地表温度热红外遥感反演的研究现状及其发展趋势_祝善友
红外遥感的发展趋势
红外遥感的发展趋势
红外遥感的发展趋势包括以下几个方面：
1. 高分辨率：红外遥感技术的分辨率不断提高，能够获取更精细的地表信息。
通过提高空间分辨率，可以更好地观测地表特征，例如城市热岛效应、土壤湿度等。
2. 多光谱：红外遥感不仅涉及到热红外波段，还包括中红外和远红外波段。
未来的红外传感器将扩展到更多的波段，以获取更多的地表信息。
3. 高灵敏度：红外遥感技术的灵敏度会不断提高，能够捕捉到更微弱的红外辐射信号。
这对于探测地下水、地下矿产等具有重要意义。
4. 实时监测：红外遥感将实现更高的时间分辨率，可以实时监测目标的红外辐射变化。
这对预警和监测自然灾害（如火灾、地震等）具有重要意义。
5. 无人机和卫星应用：红外遥感技术在无人机和卫星平台上的应用也将得到发展。
无人机可以进行较低高度的高分辨率红外遥感观测，而卫星则可以实现大范围的红外遥感监测。
6. 数据融合：红外遥感数据将与其他遥感数据（如光学影像、微波遥感等）进行融合，以获取更全面的地表信息。
这将推动多源遥感数据融合与分析技术的发
展。
7. 应用领域拓展：随着红外遥感技术的不断发展，其在农业、环境监测、城市规划、气候变化等领域的应用也将得到拓展。
单窗算法温度反演
覃志豪通过对USA1976、热带、中纬度夏季(春夏)、 中纬度冬季(秋冬)四个标准大气廓线进行分析提出了求解 Ta 、τ的方法。
3、地表温度反演的原理及单窗算法
（1）Ta 的求解 Ta可由右式求解
具体参考： 华相北对地湿区度水汽总量特征及其与地面水汽压关系 可降水量与地面水汽压力的实关际系水_汽张压学文 大气柱含水量 用量饱地方和面法水湿的汽度研压参究_量杨计景算梅我国整层大气可降水量及有效水汽含
3、地表温度反演的原理及单窗算法
(3) ε的求解 由于一幅影像中很多象元都是混合象元，不同地物的
2各层大气温度Tz可利用地表实测气温T0，再由对流层 中温度与高度的关系计算
w和T0都可以从实测气象资料获得或计算得到
3、地表温度反演的原理及单窗算法
(1) Ta 的求解 由上面分析，覃志豪给出了求算Ta的方法： 中纬度夏天： Ta =16.0110+0.92621 T0 中纬度冬天： Ta =19.2704+0.91118 T0 注意此处温度的单位都是K，要将摄氏温度T0转化成K
发射率也不同，所以确定一个象元的发射率也是一个比较 复杂的问题，国内外学者也提出了很多方法，Becker和 Li(1993)提出了TISI方法。
在此将图像上地物类型分为水体、自然表面，自然表 面可以有植被与裸土的组合或植被与建筑表面的组合
对于水体，发射率可以利用地面实测的水体发射率代 替
对于自然表面，先求出植被在象元中占的比例，然后 由这一比例计算每个象元的发射率
PV表示植被比例，R表示温度比例，i=(s、m), s表示裸土， m表示建筑表面 Ri=(Ti/T)4， i=(v、s、m),它随PV变化而变化，可以用PV表 示
地表温度与近地表气温热红外遥感反演方法研究
地表温度与近地表气温热红外遥感反演方法研究一、本文概述本文旨在探讨和研究地表温度与近地表气温的热红外遥感反演方法。
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。
地表温度是地球表面与大气之间热交换过程的关键参数，对于理解地表能量平衡、气候变化、城市热岛效应等具有重要意义。
近地表气温作为地表与大气层之间的重要参数，对气象学、气候学、环境科学等领域的研究也具有重要作用。
本文将首先介绍热红外遥感的基本原理和方法，包括热红外辐射的基础理论、遥感传感器的选择和使用、遥感数据的获取和处理等。
在此基础上，我们将详细阐述地表温度和近地表气温的热红外遥感反演方法，包括遥感图像的预处理、辐射定标、大气校正、温度反演等步骤。
我们还将探讨不同反演方法的优缺点和适用范围，以及在实际应用中可能遇到的问题和解决方案。
本文还将对地表温度和近地表气温热红外遥感反演方法的应用进行综述，包括在气象学、气候学、环境科学、城市规划等领域的应用案例和研究成果。
通过本文的研究，旨在为相关领域的研究人员提供有益的参考和借鉴，推动热红外遥感反演技术的发展和应用。
二、理论框架与基本原理地表温度与近地表气温热红外遥感反演方法研究的理论框架主要基于热红外辐射传输理论、地表能量平衡原理和遥感反演算法。
这些理论共同构成了从卫星或航空遥感平台获取的热红外数据到地表温度或近地表气温的转换过程。
热红外辐射传输理论描述了热红外辐射在大气中的传播和与地表相互作用的过程，是遥感反演地表温度的基础。
地表能量平衡原理则提供了地表与大气之间能量交换的理论依据，是理解地表温度动态变化的关键。
遥感反演算法则是根据热红外数据和大气参数，结合辐射传输模型和地表能量平衡模型，反演出地表温度或近地表气温的方法。
在热红外遥感中，地表和大气发射的热红外辐射包含了丰富的温度信息。
地表温度可以通过测量地表发射的热红外辐射强度，结合大气参数和地表发射率，利用辐射传输方程求解得到。
基于卫星遥感数据的地表温度遥感反演与应用
基于卫星遥感数据的地表温度遥感反演与应用地表温度是地球表面的温度，它是地球气候系统中重要的参数之一。
随着卫星遥感技术的发展，利用遥感数据来反演地表温度的方法越来越受到关注，并在气候研究、环境监测、农业等领域得到广泛应用。
基于卫星遥感数据的地表温度反演主要利用热红外波段的遥感数据，如MODIS、Landsat等卫星传感器获取的热红外数据。
地表温度反演的基本原理是利用地表辐射热红外能量的辐射率与温度之间的关系，通过对热红外波段的辐射定量测量，推算出地表温度。
地表温度的反演方法主要包括基于辐射平衡原理的方法和基于物理模型的方法。
基于辐射平衡原理的方法是利用卫星遥感数据中的辐射率，通过辐射平衡方程计算地表温度。
基于物理模型的方法则是基于热辐射传输和能量平衡的物理原理，建立地表辐射和能量平衡方程，通过求解方程组来反演地表温度。
除了以上两种基础的反演方法，还有一些改进的算法被提出，如基于统计模型、基于遥感与气象资料联用等方法。
这些方法在提高地表温度反演精度和空间分辨率方面都具有一定的优势。
地表温度的遥感反演有着广泛的应用价值。
首先，在气候研究领域，地表温度是评估气候变化和研究城市热岛效应的重要指标之一。
通过对地表温度的长期观测和分析，可以揭示气候变化的趋势和规律，提供科学依据为气候预测和气候变化的评估。
其次，地表温度的反演可以应用于环境监测。
地表温度是环境质量和生态环境状况的重要反映指标之一。
通过对地表温度的监测和分析，可以评估土地利用变化对环境的影响，监测水资源的分布和变化，提供科学依据为环境保护和生态建设提供支持。
再次，在农业领域，地表温度的反演可以应用于农作物生长监测和病虫害预测。
由于农作物在不同生长阶段有不同的温度需求，通过观测地表温度可以评估农作物的生长状态和需水量，为农田水利管理提供科学依据；同时，通过地表温度的监测还可以预测农作物病虫害的发生程度，提前采取相应的防治措施，为农业生产提供技术支持和指导。
地表温度反演总结与反思
地表温度反演总结与反思地表温度反演是一种利用卫星遥感技术对地球表面温度进行监测和分析的方法,能够帮助我们了解地球表面的热活动情况,为环境保护、能源利用、气候变化等领域提供重要数据支持。
本文将回顾地表温度反演技术的发展历程和主要成果,并探讨其应用和未来发展方向。
一、地表温度反演技术的发展历程地表温度反演技术起源于20世纪70年代,当时科学家们开始利用卫星遥感技术对地球表面温度进行监测和分析。
最初的技术主要是基于气象学原理,通过测量卫星遥感数据中的温度差异来推断地球表面温度的变化规律。
随着技术的发展,人们开始探索更加先进的遥感技术和数据分析方法,以提高反演的准确性和可靠性。
二、地表温度反演技术的主要成果目前,地表温度反演技术已经取得了很多重要的成果,以下是其中一些典型的例子:1. 全球卫星地表温度反演系统(GSAT-2):该系统是美国宇航局(NASA)开发的一种全球卫星地表温度反演系统,采用多颗卫星组成的遥感网络,能够提供全球地表温度的变化信息。
该系统在2006年首次发布,为科学家提供了重要的气候变化数据。
2. 国家气象卫星地面系统(NCSS):该系统是中国国家气象卫星中心开发的一种气象卫星地面系统,能够提供气象和地球物理领域的观测数据。
通过反演技术,科学家们可以对国家气象站、海洋站等站点的温度数据进行分析,了解气候变化的趋势和规律。
3. 欧洲空间局(ESA)的卫星地表温度反演系统(SAT-T):该系统是欧洲空间局开发的一种卫星地表温度反演系统,采用多颗卫星组成的遥感网络,能够提供全球地表温度的变化信息。
该系统在2016年首次发布,为科学家提供了重要的气候变化数据。
三、地表温度反演技术的应用和未来发展方向地表温度反演技术在环境保护、气候变化、能源利用等领域都有着广泛的应用,以下是其中一些典型的应用:1. 气候变化:地表温度反演技术可以帮助科学家预测未来的气候变化,为环境保护和政策制定提供重要数据支持。
陆地表面温度反演的研究现状及发展趋势
陆地表面温度反演的研究现状及发展趋势地球表面温度是一个重要参数，精确定量反演陆面温度，对旱灾预报和作物缺水研究、农作物产量估算、全球气候变化等领域的研究具有巨大的推动作用。
利用遥感资料进行地表温度的反演已成为目前遥感定量研究中的热点和难点之一。
近年来有关方法的研究非常多，主要反演方法可分为5类。
本文对各种方法所要解决的关键问题及优缺点做了评述。
如何提高反演的精度和模型的适用性是地表温度热红外遥感的未来发展趋势。
标签：陆地表面温度比辐射率热红外遥感组分温度反演在许多模型中，如大气与地表的能量与水汽交换、数字天气预报、气候变化等方面，地表温度都是一个不可或缺的重要参量[1]。
大多数地-气界面的通量都可参数化为温度的一个函数[2]。
遥感可以提供二维陆面温度分布信息[3]。
通过遥感技术，可获得区域性或全球性地表温度分布状况。
因此利用卫星数据演算地表温度，探讨卫星热通道的理论及其实际应用方法，已成为遥感科学的一个重要领域。
近年来许多方法被用于从热红外波段探测到的经大气影响的地表辐射，并结合其它辅助数据来估算地表温度。
1遥感反演地表温度的原理目前遥感反演地表温度的方法主要有传统的大气校正法、单窗算法等。
这些算法最基本的理论依据是维恩位移定律和普朗克定律。
根据Planck定理，黑体的光谱发射特性可以表示为：式中B（λ）T是黑体辐射强度，单位为W·m-2·sr-1·μm-1 ，λ是波长，C1和C2是辐射常数，C1=3.7418×W·m-2；C2=1.4387685×λm·K，T是温度，单位是K 。
Planck函数给出了黑体辐射的辐射强度与温度波长的定量关系。
从（1）式可以看出，温度确定后，由Planck函数可以确定辐射源的能量谱分布，进而可以推算出物体的能量谱峰值的波长[4]。
反之，从物体的能量谱分布及辐射强度也可计算出物体的实际温度。
这也是地表温度能被反演的理论基础。
地表温度热红外遥感反演的研究现状及其发展趋势_祝善友
收稿日期:2006-04-19;修订日期:2006-10-16基金项目:上海市科委光科技专项(04dz05117)资助。
作者简介:祝善友(1977-),男,博士,主要从事遥感信息处理研究工作。
地表温度热红外遥感反演的研究现状及其发展趋势祝善友1,张桂欣1,尹 球2,匡定波2(1.南京信息工程大学遥感学院,江苏南京 210044;2.中国科学院上海技术物理研究所,上海 200083)摘要:区域性或全球性的地表温度,只有通过遥感手段才能获得,在诸多应用中是一个非常重要的参数。
地表温度反演是热红外遥感研究的热点和难点之一,大气校正、温度与比辐射率的分离是必须考虑的两个重要方面。
近年来有关的研究非常多,主要反演方法可分为5类:单通道方法、分裂窗(双波段)方法、多波段温度-比辐射率分离方法、多角度温度反演方法和多角度与多通道相结合的方法。
这些方法都各有利弊,如何提高反演的精度和模型的适用性是地表温度热红外遥感的未来发展趋势,理论和实验相结合的多种信息源的综合应用成为必然的要求。
关 键 词:地表温度;比辐射率;热红外波段;遥感中图分类号:TP 751.1;TP 722.5 文献标识码:A 文章编号:1004-0323(2006)05-0420-061 引 言在许多环境模型中,如大气与地表的能量与水汽交换、数字天气预报、全球洋流、气候变化等方面,地表温度都是一个不可或缺的重要参量。
只有通过遥感技术,才能获得区域性或全球性的地表温度分布状况。
近年来许多方法被用于从热红外波段探测到的经大气影响的地表辐射,并结合其它辅助数据来估算地表温度。
但是许多原因限制了高精度的地表温度反演〔1,2〕:①大气对热红外波段的影响非常复杂,难以进行精确的大气校正;②热红外波段信息受地表热状况的影响,而且地物本身的热过程非常复杂,要定量表达这一过程非常困难;③热探测器获得的物体发射辐射信息包含了地表温度与比辐射率,温度与比辐射率的分离是热红外遥感的一个难点;④热红外遥感图像的空间分辨率一般低于可见光-近红外遥感图像,造成了混合像元(非同温像元)的定义和计算的复杂。
地表温度遥感反演模型改进及其在城市规划中的应用思考
地表温度遥感反演模型改进及其在城市规划中的应用思考地表温度是指地表各点的温度值，它是地球能量平衡过程中重要的参数之一。
传统的地表温度观测方法包括气象站点观测和陆地表面观测，然而这些方法在时间和空间上存在一定的局限性。
近年来，利用遥感技术对地表温度进行反演成为一种重要的手段。
本文将通过改进地表温度遥感反演模型，并探讨其在城市规划中的应用思考。
首先，地表温度遥感反演模型的改进对于提高反演精度具有重要意义。
目前，一般采用黑体辐射模型和亮温-温度关系模型进行地表温度的反演。
然而，这些模型在复杂地表条件下存在一定的局限性，如城市地表由于城市热岛效应等因素造成的温度变化较大。
因此，我们可以通过引入辅助因子来改进地表温度遥感反演模型。
例如，可以利用土地利用/覆盖类型（Land Use/Cover Types，LULC）数据、高程数据和气象数据等，结合多源数据构建地表温度反演模型。
这样可以综合考虑不同因素对地表温度的影响，提高反演模型的准确性和稳定性。
其次，地表温度遥感反演模型在城市规划中有着广泛的应用前景。
城市规划是指通过合理的布局和设计，以实现城市的可持续发展和人民生活质量的提升。
地表温度作为城市热环境的重要参数，对城市规划具有重要的指导意义。
首先，地表温度反演模型可以为城市规划提供科学依据。
通过对地表温度的反演和分析，可以揭示城市热岛效应的空间分布特征，为城市规划提供热环境指导。
其次，地表温度反演模型可以辅助城市热环境评价。
通过对地表温度的反演和分析，可以评估城市热环境的状况，为城市规划和城市管理部门提供决策支持。
再次，地表温度反演模型可以为城市热环境治理提供科学依据。
通过对地表温度的反演和分析，可以研究城市热岛效应的形成机制，制定相应的治理措施，以改善城市热环境。
然而，地表温度遥感反演模型在应用过程中还面临一些挑战和问题。
首先，地表温度遥感反演模型对数据质量要求较高。
由于遥感数据本身具有一定的噪声和误差，因此对遥感数据进行预处理和校正是必不可少的。
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收稿日期:2006-04-19;修订日期:2006-10-16基金项目:上海市科委光科技专项(04dz05117)资助。
作者简介:祝善友(1977-),男,博士,主要从事遥感信息处理研究工作。
地表温度热红外遥感反演的研究现状及其发展趋势祝善友1,张桂欣1,尹 球2,匡定波2(1.南京信息工程大学遥感学院,江苏南京 210044;2.中国科学院上海技术物理研究所,上海 200083)摘要:区域性或全球性的地表温度,只有通过遥感手段才能获得,在诸多应用中是一个非常重要的参数。
地表温度反演是热红外遥感研究的热点和难点之一,大气校正、温度与比辐射率的分离是必须考虑的两个重要方面。
近年来有关的研究非常多,主要反演方法可分为5类:单通道方法、分裂窗(双波段)方法、多波段温度-比辐射率分离方法、多角度温度反演方法和多角度与多通道相结合的方法。
这些方法都各有利弊,如何提高反演的精度和模型的适用性是地表温度热红外遥感的未来发展趋势,理论和实验相结合的多种信息源的综合应用成为必然的要求。
关 键 词:地表温度;比辐射率;热红外波段;遥感中图分类号:TP 751.1;TP 722.5 文献标识码:A 文章编号:1004-0323(2006)05-0420-061 引 言在许多环境模型中,如大气与地表的能量与水汽交换、数字天气预报、全球洋流、气候变化等方面,地表温度都是一个不可或缺的重要参量。
只有通过遥感技术,才能获得区域性或全球性的地表温度分布状况。
近年来许多方法被用于从热红外波段探测到的经大气影响的地表辐射,并结合其它辅助数据来估算地表温度。
但是许多原因限制了高精度的地表温度反演〔1,2〕:①大气对热红外波段的影响非常复杂,难以进行精确的大气校正;②热红外波段信息受地表热状况的影响,而且地物本身的热过程非常复杂,要定量表达这一过程非常困难;③热探测器获得的物体发射辐射信息包含了地表温度与比辐射率,温度与比辐射率的分离是热红外遥感的一个难点;④热红外遥感图像的空间分辨率一般低于可见光-近红外遥感图像,造成了混合像元(非同温像元)的定义和计算的复杂。
因此,若想从遥感数据中获得地表温度,高精度的大气校正、温度与比辐射率的分离是首先必须考虑的两个关键方面。
2 地表温度热红外遥感反演的理论基础 在热红外遥感的地-气辐射传输过程中,地面与大气都是热红外辐射的辐射源,辐射能多次通过大气层,被大气吸收、散射和发射。
图1为热红外遥感的地-气辐射传输示意图,它表达了热红外辐射的传输方向以及相互作用过程〔2〕。
图1 热红外遥感的地-气辐射传输示意图Fig .1 Sketch map of ground -atmospheric radiance transmission of thermal inf rared remote sensing 若考虑热辐射的方向性,则根据热辐射传输方程,卫星遥感器接收到的辐射亮度可由式(1)计算:L sensorj(θ)=f j (θ)·X j (θ)·B j (T s )+L atm ↑j (θ)+f j (θ)·∫of (θ′,h ′,θ,h )·Latm ↓j(θ′)·co s θ′do ′(1)第21卷 第5期2006年10月遥 感 技 术 与 应 用REM OT E S EN SING TEC HNOLOGY AND APPLICA TIONVol .21 No .5Oct .2006其中:θ,h 分别为传感器的天顶角和方位角;θ′,h ′为大气下行辐射的天顶角和方位角;L sensor j (θ)为视场角为θ时遥感器所接收到的第j 波段的热红外辐射亮度;f j (θ)为天顶角为θ时j 波段上的大气透过率;L atm ↑j (θ)为视场角为θ时j 波段上的大气上行辐射;L atm ↓j(θ′)为天顶角为θ′时j 波段上的大气下行辐射;f (θ′,h ′,θ,h )为地表双向反射分布函数;∫o 代表半球积分;do ′表示微分立体角。
方程(1)中第一项是地表热辐射经大气削弱后被遥感器接收的热辐射亮度,第二项为大气上行辐射亮度,第三项为大气下行辐射经地表反射后再被大气削弱最终被遥感器接收的辐射亮度。
由于地表非朗伯体特性很难精确描述,所以至今大部分学者都在如下两个假设前提下对式(1)做了简化计算。
一是假设地表和大气对热辐射具有朗伯体性质;二是假设大气下行辐射在半球空间内取常数。
于是式(1)简化为:Lsensor j(θ)=f j (θ)·X j (θ)·B j (T s )+Latm ↑j(θ)+f j (θ)·(1-X j (θ))·Latm ↓j(θ′=0)(2)更进一步可简写为文献中比较常见的热辐射传输方程:Lsensorj=[X j ·B j (T s )+(1-X j )·L atm ↓j]·f j +Latm ↑j(3)其中:B j(T s)=∫∞f j(λ)·B λ(T s)d λ∫∞0f j(λ)d λ(4) f j (λ)为传感器在j 波段上的光谱响应;B λ(T s )可由Planck 定律计算得出。
式(3)中,在与热红外图像同步获取的大气状况已知的情况下,大气透过率和大气上行、下行辐射可以利用成熟的大气校正软件(如Mo dtran)计算得出。
但是很显然,模型简化的两个假定与实际不符,陈良富、徐希孺〔3〕提出了一种大气下行辐射效应的近似计算方法,数值模拟结果表明,计算精度与两个假设前提下的精度相比得到较大程度的提高。
从式(3)可以看出,若要进行高精度的地表温度反演,首先要进行大气校正,然后建立地表温度与比辐射率的定量关系式。
假如热红外波段具有n 个通道,则有n 个比辐射率和1个地表温度共n +1个参数,但是根据热红外图像能够建立的方程个数仅为n 个,而且这n 个方程的相关性往往比较大〔4〕,因此地表温度的定量反演是一个病态问题。
具体实现时,往往需要一些同步实测数据进行配合求解,或者对模型进行改进并做合理假设。
因此理论上,成功的地表温度反演算法取决于〔5〕:①精确地计算大气的影响;②精确地计算地表比辐射率;③热红外资料本身的情况,包括光谱响应函数的稳定性、信噪比、辐射精度和定标精度等。
3 地表温度反演的研究现状早在20世纪60年代发射TIROS-Ⅱ以来,人们开始用卫星热红外波段测量海面温度。
随着遥感技术的不断发展,卫星数据质量的不断提高,利用气象卫星资料(如NO AA-AV HRR 等)获取海面温度的技术逐渐趋于成熟。
海面温度遥感反演技术的成功,使得陆面温度遥感反演成为遥感领域又一个研究的热点。
从热红外遥感数据中反演地表温度,必须解决两个问题〔6〕:一是补偿大气吸收和发射的影响;二是校正地物比辐射率的影响。
针对这些问题,近几年发展了许多方法,大致可归纳为5大类:单通道方法、分裂窗(双波段)方法、多波段温度-比辐射率分离方法、多角度温度反演方法和多角度与多通道相结合的方法。
地表温度与地物的比辐射率经常是绑定出现在模型中,因此地表比辐射率的计算和地表温度的反演经常放在一起进行讨论。
3.1 比辐射率的计算与提取方法地物比辐射率对传感器探测辐射的影响主要有3个方面〔7〕:①造成地物表面的辐射减小;②非黑体表面要反射辐射能量;③各向异性的反射或辐射会减小或增加地表总辐射。
研究表明,随着比辐射率的下降,地表温度反演的误差增大〔8〕。
而且比辐射率信息的提取与计算精度直接影响着地表温度反演的精度,Li 等〔9〕研究认为假如AV HRR 通道4和5平均比辐射率误差和其差值的误差都为0.01,则地表温度的反演误差将大于1.6K 。
因此,比辐射率信息的提取与计算对于地表温度反演非常重要,常用方法介绍如下:(1)温度无关的光谱指数(TISI ):Becker 和Li 〔10〕利用普朗克定律的幂函数近似式(5),定义两通道与温度无关的光谱指数TISI 如式(6)。
B λ(T ) a λ(T 0)T n λ(T 0)(5)T ISI ij =a nij j R i a i R n ij j =X iX n ijj ·C ij(6)其中:a λ,n λ为特定波长处的常数;C ij 依赖于比辐射421第5期 祝善友等:地表温度热红外遥感反演的研究现状及其发展趋势 率、大气和地表状况。
(2)参考通道模型(REF):由Kahle等(1980)发展而来,该方法首先假定参考通道上所有像元的比辐射率为一常数,利用公式(3)求出所有像元点的地表温度,然后利用每个像元点的温度反算出其它通道对应像元的比辐射率。
该方法实质上与TISI模型一致,同时也可反演地表相对温度。
(3)比辐射率正态化模型(N EM):首先由Gillespie(1985)提出。
该模型假定某个通道上的比辐射率为一定值,计算出各个通道上的温度,找出最大温度作为地表温度,用于计算所有通道上的比辐射率,并且最大温度像元点对应着最大的比辐射率。
该方法除了忽略大气下行辐射、依赖于初始比辐射率的设定之外,并且损失了光谱信息,增大了因假定与真实比辐射率之间的误差而造成的噪音。
(4)比辐射率再归一化模型(RE):该模型与T ISI模型类似,并在TISI模型基础上由Stoll(1993)发展得到,可用于比较某像元点的比辐射率与所有通道上同名像元点比辐射率均值之间的关系。
(5)光谱比率模型(SR):该模型的理论基础是光谱辐射的比率对温度变化不太敏感,由Watso n (1992)提出,模型的实质是利用最大表面亮度温度通道来计算地表温度与比辐射率,与RE模型类似。
该方法的缺陷是光谱比率依赖于图像的信噪比和通道的光谱宽度〔6〕。
(6)T比辐射率模型(T):由Kealy和Gabell (1990)提出。
利用该法可以从热红外辐射数据中产生一个对比辐射率形状近似的T残余光谱。
该方法利用了普朗克函数的维恩近似,计算公式可以线性表达,从而将比辐射率和温度进行分离。
Li等〔11〕从模型简化、仪器噪音和系统校正误差、大气下行辐射的不确定估计和大气校正过程中大气参数的不确定性等误差方面,利用模拟数据评价了这6种相对比辐射率提取的方法对这些误差的敏感程度,结果表明相对比辐射率对仪器噪声和系统校正误差不敏感,而对大气校正误差较为敏感。
(7)NDV I方法:某个像元的比辐射率可以利用该像元所包括的不同类型的总贡献来估计。
Va n 和Ow e〔12〕发现比辐射率与N DV I之间具有较高的相关性,他们给出了下面的关系式(7),其中a、b由回归得到:X=a+b ln(N DV I)(7) 在此基础上,不同学者对N DV I计算比辐射率的模型进行了改进。