1 中国科学院空天信息创新研究院 遥感卫星应用国家工程实验室，北京 100094
2 新疆维吾尔自治区交通规划勘察设计研究院，乌鲁木齐 830006
3 中国科学院大学，北京 100049
4 大连海事大学 信息科学技术学院，辽宁 大连 116026
5 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 农业部农业信息技术重点实验室，北京 100081
地表比辐射率方向性研究是国际热红外定量遥感研究领域的热点与难点，现有的热红外沙地比辐射率方向性模型存在先验参数较多、精度较低、适用性差等问题。论文基于5个伪不变定标场，即Algeria3_1km、Algeria5_1km、Libya1_1km、Mauritania1_1km及Mauritania2_1km，综合利用长时序极轨卫星载荷AQUA/MODIS与静止轨道卫星载荷MSG/SEVIRI多角度观测数据，经过载荷相互校准、大气纠正、影像数据时空匹配等处理，基于热红外辐射传输方程，获取0~65°观测天顶角范围内各研究区方向性比辐射率，建立公里级像元尺度比辐射率方向性模型，并对其进行了不确定度评估。结果表明：地表比辐射率随观测天顶角增大而降低，其方向性效应随波段中心波长的增加而减小，Algeria5_1km区域的方向性效应最小，Mauritania1_1km区域的方向性效应最强；各研究区比辐射率方向性模型不确定度均随观测天顶角的增大而增大，模型不确定度均优于3%。
热红外遥感 地表比辐射率 方向性模型 误差传递理论 thermal infrared remote sensing land surface emissivity directional model error propagation theory
1 新疆大学资源与环境科学学院, 新疆 乌鲁木齐 830046
2 新疆且末县塔中气象站, 新疆 塔中 841000
3 中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所, 新疆 乌鲁木齐 830002
4 绿洲生态教育部重点实验室, 新疆 乌鲁木齐 830046
分析并提供了一个利用MODIS窄波段数据, 估算地表宽波段（8～14 μm）比辐射率的最优估算方程, 并根据该方程获得了塔克拉玛干沙漠地区地表比辐射率特征分布情况。 首先, 沿塔克拉玛干沙漠的两条南北穿越公路, 使用傅里叶变换热红外光谱仪（FTIR）, 选取20个观测点, 获取实测的地表宽波段比辐射率。 其次, 利用MODIS温度产品MOD11A1和MOD11C1热红外区域第29, 31和32波段和MOD09A1近红外区域第7波段数据, 建立待定系数的地表宽波段比辐射率多元线性回归估算方程。 通过FTIR的观测值和MODIS数据确定该估算方程的系数, 并进行误差分析。 研究发现, 使用FTIR观测值, 由MODIS第29, 31和32波段数据的线性回归方程, 可以产生高精度的地表宽波段比辐射率。 加入MODIS第7波段后, 新的线性回归估算方程的精度更高, 均方根误差RMSE为0.004 5, 平均偏差Bias为0.000 1。 与文献中的其他六种估算方程横向对比, RMSE和Bias分别比其他六种估算方程低1和2个数量级。 最后, 利用该估算方程获得了研究区的地表比辐射率分布图, 结果显示, 沙漠中心区域的值为0.880～0.910, 平均值为0.906; 有稀疏植被区域的值为0.910～0.940; 靠近沙漠边缘的绿洲的值为0.950～0.980。
地表比辐射率 塔克拉玛干沙漠 Emissivity Taklimakan Desert MODIS MODIS FTIR FTIR 光谱学与光谱分析
2016, 36(8): 2414
1 中国科学院光电研究院 中国科学院定量遥感信息技术重点实验室, 北京 100094
2 中国科学院大学, 北京 100049
地表温度和比辐射率的准确提取和反演是热红外遥感的核心问题之一.由于地表温度/比辐射率反演问题的病态性, 以及地表—大气强耦合特征等诸多问题, 导致目前反演精度仍有待进一步提高.通过深入挖掘大气吸收峰/谷通道处下行辐射偏移量特性, 提出了一种基于大气吸收线特征的高光谱热红外温度/比辐射率反演方法, 并通过最优通道选择提高了算法的效率和精度.算法一定程度上可抑制大气校正不准确引入的误差, 能够有效提高低比辐射率地物的反演精度.模拟数据结果表明：针对高比辐射率地物, 算法与ISSTES方法的反演精度基本一致; 针对低比辐射率地物, 算法最大可提高温度0.48 K和比辐射率2.1%的精度.地面实测数据结果表明：约77%的样本温度反演误差优于1K, 比辐射率误差均值优于0.01.
高光谱热红外数据 地表温度 地表比辐射率 hyperspectral thermal infrared data land surface temperature land surface emissivity
中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室 , 安徽 合肥 230031
利用MODIS影像数据,采用劈窗算法来反演安徽地区的地表温度。结合Sobrine、覃志豪等提出的NDVI方法 和地物监督分类方法,对地表比辐射率进行了估算, 将反演结果与NASA的地表温度产品进行比较,平均误差在1 K左右。同时利用卫星过境当天从安徽省高密 度自动监测站获取的实时数据对反演结果进行验证,发现 反演温度与地面实测数据的曲线走势具有高度的一致性且有较高的相关性,能直观地反映安徽地区地表温度的空间分布。
地表温度 劈窗算法 地表比辐射率 land surface temperature MODIS MODIS split-window algorithm land surface emissivity
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所大气光学中心，安徽 合肥 230031
2 中国科学院研究生院，北京 100039
根据SKYNET合肥站三年期间无云晴天4～50μm波段地表向上长波辐射Rlu和大气逆辐射Rld的观测资料，定量分析了大气逆辐射对草地下垫面地表温度的影响。结果表明：大气逆辐射对地表温度日平均值的影响程度在夏季最大、秋季次之、冬季最小，当地表比辐射率ε=0．98时，地表视温度与地表温度日平均差值全年在0．96～1．41K之间，7、8月份在1．3K以上；任何季节，大气逆辐射对地表温度日分布的影响幅值均在夜间大、白天小、中午前后最小，冬季影响最为显著，地表视温度与地表温度的差值T*－Ts均具有“V”型日分布特征；长波辐射比Rld／Rlu越大，大气逆辐射对地表温度的影响程度越大，得出了T*－Ts与长波辐射比以及地表比辐射率之间的定量统计关系。
大气逆辐射 草地 地表温度 地表视温度 地表比辐射率 downwelling atmospheric radiation grass land surface temperature apparent surface temperature land surface emissivity 大气与环境光学学报
2008, 3(6): 0407
