地表温度非常重要，国际地圈生物圈计划将其列为优先测定的参数。其在水量平衡和能量平衡当中也有广泛的应用。自然地表热辐射波长8-14微米是热红外遥感主要的观测波段，可以用观测数据通过一定的方法得到地表温度，但过程比较复杂，有很多需要解决的问题。
一方面，光的辐射能得到地表温度。发射率是表征地物向外热辐射能力。一般地物发射率随着波长发生改变，而且会受地表类型影响。正确获得发射率对地表温度反演是非常重要的。
另一方面，遥感避免不了大气影响，地面能量通过大气影响得到衰减。
综上，热红外遥感的核心问题是如何消除大气效应和发射率效应。
过去几十年当中国内外提出多种反演地表温度的算法，最典型的是单窗算法、劈窗算法，以及温度与发射率分离法、日夜算法等，这些算法或多或少需要大气参数、发射率参数，两个参数缺一不可。于是，我们想，有没有可能不需要大气廓线和发射率的情况下，从广泛存在的单一时刻热红外遥感数据中高精度反演地表温度？只有消除外界参数影响才可能进一步提高地表温度的反演精度。
二 地表温度反演新方法
全遥感反演法。最典型的两个算法：劈窗算法和温度与发射率分离法。劈窗算法的过程需要发射率但不需要大气。温度与发射率分离法不需要发射率但需要大气参数。两个算法结合在一起有没有可能得到既不需要大气又不需要发射率的算法？基于这个思路，通过劈窗算法消除大气，通过温度与发射率分离算法消除发射率，这样就可以既不要大气又不要发射率，用数学的方式写出来，分为两步，一是消除大气获得地表热辐射，通过观测量温的组合得到地表辐射；二是通过方程的方式从地表热幅度里把温度和发射率做出来。
效果如何？分析不同地表和不同大气情况下的误差，最后发现常见中纬度和热带大气下，新算法的精度有1-2%的误差，应用到ASTER当中，可以看出植被区的温度比较低，荒漠区温度相对高一些，可以很好的显示空间的分布情况。
除了多波段数据还可以应用到高光谱热红外数据中。基于前面的思路，把高光谱的问题转化为多光谱的问题。比如说可以构建虚拟的宽波段，用刚才的两步方法，一步得到地表热辐射，另一步从经过大气纠正的热辐射里面分离出温度和发射率。应用到一些机载的高光谱数据里，主要是用信息转化和反演过程，可以得到比较好的地表温度和发射率，这样的好处是减少了对高光谱数据大量的运算量，提高精度。
优势是无须输入外部大气和发射率参数，可以直接从观测的热红外遥感数据中反演地表温度。减少了外部输入数据的不确定性影响，提高反演精度和效率，有利于进行星上快速运算和应用。观测到热红外数据后不用上传就可以得到地表温度和发射率。但也有缺点，现有方法需要4个及以上热红外波段，还需要进一步的探索。
城市地表温度反演法。城市自然结构比较复杂，并且城市建筑相互遮挡的问题，导致现在常用的适合自然地表的地表温度反演算法不能完全适用于复杂地表，急需面向城市这种特殊的几何结构发展相关的算法。首先从建模开始，引入天空光可视因子SVF，相当于一个人站在城市底部往外面看，能看到城市建筑的比例是多少，天空比例是多少，建立考虑了三维几何结构的城市地表热辐射传输物理模型。基于模型发现城市的三维结构对遥感观测温度影响是显著的。随着城市三维结构越复杂，对观测温度的影响越大，一般来说1-3K的影响是比较显著的。
基于新的传输模型构建了城市地表温度反演算法，算法里面主要引入了几个参数，几何参数包括温度、水气等影响，通过这些参数来确定反演算法的系数，可以得到一个全新的城市地表温度的反演算法。此算法应用到国产的高分五号上，做了对比研究，得到了显著差异，并且这个差异和常见的城市结构密切相关，会发现城市的范围结构越明显差异越大，这是符合预期的。
11种地球观测卫星反演算法。我们利用了11种算法进行了多源热红外数据反演计算，总结了相关经验，为了把算法集成起来共享，让专业的热红外研究和遥感同行都可以使用，开发了北京大学地表温度反演公开软件包，主要分为三块，模拟、反演和验证。主要支持对地遥感主流热红外传感器，如MODIS，Landsat，VIIRS，以及对新仪器的算法开发。也包括一些数据库、大气廓线、传输软件，以及一些观测站点的数据，如支持HIWATER，可以形成从算法开发到反演再到验证的一个链条。可以从其他的公共网站下载，也可以进行加载应用，我们也在优化上面进行并行运算，还涉及对特殊数据的处理。用我们的软件做出的结果，和官方产品进行对比，发现一致性非常好。我们的主要目的是简化现有地表温度算法处理流程并为新算法开发提供技术支撑。
三 热红外遥感应用
热红外遥感的应用可以从两个方向进行探讨，一是空间维。地表温度有空间分布，有纹理、形状，可以采用光学里面常用的目标识别或者方法来应用。像元地表温度有绝对值及空间差异。二是光谱维，发射率和反射率对应起来，可以进行矿物、地物目标识别。
一）沙化土地监测。全球变化导致地表类型变化，沙化是影响我们生存重要的一个环境问题。沙化用遥感研究有很多进展，在光学的反射率波段，沙化没有一个很明显的特征谱段。而在热红外波段可以发现，特别是9.1微米和10.6微米有一个高的发射率和低的发射率，主要是由于二氧化硅的剩余射线所引起的。这一高一低发射率就能够构建沙地监测的指数。基于NDVR的构造方式，我们构造了热红外双通道发射差分指数，用高值的发射率减去低值发射率再除以他们的加和，就是NDVI。可以看到指数在荒漠地区有很好的空间响应，但是常用的NDVI响应就不明显。
我们把指数应用到ASTER上，首先得到中国区域SDEI分布图，基于阈值可以得到整个区域沙化图，可以看出与常见的沙化分布是一致的。同时我们也分析了2000年到2016年间中国地区沙化的情况。看出纬度36-42度之间沙化有一个显著的变化，同时在西北地区沙化有显著变化。通过长时间序列分析，发现2000年到2016年中国沙化土地减少3.6万平方公里，减少了1.53%。
二）月球地表特性探测。红外数据不像光学和激光数据那么多，主要利用Diviner传感器，月球的温度变化是非常显著的，高温时刻一旦有光照温度显著增高，一旦有阴影时温度显著降低，需要有不同的波段探测不同的温度范围。月球里面做月表温度和发射率反演，不存在大气影响，只需要消除发射率效应。并且月面辐射能就是卫星观测的辐射能。这样反演就相对简单一点。可以把地球上面的一些反演算法简单的挪到月球上来。我们发展了一个物理算法，反演整个月表的温度和发射率。为了保证质量使用观测数据大于240K的象元进行观测，得到月表发射率，可以看出在月海的地区发射率低，高的地方发射率高。目的是做克里斯琴森特性的判断，在8.2微米的时候，如果有CF的特性发射率比较高，两边比较低，这样对矿物的探测是非常有用的。基于反演结果，可以提取CF特性的象元。很遗憾并不是所有的象元都有这样的特性，我们也找了象元来看，发射率曲线的特性是有很大的变化的，发现主要结果是分布在中纬度地区，未来需要进一步探索。
从热红外遥感数据反演地表温度
（作者是北京大学教授）