静止卫星观测具有高频次特点，可实现特定区域地表温度及热异常的连续监测。此外，由静止星观测同步反演的地表发射率可作为地表温度反演的单通道算法和分裂窗算法的先验知识或输入，改进其地表温度反演精度。

Zhou and Cheng(2020)发展了适用于静止星的温度与发射率分离算法(improved temperature and emissivity separation, iTES)：改进了WVS大气校正算法，使之能够适用于非灰体地表；考虑了植被冠层的多次散射贡献，拟合了新的ε_min和MMD经验关系（图1），提高了植被覆盖地表温度和发射率反演精度。图2为iTES反演得到的AHI地表温度和同一时刻MODIS MYD21地表温度的空间分布对比。

图1 拟合的ε_min和MMD之间的经验关系(Old-ER为使用叶片发射率拟合的经验关系, New-ER表示使用冠层发射率拟合的经验关系)

图2 中国区域AHI（2016年7月28日，05:50UTC）和MYD21（2016年7月28日，05:55UTC）地表温度比较结果。(a) MYD21地表温度空间分布;(b) AHI的地表温度空间分布; (c) AHI和MYD21地表温度散点图；(d) 地表温度偏差分布直方图。

该算法已用于生产Himawari-8/AHI地表温度与发射率产品（2016-2022）。

参考文献：

Zhou, S., & Cheng, J. (2020). An Improved Temperature and Emissivity Separation Algorithm for the Advanced Himawari Imager. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 58, 7105-7124. (下载)