張舒婷，段四波，幸澤峰，韓曉靜，冷 佩

（中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所，北京100081）

0 引言

地表溫度（Land Surface Temperature，LST）是地表能量平衡和溫室效應(yīng)的一個(gè)重要指標(biāo)，是區(qū)域和全球尺度地表物理過(guò)程的關(guān)鍵因子［1-3］。在很多基礎(chǔ)科學(xué)和應(yīng)用領(lǐng)域中，地表溫度能夠提供地表能量平衡狀態(tài)的時(shí)空變化信息，在數(shù)值預(yù)報(bào)、全球環(huán)流模式及區(qū)域氣候模式研究領(lǐng)域得到大量運(yùn)用［4-8］。截止目前，國(guó)內(nèi)外研究人員利用衛(wèi)星的熱紅外數(shù)據(jù)特點(diǎn)，對(duì)輻射傳輸方程和發(fā)射率使用了不同的假設(shè)和近似，提出了不同的地表溫度反演方法。主要有單通道算法、多通道算法、多角度算法、多時(shí)相算法和高光譜反演算法，這些算法取得了巨大成功，所反演的地表溫度在很多研究領(lǐng)域都得到了廣泛運(yùn)用［9-14］。

然而，自然狀態(tài)下地表溫度的分布極不均勻，地表目標(biāo)多數(shù)為三維的、組成成分復(fù)雜的、溫度分布不均一的開(kāi)放復(fù)雜體，像元尺度的平均溫度缺乏對(duì)真實(shí)溫度分布的代表性。因此不能把遙感像元簡(jiǎn)單地當(dāng)作一個(gè)均勻平面，而必須考慮它的三維幾何結(jié)構(gòu)、物質(zhì)構(gòu)成、多次散射和非同溫性質(zhì)［15］。在典型的植被/土壤系統(tǒng)構(gòu)成的混合像元內(nèi)，如果可以得到植被冠層溫度和土壤溫度，就可以更加精確地計(jì)算植被水分蒸騰量和土壤水分含量，進(jìn)而可以計(jì)算得到作物缺水指數(shù)、大氣二氧化碳消耗量、作物干物質(zhì)產(chǎn)量等［16］。而這些參數(shù)在作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)、干旱監(jiān)測(cè)及全球氣候動(dòng)力模型中都是至關(guān)重要的，很多關(guān)于地表能量平衡過(guò)程模型都需要輸入組分溫度以提高精度［17］。在大量的地表溫度應(yīng)用領(lǐng)域需要的是物理意義明確，精度高的地表組分溫度。因此，組分溫度比像元“混合溫度”更具明確的物理意義和應(yīng)用價(jià)值。

1 地表組分溫度遙感反演算法

遙感像元視場(chǎng)內(nèi)通常包含多種地物，尤其是對(duì)于低空間分辨率的像元，這種混合像元通常被認(rèn)為是由幾種均一的地物組成。對(duì)于這種非均勻和非同溫像元，傳感器在大氣頂端所觀測(cè)到的輻射是由幾種不同組分構(gòu)成的綜合輻射。因此，像元平均溫度不能反映每種組分的真實(shí)溫度，特別是對(duì)于有稀疏植被覆蓋的干旱和半干旱地區(qū)，這些地區(qū)的植被和土壤組分溫度往往差別很大。

過(guò)去的幾十年中，國(guó)內(nèi)外大量研究人員針對(duì)組分溫度的反演提出了不同的方法和模型。在發(fā)現(xiàn)地表熱輻射各向異性之后，國(guó)內(nèi)外研究人員先后提出增加角度和波段觀測(cè)信息可以增加方程數(shù)量，從而增大反演地表組分溫度的可能性。截止目前，地表組分溫度遙感反演方法主要有多角度算法、多波段算法和時(shí)空信息算法。

1.1 多角度算法

熱紅外多角度法反演組分溫度，利用傳感器接收到的多角度單通道或多通道數(shù)據(jù)，在去除大氣影響后，如果組分間的溫度及發(fā)射率存在明顯差別，通過(guò)合理的假設(shè)構(gòu)建一種反映熱紅外輻射傳輸過(guò)程的組分溫度反演模型，并采用一定的反演方法得到組分溫度。

多角度算法主要基于第一代歐洲遙感衛(wèi)星（ERS-1）搭載的沿軌掃描輻射計(jì)（ATSR）發(fā)展而來(lái)。ATSR 系列數(shù)據(jù)兩個(gè)角度觀測(cè)時(shí)間間隔2 min，被認(rèn)為是準(zhǔn)實(shí)時(shí)的雙角度數(shù)據(jù)，一個(gè)是垂直觀測(cè)，天頂角范圍是0～21.6°，另一個(gè)是前向觀測(cè)，天頂角范圍是52～55°［18］。利用多角度熱紅外（TIR）數(shù)據(jù)建立反演模型，模型中未知數(shù)的數(shù)量一般大于方程個(gè)數(shù)，這使得組分溫度的反演成為一個(gè)病態(tài)問(wèn)題。貝葉斯反演方法被認(rèn)為是求解欠定方程的最佳方法，很多學(xué)者都采用貝葉斯方法或者遺傳算法的策略來(lái)反演組分溫度。為實(shí)現(xiàn)組分溫度的高精度反演，前人致力于地表非同溫混合像元熱輻射方向性模型的建模研究，并提出了多種模型。

1.1.1 基于冠層輻射傳輸方程模型

早期的組分溫度反演多采用線(xiàn)性冠層輻射傳輸方程模型，Kimes［19］在輻射傳輸模型中將植被和土壤簡(jiǎn)化為混合介質(zhì)，用線(xiàn)性方程描述向下和向上穿過(guò)平板介質(zhì)的輻射通量。在假設(shè)植被和土壤的比輻射率都為1 的情況下，Otterman［20］等人首次提出了一個(gè)簡(jiǎn)單的線(xiàn)性模型，探討了反演混合像元中植被和土壤組分溫度的可能性，并認(rèn)為如果可以從其他觀測(cè)數(shù)據(jù)或者輔助信息中，獲得給定觀測(cè)方向中土壤所占混合像元的面積比例，就可以反演得到土壤和植被組分溫度。Norman［21］等研究表明，在寬波段熱紅外區(qū)域，忽略冠層的腔體效應(yīng)，可以建立地表輻射溫度與組分溫度的簡(jiǎn)單線(xiàn)性模型，從而實(shí)現(xiàn)土壤和植被溫度的分離。Francois［22］等研究表明，若不考慮冠層的腔體效應(yīng)，基于Otterman 線(xiàn)性模型計(jì)算植被冠層的亮度溫度將會(huì)造成2 K 左右的低估，有的情況甚至?xí)哌_(dá)3.5 K。因此，組分間的多次散射造成的腔體效應(yīng)不容忽視。Shi［23］在上述模型基礎(chǔ)上針對(duì)不連續(xù)植被冠層進(jìn)一步發(fā)展了線(xiàn)性模型，將傳感器接收的輻射分為4 個(gè)部分：植被輻射、冠層下土壤輻射、裸土輻射和反射的大氣下行輻射。利用Therm5A 模型模擬驗(yàn)證該新模型，當(dāng)葉面積指數(shù)（LAI）小于6.0 時(shí)，模型誤差不超過(guò)0.5℃；地面實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明，即使混合像元內(nèi)垂直觀測(cè)和后視觀測(cè)熱輻射溫度差異較小，該模型仍能準(zhǔn)確地反演組分溫度。驗(yàn)證結(jié)果認(rèn)為該模型能運(yùn)用到干旱與半干旱區(qū)域。Bian［24］等通過(guò)對(duì)典型土壤和植被構(gòu)成的地表進(jìn)行熱輻射觀測(cè)，發(fā)現(xiàn)光照土壤與陰影土壤之間的溫差較大，而光照冠層與陰影冠層之間的溫差很小，因此將光照冠層與陰影冠層看作同一組分。采用FR97 模型，將土壤組分劃分為陽(yáng)光照射和陰影部分，計(jì)算了組分有效發(fā)射率矩陣，選擇貝葉斯反演方法實(shí)現(xiàn)了典型農(nóng)業(yè)區(qū)域的組分溫度反演。之后，Bian［25］等結(jié)合葉片聚集度指數(shù)測(cè)試了FR97 模型在4 個(gè)組分溫度反演上的應(yīng)用，探討了該模型在種植作物和森林冠層上的應(yīng)用效果。改進(jìn)后模型的局限性在于只考慮了橢圓形樹(shù)冠的狀況，不能應(yīng)用于圓錐形樹(shù)冠。

為了滿(mǎn)足理論和實(shí)際運(yùn)用需求，Norman［26］等提出了有效發(fā)射率的概念。Kustas［27］等考慮冠層的腔體效應(yīng)，使用ATSR 雙角度觀測(cè)數(shù)據(jù)和有效發(fā)射率，分離了土壤和植被。一些研究人員引進(jìn)組分有效發(fā)射率或矩陣表達(dá)式的概念用于反演組分溫度［28-30］。組分有效發(fā)射率，是觀測(cè)角度、像元結(jié)構(gòu)、組分發(fā)射率的函數(shù)，獨(dú)立于組分溫度。對(duì)于有特殊價(jià)值的重點(diǎn)研究區(qū)域，如果能夠得到像元的結(jié)構(gòu)參數(shù)和組分發(fā)射率等先驗(yàn)知識(shí)，可以通過(guò)模型模擬得到組分有效發(fā)射率［31-32］。李召良［33］等基于土壤和植被系統(tǒng)熱輻射線(xiàn)性模型，在充分考慮組分間多次散射的情況下定義了組分有效發(fā)射率，使用冠層間隙率取代復(fù)雜的參數(shù)模型，利用ATSR-2 衛(wèi)星兩個(gè)角度觀測(cè)的熱紅外數(shù)據(jù)分離了土壤和植被組分溫度。劉強(qiáng)［34］利用AMTIS 多角度航空遙感數(shù)據(jù)結(jié)合SAIL 模型計(jì)算組分的有效發(fā)射率，反演得到了冬小麥研究區(qū)地表組分溫度。范聞捷［3］等以AMTIS 多角度熱紅外圖像為數(shù)據(jù)源，利用矩陣反演方法分解混合像元中的植被和土壤溫度。誤差分析表明土壤溫度反演結(jié)果較好，但植被溫度的反演精度不高。Andreu［35］利用多角度航空遙感數(shù)據(jù)，結(jié)合Kustas 等1997 年提出的雙角度模型分解得到植被和土壤溫度，為保證從雙角度觀測(cè)中精確提取土壤和植被冠層溫度，觀測(cè)角度需要有40～60°的差異。

1.1.2 基于幾何光學(xué)模型

除冠層輻射傳輸方程模型之外，幾何光學(xué)模型也是多角度反演組分溫度的重要算法，使用較多的幾何光學(xué)模型為L(zhǎng)i-Strahler Friedl 模型（LSF 模型）和行結(jié)構(gòu)模型。Li-Strahler幾何光學(xué)模型使用圓錐體模擬樹(shù)冠，把像元分解為光照背景、光照冠層、陰影背景、陰影冠層4 種組分（4 分量），認(rèn)為4 分量的面積比隨太陽(yáng)和觀測(cè)方向變化是冠層二向反射的主要原因［36］。王錦地［37］等通過(guò)室內(nèi)實(shí)驗(yàn)，假設(shè)環(huán)境輻射各向同性，椎體稀疏分布時(shí)忽略多次散射，使用Li-Strahler 幾何光學(xué)模型觀測(cè)獲得各組分的面積比，提出了一個(gè)簡(jiǎn)單的方向熱輻射模型來(lái)描述像元熱輻射與像元組分參數(shù)之間的關(guān)系。何立明［38］等發(fā)展了一種迭代算法，利用分裂窗算法進(jìn)行大氣校正，并引入LSF 模型計(jì)算等效方向發(fā)射率，利用ATSR-2 雙角度觀測(cè)反演地表組分溫度，同時(shí)進(jìn)行大氣校正。范聞捷［39］等提出了求取“最優(yōu)視角組合”的方法，用于組分溫度的反演。Cao［40］等利用機(jī)載多角度圖像數(shù)據(jù)，提出一種新的幾何光學(xué)模型來(lái)模擬連續(xù)作物和道路混合場(chǎng)景的方向亮度溫度分布。另外一種常用的幾何模型是行結(jié)構(gòu)模型，農(nóng)作物經(jīng)常是以壟行結(jié)構(gòu)播種的，在封壟以前，行結(jié)構(gòu)引起輻射方向性與壟向明顯相關(guān)［41］。Kimes［42］觀測(cè)了壟行作物冠層的方向輻射溫度變化，把作物看作不透明的幾何體，建立了輻射溫度的方向性模型，用于反演行播棉花的組分溫度。王奮勤［43］等以行播冬小麥為例，提出了一種利用先驗(yàn)知識(shí)，將矩陣表達(dá)與對(duì)象統(tǒng)計(jì)特性相結(jié)合的組分溫度反演方法，結(jié)果表明該方法減小了矩陣的相關(guān)性帶來(lái)的不穩(wěn)定性，提高了反演的穩(wěn)定性和精度。Fan［44］等通過(guò)矩陣模型，以典型的壟行結(jié)構(gòu)種植的冬小麥為例反演組分溫度，其中包括冠層的3 個(gè)等溫層組分、光照土壤和陰影土壤，結(jié)果表明壟行作物結(jié)構(gòu)模式會(huì)影響組分溫度的反演精度，模擬和地面試驗(yàn)結(jié)果表明，迭代方法可以明顯提高地表溫度和冠層溫度的反演精度，迭代法結(jié)合逆矩陣是一種反演組分溫度的穩(wěn)定方法。黃華國(guó)［45］等人以冬小麥為例，采用“熱像儀—定面積法”的改進(jìn)方法“虛擬圈”結(jié)合“交叉點(diǎn)法”自動(dòng)提取植被冠層方向亮度溫度，并進(jìn)行時(shí)間效應(yīng)糾正。Colaizzi［46］等提出了一種在圓形或橢圓形視場(chǎng)反演組分溫度的方法，將作物建模為連續(xù)橢球體，計(jì)算壟行作物在圓形或橢圓形視場(chǎng)內(nèi)出現(xiàn)的光照植被、陰影植被、光照土壤和陰影土壤的相對(duì)比例，通過(guò)獲得的組分參數(shù)進(jìn)而可以反演組分溫度。

此外，Liu［47］等提出了利用機(jī)載多角度圖像數(shù)據(jù)，將可見(jiàn)光/近紅外（VNIR）和熱紅外（TIR）信息相結(jié)合的半經(jīng)驗(yàn)方法來(lái)分離葉片和土壤亮度溫度。其算法基于VNIR 和TIR 波段數(shù)據(jù)之間的局部相關(guān)性，利用鄰域像元數(shù)據(jù)線(xiàn)性回歸得到VNIR 和TIR 數(shù)據(jù)之間的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系，并由此得到植被和土壤組分溫度分離公式。驗(yàn)證結(jié)果表明反演結(jié)果可以反映組分溫度在空間和時(shí)間上的變化趨勢(shì)，精度在3℃以?xún)?nèi)，植被和土壤亮溫差可以達(dá)到20℃以上。該算法反演的只是土壤和植被的亮溫?cái)?shù)據(jù)，進(jìn)一步得到真實(shí)的植被和土壤溫度，還需進(jìn)一步研究。

由于多角度熱紅外遙感包含地物幾何結(jié)構(gòu)信息，多角度遙感被認(rèn)為是反演混合像元組分溫度的最佳工具，但在實(shí)際反演過(guò)程中仍存在很多問(wèn)題，對(duì)于多角度觀測(cè)，不同天頂觀測(cè)角對(duì)應(yīng)不同分辨率的像元。例如ASTR 衛(wèi)星垂直觀測(cè)方向的空間分辨率約為1 km×1 km，而前視觀測(cè)方向的空間分辨率約為1.5 km×2 km，不同觀測(cè)角的空間分辨率不同，導(dǎo)致不同角度的熱紅外數(shù)據(jù)在空間上無(wú)法匹配，在反演地表組分溫度時(shí)會(huì)產(chǎn)生不確定性［48］。Menenti［49］等使用ATSR-1、ATSR-2 數(shù)據(jù)結(jié)合地面多角度觀測(cè)數(shù)據(jù)反演并驗(yàn)證組分溫度，驗(yàn)證結(jié)果表明ASTR 衛(wèi)星兩個(gè)觀測(cè)角度觀測(cè)的大氣狀況、地表分辨率和地表異質(zhì)性對(duì)組分溫度的反演結(jié)果影響較大，在反演組分溫度時(shí)需要對(duì)這種情況進(jìn)行大氣校正和重采樣處理。Jia［50］等針對(duì)上述問(wèn)題，通過(guò)平滑窗口分別對(duì)垂直觀測(cè)和前視觀測(cè)影像進(jìn)行平滑處理，得到大致相同面積的地面像元。但是兩個(gè)角度的衛(wèi)星傳感器接收的熱輻射反映了不同的地表貢獻(xiàn)，這種處理會(huì)使最終的反演結(jié)果產(chǎn)生較大的誤差。楊錦鑫［51］等針對(duì)AASTR 數(shù)據(jù)的兩個(gè)角度進(jìn)行數(shù)據(jù)配準(zhǔn)，結(jié)合線(xiàn)性混合模型反演得到了張掖綠洲整個(gè)生長(zhǎng)季的組分溫度，通過(guò)與Liu 等用WIDAS 機(jī)載遙感數(shù)據(jù)反演的組分溫度的比較，數(shù)據(jù)配準(zhǔn)后的AASTR 雙角度數(shù)據(jù)反演得到的組分溫度在數(shù)值以及變化趨勢(shì)上合理可靠。

其次，ATSR 系列數(shù)據(jù)兩個(gè)角度觀測(cè)時(shí)間間隔2 min，被認(rèn)為是準(zhǔn)實(shí)時(shí)的雙角度數(shù)據(jù)，在反演組分溫度時(shí)往往忽略時(shí)間變化因素。然而，地表溫度隨時(shí)間變化較快，難以獲得同一時(shí)刻的地表溫度，在反演組分溫度時(shí)會(huì)引起一定的誤差。

此外，具有多角度觀測(cè)能力的熱紅外衛(wèi)星傳感器主要有ATSR-1、ATSR-2、AATSR和SLSTR，其中ATSR-1、ATSR-2 和AATSR 這些傳感器都已經(jīng)退役，無(wú)法提供2012 年5 月后的多角度數(shù)據(jù)。當(dāng)前，多角度觀測(cè)數(shù)據(jù)主要來(lái)自于AATSR 的繼承者SLSTR 傳感器和機(jī)載傳感器，機(jī)載傳感器獲取數(shù)據(jù)只能運(yùn)用于小范圍區(qū)域，無(wú)法實(shí)現(xiàn)全球性及長(zhǎng)時(shí)間序列的地表觀測(cè)。

1.2 多波段算法

多角度法反演組分溫度主要利用了傳感器多角度觀測(cè)信息，然而目前大部分紅外傳感器都不具備多角度觀測(cè)能力。因此，針對(duì)多角度算法這一缺點(diǎn)，一些學(xué)者提出利用多光譜信息來(lái)反演地表組分溫度。增加波段信息相當(dāng)于增加了反演方程數(shù)量，能增加反演組分溫度的可能性。

為了從多光譜遙感影像中反演地表組分溫度，Szymanski［52］等利用ASTER 和MODIS數(shù)據(jù)的中紅外波段（MWIR）和TIR 波段建立方程組，MWIR 波段的加入有效地提高了組分溫度的精度。Liu［53］等使用貝葉斯方法，引入先驗(yàn)知識(shí)，利用ASTER VNIR 數(shù)據(jù)獲得地表結(jié)構(gòu)信息，使用光譜儀實(shí)測(cè)得到研究區(qū)小麥和土壤組分的發(fā)射率，采用組分等效發(fā)射率模型和迭代線(xiàn)性回歸反演算法，反演得到組分溫度，但反演精度較差，分析結(jié)果認(rèn)為是相鄰波段的熱紅外數(shù)據(jù)相關(guān)性較大。陳騰云［54］基于ASTER 的VNIR 和TIR 數(shù)據(jù)，結(jié)合遺傳算法理論，反演得到組分溫度。Song［55］等探討了一種利用MODIS 雙波段TIR 數(shù)據(jù)提取組分溫度的實(shí)用方法，以草地為研究對(duì)象，因植被結(jié)構(gòu)較為簡(jiǎn)單，陰影較小，因此忽略了混合像元空間結(jié)構(gòu)特征，近似認(rèn)為混合像元的輻射總能量是各組分輻射能力與其所占面積百分比的加權(quán)和，并采用遺傳算法解決反演欠定問(wèn)題，反演得到了植被結(jié)構(gòu)較為簡(jiǎn)單的草場(chǎng)亞像元尺度的植被、土壤組分溫度。梁文廣［56］等利用單通道算法建立的MODIS 地表溫度反演模型計(jì)算地表溫度，再根據(jù)地表溫度建立組分溫度反演模型，計(jì)算得到鄱陽(yáng)湖地區(qū)植被、土壤溫度。孫靜［57］通過(guò)蒙特卡羅模擬模型計(jì)算得到ASTER 的5 個(gè)近紅外波段的組分有效比輻射率，利用線(xiàn)性公式計(jì)算出熱紅外波段像元尺度的有效比輻射率，反演得到小麥種植區(qū)的組分溫度。Lundquist［58］等以積雪和森林構(gòu)成的混合像元為研究目標(biāo)，提出了使用MODIS 的3 個(gè)中紅外波段和兩個(gè)熱紅外波段所探測(cè)到的亮度溫度的差異來(lái)分離積雪與森林的組分溫度的算法，結(jié)果表明該方法適用于森林覆蓋率為20%～80%的積雪區(qū)。Xie［59-60］等人通過(guò)機(jī)載WSIS（Wide Spectrum Imaging Spectrometer）傳感器獲得多波段遙感數(shù)據(jù)，基于組分溫度反演線(xiàn)性模型，使用VNIR 數(shù)據(jù)和8 個(gè)TIR 數(shù)據(jù)建立土壤和小麥組分溫度線(xiàn)性方程組，利用貝葉斯方法求解線(xiàn)性方程組得到組分溫度，但該方法僅適用于小范圍組分溫度反演。Cao［61］對(duì)TIR 波段的光譜不變性進(jìn)行了擴(kuò)展，提出了一種基于光譜不變性的均勻冠層的腔效應(yīng)計(jì)算方法。在此基礎(chǔ)上，建立了一種模擬均勻冠層方向發(fā)射率的物理分析模型。在這個(gè)模型中無(wú)需使用經(jīng)驗(yàn)因子就可以直接分離葉片和土壤的貢獻(xiàn)，使用該模型有望更準(zhǔn)確地反演地表組分溫度。

加入熱紅外波段外的波段信息，為實(shí)現(xiàn)組分溫度分離提供了可能性，但是多波段數(shù)據(jù)的相鄰波段數(shù)據(jù)之間相關(guān)性較高，構(gòu)建反演模型時(shí)會(huì)產(chǎn)生欠定方程，增加方程解的不確定性。孫柯［62］等人根據(jù)MODIS 數(shù)據(jù)獲取特點(diǎn)，提出兩種組分溫度的反演方案，第一種方案是多波段算法，利用Terra 衛(wèi)星上MODIS 32 和33 兩個(gè)波段數(shù)據(jù)反演組分溫度；第二種方案是利用Terra 和Aqua 兩顆衛(wèi)星上MODIS 32 波段數(shù)據(jù)結(jié)合遺傳算法協(xié)同反演出上午和下午組分溫度，驗(yàn)證結(jié)果表明遺傳算法可以較好地處理欠定問(wèn)題和波段之間的高相關(guān)性，雙星聯(lián)合反演的精度較高。

1.3 時(shí)空信息反演算法

近年來(lái)，逐漸有利用時(shí)間和空間信息來(lái)反演組分溫度的相關(guān)研究。時(shí)空信息反演算法主要是指利用單一觀測(cè)角度的傳感器接收的熱紅外數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，充分挖掘時(shí)間和空間信息來(lái)反演地表組分溫度的算法。

1.3.1 利用LST/VI 空間反演組分溫度

在20 世紀(jì)90 年代，出現(xiàn)了一種將地表溫度和植被指數(shù)或覆蓋度聯(lián)立起來(lái)計(jì)算地表土壤水分和湍流通量的新方法［63-64］。這種被稱(chēng)為“三角形”或“梯形”空間（LST/VI）的方法允許來(lái)自影像的像元分布來(lái)固定模型的邊界條件，從而降低了常規(guī)方法對(duì)輔助大氣和地表數(shù)據(jù)的需求。如果存在足夠大量的像元，去除云和水的異常值，使用這些像元構(gòu)成的LST/VI 空間在圖形上類(lèi)似于三角形或者梯形。在LST/VI 空間中，地表溫度隨植被覆蓋度的增加而降低，土壤水等值線(xiàn)一般近似為直線(xiàn)?；谶@些研究基礎(chǔ)，LST/VI 空間被廣泛應(yīng)用于蒸散發(fā)建模和土壤水分監(jiān)測(cè)［65］。

張仁華［66-67］等人提出了利用熱紅外波段數(shù)據(jù)反演的地表溫度與可見(jiàn)光近紅外波段數(shù)據(jù)結(jié)合建立LST/VI 空間，通過(guò)合理假設(shè)，利用其空間分布信息來(lái)分解混合像元溫度。圖1 提供了典型梯形LST/FVC 空間的概念示意圖。

梯形空間中定義如下4 個(gè)點(diǎn)：Tsd和Tsw分別代表裸土?xí)r土壤水為0 和土壤水飽和點(diǎn)；Tvd，Tvw分別為植被全覆蓋時(shí)，蒸發(fā)量最小和最大的點(diǎn)，編號(hào)①為理論干邊，②為觀測(cè)干邊，③為理論濕邊，④為觀測(cè)濕邊，⑤為植被覆蓋度等值線(xiàn)，⑥為土壤水等值線(xiàn)。上述定義了所有理想的地表?xiàng)l件，即有最干燥和最潮濕的全裸土和全植被覆蓋。實(shí)際上，研究區(qū)內(nèi)各種土壤濕度和植被覆蓋度總是未知數(shù)，從而形成②觀測(cè)干邊和④觀測(cè)濕邊，真實(shí)干邊和真實(shí)濕邊需要其他方法來(lái)確定。Carson［65］等的研究表明，在梯形空間中，存在土壤水等值線(xiàn)（圖1 ⑥）而且等值線(xiàn)為直線(xiàn)，可以通過(guò)線(xiàn)性插值方法獲得?；贚ST/FVC 空間的研究基礎(chǔ)，Zhang［2］等認(rèn)為梯形空間中土壤水等值線(xiàn)上的Ts-Tv的差值相等，Ts相等，Tv也相等，變化的僅僅是植被覆蓋度?；谶@些假設(shè)，可以推導(dǎo)得到土壤和植被溫度的表達(dá)式。

圖1 地表溫度與植被覆蓋度散點(diǎn)圖Fig.1 Scatter plot of surface temperature and vegetation coverage

基于LST/VI 空間思想，Song［68-69］等利用ASTER 單波段熱紅外數(shù)據(jù)和可見(jiàn)光/近紅外數(shù)據(jù)構(gòu)建地表溫度/地表反照率（LST-α）空間來(lái)反演土壤和植被組分溫度。在該研究中，地表反照率α 通過(guò)可見(jiàn)光/近紅外波段反照率計(jì)算得到，混合像元的發(fā)射率通過(guò)地面實(shí)測(cè)和NDVI 閾值法計(jì)算得到。利用LST-α 空間信息反演組分溫度的具體計(jì)算推導(dǎo)過(guò)程與Zhang［2］的方法類(lèi)似。此方法應(yīng)用于張掖市盈科人工綠洲地區(qū)，通過(guò)對(duì)作物整個(gè)生長(zhǎng)季節(jié)的連續(xù)觀測(cè)并結(jié)合實(shí)地測(cè)量數(shù)據(jù)，土壤和植被的組分溫度的精度分別為0.83 K 和1.64 K，精度驗(yàn)證結(jié)果表明該方法分解土壤和植被溫度可以獲得較高的精度。

利用LST/VI 空間反演組分溫度，首先需要利用常規(guī)方法計(jì)算的LST 和植被指數(shù)構(gòu)建LST/VI 空間，計(jì)算地表溫度已有成熟算法，一般選用地表溫度產(chǎn)品，植被指數(shù)一般選擇歸一化植被指數(shù)（NDVI）或者轉(zhuǎn)換成植被覆蓋度（FVC）。其次，需要計(jì)算干濕情況極值點(diǎn)，得到理論干濕邊，固定模型的邊界。計(jì)算理論干濕邊的方法可以參考Moran、Long和Sun 等人的相關(guān)文獻(xiàn)［64，70-72］。再次，需要通過(guò)在空間中線(xiàn)性插值，推導(dǎo)出等值線(xiàn)斜率的計(jì)算公式，在假設(shè)同一等值線(xiàn)上像元的土壤和植被溫度相等的情況下，可以計(jì)算出每一像元土壤和植被的溫度。這類(lèi)方法反演組分溫度需要滿(mǎn)足一定的假設(shè)條件，比如土壤水等值線(xiàn)為直線(xiàn)、等值線(xiàn)上的像元點(diǎn)的土壤組分和植被組分溫度相等。而且該方法的反演精度受構(gòu)建LST/VI 空間的地表溫度的精度以及植被指數(shù)選擇的影響。此外，不同方法計(jì)算所得的理論干濕邊不一致也將會(huì)引起一定的誤差。

1.3.2 利用時(shí)間信息反演組分溫度

地表溫度是一個(gè)隨時(shí)間和空間變化的物理量。在大尺度的像元內(nèi)，地表溫度在1 d內(nèi)具有一定的變化規(guī)律，而且相鄰像元往往表現(xiàn)出相同的變化規(guī)律。因此，可以充分挖掘地表溫度時(shí)間和空間信息來(lái)反演組分溫度。

Zhao［73］等通過(guò)MSG-SEVIRI 產(chǎn)品和Terra-MODIS 產(chǎn)品的時(shí)空信息，提出了一種協(xié)同算法來(lái)推導(dǎo)上午時(shí)刻（8～11 時(shí)）的土壤溫度和植被溫度。相關(guān)研究表明，晴空條件下，地表溫度在上午時(shí)段內(nèi)近似線(xiàn)性變化，在假設(shè)土壤和植被組分溫度具有相同變化規(guī)律時(shí)，求解組分溫度的未知數(shù)的個(gè)數(shù)顯著降低。因此，利用該方法理論上可以近似獲取得到上午8～11 時(shí)的植被和土壤組分溫度。

1.3.3 利用鄰域像元空間依賴(lài)關(guān)系反演組分溫度

相鄰像素之間的空間依賴(lài)關(guān)系在遙感圖像預(yù)處理、目標(biāo)識(shí)別和特征提取中具有重要意義。目前，通過(guò)單通道的幾個(gè)熱紅外傳感器獲取的大量有用信息尚未得到充分利用。Zhan［74-75］等利用單通道熱紅外數(shù)據(jù)，基于LST 單通道算法和有效方向發(fā)射率的概念模型，建立相鄰像元之間的相互關(guān)系作為先驗(yàn)知識(shí)，將其加入到輻射傳輸方程和熱紅外異質(zhì)概念模型中反演組分溫度，并采用貝葉斯方法來(lái)提高前向異質(zhì)模型的可解性。由此構(gòu)建了一種組分溫度反演方法來(lái)估算土壤和植被溫度，但利用相鄰像元分解組分溫度會(huì)降低像元的空間分辨率。

2 遙感反演組分溫度的驗(yàn)證

遙感反演組分溫度的驗(yàn)證，也就是正確評(píng)價(jià)遙感數(shù)據(jù)反演得到的組分溫度的精度。與地表溫度的驗(yàn)證相同，在地面測(cè)量衛(wèi)星像元尺度的地表溫度較難，而且地表溫度自身也存在較大的時(shí)間和空間上的變化，要驗(yàn)證亞像元尺度的組分溫度精度就更加困難。根據(jù)目前關(guān)于組分溫度反演驗(yàn)證方法的相關(guān)研究，遙感反演組分溫度的驗(yàn)證方法主要有3種：地面實(shí)測(cè)驗(yàn)證法、組分溫度分布法、模型模擬法。

地面實(shí)測(cè)法是指直接將從遙感數(shù)據(jù)中反演得到的組分溫度與衛(wèi)星過(guò)境時(shí)刻地面測(cè)量的組分溫度進(jìn)行對(duì)比。一般組分溫度反演主要是反演土壤溫度和植被溫度，在地面主要測(cè)量植被冠層和土壤溫度或者光照/陰影植被和土壤溫度。為驗(yàn)證地表組分溫度，孫柯［62］等在試驗(yàn)區(qū)利用熱像儀（ThermaCAM S60）在地表開(kāi)展了Terra 衛(wèi)星MODIS 過(guò)境時(shí)的同步地表組分溫度觀測(cè)試驗(yàn)。Liu［47］等利用機(jī)載WIDAS（Wide-angle Infrared Dualmode line/area Array Scanner）數(shù)據(jù)反演得到的盈科地區(qū)的植被與土壤溫度數(shù)據(jù)，該反演結(jié)果經(jīng)驗(yàn)證能夠較好地反映組分溫度的時(shí)間和空間變化。Bian［24］等利用機(jī)載WIDAS 多角度數(shù)據(jù)和地面實(shí)測(cè)的土壤和葉片發(fā)射率驗(yàn)證了改進(jìn)后的FR97 三組分反演模型。此外，有相關(guān)研究表明植被冠層溫度與氣溫比較接近，因此有不少學(xué)者通過(guò)實(shí)地測(cè)量氣溫或者根據(jù)氣象監(jiān)測(cè)站的氣溫?cái)?shù)據(jù)，從側(cè)面定性評(píng)價(jià)所反演的植被溫度效果，植被冠層溫度越接近氣溫被認(rèn)為反演效果越好［73］。然而，在實(shí)驗(yàn)場(chǎng)測(cè)量地表溫度是一項(xiàng)復(fù)雜而困難的工作，這是由于像元與實(shí)驗(yàn)場(chǎng)傳感器的尺度差異造成的。由于地表溫度會(huì)隨著時(shí)間變化，對(duì)于一些地表目標(biāo)，在短時(shí)間內(nèi)，其地表溫度就可以有10 K 甚至更大的變化。面對(duì)這一問(wèn)題，Song［68］等人將連續(xù)實(shí)測(cè)組分溫度與溫度日較差模型（DTC）結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了實(shí)測(cè)溫度與反演溫度在時(shí)間上歸一化，從而評(píng)價(jià)組分溫度的反演精度。

在早期反演組分溫度研究時(shí)，由于缺乏地面實(shí)測(cè)驗(yàn)證數(shù)據(jù)，研究人員通過(guò)對(duì)比所反演的組分溫度結(jié)果，定性評(píng)價(jià)組分反演精度，這種方法可以稱(chēng)為組分溫度分布法。例如，在反演土壤與植被組分溫度時(shí)，土壤溫度與植被溫度有明顯差別，因?yàn)樵诎滋熘脖还趯佑捎谡趄v作用，其表面溫度明顯低于土壤溫度。因此，在反演得到土壤和植被溫度時(shí)，作土壤和植被溫度的頻率分布圖，可以定性評(píng)價(jià)反演組分溫度的效果。李召良［33］等人在利用ATSR 數(shù)據(jù)分解土壤和植被溫度的研究中，將反演出的植被溫度和土壤溫度作頻率分布圖，其中一個(gè)研究區(qū)植被溫度和土壤溫度的分離非常清楚，可以認(rèn)為成功地分離了土壤和植被溫度。這種方法只能作定性評(píng)價(jià)，無(wú)法精確評(píng)估反演結(jié)果。

模型模擬法驗(yàn)證組分溫度是指根據(jù)遙感數(shù)據(jù)獲取使得氣象數(shù)據(jù)，預(yù)先設(shè)置各組分溫度并通過(guò)模型模擬得到其對(duì)應(yīng)的混合像元溫度，再通過(guò)反演模型反演得到組分溫度，最后對(duì)比反演結(jié)果與預(yù)設(shè)組分溫度，從而驗(yàn)證反演組分溫度的精度［73］。Shi［23］通過(guò)已經(jīng)驗(yàn)證的基于物理模型（Therm5A）生成的模擬數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估反演方法的準(zhǔn)確性。Timmermans［76-77］等人通過(guò)設(shè)計(jì)一種機(jī)載多角度觀測(cè)系統(tǒng)觀測(cè)植被方向性熱輻射，構(gòu)建了關(guān)于光照/陰影植被/土壤共4 個(gè)組分的反演模型，提出使用貝葉斯方法結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)和傳感器特征來(lái)解決病態(tài)的反演問(wèn)題，該模型可用于組分溫度反演驗(yàn)證。模型模擬驗(yàn)證法的驗(yàn)證精度依賴(lài)于模型的精度。

3 問(wèn)題與難點(diǎn)

地表組分溫度反演方法發(fā)展至今已經(jīng)取得了階段性進(jìn)展，有些研究成果已得到廣泛運(yùn)用，前人的研究為此后的研究工作奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。但是，由于地表結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、衛(wèi)星傳感器硬件技術(shù)及衛(wèi)星發(fā)射成本等客觀因素的影響，地表組分溫度反演仍存在一些難點(diǎn)和亟待解決的問(wèn)題。反演地表組分溫度的困難主要體現(xiàn)在以下幾方面。

（1）有效發(fā)射率的定義及地表熱輻射的各向異性特征，隨觀測(cè)角度的變化會(huì)引起有效比輻射率的改變，從而導(dǎo)致像元熱輻射的變化。

（2）由于地表溫度會(huì)隨著時(shí)間和空間變化，與地表結(jié)構(gòu)、大氣狀況等因素密切相關(guān)，ATSR 系列衛(wèi)星在垂直觀測(cè)和前視觀測(cè)之間存在一定的時(shí)間差，不能保證傳感器所采集的數(shù)據(jù)在時(shí)間上保持一致性。

（3）多角度傳感器不同角度觀測(cè)到的目標(biāo)面積不一致。不同角度觀測(cè)的目標(biāo)面積不同，加上地表在空間上的復(fù)雜性，使得觀測(cè)目標(biāo)無(wú)法在空間上保持一致。此前的研究通過(guò)重采樣或者升尺度的方法，近似認(rèn)為可以得到同一目標(biāo)在不同角度的熱輻射，但是這種處理所帶來(lái)的誤差將無(wú)可避免。

（4）受地表幾何結(jié)構(gòu)和組分構(gòu)成的影響，部分多角度觀測(cè)的熱輻射信息具有高度的相關(guān)性，無(wú)法反映地表真實(shí)輻射情況，阻礙了高精度地表組分溫度反演。

（5）多波段數(shù)據(jù)的相鄰波段數(shù)據(jù)之間相關(guān)性較高，構(gòu)建反演模型時(shí)會(huì)產(chǎn)生不適定方程，增加方程解的不確定性。