热红外影像反演地表温度与发射率一般流程

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基本原理

利用热红外影像反演地表温度与发射率时，可采用不同卫星拍摄的多光谱和热红外影像。卫星上搭载的成像仪分辨率，获取影像的周期也有所不同，如MODIS影像（250米至1000米，周期1天），Landsat-8（30米，周期大约16天），Sentinel（10米到60米，周期几天到几十天不等）。而反演温度的基本原理，都是基于卫星传感器获取的地面热辐射强度，将大气的影响从影像中去除，再将去除后的热辐射强度转换为地表温度。地表发射率在反演的过程中也会同步算出。一般卫星获取到的辐射亮度数据主要分为三部分：

• 大气上行辐射亮度 L↑；
• 大气下行辐射亮度L↓经过地面反射后的辐射亮度；
• 地面直接辐射亮度；
  将其公式化为热辐射传输方程：
  
  示意图：
  
  在求解上式的过程中，可以同时获得地表温度与该温度下对应的发射率。目前，求解该式主要有两种方法：
• 同时获取多个热红外波段的辐射亮度数据，然后将多个式子联立，但是根据热辐射传输方程可以看出，一个方程中对应三个未知量（地表温度，该温度下不同波长对应的发射率，以及大气状况），这就导致每增加一个波段的热辐射传输方程，就会出现N+2个未知量，这样显然得不到解，解决的办法就是补充额外的方程。
• 利用多个传感器的参数，直接获得方程中未知量的值，再通过衡量这些物理量的方程或经验公式，直接计算地表温度与发射率，这种方法高度依赖传感器的精度，方程或经验公式的准度，最终的反演结果也与之相关。

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1. 多光谱与热红外影像获取

用于反演地表温度常用的卫星有：

MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）：MODIS传感器搭载在Terra和Aqua卫星上。
https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov

Landsat-8/9卫星：携带的主要传感器是操作着陆多谱成像仪器（OLI）和热红外传感器（TIRS）。
https://earthexplorer.usgs.gov

Sentinel-2：携带多光谱成像仪器，提供高分辨率的地表图像，用于土地利用、植被监测、农业管理等应用。
Sentinel-3：主要用于海洋和地表观测，包括海洋表面温度、海洋色彩、地表温度等。
https://browser.dataspace.copernicus.eu

影像选择：根据研究区域，以及研究周期来选择。如需要获取省、市、县等较小区域的温度与发射率，选择分辨率较高的影像。区域比较大时，可以选择分辨率低但覆盖范围广的影像。如果需要连续监测地表温度与发射率变化，就需要频繁的影像更新，周期性的监测可以依据卫星过境时间选择。

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2. 辐射定标

为什么要进行辐射定标？辐射定标是将遥感图像中的数字值DN（Digital Number）转换为地面辐射亮度或反射率的过程。这个过程在遥感影像预处理中非常重要，因为我们可以从数值中推断出地表特征的物理性质，比如地表辐射能力（温度与发射率，反射率等）。在遥感领域中，通常有两种类型的辐射定标：亮度定标和反射率定标。

• 亮度定标：在亮度定标中，遥感图像的数字值被转换为地表辐射亮度。这种定标考虑了传感器的响应特性以及大气效应，但不考虑地面反射率的变化。亮度定标后的图像反映了地表在传感器观测波段内的辐射强度。

• 反射率定标：在反射率定标中，数字值被转换为地表的反射率。这种定标不仅考虑了传感器的响应和大气效应，还考虑了地表表面的反射特性，因此反映了地表的光学性质。反射率定标后的图像可以用来比较不同地表覆盖类型之间的反射率差异，例如植被、水体、建筑等。

定标：利用热红外波段反演地表温度与发射率，更多考虑的是辐射强度，所以这里一般选择亮度定标。一般在可见光波段，近红外波段选择反射率定标。

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3. 大气校正

在对卫星接收到的原始影像进行辐射定标以后，就得到了大气顶层TOA（Top of Atmosphere）的辐亮度或反射率，由于研究的是地表辐亮度或反射率，所以需要在定标完的影像中去除大气的影响。一般利用大气传输模型，该模型通常考虑大气散射、折射、吸收等因素，以此校正影像中的辐射值。

校正：一般在云量较少，能见度较高的影像中，大气校正可以较为粗糙的处理。（所以在下载多光谱与热红外影像时，选择云量少于30%的或者更低的影像反演效果更为精准）

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4. 发射率

热红外波段的发射率，与传统意义上可见光或者其他波段的反射率有所不同。地表发射率是地表表面在特定波长范围内的辐射能力，通常指地表在热红外波段的发射能力。发射率表示了物体自身发出的热辐射能量与黑体发出的热辐射能量之间的比率（同温度下）。

• 地表发射率的取值范围在 0 到 1 之间，其中 0 表示地表完全反射，而1 表示地表完全吸收。
• 地表反射率通常也是在 0 到 1 的范围内，其中 0 表示地表完全吸收入射光，而 1 表示地表完全反射入射光。

发射率与比辐射率：发射率描述了物体自身的热辐射特性，而比辐射率则更加细致地描述了物体在不同波长下的热辐射特性。一般来讲，地表比辐射率和地表发射率可以互换使用，数值上没有区别。
目前常用的发射率计算公式，常用些一些经验公式:



可以看到常用的比辐射率/发射率的经验公式是通过计算植被归一化指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）来得到的，但是这样的计算是非常粗糙的，也有通过计算植被覆盖度（Fraction of Vegetation Cover，FVC）等反映地表覆盖类的指数来计算比辐射率/发射率。较为准确的方法，是将地表上的地物分布按照细致的类别进行划分，计算每种类别的比辐射率/发射率，再将计算出的结果进行统计。但这种方法无疑是耗时耗力的。

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5. 同温黑体辐亮度

根据已知的地表热传输方程，可以反推出同温度下，黑体的辐亮度为：

可以看出同温黑体的辐亮度数据是和卫星接收到的辐亮度、大气上行、下行辐亮度、大气透过率与发射率相关的，卫星辐亮度数据，发射率通过影像获得，大气上行，下行辐亮度数据与大气透过率可以通过大气辐射传输模型获得。

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6. 地表温度

根据普朗克黑体辐射定律：

求解出地表温度的表达式：

这里的K1，K2是卫星的传感器参数，通过获取的多光谱与热红外影像头文件可以获取。

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7. 获取ROI（Region of Interest）温度

一般获取的卫星影像，是一条条航带或一整个区域，在对整个影像处理完以后，可以裁剪出ROI区域，这里需要ROI区域的矢量边界数据：
https://www.webmap.cn/main.do?method=index

要精准的反演地表温度与发射率，这个问题本身是比较困难的。首先，温度是一个极其重要的物理量，体现在气候研究和气候变化、环境监测和预警、农业和生态系统管理、城市规划和建筑设计等方面。最重要的是影响着人类社会，当下碳排放等影像全球气候变暖的问题愈加严重，对于温度的监测与改善任重而道远。