热红外遥感图像温度反演

热红外遥感（Infrared Remote Sensing）是指传感器工作波段限于红外波段范围之内的遥感。

即利用星载或机载传感器收集、记录地物的热红外信息，并利用这种热红外信息来识别地物和反演地表参数如温度、湿度和热惯量等。

目前有很多的卫星携带了热红外传感器，包括ASTER、AVHRR、MODIS、TM/ETM+/ TIRS等。

目前，地表温度反演算法主要有以下三种：大气校正法（也称为辐射传输方程：Radiative Transfer Equation——RTE）、单通道算法和分裂窗算法。

本实例是基于大气校正法，利用Landsat8 TIRS反演地表温度。

基本原理：首先估计大气对地表热辐射的影响, 然后把这部分大气影响从卫星传感器所观测到的热辐射总量中减去, 从而得到地表热辐射强度, 再把这一热辐射强度转化为相应的地表温度。

具体实现为：卫星传感器接收到的热红外辐射亮度值Lλ由三部分组成：大气向上辐射亮度L↑，地面的真实辐射亮度经过大气层之后到达卫星传感器的能量；大气向下辐射到达地面后反射的能量。

卫星传感器接收到的热红外辐射亮度值Lλ的表达式可写为（辐射传输方程）：Lλ = [εB(T S) + (1-ε)L↓]τ+ L↑（1.1）式中，ε为地表比辐射率，T S为地表真实温度(K)，B(T S)为黑体热辐射亮度，τ为大气在热红外波段的透过率。

则温度为T的黑体在热红外波段的辐射亮度B(T S)为：B(T S) = [Lλ - L↑- τ(1-ε)L↓]/τε（1.2）T s可以用普朗克公式的函数获取。

T S = K2/ln(K1/ B(T S)+ 1) （1.3）对于TM，K1 =607.76 W/(m2*µm*sr)，K2 =1260.56K。

对于ETM+，K1=666.09 W/(m2*µm*sr)，K2 =1282.71K。

对于TIRS Band10，K1= 774.89 W/(m2*µm*sr)，K2 = 1321.08K。

本科毕业设计题目: 基于Landsat TM影像的地区地表温度反演学院:专业:班级:学号:学生：指导教师: 职称:二○一年月日基于Landsat TM影像的地区地表温度反演摘要城市地表温度的监测是当前的热点问题之一，其应用如城市热岛效应和城市冷岛效应。

但是传统的技术方法存在较大的缺点如周期长、效率低等问题而运用热红外遥感，进展城市地表温度监测，具有客观、准确、简便、时效性强的特点。

本文利用Landsat5 TM 遥感影像，基于其第6波段的然红外数据进展地区地表温度的反演。

1 遥感影像的预处理，提取研究区。

其过程如下，首先经过大气校正、辐射校正的遥感影像，把影像的DN值转换为辐射值，接着基于可见光多光谱数据，提取研究区归一化植被指数〔NDVI〕，然后根据NDVI制作植被覆盖度图，然后计算研究区的地表比辐射率，最后计算一样温度下黑体的辐射亮度值，并转换为地表的真实温度。

结果说明:研究区地表温度分布差异比拟明显，且随着地表覆盖类型的变化而呈现不均匀的分布形态，其中道路和城市中心出现温度的高值〔大于30℃)，城市边缘及城乡结合部，江心洲区域温度较高(26-30℃)，耕地及城市绿化用地温度低(20-26℃)，植被温度较低〔16-20℃〕，河流温度更低〔10-16℃〕，湖水和坑塘的温度最低(低于20℃)。

计算的结果符合地表水热关系。

本文设计的方法能较好地反演出城市地表温度的分布状况。

关键词：热红外遥感；Landsat TM；植被覆盖度；辐射亮度Surface Temperature Inversion of Nanjing Based on TMLandsat ImageABSTRACTThe monitoring of urban surface temperature is one of the hot issues，such as urban heat island effect and urban cold island effect.. But the traditional technology and methods exist great disadvantages such as long period，low efficiency and the use of thermal infrared remote sensing，monitoring of urban surface temperature，is objective，accurate，convenient，timeliness strong characteristics. In this paper，the TM Landsat5 remote sensing image is used，and the surface temperature inversion of the Nanjing area is based on the sixth band of the natural data.. 1 preprocessing of remote sensing image and extracting research area. The processis as follows，first after atmospheric correction，radiometric correction of remote sensing images，the image of DN value conversion value for the radiation，then based on visible multi spectral data，extract the study area normalized difference vegetation index (NDVI)，then according to NDVI vegetation coverage map，and then count to calculate the surface emissivity，finally calculated under the same temperature blackbody radiance，and converted to the true surface temperature. The results showed that of mainland surface temperature obvious difference in distribution and with land cover type changes showed uneven distribution，the roads and urban center temperature of high value (more than 30 DEG C) and marginal urban and urban and rural bination，Jiangxinzhou area high temperature (26-30 degrees C)，cultivated land and urban greening in low temperature (20-26 degrees C)，low temperature / vegetation (16-20 DEG C)，River lower temperatures (10-16 DEG C)，the temperature of the water of the lakes and ponds minimum (less than 20 DEG C). The results were in accord with the thermal relationship of surface water.. The method of this paper can well show the distribution of urban surface temperature.Key words：Thermal Infrared remote sensing; TM Landsat，Vegetation Coverage;Rradiant brightness目录1引言- 1 -1.1 选题背景与意义- 1 -1.2 设计容- 2 -1.3 技术路线- 3 -2 数据与软件- 5 -2.1数据源- 5 -2.1.1数据源分析- 6 -2.1.2研究所用软件简介- 7 -2.2遥感图像预处理- 8 -2.2.1提取研究区- 8 -2.2.2 辐射校正- 10 -2.2.3 大气校正- 11 -3地表比辐射率与辐射亮度值计算- 13 -3.1地表比辐射率的计算- 13 -3.1.1植被覆盖度计算- 13 -3.1.2 地表比辐射率的计算- 19 -3.2辐射亮度值计算- 20 -3.2.1计算方法- 20 -3.2.2获取参数- 20 -3.3辐射亮度值计算- 21 -4反演地表温度与制图- 22 -4.1地表温度反演- 22 -4.2 图的整饰与输出- 24 -结论- 28 -1引言1.1选题背景与意义地表温度的监测地球资源环境动态变化研究的重要容之一。

landsat遥感影像地表温度反演教程（⼤⽓校正法）基于辐射传输⽅程的Landsat数据地表温度反演教程⼀、数据准备Landsa 8遥感影像数据⼀景，本教程以重庆市2015年7⽉26⽇的=⾏列号为（128，049）影像（LC81280402016208LGN00）为例。

同时需提前查询影像的基本信息（详见下表）标识⽇期采集时间中⼼经度中⼼纬度LC81280402016208LGN002016/7/263:26:56106.1128830.30647…………………………注：基本信息在影像头⽂件中均可查询到，采集时间为格林尼治时间。

⼆、地表温度反演的总体流程三、具体步骤1、辐射定标地表温度反演主要包括两部分，⼀是对热红外数据，⼆是多光谱数据进⾏辐射定标。

（1）热红外数据辐射定标选择Radiometric Correction/Radiometric Calibration。

在File Selection对话框中，选择数据LC81230322013132LGN02_MTL_Thermal，单击Spectral Subset选择Thermal Infrared1（10.9），打开Radiometric Calibration⾯板。

Scale factor 不能改变，否则后续计算会报错。

保持默认1即可。

Scale factor 不能改变，否则后续计算会报错。

保持默认1即可。

（2）多光谱数据辐射定标选择要校正的多光谱数据“LC81230322013132LGN02_MTL_MultiSpectral”进⾏辐射定标。

因为后续需要对多光谱数据进⾏⼤⽓校正，可直接单击Apply Flaash Settings，如下图。

注意与热红外数据辐射定标是的差别，设置后Scale factor值为0.1。

注意与热红外数据辐射定标是的差别，设置后Scale factor值为0.1。

2、⼤⽓校正本教程选择Flaash 校正法。

FLAASH Atmospheric Correction，双击此⼯具，打开辐射定标的数据，进⾏相关的参数设置进⾏⼤⽓校正。

可见光J 於L 外朋速大气^正地表真实温度反演魁1地表温度真实分布團Landsat TM 数据数据预处理可见光数据定标 热红外数抿定标工程区矢量数据地表正式温度反演熟红外液段辐射定标大气上行辐射热红外波段辐射亮度值四、具体步骤4.1、打开数据选择后缀为MTL的文件Eriiter Laridsdi MeLdDdt<± -ilendn es«Lang5flt4-1 7M • JOiOuglO导入后截图:3 Avaihbk Bard? list *=^ 回.File OptionsTM OddE T£t?lfFh|.rH4!?maO0t 1 JW1X 讣t9 Qiray Scal«RGB C□>!or■EM栄Mup Inf*同L51210J4_0 2 4201MSL i _HTL tztU TN IUI 削(B wid 1) (0. -labJ)口TN' Heta Osdl 凸(0 &&□□)口TN Ne-tn 3> OQ G5Q3]■- □ TW IU5 CBwid 4) OD 63035--□ TN Neia CBgdl 5J 〔1. G5EDJ-口TN Nftis. Ottj L d 7.) C2 2203)；；l 斷Nltp Txfvad BedridW 也让®^id 63 fLl 4509):1^1211134,Mg 01T1 K 7061 (JJytsJ LBSQJ4.2、数据辐射定标:Q Landsaft Calibration Input FileFile InformationFile ： FALan^at4-5 rM\£010Q910\L51?1034 Diifes ： 61T1 K 7061 x. B Si^: [Md 65,535 bytts Fil« Typ« : Luiditt Mtttctt*Sumnqr Typp ： Linds Tf Byte Order : Hast (Intel)Proj ection : ITU 」50 Hat thFinal: X Me i.ci >Datum ；帕S-&4Wavelength : 0- 4ES to E-茲 MicrcfnetersUpper Left Coa.ii.ei-:1, 1Bescriptioii ： GEOTIFF File Imf ortsd into ENVI LSur. Hw 30 21; 18: 49EOK]. <3E0W - LI METAIATA.FILE, ACQWISITTO1I_IWTE = SMCbDAll,SPACESRAfT_n )= Lands atS, SEESM_ID -TN, SUW_ELSVATION - El.366773^Spitid Sublet Full SctnsSpectral Subset6/6 Bands3K ] C&hcd. | hr ・vimai~| [“如―]Select Iiqyut File ：15121034 03^20100511 MTL. tit ISJ21034 03^01000.11 MTL. txt4.3、裁剪数据:定标后的数据需要进行影像裁剪处理， 选择需要分析的区域。

基于辐射传输方程的Landsat数据地表温度反演教程二 4r据准备Landsa 8遥感影像数据一景，本教程以重庆市2015年7月26日的=行列号为 (128 , 049 )影像(LC81280402016208LGN00 )为例。

同时需提前查询影像的基本信息(详见下表)标识日期采集时间中心经度中心纬度LC81280402016208LGN00 2016/7/263:26:56106.1128830.30647..... .....注：基本信息在影像头文件中均可查询到，采集时间为格林尼治时间。

二、地表温度反演的总体流程三、具体步骤1、辐射定标地表温度反演主要包括两部分，一是对热红外数据，二是多光谱数据进行辐射定标。

（1）热红外数据辐射定标 选择 Radiometric Correction/Radiometric Calibration 。

在 File Selection 对话框中， 选择数据 LC81230322013132LGN02_MTL_Thermal ,单击 Spectral Subset 选择 Thermal Infraredl ( 10.9 )，打开 Radiometric Calibration 面板。

申 口 E adar,2i R adioietric Correeti -an j -45 AOU 厅 GS5& Offset [R J At-Qi 5PhEric: Corre 匚tiQii Hodule*口 FLAJiSH ATi^sptieric Carrecliflin.->£011 <0£ 4tgRphETlc Correctlen (QQACJ-tJiZalihratE A7HRH। oji^alnhratE TTMSI -+rCrcga-rrac ：k nii^rilnatim. C^rr&ctifln#3 Lar 上 Gublraction। 4J EW0R.T PoliihlnE-43 EnlEalvlty 占 1曲"HcaidiKilg-ilJ^niissivi tj nor&alizal Lcci41 Enisflivity Rrferen-ie Channel4r ：Eniplrlcs.l LLne Calibrate lilstine "tl'Enpirica] Line C^ipul e Factors Fltid. CaJ.lbrH.-tl on.♦J 1 I&R Re£l iseta^e CalltiralloD. 口匚 Rrjd dual:; CalibrationRadioietric Lialihr^tioTi+3 Itiernal AtiostiferK! Correct IonI 'Raj ter Tana-zeient-Csrruwt Complex Dala/ C^nrart laterleaw9^ Create C&ordinate Sys ten S trLns ^Create EJi'H Meta File加 Data Vlcftr.1 Liat a _Gpe c L fL c UtLlitii-sff Cestripe明 EflVI Qjtue natiagcr（2）多光谱数据辐射定标 选择要校正的多光谱数据“LC81230322013132LGN02_MTL_MultiSpectral进行辐射定标。

热红外遥感地表温度反演专题产品生产技术规程第一章总则1.1 目的地表温度是地球表面特征之一，具有重要的环境和气候学意义。

通过热红外遥感技术获取地表温度数据，可以为城市规划、环境监测、水资源管理等提供重要的支持。

本规程旨在规范热红外遥感地表温度反演产品的生产技术，确保产品质量和准确性。

1.2 适用范围本规程适用于热红外遥感地表温度反演专题产品的生产技术，涉及数据获取、处理、反演算法及产品质量控制等方面。

第二章产品数据获取2.1 数据源热红外遥感地表温度反演产品的数据主要来源于卫星遥感数据，包括MODIS、LANDSAT、SENTINEL等卫星数据。

2.2 数据预处理对卫星遥感数据进行云、影子、大气等干扰源的去除，确保反演产品的准确性和可靠性。

第三章反演算法3.1 温度反演原理基于热红外遥感数据，采用辐射传输理论和地表能量平衡原理，通过数学模型反演地表温度。

3.2 算法评估和优化对不同地表类型、气候条件下的温度反演算法进行评估和优化，确保产品在不同环境条件下的适用性和准确性。

第四章产品质量控制4.1 精度评定采用地面观测数据对反演产品的精度进行评定，确保产品满足用户需求和科研要求。

4.2 产品发布标准制定产品发布标准，包括产品格式、坐标系统、元数据内容等，确保产品的标准化和规范化。

第五章技术保障5.1 人员培训对生产技术人员进行专业培训，提高其热红外遥感地表温度反演专题产品生产技术水平。

5.2 技术研究开展热红外遥感地表温度反演技术研究，不断提升产品的质量和性能。

结语热红外遥感地表温度反演专题产品生产技术规程的制定和执行，对于推动热红外遥感技术在环境、气候等领域的应用具有重要意义。

我们将严格按照本规程要求，不断提升技术水平，生产出更加准确可靠的地表温度反演产品，为社会经济发展和环境保护做出更大贡献。

第六章产品应用与服务6.1 热红外遥感地表温度反演产品在城市规划中的应用地表温度是城市规划和建设中的重要参考因素之一。

基于TM8卫星热红外数据地表温度反演及模型实例应用分析摘要：本文采用ENVI/IDL编程技术，针对Landsat 8卫星运行陆地成像仪（OLI）和热红外传感器（TIRS）数据波段特点，对劈窗算法进行了推导，提出适合Landsat 8新的劈窗算法模型流程图，推导新的劈窗算法系数，对地表比辐射率和大气透过率这两个关键参数进行了重新拟合、分析和反演，最后反演出Landsat 8卫星珠三角区域的LST。

关键词：地表温度；TM8卫星；模型实例；反演1地表温度以及TM8卫星地表温度（LST，Land surface temperature）是区域和全球地表生物、物理和化学过程中的关键因子，在地表和大气交互及能量交换中发挥着重要的作用，对地表能量平衡的研究以及气候、水文、生态和生物等学科研究均有重要意义。

在农业气象和气候、作物长势和农业干旱监测、农业大面积病虫害监测、农作物估产、农田耗水量估算、林业灾害预测和地震红外辐射异常等环境生态检测评价研究中发挥着举足轻重的作用。

由于遥感卫星获取地物信息具有速度快、周期短、范围广、信息量大和连续监测等优点，借助遥感卫星能为反演地表温度提供一个重要途径。

由于TM8卫星是在原Landsat卫星基础上继承和发展并在原来Landsat卫星上进行重要的改进，因此具有很强的一致性，所以对TM8卫星研究分析农业中的利用有助于使TM8数据向TM和ETM+数据的平稳过度。

2 地表比辐射率和大气透过率反演2.1 地表比辐射率反演研究表明，地表比辐射率对地表温度变化很大，比辐射了每变化0.01可以引起地表温度的差别接近2K，因此地表比辐射率是LST反演的关键参数。

由于TM8卫星OLI传感器提供了丰富的地表信息，可以利用Sobrino等人提供的NDVI阈值法估算地表比辐射率，该方法具有较高的精度和可操性。

首先在影像上确定纯植被的NDVI最大值为0.89，裸土NDVI最小值为0.05。

2.2 大气透过率反演大气透过率跟大气中的成分有很大关系，而大气中的水分含量变化是大气透过率波动的主要因素。

遥感系列讲座之三南京路川信息系统工程有限公司遥感部图1. 黑体所辐射的能量随波长而变化状况，以及热红外波长区间的大气透射状况二、地表温度反演方法大气校正法：需要大气剖面数据来进行大气模拟，估计大气影响。

单窗算法：3个参数：大气平均作用温度、大气透过率和地表比辐射率率。

劈窗算法：2个参数：大气透过率和地表比辐射率。

多通道算法：白天与晚上两景同步反演，还有很多问题，如两景图间像元的几何定位问题。

三、旱情遥感监测1、作物供水指数法：CWSI＝NDVI/TS其中：CWSI是作物供水指数NDVI是归一化植被指数TS是作物叶面温度原理：相同植被密度情况下，叶面温度越高，作物表现出来的缺水情况越大，因此，通过植被绿度值与温度比值，可以大体上反映作物的缺水情度，即作物旱情。

旱情监测结果与当旬降雨量的比较历史降雨因素的考虑不仅考虑当旬，而且还考虑最近8旬（3个月）的降雨影响MSRI=A0*SRI0+A1*SRI1+ A2*SRI2+A3*SRI3+a4*SRI4+….+ a8*SRI8MSRI是考虑降雨因素的干旱指数，0-100SRI0和A0是当旬的降雨距平指数及其权重SRI1-SRI8和A1-A8是历史各旬降雨距平指数的权重当SRI0＝100时，取MSRI＝SRI0，当旬降雨相当多两指数耦合与旱情划分农业旱情指数：作物供水指数和降雨距平指数的耦合DI＝B1*SDI+B2*MSRI其中：DI是农业旱情指数，0－100表示非常干旱到非常湿润SDI是当旬多日合成的标准化作物供水指数，B1是其权重，取0.4MSRI是考虑多旬降雨因素的干旱指数，B2是其权重，取0.6监测结果比较2005年5月下旬降水量分布图遥感影像合成图（改进的方法）谢谢!。

度反演算法2023-11-06•引言•高分五号热红外数据介绍•地表温度反演算法原理•高分五号热红外数据地表温度反演算法设计•高分五号热红外数据地表温度反演算法实现与目应用•结论与展望录01引言研究背景与意义地表温度信息的重要性地表温度信息对于气候变化研究、生态环境监测、城市热岛效应等方面都具有重要的应用价值。

现有方法的不足现有的地表温度反演算法存在一些问题，如精度不够高、处理时间较长等，因此需要研究一种新的地表温度反演算法。

遥感技术的发展遥感技术已经成为了获取地表信息的重要手段，高分五号卫星的热红外数据对于地表温度的反演具有重要的意义。

国内外研究现状目前，国内外已经有一些关于地表温度反演的研究，主要集中在利用遥感数据和气象数据等方面。

研究发展趋势随着遥感技术的发展，利用高分五号热红外数据的地表温度反演算法将会越来越受到关注，未来的研究将会更加注重数据的精度和处理速度。

研究现状与发展研究目标本研究的目标是利用高分五号热红外数据，研究一种新的地表温度反演算法，提高反演精度和效率。

研究内容本研究将首先对高分五号热红外数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正等，然后利用神经网络等机器学习方法进行地表温度反演，并对比不同算法的反演结果和精度。

研究目标与内容02高分五号热红外数据介绍•高分五号卫星是我国自主研发的先进地球观测卫星，具有高空间分辨率、宽光谱覆盖和多遥感数据获取能力。

该卫星搭载了热红外成像仪、短波红外成像仪、中波红外成像仪等先进仪器，可对地球表面进行高精度监测和观测。

高分五号卫星简介热红外数据特点与优势高分五号的热红外成像仪可以获取地表温度信息，具有以下特点高空间分辨率：能够获取高分辨率的热红外图像，有助于准确识别和定位地表温度异常区域。

宽光谱覆盖：可以覆盖短波、中波和长波红外波段，实现对地表温度的多角度观测。

高测量精度：能够准确测量地表温度，为地表温度反演算法提供可靠的数据基础。

数据采集与处理流程1. 卫星过境时，热红外成像仪获取地表温度信息。

热红外地表温度遥感反演方法研究进展一、概述随着遥感技术的快速发展，热红外遥感已成为获取地表温度信息的重要手段。

地表温度，作为反映地球表面热状况的关键物理量，不仅影响着大气、海洋、陆地等环境物理过程，还是研究土壤含水量、作物干旱程度、地表蒸散等生态要素以及城市热环境等环境要素的关键参数。

热红外遥感地表温度反演方法的研究与应用，对于全球气候变化监测、城市规划、农业管理等多个领域具有重要意义。

热红外遥感地表温度反演方法主要包括利用红外辐射温度表探测地表温度的方法，星载传感器的红外通道反演地表温度的单窗、分裂窗等反演方法，组份温度的反演方法，以及在微波波段遥感反演地表温度的方法等。

这些方法各有优缺点，适用于不同的应用场景。

对热红外遥感地表温度反演方法的研究进展进行综述，不仅有助于理解各种方法的原理和应用，还能为实际应用中选择合适的方法提供指导。

近年来，随着遥感技术的发展和数据处理技术的进步，热红外遥感地表温度反演方法的研究取得了显著成果。

一方面，传统的反演方法如辐射传输模型法、单窗算法等不断得到优化和完善，提高了反演的精度和稳定性另一方面，新的反演方法如基于机器学习的反演算法等也逐渐崭露头角，为地表温度反演提供了新的思路。

热红外遥感地表温度反演方法仍存在一些挑战和问题。

例如，大气条件对地表温度反演的影响仍是一个难点问题不同地表类型的发射率差异也会对反演结果产生影响遥感数据的获取和处理也是制约反演精度和效率的重要因素。

未来的研究需要在提高反演精度和稳定性的同时，更加注重解决这些挑战和问题。

本文将对热红外遥感地表温度反演方法的研究进展进行综述，重点介绍各种反演方法的原理、优缺点以及应用情况。

同时，还将对未来的研究方向进行展望，以期为热红外遥感地表温度反演方法的发展和应用提供参考和借鉴。

1. 介绍热红外地表温度遥感反演的重要性。

随着全球气候变化和环境问题的日益凸显，对地表温度的准确监测和评估变得至关重要。

热红外地表温度遥感反演技术作为一种非接触、大范围、快速的地表温度获取方法，其重要性日益凸显。

式的系数也不相同，如下表１：表１不同观测角度与分裂窗算法系数的对应表观测角度ＡｌＡ２Ａ３ＢｌＢ２Ｂ３Ｃ０１．０３５９０．１９７２－０．０９７９０．５７９１．０．２７３９１．９００１．１０．１１１６１０１．０３６７９５Ｏ．１３７４７９６．０．７７９７１０５３．６８９２１７３．１０６１８０３．１０３７５９－６．１２７７６２．２０１．０４４８０４０．１４６２１８６．ｏ．７０３３９６６３．３２９９９０２．６６５４６９２．５１９３０９．８．３６３３７３０１．０４２６５６Ｏ．１６４９７９２＿０．４８６６９８２２．３４５１６５１．７２１３９１２．０４７９３０－８．１４１５５５３５１．０３７６７９Ｏ．１９８５２１７．０．０８３３９０７０．４９５１５０２．０．２２９５７３４０．５０６８８５６．８．０７６９６５４０１．０４０７０．１９８９－０．０７４５０．４９００．０．４３０３１．９６５６．１０．７２５４４２１．０４８１０４０．１４８８１６２－０．６８４５１０６３．３０９７６１２．４９３４１８３．２３６０９１９．７．８２８６６２４４１．０５４２４７０．１３６６４０４．０．８４６６７０１４．０４１５９２３．２４３１３３３．５７４４２５．８．５３０２５４４６１．０６２５０９Ｏ．１１７３４９５．１．０８６４４１５．１９９５９８４．０６６４２８４．６８７８７５－９．１６６２４３４８Ｉ．０６１３４２０．１３１２９８５．０．９４２４９３１４．５１４９１０３．７２９６６９３．７６５７３８．９．１５６９９７５０１．０３９７９４Ｏ．１８４２９２４．０．２５２６２２７１．２６５３５４Ｏ．７１８１８２５１．９１５２４９－６．５３４４４７５２１．０２２４１３０．２１１７１７３Ｏ．１８０８９４６．ｏ．５９６３７３８－２．０８５９９８２．２０１６１２－３．８４０６７５５４１．０２０９１２０Ｏ．２１７６８４４０．２６２９８５ｌ．１．０２４１１ｆ－２．３３８８６８１．６４９２０５．３．７０５１９３５６１．００３５０５０．２３８“ｌＯ．６５１６７３－２．６７１４４－４．８０６８０６２．０１９６１９－１．３７５３７６５８１．００８５８００．２２５８９３６０．４９７３８３６．Ｉ．９８１０７－３．７８４２２８２．７２７３“．１．４４４４０５平均１．０３７３３０．１７７０２９－０．２９６３６１．５３２４５６０．５１９６１３２．５２１３８５－６．８７５２６Ｍ０ＤＩＳ扫描观测宽度达２３３０公里，观测角度达到±５８。