基于NODIS遥感数据的陆面温度反演算法研究与应用

本文主要探讨了基于卫星遥感数据的陆面温度反演算法的研究，针对NASA的NODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)遥感数据每天4次过境（由两颗卫星提供）的特点，该研究特别关注了如何处理地表温度的非均匀性问题。作者利用NODIS的两个红外通道（31和32通道），在不同时刻的遥感数据中寻找有效的反演策略。他们提出的2通道反演算法允许在不需要预先设定各个通道的地表比辐射率的情况下，同时估计地面温度和比辐射率，从而克服了因地表类型复杂、不均匀性导致的温度反演难题。 地表比辐射率的不确定性是陆面温度反演的主要挑战，因为地表类型多样，且在卫星视角内可能存在显著的变化。文章指出，对于均匀地表的情况，2通道反演算法通常能提供接近实际的地面温度估计，这对于理解大气影响以及进行模拟试验具有重要意义。通过实验验证，该算法在实验区取得了令人满意的结果，与实际情况高度吻合。 研究的核心内容包括对物体辐射与温度基本关系的理解，即普朗克定律的应用，以及如何将其转化为遥感数据中的实际应用。此外，论文还引用了先前的研究成果，强调了通过对比观测时间和温度的关联，可以有效地进行温度反演。 本文的贡献在于提出了一种实用的陆面温度反演方法，能够适应卫星遥感数据的特性，解决地表复杂性和非均匀性带来的挑战，对于地球表面温度监测和环境科学研究具有实际价值。