地表反射率反演
MODIS反照率反演算法
1 基本概念
1地表反射率(albedo)指地表向各个方向反射的全部光通量与总入射光通量的比。
2 辐射亮度指面辐射源上某点在一定方向上的辐射强弱的物理量
3 BRDF（二向反射率）
理想光滑表面的反射是镜面反射，理想粗糙表面的反射是漫反射（朗伯反射），而自然地表往往既不满足镜面反射也不满足漫反射的条件。
二向反射的概念是指物体表面反射光线的能力与入射和反射光线的方向有关，二向性反射分布函数（Bidirectional Reflectance Distribution Function, BRDF）定义如下：
它是光线入射方向、反射方向和波长的函数，是基于微分面元和微分立体角定义的。
2 反照率反演算法流程
2.1核驱动模型和反演
核驱动的线性BDRF模型，是用核的线性组合来拟合地表的二向反射特征。简单地说，可以用下面的公式表示：
),,,(R=),,()(kkkkf
其中 , R 为二向反射; Kk 为各类核 , fK 为相应各个核所占的比例(权重),θ为太阳入射天顶角,为观测天顶角,为相对方位角;Λ为波段宽。
拟合观测数据，通过最小二乘法，反演拟合观测数据的最优的kf，也就是说，已知ll,,l角度的反射观测，最小化
得到，各个核的权重kf
其中，d为自由度，也就是观测样本数减去核系数kf的个数；lw为第l个观(,;,;)(,;,;)(,;,;)riirrriirriiirrdLfdE测的权重。
通过上式繁衍出核系数之后，可以通过核的外推求出任意太阳入射角、观测角以及相对方位角的二向反射。
2.2 依据BRDF模型计算反照率
如前所述 ,根据反照率的定义 ,方向——半球(黑半球)反照率和双半球(白半球)反照率等于 BRDF核驱动模型中核的方向——半球空间积分和双半球空间积分的线性组合。
每一个核的积分定义为:
因此，黑半球反射率和白半球反射率分别为各个核的空间积分的线性组合：
从上式可以看出：核积分KkH和h与观测无关，因此我们可以事先计算出它们的结果并储存起来，这也是核驱动模型的一大特点和优势。
2.3 反照率的多项式表达
虽然我们可以事先计算出核的积分并存储起来 ,在求解反照率时可以通过查找表的方法来获得 ,但对于处理MODIS这些大批量的数据源来说 ,速度的仍然很慢 ,因此我们需要得到核积分的简单表达式 ,但是其解析表达式是很难得到的。尽管如此 ,核积分对方向的依赖关系远比 BRDF 的简单 ,与太阳天顶角有关的多项式表达拟合核的积分就足够了。因此，核积分的多项式拟合与天顶角表达式的形式：
2.4 大气状况影响
由上述算法提供的反照率为黑半球反照率和白半球反照率这两种特殊的情况 ,实际情况下的真实反照率应该是同时考虑天空直射光和天空散射光的入射 ,因此应该是这两个反照率的插值 ,插值函数与大气状况有关。假设天空散射光各向同性 ,则此函数与气溶胶的光学有效厚度有关 ,表示为: S (τ) ,则真实反照率的插值公式为: 其中，kf由BRDF观测可知，jkKPHg和,j是预先计算出来的并且独立于地表观测和大气状况，，S表示大气状态。
2.5 宽波段反照率的转换
传感器的波段一般较窄，然而对于宽波段的反照率的获取也是必要的，要得到宽波段的反照率必须进行变换，首先对其进行波段内插和外延
然后根据反照率的定义，定义变换公式如下：
其中 , λ为波段的中心波长; D (θ,λ,τ(λ) )为太阳下行辐射通量 ,其光谱分布依赖于大气特性和太阳天顶角。从上式可以看出 ,宽波段反照率的变换是大气状况的一个函数。为了简化算法 ,同样对此变换也可以进行参数化,将上述两步合并 ,变换公式为:
其中 , Ci 为变换因子
3 总结
核驱动模型的优点：
未知参数少；
线性模型，避免了非线性反演；
核函数具有一定物理含义；
对混合像元BRDF的拟合能力强；
核驱动模型的缺点：
核驱动模型被认为具有很强的拟合能力，能够适用于全球大部分地表但对冰雪等前向散射地表不能很好刻画；
病态反演问题：因为天气等干扰因素，常出现16天的合成时段内不足7次有效观测的情况即使n>=7，由于方程系数的相关性，仍然可能出现反演不稳定的现象；
landsat遥感影像地表温度反演教程（大气校正法）
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）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RadiometricCalibration⾯板。
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。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。
注意：如果在多光谱数据辐射定标时Scale factor值忘记设置，可在本步骤中打开辐射定标数时设置single scale faceor 值为0.1，若已设置，则默认值为1即可。
1)Input Radiance Image：打开辐射定标结果数据；
2)设置输出反射率的路径，由于定标时候；
表观反射率
表观反射率
遥感反射率的定义:地物表面反射能量与到达地物表面的入射能量的比值。 遥感表观反射率的定义:地物表面反射能量与近地表太阳入射能量的比值。 大气校正就是将辐射亮度或者表观反射率转换为地表实际反射率，目的是消除大气散射、吸收、反射引起的误差。
1、反射率:是指任何物体表面反射阳光的能力。这种反射能力通常用百分数来表示。比如说某物体的反射率是45%，这意思是说，此物体表面所接受到的太阳辐射中，有45%被反射了出去.英文表示:Reflectance
2、地表反射率:地面反射辐射量与入射辐射量之比，表征地面对太阳辐射的吸收和反射能力。反射率越大，地面吸收太阳辐射越少;反射率越小，地面吸收太阳辐射越多，表示:surface albedo
3、表观反射率:表观反射率就是指大气层顶的反射率,辐射定标的结果之一，大气层顶表观反射率，简称表观反射率，又称视反射率。英文表示为:apparent
reflectance (=地表反射率+大气反射率。所以需要大气校正为地表反射率)。
“6S”模型输入的是表观反射率而MODTRAN模型要求输入的是辐射亮“5S”和
度。
4、行星反射率:从文献“一种实用大气校正方法及其在,,影像中的应用”中看到“卫星所观测的行星反射率(未经大气校正的反射率)”;在“基于地面耦合的TM影像的大气校正-以珠江口为例”一文有“该文应用1998年的LANDSAT5 TM影像,对原始数据进行定标、辐射校正,求得地物的行星反射率”。因此行星反射率就是表观反射率。英文表示:planetary albedo 5、反照率:反照率是指地表在太阳辐射的影响下，反射辐射通量与入射辐射通量的比值。它是反演很多地表参数的重要变量，反映了地表对太阳辐射的吸收能力。英文表示:albedo
它与反射率的概念是有区别的:反射率(reflectance)是指某一波段向一定方向的反射，因而反照率是反射率在所有方向上的积分;反射率是波长的函数，不同波长反射率不一样，反照率是对全波长而言的。反照率的定义是地物全波段的反射比,反射率为各个波段的反射系数。因此,反照率为地物波长从0 到?的反射比。
地表反射率,温度,植被指数
* *
地表反射率、温度、植被指数、几何精纠正和Landsat影像
初步学会和掌握ENVI空间建模的使用方法和5S大气辐射校正模型，进而根据Landsat 7 ETM+影像附带的元数据完成地表反射率和温度的反演，在此基础上完成植被指数的计算。
1、初步学会和掌握使用ENVI进行NDVI计算建模
2、学会使用5S大气辐射校正模型
3、Landsat 7 ETM+计算可见光、近红外各个波段上的反射率
4、植被指数的计算，计算NDVI，分析不同地表覆盖类型的植被指数，给出统计表
1、植被指数是指利用多光谱遥感数据中对绿色植物强吸收的红光波段（0.6~0.7µm）和对绿色植物高反射的近红外波段（0.7~1.1µm）两者之间反射率的比值、差分，或者线性组合等形式计算出来的无量纲参数，用以增强或提取遥感影像中隐含的植被信息，抑制或消除非植被信息。其理论依据：遥感影像上的植被信息，主要通过绿色植物叶子和植被冠层的光谱特征及其差异、变换而反映出来。健康的绿色植被，在近红外波段（0.7~1.1µm）由于叶片海绵组织的活动通常可反射40~50%的太阳辐射能量，而在可见光范围内（0.4~0.7µm），由于叶绿素的光合作用只能反射10~20%的能量，因为植被中的叶绿素吸收大多数的可见光。枯萎及干死植被中叶绿素含量大量减少，辐射吸收能力减弱，因此在可见光波段，其反射率比健康植被低。而裸露土壤的反射率通常在可见光波段要高于健康植被，但低于干死及枯萎植被；在近红外波段，则明显低于健康植被。
2、归一化差值植被指数的数学公式是NDVI＝（DNNIR-DNR）/（DNNIR+DNR）取值范围是-1到1，对于陆地表面主要覆盖而言，如果根据地表实际的反射率来计算，则云、雪在可见光波段比近红外波段有* *
较高的反射率，因而其NDVI值为负值；水体的NDVI接近0；岩石、裸土在两波段有相似的反射作用，因而其NDVI介于0与0.1之间；在有植被覆盖的情况下，NDVI介于0.1~1.0之间，且随植被覆盖度的增大而增加。几种典型的地面覆盖类型在大尺度NDVI图像上区分鲜明，植被得到有效的突出。因此，特别适用于全球或区域植被的宏观动态监测。
ndvi在温度反演(lst)公式
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。
MODIS数据反演地表温度
表1 MODIS部分波段及其参数[14]
波段 光谱范围 信噪比 主要用途 分辨率
1 620～670nm 128 陆地、云边界 250m
2 841～876nm 201 陆地、云边界 250m
19 915～965nm 250 大气水汽 1000m
31 10.780～11.280μm 0.05 地球表面和
云顶温度 1000m
32 11.770～12.270μm 0.05
1000m
劈窗算法介绍
McMillin（1975年）最早提出了劈窗算法，最先是用于海面温度的反演，这种方法是利用2个相邻的热红外窗口大气水汽吸收特性的差异，把海面温度表达成2个热红外窗口亮度温度的线性组合。Price（1984年）最先把劈窗算法推广到陆面温度的反演，通过引入比辐射率改正项来减小因陆地表面比辐射率变化而引起的误差。Becker从理论上证明了用分裂窗技术反演地表温度的可行性，并且第一次从理论上给出了使用分裂窗技术时大气和比辐射率对地表温度反演的影响。Becker和Li根据热辐射传导的地方性特征，提出了著名的局地劈窗算法，已得到了较广泛的应用。Wan和Dozier在Becker和Li的研究基础上，于1996年提出了一种广义的地表温度反演劈窗算法。Sobrino和Becker用Lowtran 7对不同的大气、观测角度以及地表参数进行模拟，得出了各参数的表达式。在这些表达式里，大气和比辐射率的作用是耦合在一起的。而Sobrino等则通过某些近似把这2种作用分开了，通过对大气向下热辐射的近似解和对Planck辐射函数的线性化。覃志豪等推导了劈窗算法，该算法仅需要2个因素来进行地表温度的演算，即大气透过率和地表比辐射率 [15][ 16]。在众多的劈窗算法中，覃志豪等提出的算法由于需要参数少、计算简单且精度较高，被认为是较好的算法之一。本文主要针对这一算法进行介绍。
覃志豪[15]等提出的针对MODIS数据反演地表温度的劈窗算法使用的公式如下:
遥感信息定量化分析方法
遥感信息定量化分析方法
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遥感信息定量化分析方法
遥感技术已成为陆、 海面过程实验和研究的一个必不可少的手段。 遥感技术以其特有的
优势，实现了对地表不间断的昼夜观测， 并在获取区域上的陆、 海面参数方面具有不可替代
的作用。从遥感信息中获取陆、 海面参数的过程， 其实就是遥感信息定量化分析的过程。众
所周知，如今遥感技术开展的重要趋势之一就是从定性遥感向定量遥感开展。
遥感信息定量化的过程其实就是建立遥感信息模型的过程，即得出遥感数据与陆、海面
参数之间相互关系的方程。 其步骤大致如下： 首先对遥感数据进行校正， 包括几何校正和辐
射量校正。其中辐射量校正对于遥感信息定量分析非常重要， 具体指消除遥感数据中依附在
辐射亮度中的各种失真的过程， 主要包括对传感器的灵敏度特性引起的辐射误差校正、 光照
条件的差异引起的辐射误差校正以及大气的散射和吸收引起的辐射误差校正，即大气校正。
然后利用各种数学方法，如回归分析法，建立实测的陆、海面参数与遥感数据〔大多是从遥感数据中计算得来的各种参数〕之间的关系模型，即遥感信息模型。最后在对建立起来的遥感信息模型进行正确性验证的根底上，利用遥感数据对大面积区域的陆、海面参数进行反演。
根据遥感信息获取所利用的电磁波波段的不同，具体又可以分为分成光学遥感和微波遥感。下文从光学遥感和微波遥感两个方面对遥感信息的定量化分析方法进行介绍。
光学遥感：
光学遥感〔包括可见、近红外及热红外遥感〕对地表反射率、地表温度〔 LST〕以及植
被参数等的获取具有较大的优势， 而对其它参数如土壤湿度、 地表粗糙度也有一定的有效性。
〔1〕地表反射率：
地表反射率是控制地表净辐射并进而影响地表及低层大气的加热率的重要参数。遥感反
演地表反射率已有很多成熟的方案，可以直接从遥感数据获取地表反射率。 Pinty
等针对气
象卫星宽带数据，Nunez等针对GMS数据以及 Brest等针对Landsat数据都开展了反演地表
从NOAA卫星AVHRR资料反演中国区域地表反照率
第４１卷第５期 ２０１３年１Ｏ月 气 象科 技 ＭＥＴＥＯＲＯＬＯＧＩＣＡＬ ＳＣＩＥＮＣＥ ＡＮＤ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ Ｖｏ１．４１，Ｎｏ．５ ０ｃｔ．２Ｏ１３
从ＮＯＡＡ卫星ＡＶＨＲＲ资料反演中国
区域地表反照率
吴晓 郑照军 。 杨昌军
（１中国气象局中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室，北京１０００８１；２国家卫星气象中心，北京１０００８１）
摘要 由Ｎ０ＡＡ卫星ＡＶＨＲＲ短波通道１、２反射率反演地表反照率需要３个反演模式，分别是窄一宽波段反射 率转换模式、大气顶双向反射模式、大气订正模式。基于模式和国家卫星气象中心接收处理的ＮＯＡＡ一１８ ＡＶＨＲＲ １Ｂ数据，处理了２００６年１月至２０１０年１２月的中国区域地表反照率，由于云的影响，１５天合成技术用来形成周期 为１５天的地表反照率数据文件。２００６年、２０ｔ０年２年的处理结果与ＭＯＤＩＳ同类产品对比，ＲＭＳ为０．０２８～ ０．０７４、相关系数为０．７６～０．９３，误差较大出现在冬季，原因是两者１５天合成方法不同；５年的日平均地表反照率与 ２１个中国地面气象一级辐射站的观测测值作对比，结果是：ＲＭＳ为０．０５３、相关系数为０．８８。反演模式系统误差 以及云和气溶胶影响是卫星反演地表反照率的主要误差来源。 关键词 地表反照率卫星 反演模式
引言
地表反照率代表了入射太阳辐射通量被地表反
射的部分，它是地面能量平衡的要素之一，也是气候
模式、数值天气预报模式的重要输入参量。２Ｏ世纪 ８０年代国际上开始利用气象卫星遥测数据研究地
表反照率，围绕如何从卫星有限的通道观测计算宽 波段地表反照率科学家做了大量理论和经验的探 索＿１ ］，通过采用短波辐射传输模拟、不同卫星仪器
观测资料的匹配、统计回归等方法形成了针对不同
卫星的反演模式，利用模式，Ｃｓｉｓｚａｒ等 于１９９９年
用ＮＯＡＡ ＡＶＨＲＲ资料研究了全球地表反照率， 并在论文中将反演算法总结为３步，即：窄一宽波段 转换以计算大气顶宽波段反射率、双向反射模式以
地表反照率
收稿日期:2004207225;修订日期:2004208228基金项目:国家重点基础研究发展规划项目(“973”项目)(G2000077908)资助。作者简介:王介民(1937-),男,研究员,博士生导师,主要从事大气科学与遥感应用研究。关于地表反照率遥感反演的几个问题
王介民1,高 峰1,2
(11中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,甘肃兰州 730000;21中国科学院资源环境科学信息中心,甘肃兰州 730000))
摘要:分析了地表反照率对陆面辐射能收支以及区域和全球气候的影响,强调了地表反照率是遥感
反演陆面参数时的第一重要参数,地表反照率或多波段遥感中不同谱段的地表反射率的准确反演
常常是准确估算其它陆面参数如植被和土地利用土地覆盖等状况的先决条件。在对当前关于反照
率的概念及容易混淆的术语进行阐述和说明的基础上,简述了遥感反演地表反照率的步骤和主要
难点的解决方法,进而对常用陆面过程模式计算地表反照率的过程作了分析,并将其结果与
MODIS有关产品进行了比较,强调了遥感与陆面过程模式和气候模式的结合。关 键 词:地表反照率;二向反射分布函数;地面能量收支;陆面过程模式;遥感
中图分类号:TP79 文献标识码:A 文章编号:100420323(2004)0520295206
1 引 言
反照率似乎是一个教科书上早已讲述过的基本
概念,然而在卫星遥感日新月异地发展和广泛应用
的今天,却时时出现许多混淆和困惑。地表反照率的
遥感反演,经过多年的实验研究已经有了一些成熟
的算法,但其精确估算依然存在诸多困难。
概念上,反照率(albedo)是对某表面而言的总
的反射辐射通量与入射辐射通量之比。一般应用中,指的是一个宽带,如太阳光谱段(～013-410Λm)。
对多波段遥感的某个谱段而言,称为谱反照率
(spectralalbedo)。这都是指向整个半球的反射。对某波段向一定方向的反射,则称为反射率
(reflectance)。以下是关于地表反照率(反射率)的几个问题的
实习7、地表反射率、温度的反演以及植被指数的计算
实习序号及题目 地表反射率、温度的反演以及植被指数的计算
实习人姓名 专业班级及编号
任课教师姓名 实习指导教师姓名
实习地点 榆中校区实验楼A209 实习日期时间 2013-10-31
实习目的
初步掌握使用定量遥感方法反演地表反射率、地表温度和植被指数的方法，深入认识在ENVI FLAASH中MODTRAN算法的主要内容，获得常见的几种土地覆盖类型所具有的反射率、温度和植被指数的参数特征的认识。
基本原理
一)地表反射率是指地表物体向各个方向上反射的太阳总辐射通量与到达该物体表面上的总辐射通量之比。反照率可以通过遥感成像提供的辐射亮度值L或反照率p，二向性反射率分布函数BRDF来获得：
地物反射率的光谱特征差异是从遥感影像中识别地表不同类型地物的基本依据，也是地表其他各种物理、生物物理参数反演的依据地表。
地表反射率的计算步骤：
1、辐射定标：根据遥感影像DN值计算到达传感器的各波段辐射亮度也就是将传感器记录的辐射量化值（Digital Number，DN）转换成绝对辐射亮度值、表观反射率，或者表观温度的过程。
绝对定标：通过各种标准辐射源，建立辐射亮度值与辐射量化值（DN）之间的定量关系式中，辐射亮度值L的常用单位为W/(m2.μm.sr)，或者μW/(cm2.nm.sr) 。1W/(m2.μm.sr)=0.1 μW/(cm2.nm.sr)
2、各波段表观反射率计算
3、大气辐射校正（ENVI FLAASH/QUAC）
绝对大气辐射校正：消除大气辐射衰减效应，将遥感影像的DN值转换为地表反射率、辐亮度、地表温度等的方法，此过程包含了辐射定标。
相对大气辐射校正：将遥感影像的DN值转换为类似的整型数，同时消除大气辐射衰减效应。
FLAASH是用数学建模辐射的物理行为，纠正波长在可见光至近红外和短波红外区域，最多3微米。 （对于热地区，使用基本工具>预处理>校准工具>热大气压校正菜单选项。 ）不同于预先计算模拟结果的数据库内插辐射传输特性许多其他大气校正程序， FLAASH采用了MODTRAN4辐射传输代码。MODTRAN4并入ENVI FLAASH的版本被修改，以校正在HITRAN -96水行参数的误差。可以选择任何一种标准MODTRAN大气模型和气溶胶类型，FLAASH还包括以下功能：
多种卫星遥感数据反演地表净辐射通量数据
地理国情监测云平台
北京数字空间科技有限公司 多种卫星遥感数据反演地表净辐射通量数据
※遥感卫星信息源
※数据反演产品及算法
目前已有产品
地表净辐射作为驱动大气运动的主要能量，它是气候变化乃至全球变化的重要驱动力。由地表净辐射可反演比辐射率、地表温度、地表反照率等地表特征参数，是提高天气预报质量和大气环流模式研究的一个重要参数。多种卫星遥感数据反演地表净辐射通量信息产品是地理国情监测云平台推出的气象/气候环境类系列数据产品之一。
反演算法
地表净辐射是地表的主要能量来源，可根据辐射平衡方程由入射能量减去出射能量估;TM/ETM算法如公式1,Modis算法如公式2，AVHRR算法如公式3：
(1)
其中，为地表净辐射通量，为地表反射率，为比辐射率，为向下的长波辐射，为向下的短波辐射，为向上的长波辐射。
(2)
其中，a为地表反照率，RS↓是下行到达地表的太阳短波辐射, RL↓是下行的长波辐射, RL↑是上行的长波辐射。
地理国情监测云平台
北京数字空间科技有限公司 (3)
其中，α为地面反射率;RS↓为下行的太阳短波辐射;RL↓为下行的长波辐射;RL↑为上行的长波辐射;ε为地面比辐射率。
※产品案例
2011年9月20日北京净辐射通量