高光谱热红外数据反演地表温度与比辐射率方法研究_王新鸿

高光谱热红外数据反演地表温度与比辐射率方法研究

王新鸿1,2,4,　邱　实3,　姜小光4,　欧阳晓莹1,2,　李召良1,3

(1　中国科学院地理科学与资源研究所,北京　100101;　2　中国科学院研究生院,北京　100039;

3　L S I I T/E N S P S,5B l d S e b a s t i e nB r a n t,67400,I l l k i r c h,F r a n c e;　4　中国科学院光电研究院,北京　100190)

摘　要:　地表温度与地表比辐射率是陆地表层系统的两个重要特征物理量,它们反演的精度将在很大程度上影响间接导出的地表参量的准确性和相关遥感应用的有效性。多光谱热红外反演温度和比辐射率受到陆地表面类型复杂而观测信息不足的限制,很难同时反演出精确的地表温度数值和地表比辐射率数值。高光谱热红外传感器的出现,为更好地解决这一难题带来了机遇。利用高光谱热红外数据的优势和特性,提出了一种基于大气下行辐射残余指标(D R R I)的方法,实现了地表温度与地表比辐射率的准确分离。通过高光谱热红外模拟数据的反演实验表明D R R I方法具有运算速度快、结果精度高、抗噪声干扰能力强等优点。该方法能够应用于野外测量的高光谱热红外数据以及经准确大气校正后的星载高光谱热红外数据。

关键词:　高光谱;热红外;地表温度;比辐射率;大气下行辐射残余指标(D R R I);遥感

中图分类号:　T P751 文献标识码:A 文章编号:1000-6060(2010)03-419-08(419～426)

地表温度与地表比辐射率是陆地表层系统的两个重要特征物理量,它们在城市热岛效应与绿洲冷岛效应、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〔1-4〕。地表温度与比辐射率反演的精度将在很大程度上影响间接导出的地表参量的准确性,从而对后续应用能否取得成功起决定性作用。在利用多光谱热红外遥感数据提取地表温度和比辐射率的过程中,由于受制于问题本身的不确定性和观测通道数量的限制,很难做到将这两个数据同时准确反演。增加观测光谱的精细程度,把高光谱技术融入热红外遥感,理论上是克服前述困境的一条可探索的途径。本文利用星载高光谱热红外遥感的优势对其采集的数据进行地表温度与比辐射率反演的方法研究,根据光谱细分后突显的一些特征建立更加有效的附加物理约束条件,以求获得更加精确的地表温度和地表光谱比辐射率,为发展实用、高效的热红外高光谱遥感技术系统提供理论和技术基础。

1　温度/比辐射率分离问题

根据热红外辐射传输理论,星载多光谱/高光谱热红外传感器观测到的辐亮度可以表示为〔5〕:

L s a t

i

=τi×εi B i(T)+(1-εi)L↑i+L←i　,(1)

式中:i为通道号;L s a t

i

为第i通道的星上观测辐亮

度;τi为第i通道范围内的大气平均透过率;εi为第i通道范围内的地表平均比辐射率;T为地表温度;

B i(T)为地表温度T时第i通道范围内的黑体平均发射辐亮度;L↑i为第i通道范围内的平均等效大气下行辐射(定义为大气下行辐照度除以π);L←i为第i通道范围内的平均大气上行辐射。

令L s u r f

i

为(假定把)传感器放在近地面时朝下

观测到的第i通道辐亮度(也称为地面观测辐亮度,

或离地出射辐亮度,它包含地表自身发射辐射和观测方向上反射的大气下行辐照两部分),即

L s u r f

i

=εi B i(T)+(1-εi)L↑i　,(2)则(1)式可写为

L s a t i=τi×L s u r f

i

+L←i　,(3) (2)式是热红外野外测量实验中经常使用的辐射传输方程。(3)式揭示了星载传感器与地面观测辐亮

第33卷　第3期2010年5月

干旱区地理

A R I D　L A N D　G E O G R A P H Y

V o l.33　N o.3

M a y.　2010

＊收稿日期:2009-09-27;　修订日期:2009-12-23

基金项目:国家863计划项目(2006A A12Z121)资助

作者简介:王新鸿(1978-),男,浙江人,助研,主要从事遥感图像信息处理与定量遥感方面研究.E m a i l:x h w a n g@a o e.a c.c n

度值之间的关系,只与大气状况有关而与地表状况无关。

通常,由星载热红外多光谱/高光谱数据反演地表温度和比辐射率的实现过程可以分为两个阶段:首先,通过某种途径得到大气状况信息,根据(3)式求出L s u r f

i

,这个阶段的工作称作“大气校正”(或“大气补偿”);然后,利用已知的L s u r f

i (第一阶段的结果)和L ↑

i (可利用地面仪器测算或者根据大气状况估算),根据(2)式,设计合理的方式把地表温度T 和地表比辐射率谱εi 分别确定出来,这个阶段的工作称作“温度/比辐射率分离”(T e m p e r a t u r e/E m i s -s i v i t y S e p a r a t i o n ,T E S )。本文提出的正是一种实现“温度/比辐射率分离”的新方法。

现在假设大气校正已准确进行,即τi 、L ←

i 、L ↑

i

已经变成已知量,则根据(3)式可由星上观测辐射L s a t i

解出L s u r f i

。然后在(2)式中L s u r f i

、L ↑i

现在已成为已知量,而T 、εi 为待求解的量。所谓“温度/比辐射率分离”,就是要在(2)式基础上把地表温度T 和地表比辐射率谱εi

分别解算出来。“温度/比辐射率分离”问题的关键难点在于:待求的未知量的个数大于方程的个数,观测方程组是一个病态方程组。假如传感器具有N 个通道,那么观测方程组包含N 个独立的方程,然而未知量的个数却是N+1(N 个通道比辐射率和1个地表温度),这在数学上是没有唯一解的。而且易见,传感器通道数的增多并不能直接促成问题的解决,即使是高光谱数据,依然不能改变病态方程组这一实质。

要解决“温度/比辐射率分离”问题,就必须引入额外的约束条件,当然被引入的附加约束条件必须是合理而有效的。有可能约束条件引入时不会增加新的未知量;也有可能约束条件引入时会连带地引入新的未知量,这时就必须保证引入约束条件的个数要大于新引入的未知量的个数。

为了解决这一问题,人们开发了许多典型的温度/比辐射率分离(T E S )算法,其中大部分都是基于A V H R R 、T I M S 、M O D I S 、A S T E R 等多光谱传感器的,这些算法主要有:参考通道方法(R e f e r e n c e c h a n n e l m e t h o d ,R E F );预分类方法(C l a s s i f i c a t i o nm e t h o d );分裂窗方法(S p l i t -w i n d o wa l g o r i t h m );早晚二温法(D a y -n i g h t t w o -t e m p e r a t u r e m e t h o d );灰体比辐射率法(G r e y b o d y e m i s s i v i t y m e t h o d );归一化比辐射率方法(N o r m a l i z e d e m i s s i v i t y m e t h o d ,N E M );温度独立光谱

指数法(T e m p e r a t u r e -i n d e p e n d e n t s p e c t r a l i n d i c e s ,T I -S I );光谱比方法(S p e c t r a l R a t i o M e t h o d ,R A T );α比辐射率方法(A l p h a -d e r i v e d e m i s s i v i t y m e t h o d ,A D E );平均-最小最大比辐射率差方法(M e a n -M M Dm e t h -o d ,M M D );A S T E RT E S 算法等

〔5-15〕

。

分析这些提取地表温度和比辐射率方法的原理和特点,可以认识到它们存在几个方面的不足:(1)大多数方法没有针对地表反射的大气下行辐射进行相应处理。(2)部分方法反演得到的仅是相对比辐射率,而非地表比辐射率的绝对值。(3)部分方法是针对海表温度反演设计的,对于陆地应用精度较差。(4)从结果来看,它们反演地表温度和比辐射率的精度都不是很高。

这些方法的核心都是设计了一定的附加约束条件,以便将非确定性反演问题转化为确定性问题。有的方法是对地物比辐射率做了简化和假设,有的方法则是利用了比辐射率及其光谱变化之间的经验转换关系。但是这些假设和关系往往只对一部分地表情况有很好的近似,这使得它们不能对普遍地表都获得较高的反演精度。若想较大幅度地提高地表温度和比辐射率定量反演的精度,则光谱继续细化,从多光谱上升到高光谱,无疑是一条最为可行的途径。

2　新方法———D R R I 方法

在高光谱条件下地物热红外光谱比辐射率与大气热红外辐射光谱之间具有显著差别:前者表现为光滑的曲线,而后者具有明显的锯齿状特征(锯齿对应着大气吸收线的位置)。这就有可能为温度/比辐射率分离引出一个稳定可靠的附加物理约束条件。

由(2)式易得

T =B

-1

i

L s u r f i -(1-εi )L ↑

i

εi

εi =

L s u r f

i

-L

↑

i

B i (T )-L ↑

i

　,(4)

式中:B -1

i (x )为普朗克函数在通道i 处的反函数。该式说明:一方面,若某个通道的比辐射率已经有值,就能推算出地表温度T 的估值;另一方面,若地表温度T 已经确定,就能求出地表比辐射率谱εi

。当然T 现在仍然是未知量,不过可以这样考虑:给定一个粗略的估计值T ～

,那么就能得到一条

420 干旱区地理 33卷

对应于T ～的地表比辐射率估值谱ε～

i

,即ε～

i =L s u r f i -L ↑

i

B i (T ～)-L ↑

i

　,(5)

注意到(5)式方程右侧的分母B i (T ～

-L ↑

i ,它意味着由地表温度估计的偏差所引起的地表比辐射率偏差会隐含有大气下行辐射的影响,也即温度估计有偏差时得到的比辐射率谱线将带有大气下行辐射的光谱特征(吸收线特征,表现为锯齿多,起伏大)。而当地表温度的估计趋于正确时,随之而来的地表

比辐射率估值谱中所带有的大气下行辐射特征也会逐步减弱直至完全消失。或者反过来说,当地表比

辐射率估值谱中带有的大气下行辐射特征最弱时,我们即可判定此时对应的地表温度估值为地表温度的真值T 。

现在需要有一个量来定量化地描述比辐射率估值谱线带有的大气下行辐射光谱特征的强弱,为此本文提出了称为大气“下行辐射残余指标”(D o w n -w e l l i n g R a d i a n c e R e s i d u a l I n d e x ,D R R I )的构造量。D R R I 的构造方法如图1

:

图1　大气下行辐射残余特征与D R R I 分量

F i g .1　A t m o s p h e r i cd o w n w e l l i n g r a d i a n c e r e s i d u a l f e a t u r e a n dD R R I c o m p o n e n t

如图1中的曲线为某条比辐射率估值谱线上截取出的一个片断,体现了温度估计不正确时比辐射率估值谱中带有的大气下行辐射残余特征中的一个。在这个残余特征上选择3个通道(选择的依据是,一个是残余特征的中心通道,一个是中心通道左侧差不多已显不出残余特征时的一个通道,一个是中心通道右侧差不多已显不出残余特征时的一个通道),位置如图1(a )中箭头所指,这3个通道组成一个通道组。由这个通道组可以得到D R R I 的一个分量D R R I j ,即D R R I j =ε～

2-v 3-v 2v 3-v 1×ε～1+v 2-v 1

v 3-v 1

×ε～3

,(6)

式中:脚标1、2、3分别表示通道组中的第1(即左侧)、第2(即中间)、第3(即右侧)个通道;ε～

i 表示通道组中第i 个通道的比辐射率估值,v i 表示通道组中第i 个通道的波数值。该D R R I j 的大小实际上即为图1(b )中黑色箭头线段的长度。需要注意的是,D R R I j 的值有可能正,也有可能负。图1表示的是一个值为正的情形。

在整条比辐射率估值谱上应该会有很多处大气下行辐射残余特征,选择其中最合适的N 处(N 并

不需要多大,N =6已经足够了),将能得到N 个通道组,产生N 个D R R I 分量。把这N 个分量累加将得到最终的D R R I 值

,即

D R R I =∑N

j =1

ε～

j ,2-w (ε～j ,1,ε～

j ,3)　,

(7)

式中:ε～

j ,k 表示第j 个通道组中的第k 个通道的比辐射率估值;函数w (x ,y )表示对x 、y 作某种形式的加权平均,〗如上面描述的D R R I j 的求法中使用的w 函数实质上就是按3个通道波数值的线性内插。在实际使用中,也可以在式子的右侧再乘上某个比例系数k 。

有了D R R I 之后,对于经过了大气校正的高光谱热红外遥感数据(即提供的已知数据为准确的L s u r f

i 、L ↑

i ),我们提出了实现地表温度/比辐射率准确分离的D R R I 反演方法,它以D R R I 取零值为附加约束条件使得病态的观测方程组变为非病态。其总体实现过程可以描述为:

(1)首先选择一个初始通道(一般选择天然地表覆被的比辐射率在该通道的值普遍较高的通道),假定初始通道的比辐射率值ε～

0=1.0,求出

421

3期 王新鸿等:高光谱热红外数据反演地表温度与比辐射率方法研究

地表温度的初始估值T ～

(0)

。

(2)进入循环计算,每次让温度的估计值改变一个小量Δt ,再由当前轮的温度估计值T ～

(m )

求出N ×3个D R R I 通道在当前轮的比辐射率估值ε～

(m )

i

(m 标记循环的当前轮次,i=1,2,…,N×3)。根据前述关于D R R I 的求算方法,在当前轮的ε～

(m )

i 上计算出当前轮的下行辐射残余指标值D R R I (m )

。这样的循环计算将产生一个温度序列T

～

(m )

,以及一个对应

的D R R I (m )

序列,这个D R R I 序列的值是递变的。

(3)然后在D R R I 序列中找出正负两个跟零值最接近的值,由于T ～

(m )与D R R I (m )

的对应关系,实际是找到了两个(D R R I (m )

,T

～

(m )

)点对。

(4)之后用这两个(D R R I (m )

,T

～

(m )

)点对插值

出当D R R I =0时的T ～值,并且把T ～

值作为反演的最终T 值。最后利用求出的地表温度值T ,根据(4)式得出反演的最终地表比辐射率谱εi

。3　反演实例

由于缺乏高光谱热红外地面观测辐射实测数据,本文使用高光谱热红外模拟数据来进行反演实验。生成模拟数据时用J H U 光谱库中的样品光谱来模拟地表的热红外比辐射率谱,用T I G R 大气数据库中的大气廓线来模拟大气状况。下面挑选几种有代表性的地表类型和大气状况来具体展示D R R I 方法反演地表温度和比辐射率的实际效果。表1和表2列出了这几种有代表性的地物和大气状况,并分别给它们取了一个代号。

表1　几种比辐射率有代表性的测试地物T a b .1　L a n ds u r f a c e t y p e s f o r t e s t

地物代号

J H U 光谱库样品文件名

J H U 光谱库中路径

性质

S 1g r a s s j h u /b e c k n i c /v e g e t a t i o n /t x t /黑麦

S 290P 0142c j h u /b e c k n i c /s o i l s /t x t /

暗灰棕色粘砂土

S 3a n d e s i 1s j h u /b e c k n i c /r o c k s /i g n e o u s /s o l i d /t x t /

斜辉石-紫苏辉石安山岩S 4s i l t s t 2c j h u /b e c k n i c /r o c k s /s e d i m e n t a r y /p o w d e r /500 1500/t x t /石灰质粉砂岩,颗粒尺寸约1m m S 5

m a r b l e 6c

j h u /b e c k n i c /r o c k s /m e t a m o r p h i c /p o w d e r /500 1500/t x t /

白色大理石,颗粒尺寸约1m m

表2　几种有代表性的测试大气T a b .2　A t m o s p h e r i c t y p e s f o r t e s t

大气代号T I G R 库中

的序号性质

A 10089热带大气,水汽含量6.0g /c m 2

,底层大气温度303.15K

A 20149热带大气,水汽含量4.1g /c m 2

,底层大气温度297.42K

A 30425中纬度夏天大气,水汽含量3.0g /c m 2,底层大气温度293.27K A 41420亚极地夏天大气,水汽含量2.1g /c m 2,底层大气温度284.95K A 5

0895

中纬度冬天大气,水汽含量0.9g /c m 2,底层大气温度273.02K

在下面的测试中,使用的是高光谱热红外模拟数据,光谱分辨率约0.5c m -1

,光谱采样率0.25c m -1

。反演时采用的温度估值递变量 Δt 为0.05K 。

图2给出了A 3大气、S 2地表、真实地表温度293.27K 时,D R R I 方法反演过程中D R R I 指标值随温度估值递变的情况(图2a ),以及反演结果的比辐射率谱线与地表真实比辐射率谱线的逼近程度(图

2b )。这次反演所得的温度估值与温度真值仅差0.00031K 。比辐射率估值谱线与直真值谱线几乎完全重合。

为了进一步说明D R R I 方法的反演效果,下面将比较相同测试条件下D R R I 方法与光谱光滑度方法的反演结果(以地表温度的估值误差来衡量)。

光谱光滑度比辐射率反演算法(S p e c t r a l l y S m o o t h E m i s s i v i t y R e t r i e v a l A l g o r i t h m ,文中将简称为S S E 方法)是目前国际上最常使用的高光谱热红外地表温度与比辐射率反演算法,它以比辐射率估值谱的光谱光滑度取值最小作为附加的物理约束条件来解决观测方程组的欠定问题

〔16-18〕

。

(1)反演精度比较:以A 3大气(一种中纬度夏天大气)为例,表3给出了对于不同的地表温度条件和不同的地表类型时,D R R I 与S S E 这两种反演方法各自获得的温度反演误差结果。由表3可以看出在普遍的情况下,D R R I 方法的反演精度要优于S S E 方法。这主要是因为S S E 方法直接把最接近温

422 干旱区地理 33卷

度真值的温度估值作为了最后结果,而D R R I 方法则是找到了两个最接近温度真值的温度估值之后又通过内插更加逼近了温度真值。平均来说,S S E 方法的温度反演精度通常可达到温度的微调递增量 Δt 的1/4(上述测试中 Δt 设置的值是0.05K ,故S S E 方法的平均反演精度约为0.0125K 左右),而

D R R I 方法的温度反演精度通常要更高一个数量级。这主要是由于在接近温度真值附近时D R R I 的取值是从正值光滑地过渡到负值的(或者相反),故D R R I 方法在找到距真值最近的两个温度估值点后,还能够依据两个D R R I 取值很方便地内插出更接近于真值的温度估值

。

图2　大气为A 3大气,地表为S 2地表,地表温度为293.27K 时反演结果(温度反演误差0.00031K )F i g .2　R e t r i e v a l r e s u l t f o r t h e c a s e o f A 3a t m o s p h e r e ,S 2l a n d s u r f a c e ,a n dt e m p e r a t u r e o f 293.27K

表3　A 3大气状况下,不同地物不同地表温度时,D R R I 方法的温度反演误差/K

T a b .3　R e t r i e v e dt e mp e r a t u r e e r r o r s f o r v a r i o u s l a n ds u r f a c e s a n dt e mp e r a t u r e s u n d e r A 3a t m o s p h e r i cc o n d i t i o n

地表温度

/K S 1地物S S E D R R I S 2地物

S S E D R R I S 3地物

S S E

D R R I

S 4地物

S S E D R R I S 5地物

S S E D R R I 308.27-0.012910.000100.001620.000940.00805-0.00327-0.012390.00009-0.007140.00050303.270.021710.00010

0.01187

0.000720.02128-0.00238

0.000510.000050.008970.00038298.270.009970.00007-0.023570.00053-0.00854-0.00164

0.017790.00008-0.01789

0.00029293.270.002350.00003-0.004130.000310.01951-0.00096-0.00997

0.000060.013190.00020288.27-0.000590.000020.020860.000260.00646-0.000440.017910.000120.003270.00010283.270.001790.00019

0.00213

0.00022

0.00349

0.00032

0.00217

0.00023

0.00353

0.00036

278.27

-0.03979

-0.00029-0.00945-0.00032-0.03807-0.00018-0.00632-0.00020-0.03469-0.00040

(2)运算效率比较:接下来比较了D R R I 方法与S S E 方法的运算速度。以A 3大气(一种中纬度夏天大气)、地表温度293.27K 时为例,表4给出了对于不同的地物使用两种反演方法各自的耗时(300次反演的总计耗时)(运算所用微机的主频为2.60G H z )。

表4　D R R I 方法与S S E 方法的运算速度比较/s T a b .4　C a l c u l a t i o ns p e e dc o m p a r i s o nb e t w e e n

D R R I me t h o da n dS S Em e t h o d/s

反演方法S 1地物S 2地物

S 3地物

S 4地物

S 5地物D R R I 方法33333S S E 方法

88

88

88

88

88

D R R I 方法的运算速度明显比S S

E 方法快得多。这主要因为D R R I 方法仅是针对十几个D R R I 通道进行运算,而并不需要每轮都求出整条谱线数

百或数千个通道的比辐射率估值。由于求比辐射率估值的操作包含有指数运算和乘除运算,故D R R I 方法在实用中能够节省大量的运算时间。

(3)算法稳定性比较:现在再比较下D R R I 方法与S S E 方法的反演精度受输入数据误差影响的情况。以A 3大气(一种中纬度夏天大气)、地表温度293.27K 时为例,假定输入数据中的地面观测辐亮度与真值有一定的误差[以280K 时的噪声等效温差(N E ΔT )来表示,误差形式为高斯随机误差,总共进行300次带误差的温度/比辐射率反演],表5给出了对于不同级别的误差水平和不同地物使用两种反演方法各自的温度反演误差R M S 值。

当地面观测辐亮度的噪声等效温差越大时,两者之间的差距越明显。当误差等效噪声为1.0K 时,S S E 方法在300次测试中出现了很多次算法失

423

3期 王新鸿等:高光谱热红外数据反演地表温度与比辐射率方法研究

败,注意这时表中给出的温度反演误差R M S值是由除去算法失败的测试案例后剩下的那些算法成功的案例统计出来的温度反演误差R M S值。而即使在误差等效噪声为1.0K时,D R R I方法在300次测试中也未曾发生过算法失败。这主要是因为D R R I方法仅是针对十几个D R R I通道进行运算,因而减小了奇异值现象干扰反演进程引起算法失败的概率。

表3到表5的测试结果说明了D R R I方法的运算速度、反演精度与算法稳定性都要优于S S E方法。当考虑大气下行辐射的输入值带有误差的情况时,或者对于不同的大气、地表温度、地物类别等测试条件,将得到类似性质的结果。

表5　地面观测辐亮度带误差时D R R I方法与S S E方法反演得到的温度误差R MS值/K

T a b.5　R MSo f t e m p e r a t u r e e r r o r s,r e t r i e v e df r o m D R R I m e t h o da n dS S Eme t h o d,w h e ni n p u t

a t-s u r f a c e r a d i a n c e s c o n t a i ne r r o r s

噪声等效

温差

S1地物

D R R I S S E

S2地物

D R R I S S E

S3地物

D R R I S S E

S4地物

D R R I S S E

S5地物

D R R I S S E

0.2K0.1110.1240.1120.1250.1170.1320.1120.1250.1150.129

0.5K0.2770.4990.2800.5170.2920.5360.2800.5100.2860.531

1.0K0.5531.7940.5601.8420.5821.8950.5601.8290.5721.824

4　结论与讨论

温度/比辐射率分离问题在本质上是一个未知量比方程数多的不确定解问题,引入一个合理的附加约束条件是问题解决的根本途经。根据地物比辐射率光谱和大气吸收光谱在高光谱条件下表现出来的显著区别,可以发现当地表温度估值不准时,对应的地表比辐射率估值谱上显现的急剧起伏特征正是源自大气下行辐射的残留特征。本文据此提出了“下行辐射残余指标(D R R I)”,用以表征比辐射率估值谱上呈现的大气下行辐射残余特征的强度和方向。

基于D R R I概念,本文将D R R I趋于零值作为一个附加的物理约束条件,提出了实现地表温度/比辐射率分离的D R R I方法。通过模拟数据的反演实验说明,应用D R R I方法能够获得高精度的反演结果。

D R R I方法可以在各种条件下进行成功的反演,最根本的原因在于它的原始假设具有普遍适用性,即地物比辐射率谱与大气光谱的显著差异(这种差异在高光谱条件下才显现得出来,而在多光谱遥感中无效)。此外,D R R I方法的算法本身决定了它还具有如下特征:(1)运算效率高;(2)反演精度高;

(3)算法稳定性好,抗噪声干扰能力强。

运用D R R I方法的前提是大气校正已经准确进行。事实上,“大气校正已经准确进行”是温度/比辐射率精确分离方法所共同要求的前提,因为如果大气校正做得不准,那么理论上就无法同时分离出准确的地表温度和准确的地表光谱比辐射率。如果这个前提成立,那么在绝大多数情形下,D R R I方法能够取得很好的反演结果;如果这个前提不成立,那么D R R I方法反演结果将会出现一定的误差,大气校正越不精确,反演误差通常也会越大。另外,经验表明地物的热红外比辐射率谱线越粗糙,误差会越大些,但是从量级上看,这个因素并不会造成明显的误差,其影响远小于大气补偿不准造成的影响。

不论是星载传感器还是机载传感器,D R R I方法都是有效的,只需保证原始数据经过了精确的大气补偿。此外D R R I方法也适合于野外观测实验数据的地表温度/比辐射率分离。

参考文献(R e f e r e n c e s)

〔1〕　张新乐,张树文,李颖,等.基于遥感影像的哈尔滨市城市热环境变化〔J〕.干旱区地理,2009,32(2):310-316.〔Z h a n g X i n-

l e,Z h a n gS h u w e n,L i Y i n g,e t a l.C h a n g o f t h e h e a t e n v i r o n m e n t i n

H a r b i nC i t y b a s e do n R Si m a g e〔J〕.A r i d L a n dG e o g r a p h y,2009,

32(2):310-316.〕

〔2〕　马勇刚,塔西甫拉塔·特依拜,丁建丽,等.塔里木南缘绿洲“冷岛”效应及与植被覆盖相关分析———以于田绿洲为例〔J〕.

干旱区地理,2007,30(6):865-870.〔M aY o n g g a n g,T a s h p o l a t T i y i p,D i n g J i a n l i,e t a l.“C o l di s l a n d”e f f e c t a n dv e g e t a t i o nc o v e r-

a g e i ns o u t h T a r i mB a s i n:ac a s es t u d yo f H e t i a nO a s i s〔J〕.A r i d

L a n dG e o g r a p h y,2007,30(6):865-870.〕

〔3〕　吴孟泉,崔伟宏,李景刚.温度植被干旱指数(T V D I)在复杂山区干旱监测的应用研究〔J〕.干旱区地理,2007,30(1):30-

35.〔Wu M e n g q u a n,C u i We i h o n g,L i J i n g g a n g.M o n i t o r i n g d r o u g h t

i n m o u n t a i n o u s a r e a b a s e do n t e m p e r a t u r e/v e g e t a t i o nd r y n e s s i n d e x

424

干旱区地理 33卷

(T V D I )〔J 〕.A r i dL a n dG e o g r a p h y ,2007,30(1):30-35.〕〔4〕　周晓丽,常丽云.基于卫星热红外辐射信息的新疆强震震例分

析〔J 〕.干旱区地理,2008,31(2):278-283.〔Z h o uX i a o l i ,C h a n g L i y u n .F e a t u r e s o f t h e r m a l i n f r a r e dr a d i a t i o no f t h r e es t r o n g e a r t h q u a k ec a s e s i nX i n j i a n g 〔J 〕.A r i dL a n dG e o g r a p h y ,2008,31(2):278-283.〕

〔5〕　K a h l e A B ,M a d u r a D P ,S o h aJ M .M i d d l e i n f r a r e dm u l t i s p e c t r a l

a i r c r a f t s c a n n e r d a t a :a n a l y s i s f o r g e o l o g i c a l a p p l i c a t i o n s 〔J 〕.A p -p l i e dO p t i c s ,1980,19(14):2279-2290.

〔6〕　Wa nZ .M O D I S l a n d -s u r f a c e t e m p e r a t u r e a l g o r i t h mt h e o r e t i c a l b a s i s

d o c u m

e n t (L S TA T B D )〔R 〕.V e r s i o n 1,C o n t r a c t N o .N A S 5-31370.1994.

〔7〕　Wa nZ ,D o z i e r J .Ag e n e r a l i z e ds p l i t -w i n d o w a l g o r i t h m f o r r e t r i e -v i n gl a n d -s u r f a c et e m p e r a t u r ef r o m s p a c e 〔J 〕.I E E E T r a n s a c t i o n s o nG e o s c i e n c e a n d R e m o t e S e n s i n g ,1996,34(4):892-905.〔8〕　Wa nZ ,L i Z -L .Ap h y s i c s -b a s e da l g o r i t h m f o r r e t r i e v i n g l a n ds u r -f a c e e m i s s i v i t y a n dt e m p e r a t u r e f r o mE O S /M O D I Sd a t a 〔J 〕.I E E E T r a n s a c t i o n so nG e o s c i e n c ea n dR e m o t eS e n s i n g ,1997,35(4):980-996.

〔9〕　B a r d u c c i A ,P i p p i I .T e m p e r a t u r ea n de m i s s i v i t y r e t r i e v a l f r o mr e -m o t e l y s e n s e di m a g e su s i n gt h e“g r e yb o d ye m i s s i v i t y ”m e t h o d 〔J 〕.I E E ET r a n s a c t i o n s o n G e o s c i e n c e a n dR e m o t e S e n s i n g ,1996,34(3):681-695.

〔10〕G i l l e s p i eA R .L i t h o l o g i cm a p p i n go f s i l i c a t er o c k su s i n gT I M S

〔C 〕//T h e T I M S d a t a u s e r s 'Wo r k s h o p ,J P LP u b l i c a t i o n 86-38,1985:29-44.

〔11〕B e c k e rF ,L iZ -L .T e m p e r a t u r e -i n d e p e n d e n ts p e c t r a li n d i c e si n

t h e r m a l i n f r a r e db a n d s 〔J 〕.R e m o t e S e n s i n g o f E n v i r o n m e n t ,1990,32(1):17-33.

〔12〕Wa t s o nK .S p e c t r a l r a t i o m e t h o df o r m e a s u r i n g e m i s s i v i t y〔J 〕.R e -m o t eS e n s i n g o f E n v i r o n m e n t ,1992,42(2):113-116.

〔13〕K e a l y PS ,G a b e l l AR .E s t i m a t i o n o f e m i s s i v i t y a n d t e m p e r a t u r e u -s i n ga l p h a c o e f f i c i e n t s 〔C 〕//P r o c e e d i n g s o f 2n dT I M SWo r k s h o p ,J P LP u b l i c a t i o n 90-55,1990:11-15.

〔14〕M a t s u n a g aT .At e m p e r a t u r e -e m i s s i v i t y s e p a r a t i o nm e t h o du s i n g a n

e m p i r i c a l r e l a t i o n s h i pb e t w e e nt h em e a n ,t h em a x i m u m ,a n dt h e m i n i m u mo

f t h e t h e r m a l i n f r a r e de m i s s i v i t y s p e c t r u m 〔J 〕.J o u r n a l o f R e m o t e S e n s i n gS o c i e t y o f J a p a n ,1994,14(2):230-241.〔15〕G i l l e s p i eAR ,M a t s u n a

g a T ,R o k u g a w aS ,e t a l .At e m p e r a t u r ea n d

e m i s s i v i t y s e p a r a t i o n a l g o r i t h m

f o r a d v a n c e ds p a c e b o r n et h e r m a l e -m i s s i o na n dr e f l e c t i o nr a d i o m e t e r(A S T E R )I m a

g e s 〔J 〕.I E E E T r a n s a c t i o n s o nG e o s c i e n c ea n dR e m o t eS e n s i n g ,1998,36(4):1113-1126.

〔16〕B o r e l CC .I t e r a t i v e r e t r i e v a l o f s u r f a c ee m i s s i v i t y a n dt e m p e r a t u r e

f o r ah y p e r s p e c t r a l s e n s o r 〔C 〕//P r o c e e d i n

g sf o rt

h eF

i r s t J P L Wo r k s h o po nR e m o t e S e n s i n g o f L a n dS u r f a c e E m i s s i v i t y ,M a y 6-8,1997.

〔17〕B o r e l CC .S u r f a c e e m i s s i v i t y a n dt e m p e r a t u r e r e t r i e v a l f o r a h y p e r -s p e c t r a l s e n s o r 〔J 〕.G e o s c i e n c ea n dR e m o t eS e n s i n gS y m p o s i u m P r o c e e d i n g s ,1998,(1):546-549.

〔18〕B o r e l CC .A R T E M I S S -a na l g o r i t h m t or e t r i e v et e m p e r a t u r e a n d

e m i s s i v i t y

f r o m h y p e r -s p e c t r a l t h e r m a l i m a

g ed a t a 〔C 〕//28t hA n -n u a l G O M A C T e c

h C o n f e r e n c e ,M a r .31-A p r .3,T a m p a ,F l o r

i d a ,2003.

L a n d s u r f a c e t e m p e r a t u r e a n d e m i s s i v i t y r e t r i e v a l f r o m

h y p e r s p e c t r a l t h e r m a l i n f r a r e dd a t a

W A N GX i n -h o n g 1,2,4

,　Q I US h i 3

,　L I Z h a o -l i a n g 1,3

,　J I A N GX i a o -g u a n g 4

,　O U Y A N GX i a o -y i n g

1,2

(1I n s t i t u t e o f G e o g r a p h i c a l S c i e n c e s a n dN a t u r a l R e s o u r c e s R e s e a r c h ,C h i n e s e A c a d e m y o f S c i e n c e s ,B e i j i n g 100101,C h i n a ;

2G r a d u a t e U n i v e r s i t y o f C h i n e s e A c a d e m y o f S c i e n c e ,B e i j i n g 100049,C h i n a ;3L S I I T /E N S P S ,5B l dS e b a s t i e n B r a n t ,67400,I l l k i r c h ,F r a n c e ;

4A c a d e m yo f O p t o -E l e c t r o n i c s ,C h i n e s e A c a d e m y o f S c i e n c e s ,B e i j i n g 100190,C h i n a )

A b s t r a c t :L a n d s u r f a c e t e m p e r a t u r e (L S T )a n d l a n d s u r f a c e e m i s s i v i t y (L S E )a r e t w o i m p o r t a n t a n d b a s i c c h a r a c -t e r i s t i c s o f t h e l a n d s u r f a c e p h y s i c a l s y s t e m .P r e c i s i o n o f t h e r e t r i e v a l f o r L S T a n d L S Ew i l l h a v e a n o b v i o u s i m p a c t o n t h e a c c u r a c y o f t h o s e d e r i v a t e p a r a m e t e r s s u c ha s l a n d s u r f a c e l o n g -w a v e r a d i a t i o n ,w a t e r d e f i c i t i n d e x ,e t a l ,a n d t h e n i n f l u e n c e e f f e c t s o f a v a r i e t y o f r e m o t e s e n s i n g a p p l i c a t i o n s .H o w e v e r ,l a n d s u r f a c e t e m p e r a t u r e /e m i s s i v i t y s e p a r a t i o n (T E S )a n d r e t r i e v a l i s m a t h e m a t i c a l l y a n o n -d e t e r m i n a t e p r o b l e m .S o a n e x t r a c o n s t r a i n t m u s t b e i n t r o -d u c e d i n t o T E S p r o c e d u r e s i n o r d e r t o o b t a i n a d e t e r m i n i s t i c r e s o l u t i o n .Q u i t e a f e wT E S m e t h o d s f o r m u l t i s p e c t r a l t h e r m a l d a t a h a v e b e e n d e v e l o p e d b a s e d o n a v a r i e t y o f e x t r a c o n s t r a i n t s .

B u t t h o s e c o n s t r a i n t s a r e a l l n o t s t a b l e e -n o u g h o r u n i v e r s a l e n o u g h ,d u e t o c o m p l i c a t e dl a n d c o v e r t y p e s a n di n s u f f i c i e n t o b s e r v a t i o nc h a n n e l s .T h e o c c u r -

425

3期 王新鸿等:高光谱热红外数据反演地表温度与比辐射率方法研究

r e n c e o f h y p e r s p e c t r a l a n du l t r a s p e c t r a l t h e r m a l i n f r a r e d s e n s o r s b r i n g s p o s s i b i l i t y f o r t h e b e t t e r w a y t o d e a l w i t h T E S p r o b l e m .Ac o n c e p t n a m e d a s a t m o s p h e r i c “d o w n w e l l i n g r a d i a n c e r e s i d u a l i n d e x ”(D R R I )w a s d e f i n e d i n t h i s p a p e r ,a n d a n e w m e t h o d b a s e d o n D R R I c o n c e p t w a s d e s i g n e d t o g i v e a n a d d i t i o n a l c o n s t r a i n t t o t h e i n v e r s e p r o b -l e ma n d s i m u l t a n e o u s l y r e a l i z e a c c u r a t e r e t r i e v a l s o f L S T a n d L S E .T h e D R R I i s d e f i n e d o n a n e s t i m a t e d e m i s s i v i t y s p e c t r u m .S i n c e t h e n a t u r a l e a r t h s u r f a c e c o u l d n o t b ea b l a c k b o d y ,t h e a t -s u r f a c el e a v i n g r a d i a n c e w i l l c o n t a i n b o t h t h e s u r f a c e t h e r m a l e m i s s i o n a n d t h e r e f l e c t e d a t m o s p h e r i c d o w n w e l l i n g r a d i a n c e ,t h e n i f t h e l a n d s u r f a c e t e m -p e r a t u r e i s n o t a c c u r a t e l y e s t i m a t e d ,t h e c o r r e s p o n d i n g d e r i v e d e m i s s i v i t y s p e c t r u mw i l l e x h i b i t “d o w n w e l l i n g r a d i -a n c e r e s i d u a l f e a t u r e ”(t h a t i s ,t h e e s t i m a t e d e m i s s i v i t y s p e c t r u mi s s m o o t h o n m a j o r p a r t s b u t a t c e r t a i n a r e a s t h e r e l i e s h a r p c o n v e x i t i e s o r c o n c a v i t i e s ,w h i c h a r e c a u s e d b y a t m o s p h e r i c d o w n w e l l i n g r a d i a n c e ).A n i n d e x v a l u e h a s b e e n d e s i g n e d ,w h i c h i s c o n s t r u c t e d b y t h e e s t i m a t e d e m i s s i v i t y v a l u e s o f N×3w e l l -c h o s e n c h a n n e l s ,t o d e p i c t t h e d i r e c t i o n a n d m a g n i t u d e o f t h ed o w n w e l l i n g r a d i a n c e r e s i d u a l f e a t u r e .T h e s e N×3c h a n n e l s a r e d i v i d e di n t oN

g r o u p s (t h r e e i n e a c h g r o u p ),a n d D R R I =∑N

i =1

(ε～i ,2-w (ε～i ,1,ε～

i ,3)

),e a c h g r o u p c a n p r o d u c e a D R R I c o m p o -n e n t ,t h e n a l l t h e ND R R I c o m p o n e n t s w i l l s u mt o t h e t o t a l D R R I .W h e n t h e l a n d s u r f a c e t e m p e r a t u r e e s t i m a t i o n i n -c r e a s e s s t e p b y s t e p (i n i t i a l t e m p e r a t u r e v a l u e c a n b e o b t a i n e d t h r o u g h s u p p o s i n g s o m e p r o p e r c h a n n e l 's e m i s s i v i t y a s u n i t y ),t h e c o r r e s p o n d i n g D R R I v a l u e c a n b e c a l c u l a t e d a n d t e n d t o c h a n g e f r o ma p o s i t i v e v a l u e t o a n e g a t i v e v a l u e o r v i c e v e r s a ,w h e r e t h e D R R I =0e x a c t l y i m p l i e s t h e o p t i m a l t e m p e r a t u r e e s t i m a t i o n (i t c a n b e d e t e r m i n e d i n p r a c t i c e b y i n t e r p o l a t i o n o n t w o n e a r e s t t e m p e r a t u r e s a m p l e s a n dt h e i r D R R I v a l u e s ).T e s t s o n s i m u l a t e dh y p e r -s p e c t r a l t h e r m a l i n f r a r e d d a t a p r o v e d t h i s m e t h o d t o b e s u c c e s s f u l a n d e f f e c t i v e .F u r t h e r m o r e ,t h r o u g h r e t r i e v a l t e s t s o n s i m u l a t e dd a t a ,t h eD R R I m e t h o dw a s c o m p a r e dw i t ht h e S p e c t r a l l yS m o o t hE m i s s i v i t y R e t r i e v a l A l g o r i t h m ,w h i c h i s t h e m o s t p o p u l a r h y p e r s p e c t r a l T E S m e t h o d i n t h e w o r l d .T h e c o m p a r i s o n r e s u l t s i n d i c a t e t h a t t h e D R R I m e t h o d h a s t h r e e f i n e f e a t u r e s :f a s t s p e e d ,h i g h p r e c i s i o n ,a n d g o o d s t a b i l i t y .

K e y Wo r d s :h y p e r s p e c t r a l d a t a ;t h e r m a l i n f r a r e d ;l a n d s u r f a c e t e m p e r a t u r e ;e m i s s i v i t y ;D R R I ;r e m o t e s e n s i n

g

《干旱荒漠区生态系统与可持续管理》一书出版

由陈亚宁研究员等编著的《干旱荒漠区生态系统与可持续管理》一书近日由科学出版社出版。

该书主要依据陈亚宁研究员的研究团队多年来在干旱荒漠区从事资源环境和生态研究取得的成果和资料汇编而成。本书从干旱荒漠区的分布特点,生态问题和成因,生态要素及其特征,植物群落类型、结构与物种多样性,生态系统结构、类型和特征,生态系统的稳定性和健康性,生态系统服务功能评价,生态系统碳汇功能和生物地球化学循环以及生态系统综合治理与可持续发展管理等方面都进行了系统的分析和有益的探索。

426 干旱区地理 33卷