地表温度反演算法LST Retrieval algorithms

地表温度反演的算法综述作者：张微程武学倪静来源：《绿色科技》2014年第12期摘要：指出了在一些关于地理环境的研究中，地表温度是一个不可或缺的因子，而传统的测量方法无法获知地表温度，随着遥感的应用，对地表温度进行反演可以迅速得知地表温度。

国内外学者提出了多种地表温度反演的算法，主要有单通道法、单通道多角度法、多通道多角度法、昼夜法、分裂窗法等。

其中应用最广泛的是分裂窗法。

关键词：地表温度;反演;算法中图分类号：P237文献标识码：A文章编号：1674-9944（2014）12-0220-031引言地表温度是一个复杂的概念，难以准确测量得出具体数值。

而它在地理学中有很重要的应用，关于地球表面的很多研究中都少不了地表温度这一参数。

如何尽可能准确地获得地表温度这一参数，成为一个很重要的课题。

随着遥感技术的广泛应用，可以大范围监测地球表面，使地表温度的获取有了可能。

许多学者在遥感技术的基础上，提出了一些算法，来反演地表温度。

各种算法各有特点，各有所长。

本文主要对目前各学者研发的地表温度反演算法进行了总结与归纳，方便后续的研究者根据不同研究对象选择合适的算法来解决问题。

2地表温度2.1地表温度概况地表温度（Land Surface Temperature， LST），即地面的温度。

太阳的短波辐射到达地面，一部分被反射到宇宙空间，一部分被地面吸收，被吸收的这部分太阳辐射使得地面增温，经过对地面温度的测量，得到的数值即地表温度。

地表温度在地理学各个圈层中起着十分重要的作用，促进大气圈、生物圈、土壤圈、水圈、岩石圈等的能量交换和物质循环，因而地表温度在地理学的研究中有着广泛的应用。

如在对土壤的研究中可以通过地表温度推算出干旱程度;在对石油、铀矿的探测中可以利用地表温度来寻找;在对城市地表温度的研究可以得出城市的热岛效应概况等。

2.2地表温度反演地表温度的测量可以用热动力学的方法测量（用温度计测量）或辐射学测量（用遥感方法测量）。

ndvi在温度反演(lst)公式
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 是一种用于测量地表植被覆盖度的指数，而 LST (Land Surface Temperature) 是地表温度的测量。

虽然 NDVI 和 LST 是两个不同的概念，但它们经常被一起使用，因为它们
都可以提供关于地表特性的信息。

一个常用的公式是NDVI和LST之间的转换公式，称为NDVI-T关系，用
于估算植被的叶面温度（LST）。

这个公式基于假设植被在红外波段的发射
率高于在近红外波段的吸收率。

公式如下：
\(T_{leaf} = T_{0} \times \frac{NDVI - NDVI_{min}}{NDVI_{max} - NDVI}\)
其中：
\(T_{leaf}\) 是叶面温度（单位：摄氏度）
\(T_{0}\) 是参考温度，通常取值（即20摄氏度）
\(NDVI_{min}\) 和 \(NDVI_{max}\) 是NDVI的最小和最大可能值，通常
分别为0和1
\(NDVI\) 是给定的NDVI值
注意：这个公式适用于估计叶面温度，而不是整个地表温度。

这是因为叶面温度通常低于地表温度，尤其是在太阳辐射较强的条件下。

此外，这个公式基于一些假设，可能不适用于所有情况。

在使用之前，请确保了解其限制和假设。

ndvi在温度反演(lst)公式
温度反演（LST）是一种用于确定地表温度的技术，它可以通过一种被称为归一化差异植被指数（NDVI）的指标来实现。

NDVI是一种衡量植被生长和健康状况的指标，它基于植被对红外和可见光的反射率差异。

在温度反演中，NDVI被用作一个关键参数，以帮助推断地表温度。

NDVI的计算方法是通过测量地表的红外和可见光反射率来获得的。

这个指标可以用来反映植被的状况，因为植被通常具有较高的可见光反射率和较低的红外反射率。

因此，当植被生长得更好时，NDVI 值会增加。

NDVI与地表温度之间存在一种相反的关系。

当地表温度升高时，植被的生长和健康状况可能会受到影响，导致NDVI值下降。

相反，当地表温度下降时，植被的生长和健康状况可能会改善，导致NDVI 值增加。

基于NDVI和地表温度之间的这种关系，可以通过建立一个数学模型来进行温度反演。

该模型可以使用已知的NDVI值来推断地表温度。

这种方法可以在遥感技术中广泛应用，特别是在农业、环境和气候研究中。

通过NDVI在温度反演中的应用，我们可以更好地了解地表温度的变化趋势，并对植被生长和健康状况进行评估。

这对于农业管理、
环境监测和气候研究都具有重要意义。

NDVI在温度反演中起着重要的作用。

通过测量地表的红外和可见光反射率差异，NDVI可以帮助我们推断地表温度。

这种方法在农业、环境和气候研究中具有广泛的应用前景，为我们提供了更好地了解地表温度和植被状况的机会。

1、 裁剪出出济南市区2、 分别利用ENVI 、ERDAS 反演地表温度（LST ）、NDVI ，对LST 进行彩色显示。

3、 分析LST 、NDVI 的关系。

反演公式具体流程：图像的DN 值 辐射亮度 辐射亮温 地表温度。

反演时从图像数值（DN ）转换成绝对辐射亮度值时的公式、从辐射亮度值转成辐射亮温时的公式、从亮温转换成地表温度时的公式分别是：min min max 6255)(L L L DN L tm +-⨯=、 )1/ln(/12+=λL K K T 、 ερλl n )/(1T T T s += 其中：6tm L 为TM 传感器所接收到的辐射亮度（mW .cm -2s r-1.um -1），max L 、min L 分别是传感器所接收到的最大和最小的辐射强度，即对应于DN ＝255和DN ＝0时的最大和最小辐射强度。

对于Landsat5的TM 6波段，1K =60.77mW .cm -2s r-1.um -1,2K =1260.56K 。

S T 为地表温度（K ）；T 为辐射温度（K ）；λ为有效波谱范围内的最大灵敏度值，λ＝11.5um ，ρ=/hc δ=1.438×10-2mk ，其中δ=1.38 ×10-23/J k ，为玻尔兹曼常数，h =6.626×10-34Js ，为Plank′s 常数，c =2.998 ×108/m s ，为光速。

一般地，有植被覆盖的地表取ε＝0.95，没有植被覆盖的地表取ε＝0.92（Weng ，2004[16]）。

min L =0.1238255)(min max L L - =0.005632156 )1/ln(/12+=λL K K T 1260.56 / LOG ( 1 + 60.766 / $n8_fu )$n1_12736l / (1 + (0.0000115 * $n1_12736l /0.01438) * LOG (0.95 ) )。

引用格式：郄宇凡，王宁练，吴玉伟，陈安安．山地冰川表面温度反演算法对比———以祁连山七一冰川为例［Ｊ］．山地学报，２０２１，３９（１）：１２９－１４２．　ＱＩＥＹｕｆａｎ，ＷＡＮＧＮｉｎｇｌｉａｎ，ＷＵＹｕｗｅｉ，ＣｈｅｎＡｎａｎ．Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒｒｅｔｒｉｅｖｉｎｇｍｏｕｎｔａｉｎｇｌａｃｉｅｒｓｕｒｆａｃｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｆｒｏｍｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｄａｔａ：ａｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｎｔｈｅＱｉｙｉＧｌａｃｉｅｒｉｎｔｈｅＱｉｌｉａｎＭｏｕｎｔａｉｎｓ，Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．ＭｏｕｎｔａｉｎＲｅｓｅａｒｃｈ，２０２１，３９（１）：１２９－１４２．山地学报ＭＯＵＮＴＡＩＮＲＥＳＥＡＲＣＨ 文章编号：１００８－２７８６－（２０２１）１－１２９－１４ＤＯＩ：１０ １６０８９／ｊ．ｃｎｋｉ．１００８－２７８６．０００５８１收稿日期（Ｒｅｃｅｉｖｅｄｄａｔｅ）：２０２０－０２－０６；改回日期（Ａｃｃｅｐｔｅｄｄａｔａ）：２０２０－１２－１８基金项目（Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｉｔｅｍ）中国科学院战略性先导科技专项（Ａ类）（ＸＤＡ１９０７０３０２、ＸＤＡ２００６０２０１）；第二次青藏高原综合科学考察研究（２０１９ＱＺＫＫ０２０１０２）。

［ＴｈｅＳｔｒａｔｅｇｉｃＰｒｉｏｒｉｔｙＲｅｓｅａｒｃｈＰｒｏｇｒａｍｏｆｔｈｅＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ（ＸＤＡ１９０７０３０２、ＸＤＡ２００６０２０１）；ＴｈｅＳｅｃｏｎｄＴｉｂｅｔａｎＰｌａｔｅａｕＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＥｘｐｅｄｉｔｉｏｎａｎｄＲｅｓｅａｒｃｈＰｒｏｇｒａｍ（２０１９ＱＺＫＫ０２０１０２）］作者简介（Ｂｉｏｇｒａｐｈｙ）：郄宇凡（１９９５－），男，硕士研究生，主要研究方向：冰川温度反演。

［ＱＩＥＹｕｆａｎ（１９９５－），ｍａｌｅ，ｂｏｒｎｉｎＳｈｅｎｍｕ，Ｓｈａａｎｘｉｐｒｏｖｉｎｃｅ，Ｍ．Ｓｃ．ｃａｎｄｉｄａｔｅ，ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｇｌａｃｉｅｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｒｅｔｒｉｅｖｅ］Ｅ ｍａｉｌ：ｙｕｆａｎｑｉｅ＠ｓｔｕｍａｉｌ．ｎｗｕ．ｅｄｕ．ｃｎ通讯作者（Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ）：王宁练（１９６６－），男，博士，教授，主要研究方向：冰冻圈与全球变化。

中国农学通报2015,31(22):223-229Chinese Agricultural Science Bulletin应用FY-3MERSI数据反演地表温度李琳琳1，李国春2，王莹1，张琪1，张晓月1，赵梓淇3，赵刚4，宋晓巍5（1辽宁省气象科学研究所，沈阳110161；2沈阳农业大学，沈阳110866；3沈阳大气科学研究所，沈阳110161；4葫芦岛绥中县气象局，辽宁葫芦岛125200；5沈阳市气象局，沈阳110168）摘要：地表温度是反映土壤—植被—大气系统能量流动与物质交换的重要参数，是地球观测类卫星数据反演地面参数的主要内容之一。

气象卫星为快速获取大范围辐射面瞬时温度提供了重要手段，其中FY-3MERSI在保留了极轨气象卫星高时间分辨率观测的基础上，其远红外波段空间分辨率提高到了250m，提高了温度反演的空间精度。

应用FY-3MERSI第5通道长波辐射观测数据，并结合1km分辨率高光谱数据，获取反演地温所需的2个重要参数——大气水汽含量及地表比辐射率，实现了地表温度反演。

反演算法利用两通道比值法得到大气透过率，并计算出大气水汽含量；应用NDVI阈值方法获得地表比辐射率；根据FY3MERSI通道特点改进和构造了各参数反演算法；并利用热红外通道数据，使用单通道算法反演地表温度。

通过对辽宁地区3个时次的地表温度反演，并与MODIS分裂窗地表温度算法进行了比较分析。

结果表明温度精度达到了预期水平，空间精度有显著提高。

关键词：遥感；参数反演；地表温度；MERSI；MODIS；RSD中图分类号：P49文献标志码：A论文编号：casb15020047Retrieval of Land Surface Temperature from FY-3MERSI DataLi Linlin1,Li Guochun2,Wang Ying1,Zhang Qi1,Zhang Xiaoyue1,Zhao Ziqi3,Zhao Gang4,Song Xiaowei5(1Liaoning Province Public Meteorological Service Center,Shenyang110161;2Shenyang Agricultural University,Shenyang110866;3Shenyang Institute of Atmospheric Environment,Shenyang110161;4Suizhong Meteorological Bureau of Huludao County,Huludao Liaoning125200;5Shenyang Meteorological Administration,Shenyang110168)Abstract:Land surface temperature(LST),one of the most important ground parameter that can be retrieved from earth observation satellite data,is of great importance in studying energy flow and material exchange in soil-vegetation-atmosphere system.To acquire instantaneous LST of large area,radiation surface sensors carried by meteorological satellite platforms are often used.On board FY-3satellite which was launched by China in2008,MERSI is one of the sensors that can be used to get large area of LST with significant enhancement of spatial resolution to250m in far infrared band and leads to a higher LST spatial precision.In this paper,far infrared data of MERSI band5together with other MERSI hyper-spectral1km band data were used to calculate atmospheric transmissivity and land surface emissivity(LSE)—2important parameters in LST retrieval.The LST retrieval algorithms were as follows.Atmospheric transmissivity which could be used to obtain water vapor content via radiation transmission model was calculated using two-channel ratio weighted基金项目：农业气象灾害精细化预报及风险评估研究“辽宁省科技厅农业攻关及成果产业化项目”(2014210003)。

MODIS LST产品的反演方法及不确定性分析MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是NASA（美国国家航空航天局）卫星遥感系统中一种常用的成像仪器，其数据广泛应用于地球科学领域。

其中，MODIS Land Surface Temperature（LST）产品是热力学地球学的重要组成部分，可以提供地球表面的温度信息。

本文将对MODIS LST产品的反演方法及不确定性分析进行讨论。

一、MODIS LST产品反演方法MODIS LST产品的反演主要使用了基于陆地表面能量平衡的反演算法。

该算法假设，地表面的辐射能量平衡，即地表面吸收的辐射能量等于地表面散发的辐射能量。

通过测量地表面的辐射能量，可以推算出地表面的温度信息。

具体而言，MODIS LST产品的反演方法分为两个步骤：一个是反演表面辐射通量，一个是反演温度。

其中反演表面辐射通量使用可见光波段数据和近红外波段数据，利用反射比和远红外波段数据，依据能量守恒得到表面辐射通量。

反演温度时，在各种水汽、大气温度等因素的影响下，通过多项式方法进行除差，抛开其他影响因素，通过表面辐射通量结果，推算出地表面的温度信息。

该方法具有的优点是计算精度高，数据分辨率高，适用范围广，可以满足多种不同尺度的热力学环境下的LST估算需求。

但是，该反演方法也存在一些缺陷，如对云、雾、稀疏植被等情况下的LST估算能力有限。

二、MODIS LST产品不确定性分析在反演过程中，可能会产生误差，因此需要对反演结果进行不确定性分析。

MODIS LST产品的不确定性分析主要包括两个方面：一个是悬浮颗粒物影响，一个是亮温测量误差。

1.悬浮颗粒物影响悬浮颗粒物（如粉尘、烟雾等）会对反演结果产生影响。

这是因为，这些颗粒物会对可见光和近红外波段的反射率产生影响，从而影响反演表面辐射通量的精度。

因此，需要对悬浮颗粒物进行修正。

修正方法包括两种：一种是使用覆盖度图像，另一种是使用AOD（大气光学深度）数据。

地表温度热红外遥感反演方法
嘿，你知道地表温度热红外遥感反演方法不？这玩意儿可厉害啦！先说说步骤吧，那得先收集热红外数据呀，就像猎人收集猎物的踪迹一样。

然后对数据进行处理，这可不能马虎，得像厨师精心烹饪美食一样认真。

接着通过特定的算法进行反演，哇，这就像魔术师变出惊喜一样神奇。

注意事项呢？数据可得准确呀，不然就像盖歪了的房子，随时可能倒塌。

算法得选对，不然就像迷路的小羊，找不到方向。

这方法安全不？放心吧，只要操作得当，就像走在平坦的大路上，稳稳当当。

稳定性也不错哟，就像可靠的老伙计，一直陪伴着你。

那应用场景可多啦！可以监测城市热岛效应，这多重要啊！就像医生给城市做体检，及时发现问题。

还能用于农业，了解土壤温度啥的，这不是超棒吗？优势也不少呢，能大面积快速监测，哇，这速度，就像火箭一样快。

而且精度也还不错，不像马大哈做事，糊里糊涂。

举个实际案例呗，在某个大城市，就用这方法监测热岛效应。

嘿，一下子就发现了哪些地方温度高，哪些地方需要改善。

效果那叫一个好，就像给城市开了一副良药。

地表温度热红外遥感反演方法超厉害，是我们了解地球温度的好帮手。

地表温度反演实验报告地表温度是指地球表面的温度，是一个重要的气象参数，对于气候变化、城市热岛效应等问题具有重要的影响。

地表温度反演是通过遥感技术获取地表温度信息的一种方法，可以有效地监测地表温度的变化情况。

本实验旨在利用卫星遥感数据，反演地表温度，并对结果进行分析和讨论。

实验方法：我们收集了MODIS卫星传感器获取的遥感数据，包括云量、地表温度等信息。

然后，利用反演算法对这些数据进行处理，得到地表温度的反演结果。

接着，我们将反演结果与实地观测数据进行对比分析，验证反演结果的准确性。

最后，我们对地表温度的空间分布特征进行研究，分析其与地形、植被覆盖等因素的关系。

实验结果：经过反演算法处理，我们得到了一幅地表温度的空间分布图。

从图中可以看出，地表温度在不同区域有明显的差异，一般来说，城市区域的地表温度要高于郊区和农田地区。

另外，我们还发现地形和植被覆盖对地表温度有一定的影响，高海拔地区的地表温度要低于低海拔地区，而植被茂密的地区地表温度相对较低。

实验分析：通过对地表温度的反演结果进行分析，我们可以发现地表温度的空间分布受到多种因素的影响，包括城市化程度、地形、植被覆盖等。

城市热岛效应导致城市区域地表温度升高，而高海拔地区地表温度较低，这些都是地表温度空间分布差异的原因之一。

植被覆盖可以降低地表温度，起到调节气候的作用。

结论：地表温度反演是一种有效的监测地表温度变化的方法，可以为气候研究、城市规划等领域提供重要的参考依据。

通过对地表温度的反演结果进行分析，可以更好地理解地表温度的空间分布特征，为环境保护和气候调控提供科学依据。

希望通过本实验的研究，能够更深入地探讨地表温度变化的规律，为未来的研究提供参考。

DOI ：10．19392/j．cnki．1671-7341．201921119库尔勒市地表温度反演黄波成都理工大学地球科学学院四川成都610059摘要：地表温度（LST ）是地表自然生态环境的一个重要指标，是水平衡和地面能量平衡中的重要参数。

本次研究采用库尔勒市Landsat8第10波段数据，利用单窗算法反演该地区2017年8月7日的地表温度。

得到库尔勒市该日最高温度为56．21ħ，平均温度为38．61ħ。

关键词：Landsat8；单窗算法；库尔勒；地表温度1绪论地表温度（Landsurfacetemperature ，LST ）是地表自然生态环境的一个重要指标，是水平衡和地面能量平衡中的重要参数，它影响着地表和大气之间能量互换和水热均衡过程，在地表研究中扮演着主要的作用，在气候气象，农业林业，生态环境，地质和勘察等范畴也有着特别广泛的应用。

近年来对于Landsat 8地表温度的反演也有越来越多的学者参与其中。

现在主要用于地表温度反演的方法基本都是基于物理模型的方法，对于单通道主要有三种，辐射传输方程法、单窗算法、还有普适性单通道算法。

辐射传输方程法，在有实时大气廓线数据时，能使用如今成熟的大气辐射传输模型计算获得大气辐射和大气透过率，然后带入辐射传输方程就能够根据地表发射率和辐射亮度值获得温度。

单窗算法是通过热辐射传输方程，通过各种参数来估算的温度。

普适性单通道算法算法是一种适合任何热红外数据反演温度的方法，该算法只需要大气水汽含量和地表比辐射率两个参数。

2地表温度反演对于本次地表温度反演，研究区为库尔勒市，位于新疆维吾尔自治区的中部，区域位置为东经85ʎ14'10ᵡ－86ʎ34'21ᵡ、北纬41ʎ10'48ᵡ－42ʎ21'36ᵡ。

该市气候特点是暖温带大陆性干旱气候。

研究数据采用在美国地质调查局（USGS ）上下载的Landsat8数据，主要采用该数据的第10波段反演温度。

近地表气温遥感反演方法研究进展摘要：气温是描述陆地环境条件的重要参数，也是气象观测资料中最基本观测项目之一。

结合遥感的空间分辨率高，覆盖面广，资料同步性强的特点，运用遥感方法反演气温弥补了传统方法的缺点，气象卫星的发展，为其提供了技术平台支持。

本文从近地表气温反演的各种不同的方法进行阐述，分别从半统计方法、统计方法、多因子分析方法和遗传算法方面进行叙述。

关键词：气温；遥感；反演方法这1.引言气温是描述陆地环境条件的重要参数，也是气象观测资料中最基本观测项目之一。

由于近地球表面气温控制着大部分陆地表面过程(如光合作用、呼吸作用及陆地表面蒸散过程等)，因此，气温是各种植物生理、水文、气象、环境等模式或模型中的一个非常重要的近地表气象参数输入因子[1,2]。

高山、水体、植被以及土壤含水量等，以至于表现出很大的空间异质性。

我们常常听说的气温，是有气象观测站在植有草皮的观测场所中离地面1.5米高的百叶箱中的温度表测得的。

由于温度表保持了良好的通风性并避免了阳光直接照射，因而具有较好的代表性，这个温度基本上反映了观测地点(当地)的气温。

但是随着数值预报的发展，常规的探测手段越来越不能满足现代业务预报的需要。

特别是在海洋，沙漠，沙漠等的荒僻的地区，基本不可能设立气象站点，即使设立站点也十分稀疏，这就使得我们所获取的气温资料十分有限，要想研究特定位置的气温水平空间分布状况及其内部结构特征等都有一定的困难。

同时在不同地形和不同景观条件下，一个气象站观测的数据能够代表的范围有很大差别，即使通过空间内插过程也不能够获得满意的气温空间分布，从影响模型模拟结果[3]。

而遥感具有覆盖面广，空间分辨率高，资料同步性强的特点，所以利用卫星遥感手段资料反演近地表的大气温度就弥补了传统手段的缺陷，不论在现实意义还是经济意义上，都是非常重要的。

随着大气科学理论和遥感探测技术的迅速发展，在全球大气观测系统中，卫星探测技术将会成为中流砥柱。

地表温度反演的三种方法
地表温度反演是通过遥感技术获取地表温度信息的过程。

一般来说，地表温度反演方法可以分为三种：基于亮温的方法、基于辐射能量平衡的方法和基于模型的方法。

1. 基于亮温的方法：这种方法是根据地表反射下来的辐射能直接计算地表温度。

通常需要使用多光谱遥感数据，并使用反演算法将遥感数据转换为地表亮温，然后通过专门的公式或模型将亮温转换为地表温度。

这种方法比较简单，但受到大气中的影响较大，精度较低。

代表性算法有单窗算法（Single-Window Algorithm, SWA）、双窗算法（Two-Window Algorithm, TWA）等。

2. 基于辐射能量平衡的方法：这种方法是通过计算地表吸收的太阳辐射能和辐射冷却能量之间的平衡来反演地表温度。

这种方法需要考虑地表的地形、植被和大气特性等因素，一般需要使用高分辨率遥感数据和气象数据来进行模型计算。

代表性算法有热红外转换（Thermal Infrared Conversion, TIC）法、分层蒸散算法（Surface Energy Balance System, SEBS）等。

3. 基于模型的方法：这种方法基于已知的地表温度统计模型或地理信息系统等数据库，利用数据挖掘等方法来反演地表温度。

这种方法需要大量的先验知识和算法支持，并且需要大量的人工调整和验证。

代表性算法有人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）法、支持向量机（Support Vector
Machines, SVM）法等。

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。

地表温度反演的算法综述张微;程武学;倪静【期刊名称】《绿色科技》【年(卷),期】2014(000)012【摘要】指出了在一些关于地理环境的研究中，地表温度是一个不可或缺的因子，而传统的测量方法无法获知地表温度，随着遥感的应用，对地表温度进行反演可以迅速得知地表温度。

国内外学者提出了多种地表温度反演的算法，主要有单通道法、单通道多角度法、多通道多角度法、昼夜法、分裂窗法等。

其中应用最广泛的是分裂窗法。

%In some researches that related to geographical environment , land surface temperature is an essential factor .However ,land surface temperature cannot be measured through traditional method .Atpresent ,because of the application of remote sensing ,through land surface temperature retrieval ,land surface temperature can quickly be measured .Domestic and abroad scholars have proposed a variety of algorithms of land surface temperature retrieval , mainly including single-channel algorithm ,single-channel multi-angle algorithm ,multi-channels multi-angle algorithm ,round-the-clock algorithm and split-window algorithm ,etc .One of the most widely used algorithms is split-window algorithm .【总页数】3页(P220-222)【作者】张微;程武学;倪静【作者单位】四川师范大学西南土地资源评价与监测教育部重点实验室，四川成都610068;四川师范大学西南土地资源评价与监测教育部重点实验室，四川成都610068; 中国科学院成都生物研究所，四川成都610081;四川师范大学西南土地资源评价与监测教育部重点实验室，四川成都610068【正文语种】中文【中图分类】P237【相关文献】1.地表温度反演的算法综述 [J], 朱贞榕;程朋根;桂新;腾月;童成卓2.气象卫星在地表温度反演及应用方面的综述 [J], 朝鲁门3.矿区地表温度反演算法比较 [J], 吴蓉蓉4.基于Landsat8数据的地表温度反演算法研究——以乌鲁木齐市为例 [J], 马术;蒲智ndsat-8影像地表温度反演算法对比分析 [J], 朱江山;杨丽萍;白宇兴;苏志强;孔金玲因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。