基于多元函数泰勒公式和最优控制原理,首先,在塔克拉玛干沙漠部分中心区域(反演区域),利用2014年1月FY-3C微波成像仪10.65 GHz垂直极化的观测亮温、辐射传输模式(CRTM)的模拟亮温等资料,在原有地表发射率与2个影响因子的函数关系基础之上,构建了该区域1月份微波地表发射率与2、4个影响因子之间的线性反演模型。其次,以观测亮温为参考,分别将两种线性反演模型所得的地表发射率提供给CRTM模拟亮温,发现此时模拟亮温的平均偏差分别减少到原地表发射率模拟亮温平均偏差的56.36%和49.37%。最后,在整个塔克拉玛干沙漠地区(检验区域),选取用于反演日期中的1月18日、未用于反演日期中的1月29日,对两种线性反演模型进行了时间和空间上的独立性检验,结果表明,利用两种线性反演模型所得的地表发射率模拟亮温仍比原模拟亮温更接近观测,平均偏差也明显减小;两种线性反演模型对沙漠地区1月份地表发射率的反演具有一定的合理性和普适性,且4个因子的线性反演模型优于2个因子。

针对高光谱数据热红外温度和发射率反演为病态方程且易受大气下行辐射噪声干扰的问题, 提出了基于相关性和小波滤波相结合的高光谱热红外温度发射率分离方法, 即相关-小波法。在相关性方法的基础上, 引入小波降噪的思想, 生成一系列温度梯度, 在不同温度梯度下, 带入大气下行辐射计算得到的发射率曲线和不考虑大气下行辐射直接小波滤波得到的发射率曲线计算相关性, 取相关性最大时的温度为反演温度。同时在反演发射率时利用相关性计算不同尺度的小波信号所占的比例合成发射率曲线。模拟数据结果显示: 相关-小波法在温度梯度为0.01 K时, 温度反演平均误差为0.05 K, 并且相关-小波法在温度反演精度和发射率反演精度上都优于相关性方法和小波法。由此表明, 该算法可一定程度上抑制大气校正不准确引入的误差, 有效提高热红外温度和发射率的反演精度。

利用FY-2G(风云二号G星)静止气象卫星中红外和热红外通道白天/夜晚数据进行我国陆地区域地表发射率的反演。采用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的温湿度、臭氧等大气廓线数据,基于辐射传输模型MODTRAN进行遥感影像的大气校正;选用修正后的Minnaert双向反射分布函数计算中红外通道地表方向的半球反射率,基于与温度无关的热红外光谱指数(TISI),最终得到我国不同地表植被类型下白天和夜晚的地表发射率分布特征;然后选取MODIS地表发射率产品对我国陆地区域的影像进行地表发射率反演结果的验证,结果显示:白天和夜晚的地表发射率反演结果与MODIS现有地表发射率产品吻合得较好,白天热红外通道IR1、IR2地表发射率反演的绝对误差分别为-0.0057、-0.0068,均方根误差分别为0.0095、0.0103;夜晚的绝对误差分别为-0.0010、-0.0035,均方根误差分别为0.0094、0.0096。同时对同一天不同时刻的地表发射率反演结果进行分析,结果表明,夜间的地表发射率略低于白天。

地表温度和比辐射率的准确提取和反演是热红外遥感的核心问题之一.由于地表温度/比辐射率反演问题的病态性, 以及地表—大气强耦合特征等诸多问题, 导致目前反演精度仍有待进一步提高.通过深入挖掘大气吸收峰/谷通道处下行辐射偏移量特性, 提出了一种基于大气吸收线特征的高光谱热红外温度/比辐射率反演方法, 并通过最优通道选择提高了算法的效率和精度.算法一定程度上可抑制大气校正不准确引入的误差, 能够有效提高低比辐射率地物的反演精度.模拟数据结果表明：针对高比辐射率地物, 算法与ISSTES方法的反演精度基本一致; 针对低比辐射率地物, 算法最大可提高温度0.48 K和比辐射率2.1%的精度.地面实测数据结果表明：约77%的样本温度反演误差优于1K, 比辐射率误差均值优于0.01.

地表温度反演是红外定量遥感的核心内容之一.与热红外(8~14μm)数据相比，中红外(3~5μm)波谱区大气透过率更高、对发射率的敏感性更低，在温度反演方面具有独特的优势.引入热红外地表温度反演思路，发展了仅利用夜间中红外双通道数据的地表温度反演算法，分析了宽通道组合(3~4 μm和4~5 μm)和窄通道组合(3929~3.989 μm和4.020~4.080μm)模式下的温度反演精度以及模型对噪声和发射率的敏感性.结果表明，宽、窄两种通道组合模型的温度反演精度分别为~0.5 K和~0.3 K；噪声等效温差和地表发射率误差对窄通道组合模型的影响更大.

利用MODIS影像数据,采用劈窗算法来反演安徽地区的地表温度。结合Sobrine、覃志豪等提出的NDVI方法 和地物监督分类方法,对地表比辐射率进行了估算, 将反演结果与NASA的地表温度产品进行比较,平均误差在1 K左右。同时利用卫星过境当天从安徽省高密 度自动监测站获取的实时数据对反演结果进行验证,发现 反演温度与地面实测数据的曲线走势具有高度的一致性且有较高的相关性,能直观地反映安徽地区地表温度的空间分布。

利用Landsat 5第6波段数据,根据单窗算法反演合肥市地表温度。针对在夏季大气中水汽含量比较大 的问题,利用MODTRAN中纬度夏季模式模拟出在大气水汽含量位于0.4～5.4 g/cm2区间时,大气透过 率与大气水汽含量之间的关系。利用模拟出的结果及MODIS水汽产品对TM图像进行大气校正并反演地表温 度,选择均匀区的反演温度值与MODIS温度产品比较,比较结果显示植被均匀区的温差在1 K以内,城镇建筑 均匀区的温差在1.1 K以内,故可用此方法对TM图像进行大气校正进而反演地表温度。

根据SKYNET合肥站三年期间无云晴天4～50μm波段地表向上长波辐射R_lu和大气逆辐射R_ld的观测资料，定量分析了大气逆辐射对草地下垫面地表温度的影响。结果表明：大气逆辐射对地表温度日平均值的影响程度在夏季最大、秋季次之、冬季最小，当地表比辐射率ε=0．98时，地表视温度与地表温度日平均差值全年在0．96～1．41K之间，7、8月份在1．3K以上；任何季节，大气逆辐射对地表温度日分布的影响幅值均在夜间大、白天小、中午前后最小，冬季影响最为显著，地表视温度与地表温度的差值T_*－T_s均具有“V”型日分布特征；长波辐射比R_ld／R_lu越大，大气逆辐射对地表温度的影响程度越大，得出了T_*－T_s与长波辐射比以及地表比辐射率之间的定量统计关系。