور محاسبه دمای سطح زمین، از الگوریتم پنجره مجزا استفاده شده است. در ادامه، از کالیبراسیون دمای حاصل از این الگوریتم به کمک توابع ریاضی رشنال، دمای نزدیک سطح زمین به دست آمده است. الگوریتم پنجره مجزا، برای برآورد دمای سطح زمین، از رادیانس طیفی و گسیل مندی سطح زمین استفاده می کند. به منظور تخمین رادیانس طیفی، از باندهای حرارتی سنجندهTIRS ماهواره لندست ۸ استفاده شده است. گسیل مندی سطح زمین نیز، به کمک شاخص کسر گیاهی و شاخص پوشش گیاهی (NDVI)، برای باندهای حرارتی سنجنده TIRS محاسبه شده است. همچنین، در این پژوهش، با کمک سری زمانی دمای هوای ایستگاه های هواشناسی، دمای حاصل از مدل پنجره مجزا با استفاده از توابع رشنال کالیبره شد تا دمای هوای نزدیک سطح زمین با دقت بالایی برآورد شود. نتایج مدل پیشنهادی نشان می دهد که کالیبراسیون دمای منتج از مدل پنجره مجزا، با استفاده از توابع رشنال، باعث کاهش میزان خطای RMSE در دو مرحله کالیبراسیون از ۱۳.۴۶۴ درجه سانتی گراد، به ترتیب، به ۱۳.۱۶۹ درجه سانتی گراد و در نهایت، به ۰.۶۶۸ درجه سانتی گراد شده است. با توجه به نتایج و بررسی ها، می توان گفت که درجه و تعداد ترم های موجود در معادلات رشنال در نتایج کالیبراسیون تاثیر بسیاری دارند و انتخاب بهترین مدل می تواند دقت این توابع را افزایش دهد.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
سلمان احمدی
دانشگاه کردستان
رضا سودمند افشار
دانشگاه کردستان
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :