FY3热红外数据改进算法：地表温度反演性能提升

本研究论文探讨了利用改进的分裂窗算法对FY3号气象卫星上的VIRR和MERSI热红外传感器数据进行地表温度反演的方法。作者蒋志昊、鲍艳松和宋丽芳在研究中注意到FY-3A卫星上的这些传感器与AVHRR传感器在热红外通道设置上有相似之处，因此他们借鉴了Becker和Li基于AVHRR数据的改进分裂窗技术。 论文的核心内容是通过MODTRAN模拟的FY-3热红外辐射亮度数据，构建了一个考虑了水汽影响和卫星观测天顶角的改进分裂窗温度反演模型。研究着重于分析模型对水汽含量和比辐射率的敏感性，结果显示，水汽含量的误差与温度反演误差之间存在线性关系，即使水汽含量误差仅为1克/平方厘米，也可能导致反演结果出现1开尔文的误差。同样，比辐射率的微小误差（如0.02）也会导致至少1开尔文的温度误差。 为了提高反演精度，研究团队采用植被覆盖度循环方法来确定像元的比辐射率，并结合热红外通道比值法反演实时的水汽含量。研究应用此模型对2012年2月11日江苏省的地表温度进行了反演，并与FY3卫星中心和局部分裂窗算法的反演结果进行了对比验证。通过计算相关系数R、平均绝对偏差BIAS和均方根误差RMSE，改进算法的表现优于其他方法，显示出R=0.953、RMSE=0.892K和BIAS=-0.41K的良好性能。 论文的关键词包括大气探测、地表温度反演以及MODTRAN的运用，这些都突出了研究的技术背景和核心内容。这项工作展示了如何通过改进的算法提高FY3热红外数据的地表温度反演准确性，对于卫星遥感在气象监测和气候研究中的应用具有重要的实际价值。