被动微波遥感反演地表发射率研究进展

微波地表发射率是表征地表特征的重要参数,也是反演地表、大气参数的重要条件.相比较物理模型,其模拟计算需要若干输入参数,且相当一部分地表、植被特征参数很难从常规资料中获取,应用星载被动微波辐射计资料可以在更大空间和时间尺度范围内直接反演地表发射率.从目前常用的几种被动微波遥感反演方法(包括经验统计方法、辐射传输方程方法、指数分析方法、神经网络方法、一维变分方法等等)回顾了微波地表发射率反演的国内外研究进展及其研究中存在的问题,并对这些方法的优、缺点进行了评价.最后指出,今后应开发识别和订正直接影响卫星观测值的无线电频率干扰(RFI)算法,改善云、雨检测算法,并且加强微波波段大气辐射传输等过程的机理研究.     

高光谱热红外星上辐亮度图像模拟及初步应用

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。     

基于FY-3B/MWRI数据的青藏高原地区地表发射率反演

以青藏高原地区为研究区域,利用FY-3B/MWRI(Microwave Radiation Imager)一级亮温数据和NCEP(the National Centers for Environmental Prediction) FNL(Final)全球业务分析资料,通过简化的微波辐射传输方程反演了晴空大气条件下的地表微波发射率.进而根据IGBP(International Geosphere-Biosphere Program)陆表覆盖分类数据,进一步分析了青藏高原地区微波地表发射率的频谱和空间分布特征,并分析了反演误差的来源.结果表明:青藏高原地区微波地表发射率的空间分布、频谱特征都与地表覆盖类型分布特征高度吻合,呈现出西北部地表发射率极化差异大,东南部极化异差小的分布特征.本研究中地表发射率的反演误差主要来自降水像元判别方案、再分析资料的时空匹配.还需要进一步研究定量误差,以期提高反演精度,进而建立长时间序列的地表发射率数据库,为青藏高原地球物理参数的遥感反演提供数据支持.     

基于热红外光谱的干旱区土壤盐分监测研究

土壤盐渍化是新疆最常见的土地退化过程,已经严重威胁到了当地的农业生产、生态稳定和经济发展。通过对渭库绿洲土壤含盐量和土壤热红外光谱分析,探讨了土壤含盐量与热红外发射率之间的定量关系。结果表明：（1）盐渍化土壤的发射率随着含盐量的变化而发生变化,当土壤盐分增加时,发射率也随之增大。（2）土壤含盐量与热红外发射率光谱数据相关性在8.5～9.5 μm波段范围内表现尤为显著,相关系数超过0.8,最高为0.90,对应波段范围9.259～9.271 μm。（3）运用回归模型一阶导数变换形式下建模效果和预测精度都是最优的,R²达到了0.899,RMSE最小为1.734。热红外光谱技术可以反演土壤含盐量,为利用热红外遥感识别土壤盐分信息提供技术支撑。     

沙漠下垫面地面温度及能量收支的BATS模式参数化改进

利用陆面过程模式BATS,引入地表发射率及两种大气发射率参数化方案,同时引入不同的地表粗糙度参数化方案,对比各种参数化方案对沙漠下垫面地面温度及能量收支的模拟状况。结果表明：采用Van Bavel等发展的地表发射率及Chung等发展的大气发射率方案可以明显改进地面温度及向上长波辐射的模拟,Chung等方案在夜间与正午的模拟效果更好,减小了1 ℃左右的地面温度模拟偏差,减小了10 W·m^-2左右的向上长波辐射模拟偏差。晴天地面温度及向上长波辐射的模拟结果优于阴天。利用Zhang等发展的裸土粗糙度参数化方案也会提高模式对地表感热通量模拟的准确性。     

基于AMSR-E的微波波段地表发射率反演——以青藏高原为例

青藏高原以其独特的特征在气候变化中起着重要的作用,而地表发射率对地表参数和大气参数的准确反演也非常重要,因此本文发展了青藏高原微波波段地表发射率的反演算法.首先通过辐射传输方程对地表发射率的反演算法进行了推导,并利用被动微波一维大气辐射模拟器的模拟数据对算法进行了验证,结果显示了较高的精度.接着结合微波辐射计AMSR-E的亮温数据和MODIS提供的大气廓线数据,利用本文发展的算法反演了青藏高原微波波段的地表发射率.最后,分析了青藏高原地表发射率的时空分布特征:从空间特征上分析,反演结果的空间分布符合青藏高原地表覆盖类型的变化,植被湖泊等可以在反演结果中很明显的显现;从时间特征上分析,在一个月的时间尺度上,发射率随时间变化并不明显,每天的变化值在0.01之内.另外通过对青藏高原裸露地表发射率的时间序列研究发现,地表发射率对降雨有非常敏感的响应.反演结果的合理性表明本文的算法具有可行性,可以利用该算法反演青藏高原的地表发射率并建立长时间序列的地表发射率数据库,为青藏高原其他地球系统参数的遥感反演提供基础,为青藏高原的相关地学研究提供数据支持.     

水汽吸收和下垫面发射率对晴空大气红外窗区遥感影响的综合分析

从数学上探讨了晴空大气红外窗区通道遥感陆面特性水汽吸收和陆面发射率的综合影响。首先,基于辐射传输方程推导出大气水汽含量和陆面发射率(ε)引起红外窗区通道遥感陆面亮温(Tg)变化的数学表达式,指出红外辐射在传输过程中水汽吸收衰减的影响主要是引起大气透过率的变化;分析了在高温高湿和低温干燥等不同地区,红外窗区通道的大气透过率所受到的不同程度的衰减,以及水汽吸收衰减和陆面发射率对不同的红外窗区通道的影响。此外,还建立了一个红外窗区通道遥感陆面温度与地面亮温差ΔT=(Ts-Tg,imax)与水汽含量变化Δq和陆面发射率ε的二元多项式拟合方程,进一步分析大气水汽含量和陆面发射率对不同的红外窗区通道遥感的影响;指出红外短波窗区通道不但受太阳辐射污染严重,而且受陆面发射率变化的影响激烈,特别是在寒冷干燥的亚北极冬季。最后强调,为了精确地反演陆面温度,最好采用热红外窗区通道;必须考虑大气订正,特别是在高温高湿区;同时应该考虑陆面发射率等因子的作用。     

用多角度遥感数据反演混合像元组分温度的可行性分析

利用多通道信息反演陆面温度的传统方法,由于通道间信息的高度相关使反演结果的精度难以提高,并且无法得到混合像元中的组分温度。文中以非同温混合像元热红外辐射方向性规律为基础,建立了连续植被类型非同温混合像元热红外辐射模型,用蒙特卡罗方法模拟分析了连续植被的组分有效比辐射率与变量的关系。结果表明:连续植被热辐射亮度值是组分温度T_v、T_s,叶面积指数LAI,叶倾角分布LAD,以及单叶面比辐射率ε_v(θ)和土壤表面比辐射率ε_v(θ)的函数。利用先验知识对变量进行分析后表明,6个变量中只有T_v、T_s、LAI、ε_v(0)需要反演。由于多角度间组分辐射亮度的相关性低,从理论上讲只需要4个角度的辐射亮度观测值就可以解出4个未知量而达到反演组分温度的目的。这4个角度数据除选择垂直方向上辐射亮度数据外,应在30°～50°视角范围内选择另外3个热辐射亮度数据。     

基于ASTER GED产品的地表发射率估算

地表发射率是地表温度反演的重要输入参数,为了解决现有地表发射率估算方法在裸露地表精度较差的问题,本文基于最新的ASTER全球地表发射率产品(ASTER GED)和基于植被覆盖度的方法(VCM),提出了一个改进的地表发射率估算方法。首先,利用ASTER GED产品求解裸土发射率,然后,利用ASTER波谱库中的植被发射率和植被覆盖度结合VCM方法计算地表发射率。利用张掖地区2012年11景ASTER TES算法反演的地表发射率产品和实测地表发射率数据进行了验证,同时利用一景Landsat 8 TIRS数据分析了对地表温度反演精度的影响。结果表明该方法估算的地表发射率整体精度较高,可以有效改进裸露地表的发射率估算精度,用于支持利用多种热红外传感器数据生产高精度的地表温度产品。     

航空高光谱热红外数据的两种发射率反演方法对比

本文在介绍航空高光谱热红外的两种发射率反演算法——ARTEMISS算法和ASTER TES算法基础上,以甘肃柳园地区的热红外高光谱TASI数据为基础,对实验区进行了发射率反演,结合野外实测结果,对两种算法的图像质量和精度进行了对比分析。结果显示,两种算法均能满足反演精度要求,ASTER TES算法图像质量好,精度较高;ARTEMISS步骤简单,反演结果能很好地体现出岩性差异。在实际应用中应结合不同的应用要求来选择不同的反演算法。