科研成果快报第54期：一个实用单通道地表温度反演算法及其在Landsat系列卫星数据的应用

一个实用单通道地表温度反演算法及其在Landsat系列卫星数据的应用

A Practical Single-Channel Algorithm for Land Surface Temperature Retrieval: Application to Landsat series data

成果信息

Wang, M., Zhang, Z., Hu, T., & Liu, X*. (2018). A Practical Single‐Channel Algorithm for Land Surface Temperature Retrieval: Application to Landsat series data. Journal of Geophysical Research: Atmospheres.

https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1029/2018JD029330

DOI:10.1029/2018JD029330

团队成员

王猛猛，博士，中国地质大学（武汉）信息工程学院，讲师，主要从事热红外遥感及其在生态环境的应用研究。

张正加，博士，中国地质大学（武汉）信息工程学院，讲师，主要从事InSAR技术研究及其在矿区地表沉降、高原冻土活动层厚度监测研究。

胡添，博士生，Fenner School of Environment and Society, Australia National University，主要从事热红外定量遥感。

刘修国（通讯作者），博士，中国地质大学（武汉）信息工程学院，教授，主要从事遥感信息提取及其地学应用、地学大数据建模及可视分析等方面的研究。

成果介绍

单通道算法只需要一个热红外波段数据且具有较高的地表温度反演精度，被广泛应用于Landsat系列卫星的地表温度反演。现有单通道算法的主要误差源包括线性化Planck函数和大气校正。针对这两个误差源，本研究对单通道算法推导过程和系数求解过程进行优化，推导出一个新的实用单通道算法（Practical Single-Channel, PSC）。PSC算法包含两种形式：1.仅依赖大气水汽含量一个大气参量的形式（PSCw）和2.依赖大气水汽含量和近地表气温两个大气参量的形式（PSCw&Tn）。基于由全球大气剖面数据库TIGR和MODIS/UCSB比辐射率库构建的模拟数据和SURFRAD站点实测地表温度数据对PSCw和PSCw&Tn算法的稳定性和精度进行评价，并与当前被最广泛使用的通用单通道算法（Generalized Single-Channel, GSC）做比较。

图 1 PSCw、PSCw&Tn和GSC算法的敏感性分析，地表反射率（LSE）、星上亮度（at-sensor rediance）、大气水汽含量（AWV）、近地表气温（NSAT）等输入参数不同级别误差引起的地表温度反演误差

图1 表示四种不同地表和大气组合条件下不同级别的输入参数误差引起的单通道算法地表温度反演误差。由图1可看出，PSCw、PSCw&Tn和GSC三个算法对比辐射率的敏感性相近，一个0.01的比辐射率误差在低大气水汽含量条件下引起的误差为0.6 K、在高大气水汽含量条件下为0.3 K。单通道算法对星上亮度温度的敏感性从PSCw、PSCw&Tn到GSC轻微地增大，对大气水汽含量的敏感性从PSCw、PSCw&Tn到GSC也是逐渐增大。敏感性分析结果表明，PSC算法对输入参数误差的敏感性比GSC算法弱，具有更好的稳定性。

图2 基于由全球大气剖面数据库TIGR和MODIS/UCSB比辐射率库构建的模拟数据的PSCw、PSCw&Tn和GSC算法真实性检验

图2 表示基于由全球大气剖面数据库TIGR和MODIS/UCSB比辐射率库构建的模拟数据的PSCw、PSCw&Tn和GSC算法真实性检验。由图2可看出，PSCw、PSCw&Tn和GSC三个算法的误差均对称地分布在0轴的两侧，PSCw&Tn算法的误差最接近于0轴，其次为PSCw算法，GSC算法误差的离散度最大。统计结果表明，当大气水汽含量小于1 g cm-2时，三个算法的均方根误差（RMSE）的大小顺序为：PSCw

图3 基于SURFRAD站点实测地表温度数据的PSCw、PSCw&Tn和GSC算法真实性检验

图3 表示基于SURFRAD站点实测地表温度数据的PSCw、PSCw&Tn和GSC算法真实性检验。由图3可看出，实测地表温度和PSCw、PSCw&Tn和GSC三个算法反演的地表温度之间有着较好的相关性。统计结果表明，PSCw算法的RMSE、MBE和R2分别为1.772 K、0.013 K和0.985；PSCw&Tn算法的RMSE、MBE和R2分别为1.918 K、0.601 K和0.984；GSC算法的RMSE、MBE和R2分别为2.240K、-0.980 K和0.984。与GSC算法相比，PSCw算法的RMSE改进了0.469 K、MBE改进了0.976 K。

总的来说，本研究提出的PSC算法比GSC算法具有更高的精度和更低的敏感性，可以应用于Landsat系列卫星数据地表温度产品生产。

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