利用静止气象卫星数据反演白天云下地表温度

Retrieval of land surface temperature (LST) is one of the hotspots in researches of quantitative remote sensing. Estimation of LST under cloudy skies using thermal infrared (TIR) remote sensing observations is a frontier and difficult problem in the scope of LST inversion. Based on the theory of surface energy balance, this project makes full use of the feature of high temporal resolution of geostationary satellite observations, and explores approach of estimating daytime LST under cloudy skies using geostationary satellite observations. Simulated data from CoLM model will be used for parameterizing surface radiative and energy fluxes to establish common parameterized models. A periodic factor of the downwelling solar radiation and surface resistant factor will be introduced and combined with the parameterized models of the fluxes to develop a neighboring time approach for estimating LST under clouds. For the case of being overcast for a long time during a day, the best temporal interpolation scheme will be proposed. Validation on the neighboring time approach will be made with simulated data and real FY-2 satellite observations. With the implementation of this project, an operational algorithm being applicable for geostationary satellite observations for estimating LST under clouds with high accuracy will be developed. It is promising to provide LST under cloudy skies, hence to solve the problem of missing data in present remote sensing LST products due to overcast situation. The achievement of this project is also promising to provide all-sky LST data for researches in climate change, hydrological and ecological processes.

地表温度反演是定量遥感研究的热点之一。热红外遥感反演云下地表温度是地表温度反演的前沿性难题。本研究利用静止卫星高时间分辨率的优点，基于地表能量平衡理论，开展利用静止卫星数据反演白天云下地表温度的研究。研究拟建立普适性的地表辐射、能量通量的参数化模型；通过引入太阳入射辐射周期性因子和地表阻抗因子，结合地表辐射、能量通量的参数化模型，建立邻近时间法云下地表温度反演模型，并对像元在较长时间内被云覆盖的情况，提出最优的时间尺度插值方案，最终建立适合静止卫星数据反演白天云下地表温度的算法；最后，利用模拟数据和实测数据对反演算法进行初步验证，评价模型的精度。通过本课题研究，最终提出一套可操作的、精度可靠的静止卫星数据估算白天云下地表温度的方法，解决当前地表温度产品中云覆盖像元缺值问题，为气候变化、水文-生态过程等研究提供数据支持。

热红外遥感反演云下地表温度是地表温度遥感反演的前沿性难题。本项目基于地表能量平衡，从云层对地表温度影响的物理机制出发，探索云覆盖像元地表温度的热红外遥感估算方法。为建立基于能量平衡的“邻近时间法”云下地表温度反演模型，开展了地表长波净辐射、地表土壤热通量和湍流通量的参数化研究，提出基于缨帽三角—叶面积指数（TCT-LAI）等值线模型建立查找表进行叶面积指数反演的方法，获得满足应用精度（误差小于0.5）的叶面积指数数据，并将其与NDVI、WDVI等指数相结合，用于对能量平衡中各通量的参数化。为了满足静止卫星数据反演晴空地表温度的需求及通过云产品估算地表温度的需要，开展了地表温度周期性变化的研究，通过将温度最大值所在的时间参数化为日出时间和余弦函数半周期的函数，提出了四参数温度日变化模型，对温度日变化的预测误差小于2K，用于有云时刻较多时晴空地表温度的反演，以及与云顶温度、云高、粒子半径等云参数产品相结合估算云下地表温度。此外，本项目研究利用地面站点观测数据和ASTER地表温度数据对MODIS地表温度产品进行了精度评价，结果表明：MODIS C6版1km地表温度产品具有较高的精度，特别是对于稀疏植被覆盖和裸土区域，相对于C5版的地表温度产品，C6版的地表温度产品精度得到显著提高。针对项目中估算云下地表温度所用的风云静止卫星数据热红外波段空间分辨率为5km，对地表温度反演结果的精度评价难以利用地面观测数据直接进行验证这一问题，项目采用MODIS C6版1km地表温度产品对风云静止卫星获取的地表温度数据进行验证。