两组分非同温像元热辐射中多次散射影响的解析模型和验证

具有三维结构的非同温地表像元表面热辐射的方向性，取决于像元组分参数，如组分温度，组分发射率，组分结构参数等，而组分的热辐射在组分间的多次散射对像元表面总热辐射方向性的贡献主要取决于像元的几何结构，本文以热辐射几何光学模型为基础，根据多次反弹的原理定量表述了组分热辐射在组分间的多次散射，对随机分布的两且分非同温像元，建立了解析表达的热辐射方向性模型，室内模拟实验室测数据的检验证明了模型的适用性和简单性。     

非同温表面热辐射方向性LSF概念模型的野外试验验证

用禹城矮杆冬小麦的热辐射方向性实地测量数据,验证LSF非同温表面热辐射方向性概念模型.小麦结构造成的方向比辐射率用辐射传输模型经基尔霍夫定律得到,视在温差引起的方向比辐射率用间隙率模型计算.结果表明LSF概念模型正确描述了非同温像元的热辐射方向性.     

连续植被的热辐射方向性

正确认识非同温混合像元热辐射方向性规律是利用多角度遥感数据反演像元组分温度的前提。论文基于局地热平衡条件和组分有效发射率概念探讨了连续植被的热辐射方向性模型。模型表明同温下的热辐射方向性只决定于连续植被体系总有效发射率的方向性，它是各组分有效发射率的和，决定于植被叶面和土壤表面的发射率、冠层结构参数。在非同温状况下，组分温度通过组分有效发射率调节体系的辐射亮度方向变化。模型解释了热辐射中孔穴效应问题。并通过蒙特卡罗逆向模拟从微观探讨了热辐射方向性与植被叶面和土壤表面的发射率、冠层结构参数的关系，并对孔穴效应引起体系发射率的增量和辐射亮度的增量进行了模拟分析。结果表明，对于球面型连续植被，叶面和土壤表面发射率值分别取0.98和0.94时，垂直方向上孔穴效应使体系的总有效发射率有0.01-0.025幅度的增值。当连续植被处于20℃同温状况时，孔穴效应引起的辐射亮度增量基本上都在0.8℃以上，最高可达到1.3℃。     

城市模拟目标的3维热辐射方向性模型

以城市3维结构场景为研究目标,考虑其光影遮蔽关系,模拟传感器视场内目标的可见表面,实现视场尺度内城市模拟目标方向亮温的准确模拟。利用地面试验观测数据对3维热辐射方向性模型进行验证。结果表明,该模型对城市3维结构目标的方向亮温具有较好的模拟精度,均方根误差为0.7K,能够描述微观尺度下城市3维模拟目标的热辐射方向性。利用该热辐射方向性模型对城市区域物理模型的方向亮温进行模拟,发现城市区域物理模型热辐射存在显著的方向差异,并伴有热点效应产生。     

耦合ENVI-met与RAPID模型模拟3维异质植被场景亮温分布

遥感地表温度产品(LST)对陆面过程和全球与区域气候变化研究具有重要价值。但是当前卫星遥感观测到的地表温度分辨率较粗,多为混合像元,有明显的角度效应和时空变化特征,严重影响陆面过程等研究的应用精度。为定量评估3维异质性场景对亮度温度分布的影响,本文基于再分析资料,耦合3维小气候模型ENVI-met和3维热辐射传输模型RAPID,开展了地表3维温度场的模拟。研究以全球数值预报产品NCEP来提供ENVI-met所需的边界条件,分别进行了异质性植被场景的亮温水平分布和热辐射方向性模拟试验。在水平分布模拟研究中,基于机载G-LiHT数据(光学影像、激光雷达数据、LST产品)提供3维场景构建输入参数和温度场验证数据,并以美国某湿地区域的6个不同异质性场景为例进行了模拟与验证;在热辐射方向性的模拟研究中,基于机载WiDAS多角度多光谱数据构建了3维场景,并以黑河地区的2个异质性场景为例进行了模拟与验证。结果显示:(1)星下点亮温模拟值在水平分布上与G-LiHT的LST亮温值较为接近(标准误差RMSE为1.1 K),说明耦合模型能有效模拟不同空间异质性下的亮温分布。其中,裸土模拟误差最大(2.31 K),两种行播作物方向的模拟误差均小于1.2 K,道路宽度对模拟结果有影响(约为1 K);(2)耦合模型的多角度模拟结果与方向性亮温随视角的变化规律相一致,但变化速率和大小存在着差异。本文的模拟方法可以用于预测卫星过境时刻地表的热辐射方向性。     

非匀一冠层热辐射方向性3维模型构建——以玉米冠层为例

建立适用于多类型植被场景的热辐射方向性模型是进行地表热辐射方向性研究的一种手段。利用真实植株几何及生理参数的统计平均值来刻画理念植株,并给定其空间分布特征,进行不同生长期植被冠层的描述。基于冠层双向孔隙率思想构建了冠层热辐射方向性3维模型,模型继承了孔隙率模型在计算冠层热辐射方向性上的简洁优势同时以几何光学的思想考虑了冠层空间异质性对冠层热辐射方向性的影响。以玉米冠层为例,进行了不同生长期玉米冠层热辐射方向亮温的模拟,通过与实地测量数据的比对表明,本文发展的模型能够较准确地模拟不同生长期玉米植被场景的方向亮温变化规律,模拟误差主要来自理念株的刻画误差、玉米叶片形状的近似以及忽略了多次散射贡献等3个方面。模型的构建方法对稀疏植被场景、浓密植被场景、多类型植被的混合场景均可适用,不同观测几何下的植被场景4组份面积比计算结果有望应用于复杂地表条件下地表返照率的研究。     

天然林林下地表热辐射方向性观测

热辐射方向性是影响地表温度反演精度的关键因素之一。为深入了解森林地表的热辐射方向性特征,探索林下地表的热辐射方向性规律,在夏秋两季分别用FLIR i7和T420热像仪对东北天然林下草本植被与部分裸露土壤的亮度温度进行了多角度观测和分析,采用线性近似方法对获取的方向亮温进行纠正。结果表明:(1)林下地表具有较为明显的热辐射方向性,并与地表结构有关;(2)夏季地表由植被和小部分裸露土壤组成,冠层密度大,不同天顶角观测的亮温差异较小,平均为1—1.5℃,10:30 am观测亮温最高值在东方向天顶角40°位置(太阳天顶角30.5°±0.5°,方位角149°±1°),而14:30 pm在西方向天顶角40°左右(太阳天顶角为43.5°±1.5°,方位角247.5°±1.5°);(3)秋季地表大部分为10 cm厚的枯落物,不同天顶角观测差异较夏季大1℃左右,最高亮温则均位于天顶角50°,10:30 am位于东方向(太阳天顶角为57.5°±0.5°,方位角169°±2°),14:30 pm位于西方向(太阳天顶角为73°±1°,方位角231°±1°)。(4)林龄对于林下地表的热辐射方向性有一定影响,但季节性影响更显著。因此,林下地表的热辐射方向性对遥感像元尺度亮度温度的方向性有贡献,在以后的研究中应该予以考虑。     

利用遗传算法优化神经网络实现混合像元组分参数的反演

采用热红外多波段遥感数据反演陆面温度(LST),由于波段间信息高度相关,以及难以直接反演混合像元组分温度,使得LST的反演精度和应用价值都受到很大的限制.在建立非同温混合像元热辐射方向性模型基础上指出,热红外多角度遥感提供了反演组分温度的可能性,但是,由于该模型是采用蒙特卡洛方法模拟而建立起来的数值概念模型,采用一般反演方法很难同时提取所有参数信息.为了有效获取各参数信息,使用神经网络模型.由于待反演参数中,组分温度、土壤比辐射率和叶面积指数(LAI)都是多角度辐射亮度的非线性函数,然而,使用经典的误差后传(BP)算法容易陷入局部最优解区域;虽然遗传算法(GA)可以搜索到全局最优解,但在微机上实现算法速度太慢,因此,采用GA训练神经网络,得到网络权重,然后再以GA训练得到的权重作为BP算法的初始权重,继续训练神经网络,直到获得满意结果.这样既可以发挥BP算法快速寻优的特点,又能得到网络权重的最优组合.数值模拟的结果表明,基于非同温混合像元热辐射方向性模型,采用GA优化的神经网络模型反演多维参数效果比较理想.     

陆面温度反演的新进展

指出了利用多通道数据反演陆面温度所存在的问题,在说明非同温混合像元热辐射方向性规律的基础上,对利用多角度数据进行陆面组分温度反演进行了可行性分析。     

水平均匀冠层热辐射的计算机模拟和模型验证

讨论使用蒙特卡罗方法模拟非同温水平均匀冠层热辐射的方向性特征.模拟中,水平均匀冠层用叶面积指数、叶倾角分布函数和叶面积指数廓线描述,设土壤和叶片均为朗伯体,蒙特卡罗模拟基于光子在非同温冠层中的传输过程,并且考虑了光子在冠层内的多次散射.现有的计算机模拟结果验证了李小文等提出的非同温地表有效比辐射率概念模型.