张微+程武学+倪静

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）12-0220-03

1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）。由于地表的非均一性，很难用热动力学的方法准确测量出地表温度。遥感技术具有大面积同步观测、时效性强、数据的综合性与可比性、经济性的优势，成为地表温度反演的利器。

3地表温度反演的算法

3.1地表温度反演算法

国内外学者在研究地表温度反演中提出了多种算法，主要有单通道法（Malaret.E等，1985[1]）、单通道多角度法（Delderfield，1986[2]）、多通道多角度法（Saunders，1967[3]）、昼夜法（Wan & Li，1997[4]）、分裂窗法（McMillin，1975[5]）。

3.1.1单通道法

单通道法利用卫星传感器上的热红外通道获得辐射能。热红外通道是位于大气窗口内的单独通道。通过卫星遥感获得大气廓线数据，结合大气辐射传输方程来修正大气和比辐射率的影响，最后确定地表温度。具体算法如下：

TS=TB/[1+（λ×TB/ρ）lnε]                                  （1）

式（1）中：TS为地表温度，TB为亮温，λ为有效波谱范围内最大灵敏度值，ρ=（h×c）/δ， δ为玻尔兹曼常数，h为普朗克常数，c为光速，ε为地表比辐射率。

张建平[6]等运用单通道法对内蒙古翁牛特旗地表温度进行反演，较好地反映了地表温度的空间分布趋势。Zhou等[7]利用单通道法反演海洋表面温度，得出中红外波段的反演精度高于热红外波段。Giardino和Wloczyk等[8，9] 分别利用TM数据，使用单通道算法反演出海洋和湖泊的表面温度。Y. Suga等[10] 利用单通道算法对日本西部广岛及海湾区域进行温度反演，得出各个季节的温差变化。

3.1.2单通道多角度法

单通道多角度法是利用同一物体在不同角度观测条件下的大气路径不同从而大气吸收不同而消除大气吸收作用的原理来进行地表温度反演。具体算法如下：

L（μ）=εμτμB（TS）+Ratm（μ）↑+τμRref（μ）              （2）

式（2）中：L（μ）为传感器在μ方向上接收到的辐射，εμ为μ方向地表的比辐射率，TS为像元尺度上的“等效温度”，B（TS）为普朗克函数，τμ为地表—传感器方向的大气透过率，Ratm（μ）↑为传感器接收到的μ方向大气的上行辐射，Rref（μ）为传感器接收到的μ方向大气的下行辐射。

何立明[11]等运用单通道多角度法对热红外图像进行大气订正，有效获取了大气等效温度。Delderfield等[2]通过单通道多角度法反演地表温度，精度可达0.3℃。

3.1.3多通道多角度法

多通道多角度法把多通道法和多角度法结合起来，由于多通道和多角度对大气吸收作用不同，从而消除大气对地表温度反演的影响。目前只用于对海面温度的反演。

管磊[3]等通过多通道多角度法分析了气溶胶对海表温度反演的影响，测算出在大规模火山气溶胶的影响下海表温度在热带太平洋的精度。

3.1.4昼夜法

昼夜法是专门针对MODIS传感器而提出的地表温度反演算法。这种算法是利用MODIS热红外通道在白天和夜晚观测的资料来反演地表温度。

吕月琳[12]等提出利用昼夜法反演地表温度，结果可以用来研究地震监测预测。endprint

3.1.5分裂窗法

分裂窗法是利用在一个大气窗口的两个临近的红外通道存在与大气的影响密切相关的不同的大气吸收、散射的信息来进行大气纠正，即利用大气本身的波谱信息来纠正大气影响。利用分裂窗算法通常使用AVHRR的4、5通道来反演地表温度，一般形式可以表达为：

TS=T4+A×（T4-T5）+B                                    （3）

式（3）中：TS为陆面温度，T4、T5分别为由大气上方传感器所测得AVHRR通道4、5的辐射温度，系数A、B取决于大气状况及其他影响通道4、5的辐射和透过率的相关因子。具体见4。

3.2地表温度反演算法评价

单通道法需要地表比辐射率、大气廓线和大气辐射传输模型，地表比辐射率和大气廓线难以测量，限制了其反演地表温度的精度。

单通道多角度法和多通道多角度法对地表进行多角度观测的时候所获得的地表分辨率是不同的，影响了反演地表温度的精度。

昼夜法在白天或夜间有云的时候就不能进行地表温度反演。

分裂窗算法在假定地表比辐射率已知的情况下，对大气吸收的差异来进行大气校正，是一种非常重要和广泛的应用。

孙俊等研究太湖流域的地表温度反演时提到单通道算法结果与MODIS地表温度产品差值最小，平均温差为1.23K，单通道多角度算法结果，平均温差为1.45K，分裂窗算法结果，平均温差为2.27K[13]。同时，分裂窗算法最简便。

关于地表温度反演的发展，祝善友等[14]提出地表温度反演的发展趋势是理论反演—地表温度和比辐射率的分离，比辐射率的直接测量，多角度、多光谱和多时相遥感的结合，热红外激光雷达数据的使用，非同温像元或组分温度像元的反演[11]。

4分裂窗算法

4.1分裂窗算法概念

分裂窗算法具体同3.1.5。

4.2分裂窗算法分类

覃志豪提到分裂窗算法可以归结为四大类：简单模型、地表比辐射率模型、两因素模型和复杂模型[15]。简单模型把大气影响和地表影响估计成常量而进行地表温度反演。地表辐射率影响模型把大气影响估计成常量，仅考虑地表比辐射率的影响来反演地表温度。两因素模型把大气影响和地表影响设计成变量，只需要大气透过率和地表比辐射率这两个参数，而后进行地表温度反演。复杂模型同样把大气影响和地表影响设计成变量，但要考虑除大气透过率和地表比辐射率以外的大气参数，来进行地表温度反演。

4.3分裂窗算法的发展

McMillin（1975）[5]最早提出了分裂窗算法，用于海面温度的反演。Price（1984）[16]最先用分裂窗算法进行陆面温度的反演。Becker[17]证明了用分裂窗算法反演地表温度是可行的。Becker and Li（1990）[17]提出了局地分裂窗算法。Wan and Dozier（1996）[18]提出了广义的地表温度反演的分裂窗算法。Qin et al.（2001）[19]一文中提出了分裂窗算法仅需要大气透过率和地表比辐射率两个因素进行地表温度的反演。

4.4分裂窗算法的应用

薛丹[20]等利用分裂窗算法对上海地表温度进行反演，指出上海市高温区面积出现先增大后减小的过程。包刚[21]等利用分裂窗算法对内蒙古地区的地表温度进行反演，得出结论内蒙古地区地表分布规律是由西南向东北逐渐降低的。张学艺[22]等利用分裂窗算法对宁夏地区进行地表温度反演，提出地表温度反演算法在干旱监测、城市热岛等方面的应用。

4.5对分裂窗算法的评价

覃志豪认为分裂窗算法是发展比较成熟的地表温度遥感反演算法[15]。孙亮等总结出目前已有10多个反演地表温度的劈窗算法发表于国际遥感方面的权威杂志，而其中的Becker算法在不同水汽含量以及地表温度情况下，都保持了较高的精度，适用性较广[23]。张仁华编著的《定量热红外遥感模型及地面实验基础》一书中指出劈窗技术或算法是遥感非常有实用价值的算法[24]。祝善友等的研究表明，对于陆面温度反演来说，分裂窗算法是一种非常重要和广泛应用的方法[13]。

分裂窗算法因其消除了大气平均温度的影响，所需参数较少，只需要知道大气透过率和地表比辐射率即可，模型简单，容易实现，其反演精度在可接受的范围内，而被广泛应用。分裂窗算法对于地表温度的反演在以后还会长期应用。

5结语

地表温度反演的算法各有利弊，目前最易实现的是分裂窗算法。针对不同的研究对象选取不同的算法，可以较准确反演出地表温度。使用各种算法与实际测得的地表温度会有一些误差。如何提高各种算法的精度同时又使每种算法的参数减少，模型更简单，是今后要研究的课题。

参考文献：

[1]秦福莹. 热红外遥感地表温度反演方法应用与对比分析研究[D].呼和浩特：内蒙古师范大学，2008.

[2]鲍云飞. 综合Terra/Aqua-MODIS数据反演地表温度[D].长春：吉林大学，P407.6.

[3]管磊. ERS-1/ATSR海表温度在热带太平洋和西北太平洋的印证与分析[J].遥感学报，2006（1）.

[4]张佳华. 基于热红外光谱和微波反演地表温度的研究进展[J]. 光谱学与光谱分析，2009（8）.

[5]McMillin L M. Estimation of sea surface temperature from two infrared window measurements with different absorption[J]. Journal of Geophysical research， 1975， 20：5113～5117.endprint