静止卫星数据地表温度遥感反演研究

第一章　热红外遥感基础

遥感数据是电磁辐射与地表相互作用的一种记录，不同地表具有不同的电磁波反射或发射辐射特性(赵英时， 2003)。在定量遥感中需要对传感器接收到的辐射信息进行定量分析，不可避免地涉及电磁辐射的发射､传输过程。

第二章　各国静止卫星简介

静止卫星是在赤道上空地球同步轨道上工作的卫星，在地球赤道上空约35800km，与地球自转同步运行，相对地球静止，可以观测地球表面三分之一的固定区域，对同一目标地区进行持续不断的气象观测。与一天提供两次全球资料的极轨卫星不同，静止卫星在其观测范围内可提供时间连续的高分辨率资料，卫星资料无国界限制，无偿接收，实现了全球共享，在天气预报､气候变化､灾害监测等方面得到了广泛的应用。因此，越来越多的国家都相继发射覆盖自己领土的静止卫星。

▲ 风云静止卫星发展规划

第三章 静止卫星热红外传感器交叉辐射定标

在轨运行的热红外传感器由不同的国家在不同的时期研制，因此传感器仪器性能以及衰减程度的差异导致了观测辐射具有较大的不确定性。倘若未考虑交叉辐射定标，直接利用卫星组网技术开展地表温度和发射率产品的生产，势必会由于数据自身质量的问题而降低产品的生产精度。本章突破多源卫星遥感数据的时间、空间和观测角度的快速匹配技术，利用高光谱卷积法在热红外交叉辐射定标中的优势，消除光谱范围以及传感器通道响应的差异对交叉辐射定标的影响，建立查找表以加快获取匹配观测数据，通过多源卫星遥感数据的时间、空间和观测角度的快速匹配，建立静止卫星热红外数据在轨交叉辐射定标方法，为卫星组网的地表温度和发射率的遥感反演提供高质量的数据源。

第四章 静止卫星地表温度反演方法概述

地表温度（land surface temperature，LST） 是地球表面能量平衡和温室效应的一项重要指标，它是区域和全球尺度上陆地表层系统过程的关键参数，综合反映了土壤-植被-大气系统的能量流动与物质交换的结果，在气候、水文、生态和生物地球化学等许多领域中得到广泛的应用（Price，1990；Anderson et al.，2008；Li et al.，2009；Karnieli et al.，2010），被国际地圈生物圈计划列为优先测定的参数之一（Townshend et al.，1994）。热红外遥感是高时效准确获取区域或全球尺度地表温度的唯一手段（Dash et al.，2002；Li et al.，2013；Prata et al.，1995）。然而，受大气胁迫、地气耦合的综合影响，如何从遥感获取的热辐射信息中定量反演地表温度，解决N 个观测值、N+1 个未知数的病态问题，实现地表温度和发射率有效分离，是热红外遥感科学界公认的难题。

静止卫星以固定的观测天顶角对地面进行高频次观测，相比于极轨卫星，其在观测易受云雾影响的区域、研究地表随时间变化以及获取大气信息时更有优势。目前各国相继发射了GOES、Meteosat、FY 等系列卫星，其搭载红外载荷也由早期的单通道扩展到多通道，学者针对其载荷特点，相继建立了单通道算法、分裂窗算法、多通道法以及多时相法等。本章系统回顾了基于静止气象卫星热红外数据的地表温度遥感反演方法的研究进展。

第五章 MSG2-SEVIRI 地表比辐射率反演

地表比辐射率是表征地表特征的重要参数，同时也是反演地表、大气参数的重要条件。不同地物类型由于其结构、含水量、粗糙度等差异而具有各自的辐射特征。热红外遥感作为获取地表热辐射特性和地表温度的主要手段，温度和比辐射率分离是热红外遥感中的核心问题。随着热红外遥感技术的发展和逐步成熟，国内外学者发展了多种地表比辐射率反演算法。本章主要针对MSG2-SEVIRI 数据具有高时间分辨率、多光谱分辨率的特点，提出改进后的、基于与温度无关的热红外光谱指数（ temperature independent thermal infrared spectral indices，TISI） 的地表比辐射率反演算法，并对算法进行应用。

▲ 2009 年8 月22 日的地表双向反射率数据使用不同

算法反演得到的SEVIRI 通道4 的地表比辐射率图

第六章 MSG2-SEVIRI 地表温度反演

地表温度是热红外遥感反演中的关键参数之一，是区域和全球尺度上陆地表层物理过程的一个关键参数，是地-气系统研究能量平衡的关键因子，它综合了所有地-气相互作用和能量交换的结果。自1990 年以来，国内外科研工作者一直探索利用热红外遥感快速、大尺度、精确地获取地表温度。本章使用应用最广的地表温度反演算法——分裂窗算法针对MSG2-SEVIRI 数据反演地表温度。

第七章 地表温度产品交叉验证

随着热红外遥感技术的日趋成熟和广泛应用，国内外研究人员发展了不同的算法反演地表温度。本研究改进了Jiang （2007） 提出的地表比辐射率算法，并在此基础上，采用通用分裂窗算法反演了SEVIRI 地表温度（即SEVIRI LST）。目前，MODIS 地表温度产品在国内外得到了广泛的应用。但是，由于反演算法和输入数据的不同，来自不同传感器甚至同一传感器的地表温度产品之间存在差异，从而大大限制了这些温度产品的广泛应用。因此，本研究利用USGS 提供的MOD11B1 MODIS 地表温度（即MODIS LST） 对SEVIRI LST 进行评估，并定量化地分析造成不同地表温度产品差异的因素，如地表比辐射率、传感器噪声等。

第八章 地表温度日变化模型的对比和分析

国内外研究者发展了不同的地表温度日变化模型，且分别采用不同的数学形式和模型参数描述白天和晚上的地表温度变化。本章利用地面温度测量数据和MSG-SEVIRI 地表温度数据，对6 个地表温度日变化模型进行了详细的对比，并分析了模型存在的不足。

▲6个模型拟合时段B 内MSG-SEVIRI 地表温度数据的精度

（GOT01_ 0、GOT01、INA08 模型的参数ω 通过太阳几何计算得到）

第九章 地表温度日变化模型的改进和发展

本章首先以第八章6 个模型的比较分析为基础，从模型参数和模型拟合精度的角度出发，确定了以INA08 模型作为改进研究对象，继而通过发展ω 参数的计算方法对INA08模型进行改进，建立了INA08_ 1 模型。同时为了进一步提高日出时段的地表温度拟合精度，建立了地表温度多天连续变化（day-to-day temporal progression，DDTP） 模型。最后利用地面温度测量数据和MSG-SEVIRI 地表温度数据，对INA08 模型、INA08_ 1 模型、DDTP 模型的地表温度拟合精度进行了比较分析。

▲ 对比INA08_ 1 和DDTP 模型

在日出时刻到11：00 附近时段内的拟合精度

第十章 地表温度日变化模型参数估算

利用地表温度日变化模型拟合地表温度日变化数据，可以得到与地表热属性相关的模型参数。但是，受大气和地表比辐射率的影响，利用卫星数据准确地反演地表温度在目前仍然比较困难，因此从卫星数据获取区域尺度上的地表温度日变化模型参数也比较困难。静止卫星具有较高的时间分辨率，如MSG-SEVIRI 每15min 获取一次数据，GOES 每30min 获取一次数据，因此静止卫星数据可以描述地表温度日变化。本章的目的是在不需要反演地表温度和比辐射率的情况下，发展从静止卫星数据直接估算地表温度日变化模型参数的方法。

第十一章 静止卫星数据地表组分温度反演

静止卫星高时间分辨率的特点能够实现对地表混合像元温度实时动态的监测，也为地表组分温度的反演提供了可能。本章利用地表温度在晴天条件下的变化规律，将地表混合像元温度简化为土壤温度和植被温度的组合形式，分别提出和改进了采用非线性组合及利用最大后验准则和马尔可夫链模型反演土壤温度和植被温度的反演方法。

▲ 最大后验概率准则和马尔可夫链模型算法

反演植被和土壤组分温度误差分布图