生成长时间序列、高空间分辨率的陆面温度（Land Surface Tempearture, LST）产品在田间尺度的水分胁迫、地表能量和水分平衡监测中具有重要的应用。Landsat系列免费提供超过40年的数据，是生成田块尺度LST的宝贵数据源。基于热红外观测数据的LST反演，需要解决两个关键问题：地表发射率和大气校正。

由Landsat反演LST的单通道反演算法中，普遍采用NDVI阈值法和VCM方法确定地表发射率。这两种方法不能表征非植被覆盖地表（裸土）发射率的动态变化；植被覆盖地表发射率的确定，简单粗暴。大气校正依赖再分析大气廓线产品，然而不同大气廓线产品模拟的大气参数存在较大的差异。

为此，程洁等（2021）提出了一个新的方法，从Landsat系列热红外数据中反演30米空间分辨率的地表温度。

首先发展了一个新的地表发射率参数化方案（如图1所示），通过为特定的土地覆盖类型开发不同的地表发射率反演方法来确定地表发射率，其次选择最佳的再分析大气廓线对热红外数据进行大气校正（Meng et al., 2018），然后求解辐射传输方程得到地表温度。

图1 地表发射率反演流程图

基于24个站点实测发射率数据的验证结果表明（图2）：新的地表发射率参数化方案估算的地表发射率在非植被覆盖地表的绝对平均偏差在0.01以内，标准差小于0.002。目前的验证工作没有涵盖植被覆盖地表，后期将收集或测量更多地表发射率数据，进行广泛验证。

图2. 反演的 Landsat 地表发射率与24个站点实测地表发射率之间的平均偏差及标准差

基于SURFRAD站点观测的数据对反演的Landsat地表温度进行了验证，结果如图3所示。研究表明相比于现有的地表发射率计算方法，新的地表发射率参数化方案能够提高地表温度的反演精度。

图3. 使用辐射传输方程法反演的Landsat 8地表温度的验证结果。地表发射率分别来源于新的地表发射率算法（左）、Emami 等人使用的算法（中）和Yu 等人使用的算法（右）

参考文献

1. Cheng, J., Meng, X., Dong, S., & Liang, S. (2021). Generating the 30-m land surface temperature product over continental China and USA from landsat 5/7/8 data. Science of Remote Sensing, 4, 100032 (下载)

2. Meng, X., & Cheng, J. (2018). Evaluating Eight Global Reanalysis Products for Atmospheric Correction of Thermal Infrared Sensor—Application to Landsat 8 TIRS10 Data. Remote Sensing, 10 (下载)