遥感应用模型-第五章-热红外遥感-地表温度估算模型

3、地表亮温提取亮度温度是遥感器在卫星高度所观测到的热辐射强度相对应的温度。

这一温度包含有大气和地表对热辐射传导的影响, 因而不是真正意义上的地表温度。

但地表温度是根据这一亮度温度来演算而得。

陆地卫星遥感器TM 在设计制造时已考虑到把所接收到的辐射强度转化为相对应的DN 值问题。

因此,对于TM 数据,所接收到的辐射强度与其DN 值有如下关系:L(λ) = Lmin(λ)+( Lmax(λ) -Lmin(λ)) Qdn/Qmax(λ)式中L(入) 为TM遥感器将接收到的辐射强度, Qmax(入)为最大的DN值，即Qmax(入)=255，Qdn 为TM数据的像元灰度值，Lmin(入)和Lmax(入)为TM传感器所接收到的最大和最小辐射强度，即相对应于Qdn =255和Qdn=0时的最大和最小辐射强度。

对于Landsat 5，TM传感器的热波段TM6的中心波长为11.475μm。

发射前预设TM6的常量为Lmin(入) = 0.1238时Qdn= 0；当Lmax(入)= 1.56时，Qdn= 255，因此公式可简化为：L(λ) = 0.1238 + 0.0056322Qdn一旦L(λ)已求得。

所对应的像元亮温可直接用如下模型球算：T6 = K2/㏑(1+K1/L(λ))式中T6为TM6的像元亮温K，K1和K2为发射前设置的常量，对于Landsat 5的TM数据，K1=60.776mWcm-2sr-1μm-1，K2=1260.56K。

遥感之热红外遥感前段时间有⼈问到关于热红外遥感的相关内容，发现这⼀部分内容还挺杂的，在这⾥对热红外遥感的⼀些概念以及常⽤的⼀些⽅法进⾏说明。

地表热红外辐射及⽐辐射率的⽅向性问题、温度与⽐辐射率的分离问题、⾮同温像元的分解问题等等，⼀直是热红外遥感中⽐较现实的⼀个难点，因此⽬前很多理论和模型，以及⼀些反演结果的精度在实⽤性上还是有很⼤的差距。

概念⽐辐射率：物体发射能⼒的表征，与物体的表⾯组成以及表⾯状态、介电常数都有密不可分的关系。

物体的发射率和它的反射率之间的关系：反射率越低，其发射率越⾼，如⾦属⽚反射热能，因⽽它的发射率⼏乎为1。

热红波段理论上来讲热红外的波段是在3~14um，但是由于⼤⽓的吸收散射，这个波段范围内的很多波谱区间会被完全散射或吸收，根据测定，常⽤的热红外波段的⼤⽓窗⼝分为3~5um、8~14um。

通常这两个波段的应⽤⽅⾯是按照波段的特点来区分的：8~14um主要⽤于调查⼀般物体的热辐射特性，探测常温下的温度分布、⽬标的温度场、进⾏热制图等。

如地热调查、⼟壤分类等⽐较宏观的⼀些调查信息的提取，但是对于⽕线、⽕点信息不是⾮常的敏感。

3~5um短波红外的热红外谱段，对⽕灾、活⽕⼭等⾼温⽬标的识别敏感，常⽤语捕捉⾼温信息进⾏各类⽕灾、活⽕⼭等⾼温⽬标的识别。

地表温度反演算法地表温度的反演⼀直是关于热红外研究的⼀个热点问题，根据学者们对于热红外的研究成果，常⽤的地表温度反演可以分为⼤致的以下⼏类：单通道法、多通道法、单通道多⾓度法、多通道多⾓度算法等。

单通道法单通道法主要是利⽤传感器的单个通道数据，借助于卫星遥感提供的⼤⽓垂直廓线数据如温度、湿度、压⼒等，结合⼤⽓传输⽅程计算⼤⽓透射率等参数，以修正⼤⽓对⽐辐射率的影响，从⽽得到地表温度，这种算法需要地表辐射率、⼤⽓廓线等参数来去获取地表温度。

多通道法（劈窗法）这⾥的意思是利⽤8~14um波谱范围内的⼤⽓窗⼝，通过对⽐10.5~11.5um、11.5~12.5这两个通道对⼤⽓吸收的不同，通过各种组合来剔除⼤⽓的影像，获取真实的地表辐射率等信息，这种⽅法相对来说⽐较常⽤。

如何利用热红外遥感进行地表温度监测热红外遥感是一种重要的地球观测技术，可以用于监测地表温度。

地表温度是地球上气候系统的重要组成部分，并且在许多领域的研究和应用中都具有重要意义。

本文将探讨如何利用热红外遥感技术进行地表温度监测，并分析其在气候研究、自然灾害监测和农业生产等方面的应用。

首先，热红外遥感技术通过测量地表辐射计算得出地表温度。

地表辐射是指地表向外发射的红外辐射，其强度与地表温度密切相关。

热红外遥感仪器可以在远程感知的情况下获取地表红外辐射信息，从而计算地表温度。

这种非接触式的遥感技术具有高时间分辨率和广域覆盖的优势，可以实时监测大范围地表温度变化。

在气候研究中，地表温度是一个重要的指标。

监测地表温度的变化可以揭示气候变化趋势和极端气候事件的发生。

通过长期的地表温度监测，可以评估气候变化对生态系统、冰川融化和海平面上升等方面的影响。

此外，利用热红外遥感技术可以实时监测城市热岛效应，了解城市化过程中的局部气候变化，为城市规划和生活质量改善提供科学依据。

热红外遥感在自然灾害监测方面也发挥了重要作用。

地表温度的异常变化往往是火灾、干旱和洪涝等自然灾害的前兆。

通过利用热红外遥感技术，可以实时监测地表温度的变化，并及时预警潜在的自然灾害。

例如，在森林火灾监测方面，热红外遥感技术可以检测出火源和火场的热点，并为灭火行动提供支持。

在农作物干旱监测方面，地表温度的升高可以提前预警农作物受灾情况，为农业生产做出调整。

除了气候研究和自然灾害监测，热红外遥感技术还有许多其他应用。

例如，在农业生产中，地表温度监测有助于评估农作物的生长状况和水分利用效率。

通过监测不同地区的地表温度变化，可以比较不同地区的农田管理效果，并为农业生产提供科学指导。

此外，利用热红外遥感技术还可以监测水体表面温度，了解水体生态系统的健康状况和水质污染程度，为水资源管理和保护提供数据支持。

总之，热红外遥感技术是一种有效的地表温度监测工具。

其非接触式的特点使其具有高时间分辨率和广域覆盖的优势。

热红外遥感图像中云覆盖像元地表温度估算研究进展周义;覃志豪;包刚【期刊名称】《光谱学与光谱分析》【年(卷),期】2014(000)002【摘要】Land surface temperature (LST) ,which reflects surface properties ,is one of the key parameters in the physics of land surface processes from local through global scales .LST is very required in time and space for a wide variety of scientific studies and thermal infrared (TIR) remote sensing applications .Satellite TIR channels are very available for LST retrieval but only in clear skies .However ,when the surface is obscured by clouds ,the actual retrieved LST for the corresponding pixel is ,or is con-taminated by ,the cloud top temperature .Lacking understanding of the complex relationships between clouds and LST ,the esti-mation of LST for cloud-covered pixels poses a big problem and challenge for thermal remote sensing scientists .In the present paper ,a review of algorithms and approaches related to LST retrieval for cloud-covered pixels from TIR data is presented ,and the characteristics of each method are alsodiscussed .Directions for future research to improve the accuracy of satellite-derived LST for cloud-covered pixels are then suggested .%地表温度是描述陆表过程和反映地表特征的重要参数。

如何使用遥感技术进行地表物理参数提取和分析的技巧和数据处理要点遥感技术作为一种高效的数据获取和分析手段，被广泛应用于地表物理参数的提取和分析。

本文将介绍使用遥感技术进行地表物理参数提取和分析的技巧和数据处理要点。

一、遥感技术概述遥感技术利用卫星、飞机等载体获取地球表面的电磁波信号，并通过对信号进行解译和分析，得到有关地表特征和物理参数的信息。

其中，地表物理参数主要包括地表温度、降水量、植被指数等。

二、数据获取与预处理1. 数据来源：遥感数据可以通过国家遥感卫星、商业卫星等获取。

在选择数据来源时，需根据所研究的物理参数类型和区域需要综合考虑其分辨率、时间周期等因素。

2. 数据预处理：遥感数据预处理是提取地表物理参数的关键步骤。

常用预处理方法包括大气校正、辐射定标、几何纠正等。

例如，大气校正可以消除大气对遥感数据的影响，辐射定标可以将遥感数据的波段转化为物理量。

三、地表温度提取与分析1. 热红外遥感：热红外遥感技术可以通过测量地表的热辐射强度来获取地表温度。

利用热红外波段的遥感数据，可对大范围地表温度进行监测和分析，如监测城市热岛效应、分析地表水热状态等。

2. 整体反演模型：通过构建整体反演模型，可以通过热红外遥感数据估算地表参数。

例如，利用地表温度数据和能量平衡方程，可以反演一片地区的蒸散发量，从而分析地表潜热通量的变化。

四、降水量估算与分析1. 微波遥感：微波遥感技术可以通过测量大气中水汽对微波信号的吸收和散射来估算降水量。

利用微波遥感数据进行降水量估算，对于监测和预测气候变化、防灾减灾具有重要意义。

2. 多源数据融合：由于降水量估算存在不确定性，可以通过融合多源遥感数据和地面观测数据来提高估算结果的准确性。

例如，结合雷达观测数据和卫星遥感数据，可以实现对降水的高时空分辨率估算。

五、植被指数计算与应用1. 归一化植被指数：归一化植被指数（NDVI）是一种常用的植被指数，它可以通过遥感数据计算出来。

利用遥感技术进行地表温度监测与分析遥感技术是指通过航空器、卫星等遥感平台对地球表面进行观测和测绘的技术手段。

地表温度是指地球表面各种物体和陆地、水体等的表面温度。

利用遥感技术进行地表温度监测与分析，可以提供全球范围内的温度信息，为气候变化、环境保护和天气预报等领域提供重要依据。

一、遥感技术在地表温度监测中的应用1. 热红外遥感技术热红外遥感技术可以通过探测地表物体的热辐射能量来获取地表温度信息。

利用遥感平台上的热红外传感器，可以测量地表不同物体的热辐射能量，并通过数据处理得到地表温度分布。

这种技术具有高时空分辨率、全天候观测等特点，适用于大范围的地表温度监测。

2. 微波遥感技术微波遥感技术可以通过测量微波辐射的强度和频率来获取地表温度信息。

微波辐射能够穿透大气层，并对地表进行探测，不受云雾和大气湿度的影响。

因此，利用微波遥感技术可以获取全天候的地表温度数据。

此外，微波遥感技术在海洋温度监测和冰雪覆盖监测等领域也具有广泛的应用。

二、地表温度监测与分析的意义1. 环境保护地表温度的变化对生态环境具有重要影响。

通过监测和分析地表温度的变化，可以及时发现环境问题，进而采取相应的措施进行环境保护。

例如，监测城市热岛效应，可以指导城市规划和建设，减少城市热岛效应的影响。

2. 气候变化研究地表温度是气候系统的重要组成部分，直接反映了气候变化的趋势。

通过长期的地表温度监测，可以分析气候变化的规律和趋势，为气候预测和气候变化研究提供重要参考数据。

同时，地表温度数据也是监测全球变暖和气候变化影响的重要指标。

三、遥感技术在地表温度监测与分析中的挑战与展望1. 数据精度和精确性地表温度监测需要高精度的遥感数据支持，但由于大气吸收、散射等因素的影响，遥感数据在获取地表温度时可能存在一定的偏差。

因此，提高数据精度和精确性是当前研究的重点和挑战之一。

2. 遥感数据的获取与处理遥感数据的获取和处理是进行地表温度监测与分析的基础。

利用遥感数据进行地表温度监测与分析近年来，随着遥感技术的发展和应用的广泛，利用遥感数据进行地表温度监测与分析已成为地球科学和环境保护的重要研究领域。

地表温度是指地球表面的温度，其分布和变化对气候变化、城市规划、水资源管理以及生态环境等方面都具有重要影响。

本文将探讨利用遥感数据进行地表温度监测与分析的方法和应用。

1. 遥感数据的获取和处理遥感数据是利用卫星、飞机等远距离的感应器获取地球表面信息的一种技术。

常用的遥感数据包括热红外数据和微波数据，其中热红外数据对地表温度的获取具有较高的精度和时空分辨率。

这些数据通过遥感卫星获取后，需要经过一系列的预处理和图像处理，例如大气校正、辐射率校正和地表温度计算等，以得到准确的地表温度数据。

2. 地表温度监测的方法利用遥感数据进行地表温度监测主要有两种方法：单像元和多像元方法。

单像元方法通过统计遥感数据中的像元值，得到每个像元的地表温度。

这种方法适用于研究小尺度的地表温度变化，如城市热岛效应等。

多像元方法则是利用遥感数据的空间分布特征，通过统计和推算的方法得到大范围的地表温度分布，适用于研究大尺度的地表温度变化，如气候变化和环境保护等。

3. 地表温度变化的影响因素地表温度的变化受多种因素的影响。

首先，地球表面的地理位置和地形高度会导致地表温度的空间分布不均匀。

高纬度地区因为受到极地冷气团的影响，温度较低；而赤道地区因为受到太阳直射辐射的影响，温度较高。

其次，地表特征，如植被覆盖率、土地利用类型等也会对地表温度产生影响。

植被覆盖率高的区域，温度较低，而水域的温度相对较低。

4. 地表温度监测的应用地表温度的监测和分析对于气候变化、城市规划、水资源管理等具有重要的应用价值。

首先，地表温度的变化可以反映气候变化的趋势，有助于气候模型的建立和预测。

其次，地表温度的空间分布可以反映城市热岛效应的存在和发展，为城市规划提供科学依据。

另外，地表温度的变化对水资源管理也起到重要作用，可以指导水资源的合理利用和保护。

第五章、热红外遥感基础热辐射热红外遥感就是利用星载或机载传感器收集、记录地物的这种热红外信息。

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td Q =φ是时间的函数与面积无关，任何面积都有辐射能通过！由此来引出另外两个概念：辐射出射度、辐射入射度st d d d M φ=sds t d d d E φ=sd (辐射照度，简称：辐照度)θ法线Ωφ)()(θφθCOS I Ω=LQ0Q RQAQT黑体、灰体、选择性吸收体C；光谱发射率是比值的概念是比值的概念；！是能量的累积！光谱发射度是能量的累积发射度==辐射出射度发射度前提条件：与物体的温度和电磁波的波长无关；黑体的吸收率最大，同时它的发射率也最大；它是理想的辐射体。

黑体概念是理解热红外遥感的基础在任何温度下，对各种波长的电磁辐射能的吸收系数恒等于1的物体称为黑体只是由于热辐射是随着构成物体的物质和条件的不同而变化，因而需要引入黑体这一概念作为热辐射定量研究的基准。

黑色无烟煤记住黑体不一定是黑色的物体，而要看它的发射率是否最大！金属水银灯氙灯()112,/52−•=T hc hc T M λκλλπλl λ——波长黑体辐射公式由此引出了另一个黑体辐射定律温度4)(T d M M σλλ==∫∞绝对黑体的总辐射出射度与黑体温度的四次方成正比！黑体的辐射能量是该黑体表面温度的函数。

——斯忒藩-波耳兹曼常数=5.6697×10-8(Wm -2K -4)T A m =λ在黑体辐射光谱中最强辐射的波长λm 与黑体绝对温度T 成反比。

地球辐射能主要集中在：中红外、远红外物体热辐射的强度和峰值波长都是随物体的温度而变化！但是对非黑体的真实物体，由于比辐射率的影响，要获得地表真实温度的难度便大得多。

石英250 K250 K 黑体黑体石英对应于每一波长的光谱辐射出射度！实际地物辐射出射度与同温下黑体的辐射出射度比值永远小于或接近于1，之间存在一个系数，即，比辐射率ε！TTM T E ,),(λλαλ⋅=它是衡量物体发射本领的参数，它也表明了物体的吸收本领的高低。

收稿日期收稿日期：2012-03-26；修订日期修订日期：2012-09-03基金项目基金项目：国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2010CB951504)资助。

作者简介作者简介：周义（1985-），男，安徽安庆人，博士研究生，主要研究方向为热红外遥感、资源环境遥感应用。

E-mail:aboatnju@ 通讯作者通讯作者：覃志豪，教授，博士生导师。

E-mail:zhihaoqin@热红外遥感图像中云覆盖像元地表温度估算初论周义1，覃志豪1,2，包刚1,3(1.南京大学国际地球系统科学研究所，江苏南京210093;2.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京100081;3.内蒙古师范大学内蒙古自治区遥感与地理信息系统重点实验室，内蒙古呼和浩特010022)摘要摘要：云覆盖是热红外遥感应用和地表温度(Land Surface Temperature,LST)遥感定量反演的重要障碍。

如何估算热红外遥感图像中云覆盖像元的地表温度，是热红外遥感的前沿研究难题。

以地表热量平衡为基础，根据地表温度的空间分布连续性、植被对地表温度的影响，提出三种解决云覆盖像元地表温度估算方案：空间插值修正法、植被关系修正法和改进型地表热量平衡法，并探讨云覆盖区地表温度空间分布的洼地效应现象、洼地效应强度及计算方法。

基于地表热量平衡方程的洼地效应强度因子和影像灰度值之间关系的数值模拟，是三种估算方案切实可行的关键。

关键词：云覆盖；地表温度；洼地效应；热红外遥感中图分类号中图分类号：TP732.2文献标识码文献标识码：A文章编号文章编号：1000-0690(2013)03-0329-06地表温度(Land Surface Temperature,LST)是控制地气水热平衡的极其重要参数，在地球资源环境、生态系统等众领域有着极其广泛的应用价值和现实意义[1,2]。

热红外遥感通过探测地表辐射来反演地表温度。

利用热红外遥感，为大面积地表温度时空全局快捷获取提供了便捷和新手段，弥补了传统气象台站无法满足大范围连续获取地表温度的缺陷[3,4]。