波段 | 光谱范围 | 信噪比 | 主要用途 | 分辨率 |
1 | 620～670nm | 128 | 陆地、云边界 | 250m |
2 | 841～876nm | 201 | 陆地、云边界 | 250m |
19 | 915～965nm | 250 | | 1000m |
31 | 10.780～11.280μm | 0.05 | 地球表面和 | 1000m |
32 | 11.770～12.270μm | 0.05 | 1000m |
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劈窗算法介绍
McMillin（1975年）最早提出了劈窗算法，最先是用于海面温度的反演，这种方法是利用se5672个相邻的热红外窗口大气水汽吸收特性的差异，把海面温度表达成2个热红外窗口亮度温度的
线性组合。Price（1984年）最先把劈窗算法推广到陆面温度的反演，通过引入比辐射率改正项来减小因陆地表面比辐射率变化而引起的误差。Becker从理论上证明了用分裂窗技术反演地表温度的可行性，并且第一次从理论上给出了使用分裂窗技术时大气和比辐射率对地表温度反演的影响。Becker和Li根据热辐射传导的地方性特征，提出了著名的局地劈窗算法，已得到了较广泛的应用。Wan和Dozier在Becker和Li的研究基础上，于1996年提出了一种广义的地表温度反演劈窗算法。Sobrino和Becker用Lowtran 7对不同的大气、观测角度以及地表参数进行模拟，得出了各参数的表达式。在这些表达式里，大气和比辐射率的作用是耦合在一起的。而Sobrino等则通过某些近似把这2种作用分开了，通过对大气向下热辐射的近似解和对Planck辐射函数的线性化。覃志豪等推导了劈窗算法，该算法仅需要2个因素来进行地表温度的演算，即大气透过率和地表比辐射率 [15][ 16]。在众多的劈窗算法中，覃志豪等提出的算法由于需要参数少、计算简单且精度较高，被认为是较好的算法之一。本文主要针对这一算法进行介绍。 覃志豪[15]等提出的针对MODIS数据反演地表温度的劈窗算法使用的公式如下:
（1）
其中：是地表温度，、分别是MODIS第31、32通道的亮温。、、是系数，分别定义如下：
渭河谷地
其中：、、、、、、为中间变量，可迭代消除；、分别为31、32波段的地表比辐射率；、为31、32波段的大气透过率。
参数计算
亮度温度计算
湖南大学数字图书馆亮温是指辐射出与观测物体相等辐射能量的黑体温度，可以根据普朗克（Planck）公式计算得到，MODIS第31和32波段的亮度温度、由下式计算：
（2）
其中:是MODIS第i(i=31,32)波段的亮度温度,是波段i的中心波长,针对MODIS的第31和32波段,其值可分别取=11.28m和=12.02m；C1和C2是常量,分别取C1=1.19104356×10-16W·和C2=1.4387685×104 m·K。由于需要注意C1、、的单位转化问题，为了便于计算，可将该式进行简化，设，。则上式可转化为：
（2b）
其中，为常量，对于31波段：，；
对于32波段：黑福音，。
是MODIS第i(i=31,32)波段的热辐射强度,可根据下式得到：
（3）
式中radiance_offset为截距，radiance_scale为斜率，均可以从HDF格式的MODIS图像的头文件中直接查出，DN为遥感图像第31和32波段的实际保存数值。
大气透过率的计算
大气透过率是地表辐射、反射透过大气到达传感器的能量与地表辐射能、反射能的比值,它与大气状况、高度等因素有关。对于热红外波段,最重要的大气变化是大气温度和水汽的变化。在天气稳定情况下, 虽然影响大气透过率的因素比较多，但水汽含量是影响大气透射率的主要因素。根据Kaufman等的研究,对于MODIS图像中的任何一个像元,其可能的大气水分含量可用下式估计:
（4）
其中，w是大气水分含量；、是常量，取=0.02， =0.651；、分别是MODIS第19和第2波段的地面反射率。
表2 MODIS第31和32波段的大气透过率估计方程[13]
水分含量/(g.cm-2) | 大气透过率估计方程 |
夏季0.4～2.0 | τ31=1.101636-0.10346*w |
τ32=1.02144-0.13927*w |
夏季2.0～4.0 | τ31=1.11795-0.15536*w |
τ32=1.09361-0.17980*w |
夏季4.0～5.4 | τ31=0.77313-0.07404*w |
τ32=0.65166-0.09656*w |
冬季0.4～1.4 | τ31=1.101089-0.09656*w |
τ32=0.97022-0.08057*w |
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由于MOD IS的扫描带比较宽,遥感视角和大气温度会对大气透过率有比较大的影响,因此还进行了大气透过率的遥感器视角校正函数和温度校正函数。根据高懋芳等[13人的进行回归拟合的方程估算31、32波段的大气透过率即、估计方程如表2所示。由于该估计方程是根据近地气温为25℃进行拟
合的结果，所以还要根据表3进行温度订正：
表3 大气透过率的温度校正函数[13]
波段 | 温度校正函数 | 温度区间 |
MODIS 31 | δτ(T)31=0.08 | T31>318 K |
δτ(T)31=-0.05+0.00325*(T31-278) | 278<T31<318 K | 人员定位系统
δτ(T)31= -0.05 | T31<278 K |
MODIS 32 | δτ(T)32=0.095 | T32>318 K |
δτ(T)32=-0.065+0.004*(T32-278) | 278<T32<318 K |
δτ(T)32= -0.065 | T32<278 K |
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注：、是第31、32波段的亮度温度。
地表比辐射率的计算
地表比辐射率是物体与黑体在同温度、同波长下的辐射出射度的比值。在传感器的波段区间及像元大小确定情况下,地表比辐射率主要取决于地表物质的组成和结构。在MODIS 1km的像元尺度下,像元可以粗略视作由水体、植被和裸土3种类型构成。MODIS混合像元的地表比辐射率可表示为:
（5）
式中：是MODIS图像第i(i=31、32)波段的地表比辐射率；、、分别是水体、植被、裸土的地表比辐射率，对MODIS第31波段（i=31）分别为0.992、0.9844、0.9731，对MODIS第32波段（i=32）分别取 0.989、0.9851、0.9832；、、为温度比率，定义为，这里i分别表示下标w、v、s，T为混合象元平均温度，覃志豪等的模拟分析认为在5一45℃范围内，这三种地表类型的平均温度比率分别为=0.99565， =0.99240， =1.00744。
、分别为水面和植被的构成比例，对于水面较大的地区来说,可以利用可见光和红外波段水体反射率一般明显低于其它地物以及水体归一化植被指数NDVI<0的特性,提取纯水体像元,并取=1.此时,，。对于水面可以忽略的陆地来说，主要由裸地和植被组成，取=0，植被覆盖度主要通过归一化植被指数NDVI来确定：
（6）
式中：NDVI是植被指数，、分别是茂密植被覆盖和完全裸土像元的NDVI值，通常取，。因此，当NDVI>NDVI大内密探灵灵狗电影v=0.9时，Pv=1，表示该像元是一个茂密植被覆盖的地区，看不见裸露的土壤表面，，；否则，当NDVI<NDVIs=0.15时,Pv=0，表示该像元是一个完全裸露的地区，没有任何植被覆盖，；当0.15<NDVI<0.9时，。
对于MODIS图像而言，NDVI用第1和2波段来计算：
（7）
式中：B2、B1分别表示第1、2波段的反射率。
最后估计校正项：
当Pv＝0或Pv＝1时,dε最小,dε＝0；
当0＜Pv＜0.5时,dε＝0.003796 Pv；
当1＞Pv＞0.5时, dε＝0.003796(1-Pv)；
当Pv＝0.5时,dε最大,dε＝0.001898。
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