高分辨率的大气下行辐射光谱中含有大气分子的特征光谱，给定地表温度初值，如果该值和真实地表温度不等，由此计算的地表发射率光谱中会存在大气下行辐射残留。大气下行辐射残留程度和给定的地表温度与真实地表温度偏离程度有关。根据这一现象，可以提炼出相关性判据(图1)，实现高光谱热红外数据的温度与发射率分离，

   其中X和Y为地表发射率和等效大气下行辐射。

图1 1097-1141 cm-1光谱区间：(a)等效大气下行辐亮度曲线; (b)不同地表温度对应的发射率曲线

在遥感像元尺度上地表是非朗伯、非均温的(Li et al., 1999)。经典的温度与发射率分离算法无一例外都假定像元内部温度均一，反演像元的平均温度（或等效温度）。对于非同温混合像元的发射率，目前存在几种不同的定义，当定义为与地表物理化学特征密切相关的r-emissivity(Norman and Becker, 1995)时，可反演得到随波长变化的辐射温度。反之，由随波长变化的辐射温度，则可以得到一个由材料发射率、组分面积比表示的非同温混合像元的r-emissivity。

土壤植被混合体系以及光照下的裸土或戈壁滩为典型的非同温像元。以裸土或戈壁滩为例，由于像元内部的相互遮挡，形成光照和阴影两个温差明显的部分。假设非同温像元由两个组分构成，各占一半，各组分具有朗伯特性。土壤发射率来自MODIS UCSB光谱库中土壤发射率的均值，像元内部大气状况一致，T1=289.2K, T2分别为299.2/304.2/309.2K，生成模拟数据。在窄光谱区间，假定非同温像元的辐射温度变化不大，采用相关性算法反演等效温度，然后用于计算相应的r-emissivity。如图2所示，计算的r-emissivity和真实r-emissivity非常接近，充分说明了CBTES算法在非同温平面像元r-emissivity提取中的有效性。

图2 不同温度的土壤组成的非同温像元辐射温度变化趋势，CBTES算法反演的等效温度和r-emissivity. (a)10 K温差； (b)15 K温差； (c) 20 K温差

参考文献：

程洁, 柳钦火, 李小文, 肖青, 刘强, & 杜永明 (2008). 基于相关性的热红外温度与发射率分离算法. 中国科学:地球科学, 38, 261-272 （下载）