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Abstract：蒸散发是水圈、大气圈和生物圈中水分循环和能量交换的纽带。在全球尺度上，蒸散发约占陆地降水总量的60%；作为其能量表达形式，潜热通量约占地表净辐射的80%。随着通量观测技术的发展，全球长期持续的观测数据得以获取和共享，近年来基于数据驱动的蒸散发遥感反演方法取得了较好的研究进展。本文针对数据驱动的蒸散发遥感反演方法和产品，从经验回归、机器学习和数据融合3个方面展开，对现有的研究进展进行了梳理、归纳和总结，并从驱动数据、反演方法、已有产品等方面指出目前仍存在的问题和不足。未来仍需开展数据驱动的高时空分辨率的蒸散发遥感反演方法的研究，有效考虑地表温度和土壤水分等可以指示地表蒸散发短期变化的重要信息，同时加强基于过程驱动的物理模型与数据驱动的模型的结合，使两类模型能互为补充、各自发挥所长，共同推动蒸散发遥感反演研究水平的进步。Keywords：蒸散发;数据驱动;地表温度;经验方法;机器学习;数据融合;遥感产品3280|5697|16<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Abstract：地表温度与发射率是地表—大气系统长波辐射和潜热通量交换的直接驱动力，是描述区域和全球尺度上地表能量平衡与水平衡的重要参数，其时空变化信息在气象预测、气候变化、水循环、地质勘探、农林监测和城市热环境等诸多领域具有广泛的应用。热红外遥感作为当前获取区域或全球尺度上地表温度和发射率的最有效手段之一，相较于传统的地面点位测量方法，具有空间覆盖范围大和重复观测等优势。对热红外遥感定量反演的地表温度与发射率产品进行地表真实性验证，有利于发现遥感数据自身或其反演算法的缺陷，确定产品的精度与不确定度，便于遥感产品的应用与推广。本文首先回顾了地表温度和发射率的定义，阐述了热红外遥感可反演、地面可测量的地表温度和发射率的科学内涵，并对利用热红外遥感数据反演地表温度和发射率的理论和方法作了概述；对地表温度和发射率地面验证的框架体系、验证指标进行总结，建立了基于精度、精确度、不确定度、完整性和稳定性的验证评价指标体系；总结了地表温度和地表发射率的地面验证方法、地面测量方法、辅助数据的获取方法、地表温度地面测量的采样方法，以及在验证异质非同温地表时从点到像元尺度的地表温度尺度转换方法等，分析了地面验证过程的主要误差来源；归纳了目前地表温度和地表发射率主要验证站点、观测网络及其空间分布特征；最后，本文讨论了地表温度与发射率地面验证存在的若干问题，并对地表温度与发射率验证工作的发展前景和趋势进行了相关展望。Keywords：热红外遥感;地表温度;发射率;地面验证;真实性检验2657|5249|14<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Abstract：高光谱热红外数据中蕴含着丰富的长波光谱信息，可以更精细的揭示地气耦合过程导致的辐射变化，反映热红外谱段特有的地物诊断特征，同时高光谱特性也可以为热红外关键特征参数的病态反演问题提供更合理的假设和约束条件，具有重要的研究价值和应用前景。高光谱热红外遥感技术自诞生起，在吸纳多光谱热红外遥感技术的基础上迅速发展，成为热红外遥感领域的重要研究方向和突破点。然而，当前高光谱热红外遥感存在着可用数据不足，处理方法传统，反演精度有限，应用难以有效实施等问题。为进一步明晰高光谱热红外遥感的研究进展和现存挑战，本文在高光谱热红外相关文献深入分析的基础上，梳理了高光谱热红外研究的发展脉络和热点，介绍了现有国内外主要的高光谱热红外传感器，分析了高光谱大气效应校正、地表温度和发射率分离以及地气关键特征参数一体化反演的现状和问题，总结了相关典型行业应用，展望了高光谱热红外的发展方向，以期为未来高光谱热红外研究工作的开展提供借鉴和帮助。Keywords：高光谱;热红外;遥感反演;地表温度;发射率;大气廓线4687|8031|16<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Abstract：作为驱动地表与大气之间能量交换的关键物理量，地表温度在众多领域中都发挥着重要作用，包括气候变化、环境监测、蒸散发估算以及地热异常勘探等。Landsat热红外数据因其时间连续性和高空间分辨率等特点被广泛应用于地表温度反演中。本文详细地介绍了Landsat热红外传感器及其可用的数据与产品的现状，梳理了2001年—2020年20年间基于Landsat热红外数据的地表温度遥感反演与应用的相关文献发表及互引情况，系统地综述了基于Landsat热红外数据的地表温度反演算法，包括基于辐射传输方程的算法、单窗算法、普适性单通道算法、实用单通道算法和分裂窗算法等。在此基础上，进一步介绍了每种算法的参数化方案，包括地表比辐射率和大气参数的估算方法。最后针对Landsat热红外数据地表温度遥感反演提出了未来可能的发展趋势与研究方向。Keywords：Landsat;热红外数据;地表温度;地表比辐射率;大气参数4603|11220|53<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Review
Abstract：高光谱红外传感器高精度在轨光谱定标是红外遥感定量反演及应用的重要前提。本文针对大气红外探测仪AIRS（Atmospheric Infrared Sounder）的观测数据，分析传感器等效入瞳亮温与大气透过率光谱中的吸收线特征，基于NODD和包络线去除的光谱归一化处理，融合多种光谱匹配算法构建非线性代价函数，提出了一种无需地表实测数据支持的高光谱红外传感器光谱定标方法。与JPL官方定标结果相比，中心频率定标精度优于0.0154 cm-1，中心频率及半峰全宽的偏移量分别在±0.02 cm-1及±0.1 cm-1以内，相对偏移量分别在0.2%—1.9%与0.5%—12.0%。最后，本文详细分析了大气上行辐射、下垫面类型及空间采样点数量对定标算法的影响。Keywords：光谱定标;中心频率;FWHM;光谱匹配;逐步精化;AIRS1295|3065|1<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Abstract：基于卫星数据的热红外图像模拟可以为热红外大气校正、地表温度和发射率反演和前期验证提供数据支撑，同时也可以为热红外传感器的波段设置和优化提供参考。热红外图像模拟是进行热红外定量遥感研究的有效手段。本研究利用Terra星上搭载的ASTER（Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer）遥感数据所反演得到的地表温度和发射率产品，基于高光谱辐射传输模型，模拟8—14 μm（714—1250 cm-1），波谱分辨率为0.25 cm-1的星上TOA（Top of Atmosphere）高光谱热红外成像模拟数据。在此基础上，结合高光谱热红外图像数据的特点，实现了温度和发射率分离算法，以及对比了不同的基于图像的大气校正算法。结果显示，本文提出的热红外图像模拟方法可行，能够为评价不同的大气校正、温度和发射率分离算法提供有效的数据支撑。Keywords：遥感;高光谱热红外;图像模拟;地表温度;地表发射率;大气校正1205|2555|0<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Abstract：为了满足中国环保、国土、农业、气象、减灾等行业对地表温度遥感高精度监测的需求，近些年来中国长波红外空间光学遥感器空间分辨率从公里尺度提高到十米尺度分辨率，定量化应用的需求也越来越高。高精度的辐射定标是保证红外数据定量化应用的关键，本文通过全链路分析了影响辐射定标精度的因素，结合某型号任务的研制过程的具体实际，分析了主要影响因素的优化方法，包括星上定标方案优化、提高星上定标黑体控温精度和标定精度、提升长波探测器性能、提高长波探测器焦面控温精度等措施提高相机的性能和输出稳定性，并通过该型号真空辐射定标试验对辐射定标精度、系统定标响应情况进行了验证，试验结果绝对辐射定标精度为0.8 K@300 K，达到国内空间分辨率小于100 m的同类长波红外空间光学遥感器的较高水平。本文介绍的长波红外空间光学遥感器性能提升方法可为今后同类遥感器的研制及辐射定标提供参考借鉴，同时提供的定标试验验证结果也可以为同类红外卫星在轨应用提供参考。Keywords：光学遥感;空间光学遥感器;长波红外;真空辐射定标试验;绝对辐射定标精度1725|3670|5<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Abstract：热红外遥感器主要使用遥感手段感应地物热红外辐射信息，可用于识别地物和反演地表温度参数。由于热红外遥感器在夜间的工作工作能力优于可见光，且环境适应性好，已广泛应用于资源调查、生态环境监测、灾害评估以及军事目标探测识别等领域。随着工程应用及科学研究的不断深入，提升热红外遥感器的探测灵敏度需求日益迫切。热红外遥感器的温度灵敏度与遥感器自身收集目标能量的能力和遥感器系统噪声特性相关。其中，遥感器系统噪声由光子噪声（景物辐射和遥感器本体背景辐射共同到达焦平面处的光子的波动）、探测器组件噪声、电路噪声共同组成。在成像谱段、积分时间、探测器及视频电路参数固定的条件下，光学系统降温能够减小其自身背景辐射，降低光子噪声，提升系统的温度灵敏度。本文通过仿真分析量化了光学系统辐射与光路设计、光学系统工作温度以及探测器冷屏设置的关系，并以某热红外遥感器为例验证了光学系统温度对热红外遥感器温度灵敏度的影响。文中的仿真分析方法和验证情况对于热红外遥感器的设计研制有参考意义。Keywords：遥感;热红外遥感器;探测能力;测试;温度灵敏度1129|1205|5<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Platforms & Loads
Abstract：机载高分辨率遥感是高分对地观测的重要部分，其中高分辨率高光谱热红外数据的光谱发射率可以用于矿物识别，是对可见光遥感地物识别的有效补充。机载高光谱热红外传感器TASI（Thermal Airborne Hyperspectral Imager）在8—11.5 μm范围内设置了32个波段，在国内外常被用于地表热辐射信息、矿产资源探测等领域。本文利用2018-10在新疆富蕴县研究区的TASI航空飞行数据，首先基于再分析大气廓线NCEP数据与MODTRAN实现了TASI高光谱热红外数据的大气校正，并在基础上发展了温度与发射率分离方法TES（Temperature and Emissivity Separation method）反演研究区地表温度与发射率，采用多波段热辐射计CE312测量的地面发射率对反演结果进行了有效验证，结果表明波长大于9.6 μm的波段的发射率误差约为0.01。最后，结合反演的TASI发射率光谱曲线，采用光谱角度匹配方法提取了研究区高岭石的空间分布。研究工作涉及的相关算法与应用成果可为星载高分辨率热红外载荷数据的应用提供了相关参考。Keywords：遥感;高光谱热红外;地表温度;TASI;光谱发射率;矿物识别1735|2015|0<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Abstract：陆表温度是全球气候观测系统的基本变量。由于地表目标多数为具有三维结构、组成成分复杂、温度分布不均一的混合像元，因此相较于平均温度，组分温度具有更明确的物理意义和应用价值，对地—气相互作用过程和水分循环的定量分析研究具有重要意义。本研究针对Sentinel-3 SLSTR数据，基于CBT-P模型和CE-P模型构建了植被—土壤组分温度反演框架，并分析了劈窗算法和LAI对反演误差的影响。使用小汤山、漯河、塞罕坝3地实测数据进行结果验证，结果表明，5个验证点的植被组分温度反演结果的绝对偏差在0.1—1.6 K之间，平均绝对偏差为1.1 K，土壤组分温度反演结果的绝对偏差在0.5—1.4 K之间，平均绝对偏差为0.8 K，在中纬度的稀疏连续植被和垄行植被冠层中取得了较高的精度，初步证明了本研究提出的Sentinel-3 SLSTR双通道双角度地表组分温度反演算法的可行性。Keywords：遥感;植被冠层;组分温度;劈窗算法;CE-P模型;CBT-P模型;Sentinet-3 SLSTR1685|2460|1<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Abstract：双层能量平衡模型TSEB（Two Source Energy Balance）常用于地表蒸散发的估算研究，对于干旱半干旱流域的水资源调控以及利用有着十分重要的意义。本文在流域尺度上分别利用Sentinel-3双角度观测热红外和近红外数据反演的地表温度LST（Land Surfacer Temperature）和地表组分温度LSCT（Land Surface Component Temperatures）分别驱动TSEB模型，估算了黑河流域不同土地覆盖类型下的瞬时地表通量，并利用流域内上、中、下游通量塔地面观测数据验证了两种模型估算的地表通量。结果表明：两种模型都在一定程度上高估了净辐射和潜热通量，在植被稀疏的高寒草甸以及河岸林土地覆被类型下，TSEB-PT模型表现更好，随着植被覆盖度的上升，TSEB-2T模型的优势更加明显。研究结果为黑河流域水资源合理利用提供一定的保障以及为水资源管理者提供流域尺度上更加准确的植被水分利用的估计值，并且为后期模型的优化提供了理论基础。Keywords：陆表温度（TSEB-PT）;组分温度（TSEB-2T）;地表通量;真实性检验1269|2897|2<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Abstract：与混合像元的地表温度相比，植被和土壤的组分温度具有更明确的物理意义。因此，本文提出了一种从具有广泛应用的极轨卫星地表温度产品中分离出植被和土壤组分温度的算法。该算法使用温度日变化模型作为桥梁连接极轨卫星一日内的两次观测，利用多像元数据进行模型求解，从而得到过境时刻的地表植被和土壤组分温度。论文针对MODIS数据开展了地表组分温度的反演，并利用实测站点数据和高分辨率卫星数据对反演结果进行了验证。结果表明，该算法可以提供合理的植被和土壤组分温度信息，反演温度的误差变化范围为1.4 K到2.5 K。此外，对观测时刻组合方式的分析表明该算法只需要一次白天观测和一次夜晚观测就可以得到精度较好的分离结果，并且两次观测可以来自于不同传感器，进一步表明了算法具有良好的可操作性。Keywords：遥感;组分温度;极轨卫星;地表温度;多时相;多像元1025|1671|1<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Abstract：垄行种植是果园及农作物的常见种植结构，其冠层比连续和离散植被冠层具有更强的热辐射各向异性，开展垄行植被冠层的热辐射方向性校正对干旱监测等应用具有重要意义。热红外核驱动模型是热辐射方向性校正的基础，但现有核驱动模型在垄行植被冠层中的拟合精度未被讨论过。本文以在法国波尔多获取的两组不同朝向葡萄园冠层航空实测方向性特征为基础，对比分析了现有8个模型的拟合精度（含隶属可见光近红外核驱动建模扩展框架的Ross-Li、LSF-Li模型及隶属热红外核驱动建模通用框架的Vinnikov、RL、Vinnikov-RL、Vinnikov-Chen、LSF-RL、LSF-Chen模型），结果表明现有模型均无法拟合出垄行植被的行效应特征，精度整体较低（RMSE高达2 K，R2低于0.7）且各个模型之间的拟合能力差异小，现有热红外核驱动模型均不适用于垄行植被冠层，有待在核驱动建模通用框架下发展可刻画垄行特征的新核。Keywords：遥感;地表温度;热辐射方向性;核驱动模型;垄行植被1273|2004|2<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Abstract：热红外遥感是监测地表温度的重要技术手段。然而，由于其易受云雾影响，热红外遥感反演地表温度存在大量的观测空白区域，严重影响地表温度产品的应用。近年来，机器学习算法的发展为实现地表温度无缝观测提供了新的技术手段。然而，基于机器学习的云雾覆盖像元重建方法与训练样本的数量和分布有着直接的联系，其应用条件在现有研究中还鲜有讨论。为深入探究重建过程中训练数据量和数值分布对重建精度的影响，本文选择基于随机森林的地表温度重建模型开展样本敏感性分析，采用美国MODIS陆地产品和欧洲第二代静止气象卫星（MSG）入射短波辐射产品重建不同训练样本集下的地表温度，并与真实地表温度数据比较，定量评估重建结果精度与样本数量和分布之间关系。研究结果表明：（1）地表温度重建精度随着训练样本数据量增加显著转好。（2）在数据量一定的情况下，随机采样方式因为具有空间代表性比区域取样方式具有更精确更稳定的精度，能将重建后的均方根误差降到2.1 K以下，相关系数达到0.93以上。即使数据量较小，随机取样方式的重建精度较稳定的特点使得模型对因数据量不足造成的重建精度降低的负面效应具有减弱作用。（3）进一步划分不同高程带和植被覆盖条件下的训练集，当训练集所处范围与重建集所处范围一致或者训练集覆盖范围越广时，重建精度越好。总体而言，上述研究成果为今后采用机器学习方法重建地表温度应用中训练样本选择以及获取高精度地表温度重建结果提供了重要的科学参考。Keywords：地表温度;随机森林;重建;训练数据;高程;植被1193|2608|5<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Abstract：地表温度LST（Land Surface Temperature）是全球气候变化研究的关键参数，遥感是获取全球和区域尺度地表温度的一种切实可行手段，但现有的单一传感器无法提供高时空分辨率的LST数据，限制了遥感地表温度数据的深入广泛应用。现有的降尺度方法难以生成无缝高时空分辨率的地表温度数据，且降尺度效果易受高空间分辨率LST数据缺失及有效时刻分布影响。本文提出了一种基于地表温度日变化模型DTC（Diurnal Temperature Cycle）偏差系数解算的地表温度降尺度方法，采用FY-4A、MODIS和Landsat 8的LST数据生成晴空及多云条件下逐小时100 m的无缝LST数据。方法主要包含4部分：（1）利用空值重建方法获取无缝的FY-4A的LST数据；（2）建立FY-4A LST数据的DTC模型；（3）采用时空融合模型对MODIS的LST数据进行空间降尺度；（4）解算DTC模型偏差系数，获取逐小时100 m分辨率的无缝LST数据。实验结果表明，本文提出的方法具有较高的降尺度精度，可获得晴空及多云条件下无缝高时空地表温度数据，且高空间分辨率的地表温度数据缺失和有效时刻分布对本文方法降尺度结果影响较小。Keywords：地表温度降尺度;高时空分辨率;时空融合;地表温度日变化模型;风云四号A星（FY-4A）1511|2363|1<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Abstract：由于星载热红外传感器研发技术的局限性，单一传感器尚不能提供兼具高频次、高空间分辨率地表温度数据。协同其他遥感辅助数据，对低空间分辨率、高时间频次地表温度产品开展降尺度研究成为了解决这一难题的有效途径。然而由于现有地表温度降尺度方法未充分考虑不同地表状态参数对地表温度空间分异格局的尺度影响差异，降尺度后的地表温度数据在异质性景观区域存在精度较差和空间纹理不清晰的问题。鉴于此，本文以北京和张掖地区的8期MODIS地表温度产品为例，通过引入多尺度地理加权回归MGWR（Multiscale Geographically Weighted Regression）来分析归一化植被指数NDVI、数字高程模型DEM、坡度和经纬度对地表温度空间格局影响的尺度差异，提出一种针对MODIS地表温度产品的空间降尺度算法，并与TsHARP算法、多元线性回归算法、地理加权回归算法和随机森林回归算法进行定量对比。结果表明，基于MGWR模型的地表温度降尺度转换函数能够良好地揭示多种地表状态参数与地表温度间的不同作用关系，其中NDVI和坡度对地表温度分布具有全局影响，DEM和经纬度对地表温度呈现出了局域性作用。与4种代表性方法相比，基于MGWR算法降尺度后的100 m分辨率地表温度数据具有更好的空间纹理，在城镇和沙漠等温度异质性明显地区保障了清晰的景观纹理；另外，对于所选研究区的8期MODIS地表温度产品而言，利用MGWR算法降尺度后的地表温度均拥有更好的精度，在0—1 K误差级别下的面积占比均大于57%，均方根误差RMSE（Root-Mean-Square Error）均小于2.85 K，决定系数R2（coefficient of determination）均大于0.88。Keywords：地表温度;空间降尺度;MGWR模型;作用差异;MODIS2449|5759|19<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Abstract：以光谱指数为趋势面因子的降尺度方法被广泛用于遥感地表温度尺度转换中，但面临构建的光谱指数难以凸显地表温度分布规律、浅层的统计模型难以精准刻画趋势面因子与地表温度之间的复杂关系的不足。为此，本文以Landsat 8 ARD 地表温度产品为降尺度对象，以Landsat 8 OLI原始数据为潜在趋势面因子，构建地表温度降尺度残差网络（LSTDRN）的深度学习模型；探索适用于Landsat 8地表温度产品空间降尺度的趋势面波段或组合，并在不同季节、不同地表类型下与经典传统方法TsHARP进行定量比较。结果表明：LSTDRN方法利用Landsat 8 OLI原始单波段作为趋势面因子就能有较好的降尺度效果，增加潜在趋势面因子的组合数量并不能提高降尺度效果。不同地表覆盖类型实验中，LSTDRN方法降尺度效果整体优于经典传统方法，且以近红外波段、红光波段和归一化植被指数为趋势面因子时，近红外波段降尺度效果定量评价表现最佳；不同地表覆盖类型的LSTDRN降尺度效果排序为：植被>建筑>水体，而经典传统方法则没有表现出明显的差异。不同季节实验中，LSTDRN方法在春夏冬3季的降尺度效果的定量评价表现明显好于经典传统方法，两类方法的秋季降尺度结果相当。因此，提出的LSTDRN对Landsat 8遥感地表温度产品具有较好的降尺度效果，整体优于经典传统方法且稳定性更强。Keywords：遥感;地表温度;降尺度;Landsat 8;深度学习;趋势面1969|2339|3<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Abstract：地表温度是陆面过程动态模拟、区域和全球变化分析等研究领域的重要参数，如何获得高时空分辨率地表温度数据一直是研究热点问题。选择河北省张家口市城郊区、山区两个区域作为试验研究区，在ERA5 0.1°分辨率地表温度订正基础上，构建随机森林降尺度模型以实现多层级分辨率的地表温度降尺度，并与Landsat 8 TIRS反演地表温度进行对比分析，以探讨再分析地表温度在不同分辨率、不同下垫面类型上的降尺度效果。结果表明：不同分辨率的降尺度结果都能够准确表达地表温度相对高低的空间分布特征，纹理精度显著提高，但降尺度误差随着空间分辨率提高而逐渐增大，城郊区和山区的降尺度均方根误差变化范围分别为1.16—1.79 ℃、1.61—2.49 ℃，地表温度高值与低值区域分别存在着低估和高估现象；随机森林降尺度模型中的参数重要性随尺度变化不大，总体表现为两个区域中植被指数NDVI的重要性都比较大，而海拔高度在山区区域对降尺度模型的影响更大。Keywords：ERA5再分析资料;地表温度;降尺度;随机森林模型;空间尺度1805|3096|1<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Abstract：地表温度是是决定地表辐射能量收支的重要变量，在岩石圈、水圈、生物圈和大气圈的能量平衡和水量平衡研究中起着重要作用。利用热红外遥感技术可实现区域和全球尺度地表温度的快速获取，其受到了研究者的广泛关注。目前，FY-3D是国内光谱分辨率最高的对地观测卫星，极大的提高了对地观测能力，其搭载的中分辨率光谱成像仪（MERSI-II）经过大幅升级改进，性能有了显著提升，热红外数据的空间分辨率达到了250 m。本文使用大气辐射传输模型MODTRAN 5模拟了MERSI-II传感器热红外通道星上观测数据。在此基础上，构建了通用劈窗地表温度反演模型，结合ASTER GED全球地表发射率产品以及MERSI-II自身大气水汽反演算法，发展了地表温度遥感反演方法。最后，利用2019-08内蒙古乌海沙漠地区及美国SURFRAD多个站点的实测地表温度数据对本文提出的方法进行了验证。研究结果表明，相较地表实测数据，构建的劈窗算法反演的地表温度RMSE在1.6—2.6 K，反演精度达到了预期目标，还具有较高的空间分辨率，可以用于业务化的地表温度的反演，同时也说明其辐射定标精度有了一定保证，有效满足了区域和全球尺度地表温度遥感监测应用需求。Keywords：地表温度;劈窗算法;风云三号D星;MERSI-II;MODTRAN2486|2068|8<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Abstract：地表温度LST（Land Surface Temperature）是城市热环境研究的重要参数之一，城市下垫面极为复杂，LST空间差异性较高。高空间分辨率LST对精细化城市热环境监测和缓解具有重要意义。目前大部分城市遥感LST降尺度研究仍以二维角度为主，缺乏建筑三维结构的考虑。本研究同时考虑地表二维和三维指标，构建基于随机森林方法的降尺度模型，开展MODIS 1 km LST降尺度研究（100 m），并探讨二维和三维建筑形态对LST影响的空间尺度效应。另外，为了弥补随机森林模型缺乏物理基础的不足，参考热辐射传输方程，将方程中传感器接收的辐亮度和与大气透过率相关的大气可降水量，加入降尺度模型构建中。为了更好利用真实观测的MODIS 1 km LST验证降尺度结果，故将MODIS LST和所有指标因子升尺度至5 km，开展5 km LST降尺度至1 km研究，进一步研究探讨大气顶层辐亮度和大气可降水量对LST降尺度的影响。研究结果表明：（1）随机森林模型中增加辐亮度和大气可降水量前后，通过将5 km LST降尺度后1 km LST与原始MODIS 1 km LST相比，RMSE和R2分别由3.1 K和0.5提高至0.38 K和0.94。（2）当随机森林模型中增加建筑形态指标后，模型的袋外分数OOB_score由0.46提高至0.49，模拟的100 m LST与ASTER LST产品比较，R2有所降低，可能的原因是ASTER 和MODIS LST的反演方法和传感器不同，造成两者在100 m尺度下的对比性差一些。但是当驱动因子中增加MOD02和MOD05后，RMSE和R2由2.4 K和0.29提高至1.2 K和0.68，进一步说明MOD02和MOD05在1 km LST降至100 m过程中，起到至关重要作用。（3）在1 km和100 m尺度下，增加建筑形态后，模型OOB_score均有提高，并且建筑形态指标的重要性有所不同，在100 m尺度下独立建筑形态的影响程度有所增加。综上，MODIS LST在城市地区降尺度研究中需要考虑大气顶层辐亮度、大气可降水量和建筑形态的影响，并且不同的建筑形态对LST的重要性存在空间尺度效应。Keywords：遥感;地表温度;空间降尺度;随机森林;建筑形态;空间尺度效应2275|3806|2<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Abstract：开展适用于城市地区热红外遥感图像几何效应的辐射校正物理模型研究，对提升城区下垫面温度反演精度具有重要作用。本文利用天空视域系数SVF（Sky View Factor，V）量化城区下垫面几何特征，并考虑几何特征对地物目标辐射传输的影响机理。将遥感传感器入瞳处的辐射亮度分解为地物目标发射辐射、地物目标反射辐射以及大气上行路径辐射3部分，并分析了各部分辐射在“城区—大气”界面的辐射传输过程，构建适用于城市下垫面的热辐射传输UTRT（Urban Thermal Radiation Transfer）模型，可应用于城区热红外遥感图像的几何效应辐射校正。基于Landsat 8 TIRS（Thermal Infrared Sensor）数据，将UTRT模型应用于北京市典型城区地表温度的反演，并对UTRT模型和不考虑下垫面几何特征反演结果进行对比分析，结果显示：（1）研究区内UTRT模型反演结果数值上整体低于不考虑下垫面几何特征的反演结果，差值范围为0—1.57 K，均值为0.44 K；（2）通过对不同地表覆被类型的分析对比，模型结果差值较大的区域为建筑和裸地，其空间分布明显受V值的影响，在一定范围内，V值越大反演结果数值越低；（3）对UTRT模型天空视域系数和环境温度两个参数进行敏感性分析，在地表发射率较小的场景中V参数敏感性较强，由于环境温度与目标地物温度较为接近，其参数的敏感性较低。结论为：UTRT模型可为城市下垫面遥感图像几何效应的辐射校正提供解决方案，对比不考虑下垫面几何特征的模型，前者可以更好地应用于城区地表温度遥感反演。该研究对推进城市高分辨率热红外定量遥感具有发展潜力和应用前景。Keywords：热辐射传输模型;城区下垫面;几何特征;天空视域系数;地表温度2528|2303|3<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Technologies and Methodologies
Abstract：作为中国发射的风云四号系列首颗卫星，FY-4A搭载了先进的静止轨道辐射成像仪AGRI。本文利用AGRI传感器的中红外到热红外波段观测数据、ERA5水汽再分析产品以及全球无线电探空数据集IGRA等数据进行晴空大气可降水量反演研究。在海洋表面，分别利用回归分析法与随机森林算法反演大气可降水量，反演结果与ERA5水汽产品相比，均方根误差为0.493 cm和0.247 cm。在陆地表面，利用随机森林模型反演大气可降水量，反演结果与ERA5水汽产品相比，均方根误差为0.155 cm；与IGRA水汽产品相比，均方根误差为0.215 cm。结果表明本文使用的随机森林算法可以有效地提升热红外遥感数据反演大气可降水量的精度。Keywords：FY-4A AGRI;热红外遥感;大气可降水量;回归分析;随机森林1515|1353|7<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Abstract：地表温度和近地表大气温度是地球系统、大气系统以及地—气相互作用物理过程的重要参量。在陆地—大气的相互作用过程中，水汽含量、NDVI指数、下垫面变化等因素会对地—气热量传输造成一定的影响。本文首先利用地表温度产品（MYD11A1）以及气温站点数据（GSOD）获得全国尺度下地表温度年最大值、近地面气温年最大值。在此基础上，使用趋势分析法分析2003年—2018年地、气温度年最大值时空分布特征及变化趋势，以及地—气温差气候倾向率变化趋势。最后，结合大气总水汽含量产品（MYD05）、NDVI指数（MYD13A3）、二氧化碳平均浓度增长率分析导致地表温度年最大值与近地面气温年最大值趋势发生变化的原因。研究结果表明：（1）在全国尺度下，2003年—2018年地表温度年最大值呈现北高南低的空间分布特征。近地面气温年最大值的空间分布与地表温度年最大值相反。大气总水汽含量年最大值在热带、亚热带季风气候区内总体较高。水汽含量既影响近地面气温的大小，同时也受到近地面气温的影响，因此，水汽含量年最大值与近地面气温年最大值表现出一定的空间分布一致性特征。（2）在2003年—2018年期间，地表温度年最大值的气候倾向率在空间上表现出北高南低的分布特征。近地面气温年最大值的气候倾向率在空间上也表现为北高南低，与地表温度年最大值的气候倾向率变化基本一致。但地表温度年最大值的变化幅度要大于近地面气温年最大值，并且在个别区域表现不一致。主要分布在天山地区、三江平原以及秦岭南侧地区，地—气年最大值变化趋势相反即地—气差减小。（3）大气总水汽含量年最大值的增加可造成近地面气温年最大值的增加，而植被覆盖度的上升可造成地表温度年最大值下降。但在天山地区大气总水汽含量与地—气差的响应不明显，但天山地区的近地面气温年最大值与CO2平均浓度增长率的关系较为明显。（4）遥感数据反演的地表温度年最大值和站点观测的近地面气温年最大值空间分布表现出差异，但时间变化趋势基本一致。Keywords：地表温度年最大值;近地表温度年最大值;水汽含量年最大值;NDVI指数;气候倾向率1214|2694|4<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Abstract：近些年随着中国植树造林计划的持续进行，植被覆盖不断增长，进而影响中国地表环境。地表温度是表征地表物理过程的重要参数，是地表—大气能量交换中的驱动因子，广泛应用于气候、水文、生态及气象等研究中，是众多基础学科研究的关键参数之一。为了分析植树造林战略对局地和区域尺度的影响，以指导相应政策的制定，本文采用IBM（Intrinsic Biophysical Mechanism）方法研究了中国区域植树造林对地表温度的影响，并讨论了辐射效应与非辐射效应以及不同林地类型对地表温度的影响。结果表明：（1）植树造林对地表温度的影响在高纬度地区的寒冷季节表现为增温作用，而在温暖季节各纬度均表现为降温作用。（2）寒冷季节高纬度地区植树造林对地表温度的辐射效应较为强烈，而在其他季节各纬度植树造林对地表温度的非辐射效应占主导作用，辐射效应较为微弱。（3）开阔地转为林地时，不同林地类型对地表温度有不同的影响特征。开阔地转为落叶阔叶林时对地表温度的影响与植树造林对地表温度的总体影响变化具有相似特征，表现为在寒冷季节高纬度地区为增温作用，在低纬度地区均表现为降温作用，开阔地转为常绿针叶林、常绿阔叶林时对地表温度的影响均表现为降温作用。Keywords：地表温度;IBM方法;植树造林;非辐射效应1994|2134|2<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Abstract：遥感全天候地表温度产品在多云雾地区意义重大，对冰川泥石流多发的藏东南地区极具应用价值，但遥感全天候地表温度空间分辨率不足限制了其在精细化灾害监测中的应用。以藏东南冰川地区为研究区，采用高程、坡度、坡向、地表覆盖类型、植被指数、地表反射率、积雪指数作为全天候地表温度的影响因子，结合移动窗口，进行多种地表温度降尺度方法的对比，进而使用最优的降尺度方法将现有的遥感全天候地表温度产品（TRIMS LST）的空间分辨率从1 km提升至250 m。利用地面站点实测数据的评价结果表明，基于梯度提升决策树（LightGBM）的降尺度方法得到的250 m空间分辨率全天候地表温度的均方根误差在白天/夜间为2.25 K/2.15 K，优于基于多元线性回归和随机森林的降尺度方法，且比原始1 km分辨率全天候地表温度的精度高0.25 K左右。基于Q指数与SIFI指数的图像质量评价结果表明，降尺度得到的250 m地表温度不仅在空间格局和幅值上与原始1 km遥感全天候地表温度一致，而且补充了大量的地表温度空间细节信息。生成得到的250 m分辨率的地表温度对于藏东南冰川地区的灾害分析具有积极的意义。Keywords：地表温度;降尺度;全天候;冰川;藏东南1190|2159|3<HTML><L-PDF> <Meta-XML>Updated：2021-08-30
Remote Sensing Applications
