通用劈窗算法的NOAA-18(N)AVHRR/3数据地表温度遥感反演与验证

本文以NOAA．18（N）AVHRR／3数据，运用通用劈窗技术获得地表温度。首先，利用MODTRAN4模拟不同地表和大气状况下热红外通道（Ch4，10．3～11．3gm和Ch5，11．5—12．5gm）的星上亮温，并建立模拟数据库。其次，按照地表温度、大气可降水汽含量、地表比辐射率和观测天顶角，对模拟数据库分组，确定出各分组的通用劈窗算法系数。然后，将构建的地表温度反演模型应用到NOAA．18（N）AVHRR／3数据，模型所需的地表比辐射率由NDVI阈值法确定，大气可降水汽含量是利用Li等（2003）提出的一种劈窗的协方差与方差比的方法来估算。反演结果表明：在观测天项角小于30°或者大气可降水汽含量小于3．5g／cm2时，地表温度反演的均方根误差小于1．0K；在观测天顶角小于45°并且大气可降水汽含量小于5．5g／cm2情况下，均方根误差小于1．5K。最后，利用美国通量站的实测数据对地表温度反演结果进行了验证，结果表明均方根误差小于1．8K。

近地表大气逆温条件下的地表温度遥感反演与验证

为了减少近地表大气逆温对地表温度遥感反演精度的影响,提出在晴空的地表温度"通用劈窗算法"模型中增加一个温度改正项来实现。在建立该误差改正项时,利用正常条件下的通用劈窗算法系数和具有不同逆温强度的逆温廓线,并结合大气辐射传输模型MODTRAN计算,得到近地表大气逆温条件下的地表温度反演误差,并在分析了该误差值与相应的逆温强度的关系后,发现该温度改正项可以表示为近地表大气逆温强度的二次项函数。为了进一步提高地表温度的反演精度,将地表温度和大气水汽含量进行分组,分别针对每个分组来确定温度改正项方程的系数。模拟结果表明,在逆温强度为1.7 K/100m时,该温度改正项可以使地表温度的反演精度提高0.44 K。利用内蒙古海拉尔试验站的实测数据对地表温度反演结果进行了验证,在近地表大气存在逆温的条件下,该方法能提高地表温度的遥感反演精度0.47K。但是,由于本文提出的方法需要已知大气温度廓线来计算大气逆温强度,因此在实际应用中该方法受到了一定的限制。