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劈窗算法陆表温度反演精度比较与敏感性分析
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摘要 中文摘要 Surface 陆表温度 Land 究的重要基本参数，在气象、地质、水文、生态等众多领域有着广泛的应用需要， 利用热红外遥感反演地表温度一直是遥感定量化应用的重要内容。在实际应用中， 选择合适的算法，确保陆表温度反演精度是其应用的重要前提。劈窗算法是发展比
较成熟的地表温度反演算法，本文选择QIN劈窗算法和Wan．Dozier劈窗算法两种 比较经典的劈窗算法作为论证对象，首先基于Earth Moderate observatorysystem
Resolution ImagingSpectroradiometer EOSMODIS 数据建立陆表温度反演流程，然
后将大气廓线数据输入辐射传输模型MODTRAN，利用辐射传输模拟手段，针对
MODIS3l、32通道，对两种算法进行精度对比和敏感性分析，分别评价了两种劈窗
算法的绝对精度；研究大气水汽含量、地表比辐射率、通道等效噪声等LST反演参
数的不确定度对反演精度的影响；基于误差传递理论，分析比较两种劈窗算法的总
精度。结果表明：针对TIGR388条中纬度夏季大气，两种算法的绝对精度相差不
Wan．Dozier劈窗算法绝对精度受到水汽含量和地表温度的影响比较大，假设
射率的敏感性要高于Wan．Dozier劈窗算法，且敏感性更易受地表比辐射率值的影 响：两种算法对31通道NEAT较32通道NEAT更敏感；算法总体误差相差不，水
汽含量小的时候，凭借绝对精度的优势，QIN劈窗算法的精度要略高于Wan．Dozier
算法，且两种算法的误差源分布一致，主要是算法绝对精度和地表比辐射率不确定
度。最后以山东省西部济南市周边地区为研究区域，将QIN劈窗算法反演得到的
LST与同区域同时相的MODIS陆表温度产品MODllL2进行对比，两种算法得到 的研究区LST分布情况基本一致，QIN劈窗算法反演得到的区域平均
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AMTIS大气订正算法_基于MODTRAN4_1与BRDF大气订正环
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来源：.cn/s/blog_4b700c4c0100jgl7.html
大气辐射传输模型(6S,MODTRAN)
相对辐射校正和绝对辐射校正
基于物理模型的绝对辐射校
是利用一系列参数(例如，卫星过境时的地物反射率，大气的能见度，太阳天顶角和卫星传感器的标定参数等)将遥感图像进行校正的方法。仪器引起的误差畸变一
般在数据生产过程中由生产单位根据传感器参数进行了校正。对于用户来所，绝对辐射校正的方法主要是辐射传输模型法，该方法校正精度较高，它是利用电磁波在
大气中的辐射传输原理建立起来的模型对遥感图像进行大气校正的方法。由于有不同的不同的假设条件和适用的范围，因此产生很多可选择的大气较正模型，例如
6S模型、LOWTRAN模型、MODTRAN模型、ATCOR模型等。
基于统计模型的相对辐射校正,主要包括不变目标法、黑暗像元法与直方图匹配法等等。不变目标法假定图像上存在具有较稳定反射辐射特性的像元，并且可确定这
些像元的地理意义，那么就称这些像元为不变目标，这些不变目标在不同时相的遥感图像上的反射率将存在一种线性关系。当确定了不变目标以及它们在不同时相遥
感图像中反射率的这种线性关系，就可以对遥感图像进行大气校正。黑暗像元法的基本原理就是在假定待校正的遥感图像上存在黑暗像元区域、地表朗伯面反射、大
气性质均一，忽略大气多次散射辐照作用和邻近像元漫反射作用的前提下，反射率很小的黑暗像元由于大气的影响，而使得这些像元的反射率相对增加，可以认为这
部分增加的反射率是由于大气程辐射的影响产生的。利用黑暗像元值计算出程辐射，并代入适当的大气校正模型，获得相应的参数后，通过计算就得到了地物真实的
反射率。直方图匹配法是指如果确定某个没有受到大气影响的区域和受到大气影响的区域的反射率是相同的，并且可以确定出不受影响的区域，就可以利用它的直方
图对受影响地区的直方图进行匹配处理。此外，还有很多基于统计模型的方法，如有人提出利用小波变换的遥感图像相对辐射校正方法。该方法对源图像小波变换域
的低频成分实施辐射变换,并保持高频成分不变,重构的图像具有保持高频信息的特性,因而能够较好地保留原图像中由于地物变化引起的辐射差异；也有人利用主
成分分析法把遥感图像中有用的信息和大气影响噪音区分开来。
大气辐射传输模型6S
1986年，法国Universit& des
Sciences et Technologies de
Lille（里尔科技大学）大气光学实验室Tanr&等人为了简化大气辐射传输方程，开发了太阳光谱波段卫星信号模拟程序5S（SIMULATION
OF THE SATELLITE SIGNAL IN THE SOLAR
SPECTRUM），用来模拟地气系统中太阳辐射的传输过程并计算卫星入瞳处辐射亮度。1997年，Eric
Vemote对5S进行了改进，发展到6S（SECOND SIMULATION OF THE SATELLITE SIGNAL IN
SPECTRUM）,6S吸收了最新的散射计算方法，使太阳光谱波段的散射计算精度比5S有所提高。
这种模式是在假定无云大气
的情况下，考虑了水汽、CO2、O3和O2的吸收、分子和气溶胶的散射以及非均一地面和双向反射率的问题。6S是对5S的改进，光谱积分的步长从5nm改
进到2.5nm，同5S相比，它可以模拟机载观测、设置目标高程、解释BRDF作用和临近效应，增加了两种吸收气体的计算（CO、N2O）。采用SOS
(successive order of scattering) 方法计算散射作用以提高精度。缺点是不能处理球形大气和limb
(临边)观测。
它其中主要包括以下几个部分：
（1）太阳、地物与传感器之间的几何关系:用太阳天顶角、太阳方位角、观测天顶角、观测方位角四个变量来描述；
（2）大气模式：定义了大气的基本成分以及温湿度廓线，包括7种模式，还可以通过自定义的方式来输入由实测的探空数据，生成局地更为精确、实时的大气模式，此外，还可以改变水汽和臭氧含量的模式；
（3）气溶胶模式：定义了全球主要的气溶胶参数，如气溶胶相函数、非对称因子和单次散射反照率等，6S中定义了7种缺省的标准气溶胶模式和一些自定义模式；
（4）传感器的光谱特性：定义了传感器的通道的光谱响应函数，6S中自带了大部分主要传感器的可见光近红外波段的通道相应光谱响应函数，如TM，MSS，POLDER和MODIS等；
（5）地表反射率：定义了地表的反射率模型，包括均一地表与非均一地表两种情况，在均一地表中又考虑了有无方向性反射问题，在考虑方向性时用了9种不同模型）。
这5个部分便构成了辐射传输模型，考虑了大气顶的太阳辐射能量通过大气传递到地表，以及地表的反射辐射通过大气到达传感器的整个辐射传输过程。
6S的输入参数主要有9个部分组成：
（1）几何参数
6S两种输入方法⑴
太阳和卫星的天顶角和方位角以及观测时间(月,日)。⑵
卫星的接收时间(月,日,年)、像素点数、升交点时间，由程序计算太阳和卫星的天顶角和方位角。特别注意的是这里的时间采用世界时且要精确到1/6秒。
（2）大气模式
6S给出几种可供选择的大气模式，热带、中纬度夏季、中纬度冬季、近极地夏季、近极地冬季、美国62标准大气也可自定义大气模式。
（3）气溶胶模式
三种选择：⑴
无气溶胶。⑵
自定义气溶胶模式。如，四种基本气溶胶的体积的加权平均；气溶胶的谱分布加光度计测量结果（光学厚度）和复折射指数；直接给出消光系数。⑶
提供的三种气溶胶模式大陆型，海洋型和乡村型。
（4）气溶胶浓度
两种选择：⑴
在550nm处的光学厚度 ⑵ 气象能见度（km）。故它也提供了两者的相互关系。
（5）地面高度
以千米为单位的地面海拔高度（设为负值）。&&&&
（6）探测器高度
-1000代表卫星测量，0为地基观测，飞机航测输入以千米为单位的负值。
（7）探测器的光谱条件
给出了常见卫星Meteosat，Goes，NOAA/AVHRR和HRV，Landsat
TM 和MSS，Modis Polder的每个通道的光谱响应函数，也可选择自定义。
（8）地表特性
可以选择地表均一或不均一，也可选择地表为郎伯体或双向反射。6S给出了九种比较成熟的BRDF模式供用户选择，也可自定义BRDF函数（输入个角度的反射率及入射强度）
（9）表观反射率
输入反射率或辐射亮度，同时也决定模式是正向还是反向工作。当RAPP&-1时是正向。RAPP&0（辐射亮度）或-1&RAPP&0（反射率）均决定是反向过程，即要进行大气订正过程。
“湖泊水色遥感大气校正研究”是中科院南京地理与湖泊研究所委托南京大学GIS与遥感实验室的项目，受到中科院领域前沿项目（CXNIGLAS-A02-014）的资助。起止年限：07.6。
本研究通过卫星遥感影像获取湖泊水体的离水辐亮度或遥感反射率，即研究如何对湖泊水色遥感中的卫星影象进行大气校正。具体内容包括：
对现有的一般的大气校正方法/模式（如6S、LOWTRAN、MODTRAN等）与海洋水色遥感的大气校正方法/模式进行比较，并分析现有现有软件（如ENVI、PCI等）中的大气校正方法；
提出最适合湖泊水体的大气校正方法/流程/模式，用IDL或MATLAB编程实现。
研究的重点是内陆湖泊水体的遥感大气校正，其目的是找到一种适合内陆湖泊水体遥感大气校正的方法和流程。水体的遥感的目标是通过遥感手段来了解水体的物化
参数，就目前而言，能从遥感波谱反射特征所获得的参数主要有叶绿素、悬浮物和黄色物质等。因此，研究这三种物质的光谱特征是水体遥感大气校正的前提。
理想的遥感模型是没有大气存在，地面为朗伯体，遥感接收到的光谱直接反映地面目标的状况。但实际情况中，太阳光在下行到达地面和上行到达传感器的过程中，受到大气的影响而衰减，大气校正就是要研究并消除大气条件对遥感的影响，在传感器位置恢复地面目标的光谱特征。
研究区选在太湖，太湖地处长江三角洲，面积36900平方公里，为流域第一大湖，又是长江中下游五大淡水湖之一。水面面积为。
水色遥感是快速获取大面积
水体组分参数的重要手段。太阳辐射在太阳-水体目标-传感器的传输过程中，气体的吸收、气溶胶与分子的散射这两种大气过程影响了获得的水体反射率信息。由
于水体在可见光和近红外波段的反射率很低，传感器接收到的信号只有5-15%来自水体。因此，利用遥感影像精确反演水体信息，大气校正是至关重要的。
大气校正就是在遥感图像的基础上，消除大气影响，获得地面反射率的过程。许多学者研究大气对辐射传输的影响，提出了不同的大气校正模型，主要包括6S，LOWTRAN/MODT-
RAN ，TURNER等。本文主要研究前两种模型。
（Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar
Spectrum）大气校正模型是Eric F. Vermote et
al.（1997）在5S模型的基础上发展起来的。6S模型可以很好地模拟太阳光在太阳－地面目标－传感器的传输过程中所受到的大气影响。相对于5S模型，6S模型考虑了地面目标的海拔高度、非朗伯平面的情况和新的吸收气体种类（CH4，N2O，CO）。通过采用the
approximation近似算法和SOS运算法则，提高了瑞利和气溶胶散射作用的计算精度。光谱步长提高到了2.5nm。6S模型建立在辐射传输理论基础之上,模型应用范围广，不受研究区特点及目标类型等的影响。
LOWTRAN是一种低分
辨率（分辨率≥20cm-1）大气辐射传输模式。在20多年的发展过程中不断扩充和修订基础资料，改进算法，增加可计算的辐射传输结果，从原意义上的“低
分辨率大气透过率计算模式”扩展到目前能导出复杂天气条件下多种辐射传输量的“低分辨率大气辐射传输计算模式”，提供了许多新的应用可能性，已被国际上许
多应用专家广泛应用于各自的实际问题。MODTRAN（中光谱分辨率大气辐射传输模式）较之LOWTRAN不但提高了光谱分辨率，而且还包括了多次散射辐
射传输精确算法——离散纵标法，对有散射大气的辐射传输如太阳短波辐射，比LOWTRAN中的二流近似算法有更高的精度和更大的灵活性。
由于基于辐射传输理论的大
气校正需要相应的大气参数，而在一般研究中，这些参数一般很难获得，针对不同研究区的的大气校正方法有时是很实用的。本研究中也尝试使用黑暗象元法、不变
目标法、直方图匹配法、大气阻抗植被指数法、主成分分析法等获取水体的遥感反射率或直接获取水体参数信息，并与基本基于辐射传输理论的大气校正结果进行比较。
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