08. TÍCH HỢP ẢNH LANDSAT 8 VÀ SENTINEL-2A CHIẾT TÁCH NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT ĐÔ THỊ HÀ NỘI

Hạnh Nguyễn Thị Thúy

Giới thiệu

Ngày nay, việc khai thác dữ liệu nhiệt độ bề mặt (Land Surface Temperature - LST) từ tư liệu viễn thám để phục vụ các nghiên cứu về môi trường, khí hậu,…đang trở thành xu hướng trên Thế giới. Tuy nhiên hầu hết các ảnh viễn thám nhiệt sẵn có đều chỉ đạt độ phân giải thấp hoặc trung bình. Đối với nghiên cứu ở tỉ lệ lớn như tại các đô thị, đòi hỏi độ phân giải không gian dữ liệu nhiệt độ bề mặt cao hơn thì việc nâng cao độ phân giải tư liệu viễn thám nhiệt là cần thiết. Nghiên cứu này sử dụng kênh 10 của ảnh Landsat 8 để tính nhiệt độ chói; kênh 4 và kênh 8 của ảnh Sentinel-2A để xác định độ phát xạ bề mặt; từ đó thành lập được bản đồ nhiệt độ bề mặt đô thị Hà Nội với độ phân giải không gian cao hơn. Kết quả thống kê ảnh cho thấy các tham số thống kê (mean, median, mode, std.Dev) nhiệt độ bề mặt chiết tách từ ảnh Landsat 8 đơn thuần và từ ảnh Landsat 8 kết hợp với Sentinel 2A không thay đổi đáng kể, nghĩa là việc tích hợp Landsat 8 với Sentinel-2A giúp nâng cao độ phân giải sản phẩm nhiệt độ bề mặt tại khu vực Hà Nội mà vẫn đảm bảo độ chính xác.

Toàn văn bài báo

Được tạo từ tệp XML

Trích dẫn

[1]. Trịnh Lê Hùng (2018). Kết hợp ảnh vệ tinh Landsat 8 và Sentinel 2 trong nâng cao độ phân giải không gian nhiệt độ bề mặt. Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, tập 34, số 4(2018), 54 - 63.
[2]. Trịnh Lê Hùng, Vũ Văn Tài, Đào Ngọc Long, Đặng Như Duẩn (2018). Xây dựng chương trình tính nhiệt độ bề mặt trên cơ sở kết hợp ảnh vệ tinh Landsat 8 và Sentinel 2. Tạp chí Khoa học Đo đạc và Bản đồ, số 38(4), trang 49 - 54.
[3]. Ủy ban Nhân dân Thành phố Hà Nội (2018). Địa chí Hà Nội https://www.hanoi.gov.vn/web/guest/diachihanoi/.
[4]. ESA (2015). Sentinel-2 User Handbook. Issue 1, Rev 2. European Space Agency.
[5]. Prata, a. j., Caselles, v., Coll, c., Sobrino, j. a., and Ottlé, c., (1995). Thermal remote sensing of land surface temperature from satellites: Current status and future prospects. Remote Sensing Reviews, 12, 175 - 224.
[6]. Sobrino JA., Jiménez-Muñoz JC., Sòria G., Romaguera M., Guanter L., Moreno J., Plaza A. and Martínez P. (2008). Land surface emissivity retrieval from different VNIR and TIR sensors. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens, 46, 316 - 327.
[7]. USGS (2016). Landsat 8 Data Users Handbook. [online] https://landsat.usgs.gov/landsat-8-data-users-handbook
[8]. Valor, e., and Caselles, v., (1996). Mapping land surface emissivity from NDVI: Application to European, African, and South American areas. Remote Sensing of Environment, 57, 167 - 184.
[9]. https://earthexplorer.usgs.gov/

Các tác giả

Hạnh Nguyễn Thị Thúy
ntthanh.tdbd@hunre.edu.vn (Liên hệ chính)
Nguyễn Thị Thúy, H. (2020). 08. TÍCH HỢP ẢNH LANDSAT 8 VÀ SENTINEL-2A CHIẾT TÁCH NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT ĐÔ THỊ HÀ NỘI. Tạp Chí Khoa học Tài Nguyên Và Môi trường, (30), 55–60. Truy vấn từ https://tapchikhtnmt.hunre.edu.vn/index.php/tapchikhtnmt/article/view/232
##submission.license.notAvailable##

Chi tiết bài viết

Các bài báo tương tự

<< < 1 2 3 4 5 6 7 8 > >> 

Bạn cũng có thể bắt đầu một tìm kiếm tương tự nâng cao cho bài báo này.

09. APPLICATION DEEP LEARNING YOLOv8 MODEL FOR OBJECT DETECTION

Thuy Pham Thi Thanh, Ha Le Thi Thu
Abstract View : 89
Download :35