面向低分辨率高光谱热红外数据的地表温度和发射率反演方法研究

Land surface temperature (LST) and emissivity (LSE) are two important physical quantities in land surface system. They play a vital role in monitoring the urban heat island effect, remote sensing drought index, seismic thermal infrared anomaly, etc., whose temporal and spatial variation have a profound impact on many fields, such as meteorology, agriculture and forestry, hydrology, etc. In light of the limited accuracy in LST and LSE retrieval, through exploiting the information of hyperspectral infrared data, this study intends to construct an atmospheric correction model for the atmosphere correction of spaceborne hyperspectral infrared data, develop LST and LSE retrieval method by comprehensively using the spatial and spectral information of hyperspectral infrared data. This study would be valuable for further improving LST and LSE retrieval accuracy, so as to meet the needs of the national ecological environment resources investigation and monitoring, and to support developing international first-class LST and LSE products.

地表温度与发射率是陆地表层系统的两个重要特征物理量，在城市热岛效应、遥感干旱指数、地震红外辐射异常等环境生态监测评价研究中发挥着举足轻重的作用，其时空变化与分布深刻影响着气象、农林、水文等众多领域。本项目针对目前地表温度和发射率反演精度受限的问题，拟充分挖掘高光谱红外数据自身信息，构建适用于星载高光谱红外高效的大气纠正模型，发展空间和光谱信息综合利用的高光谱地表温度和发射率反演新算法，进一步提高高光谱红外数据地表温度和发射率反演精度，满足国家生态环境资源调查和监测等方面的需求，为形成国际一流的地表温度、地表发射率产品提供可靠的技术支撑与科技储备。

地表温度与发射率是陆地表层系统的两个重要特征物理量，在城市热岛效应、遥感干旱指.数、地震红外辐射异常等环境生态监测评价研究中发挥着举足轻重的作用，其时空变化与分布深刻影响着气象、农林、水文等众多领域。本项目针对目前地表温度反演精度受限的问题，充分挖掘了高光谱红外数据自身信息，基于模拟数据分析了大气和地表参数对于星载亮温数据的敏感性，优选了适用于大气纠正和地表参数反演的最优通道，构建了适用于星载高光谱红外高效的大气纠正模型，在此基础上，综合利用高光谱数据空间信息和光谱信息来消除辐射传输方程的病态性问题，实现了地表温度和发射率的有效分离。在此基础上，考虑沙尘气溶胶对地表温度反演的影响，构建了中热红外多通道地表温度反演算法，进一步提高高光谱红外数据地表温度反演精度，为形成国际一流的地表温度产品提供可靠的技术支撑与科技储备。