Die Oberflächentemperatur ist ein wichtiger Parameter für die Energiebilanz der Erdoberfläche und den Wasserkreislaufprozess. Thermische Infrarot-Fernerkundung ist derzeit die wichtigste Datenquelle für die Ableitung der Oberflächentemperatur, und der Split-Window-Algorithmus ist der am weitesten verbreitete Ableitungsalgorithmus. In diesem Artikel wird die Form des Split-Window-Algorithmus zur Ableitung der Oberflächentemperatur des chinesischen Satelliten Gaofen-5 übernommen und unter Berücksichtigung der spektralen Eigenschaften der Sensorbänder des Satelliten Gaofen-5B (GF-5B) wurden zwei Formen des Split-Window-Algorithmus zur Ableitung der Oberflächentemperatur aus thermischen Infrarotdaten von GF-5B entwickelt. Dabei wurde der Einfluss von Wasserdampf auf die Ableitung der Oberflächentemperatur berücksichtigt und die Split-Window-Algorithmus-Koeffizienten unter verschiedenen Wasserdampfbedingungen ermittelt, um die Form des Split-Window-Algorithmus mit der besten Genauigkeit als Anwendung für die Ableitung der Oberflächentemperatur aus den thermischen Infrarotdaten von GF-5B auszuwählen. Die verbesserten NDVI-NDWI-Schwellenwertmethode und das Wasserdampf-Split-Window-Kovarianz-Varianz-Verhältnis wurden verwendet, um die für den Algorithmus benötigten Schlüsselparameter wie Oberflächenemissivität und atmosphärischen Wasserdampfgehalt abzuschätzen. Die in diesem Artikel entwickelten Algorithmen wurden in vier verschiedenen Oberflächentypenversuchsgebieten zur Ableitung der Oberflächentemperatur angewandt und die Ergebnisse mit den vor Ort gemessenen Oberflächentemperaturen der HiWATER-Station und dem MODIS-Oberflächentemperaturprodukt validiert. Die Ergebnisse zeigten, dass die Validierungsfehler für die abgeleiteten Oberflächentemperaturen an den Bodenstationen tagsüber und nachts 1,88 K bzw. 0,99 K betrugen, wobei der Nachtfehler geringer als der Tagesfehler war; der Kreuzvergleich mit dem MOD11A1 LST-Produkt zeigte, dass mit Ausnahme des Versuchsgeländes Tangshan in Hebei, das durch Wolkenabschirmung beeinträchtigt wurde und zu schlechteren Kreuzvergleichsergebnissen führte, die Temperaturunterschiede in den anderen drei Versuchsgeländen 1,5 K nicht überschritten; dies zeigt, dass der in diesem Artikel entwickelte Split-Window-Algorithmus eine hohe Genauigkeit bei der Ableitung der Oberflächentemperatur aufweist.

Gaofen-5B; thermische Infrarotdaten; Oberflächentemperatur; Split-Window-Algorithmus; Schätzung der Oberflächenemissivität; Schätzung des atmosphärischen Wasserdampfgehalts; Genauigkeitsvalidierung; Validierung an Bodenstationen; Kreuzvergleich der Oberflächentemperatur