文章标题：A Method for Converting Satellite-Observed Thermal Infrared Radiance to Nadir Radiance: A Case Study in Desert Regions

发表期刊：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing

在线时间：2026年2月

作者：王正阳，博士生，研究方向为热红外遥感

程  洁，教授/博导，长期从事定量遥感与地球辐射平衡研究

刘伟汉，讲师，从事热红外定量遥感研究

作者单位：北京师范大学 遥感科学国家重点实验室；空天信息大学

研究背景

卫星遥感是监测全球地表温度变化的重要手段。然而，卫星传感器接收到的热红外辐射信号，不仅取决于地表本身的温度，还受到观测角度的显著影响。

这个影响来自两方面：一是大气路径——当卫星以倾斜角度（即大观测天顶角，VZA）观测时，热辐射穿越大气层的路径更长，大气吸收和散射的影响更强；二是地表发射率的方向性——大量研究表明，地表发射率并非恒定值，而是随观测角度增大而降低，这在沙漠等颗粒性地表尤为明显。

这两方面因素共同导致一个核心问题：同一个地表目标，被卫星以大角度观测和以近垂直（星下点）角度观测，得到的辐射数据存在系统性差异。这种“视角偏差”严重影响了数据的定量应用，也阻碍了多源、多角度卫星数据的融合。

目前，国际通用的地表温度和发射率产品（如MODIS的MYD21产品）虽然广泛应用，但其核心算法在处理大角度数据时是否存在系统性偏差？如何将任意角度观测的辐射统一校正到最具代表性的“星下点”方向？这正是本研究要回答和解决的问题。

研究方法

我们选择地表均一、稳定的沙漠区域作为实验区（撒哈拉沙漠SAH和塔克拉玛干沙漠TAK），分三步实现从“任意角度观测”到“星下点辐射”的转换。

图1：撒哈拉沙漠（SAH）和塔克拉玛干沙漠（TAK）验证点的地理分布

第一步：诊断算法本身的角度依赖性

首先，我们利用典型沙漠土壤的光谱数据和辐射传输模型，设计了一套模拟实验。将模拟生成的不同角度辐射数据输入官方温度反演算法，然后将反演结果与真实值对比。

图2：不同VZA下的温度和发射率（蓝线代表模拟样品WGD的发射率和LST（300K）;红线代表TES导出的发射率和LST）

主要发现：当观测角度从0°增大到65°时，真实发射率下降了约0.057，而算法反演的发射率仅下降0.039——说明算法低估了发射率的角度变化。同时，反演的地表温度也系统性下降了约1.06K。这一结果明确证实：官方产品本身存在“视角偏差”，且偏差随角度增大而加剧。

第二步：建立比值校正模型

既然产品偏差呈现规律性，我们就可以利用数据统计来修正。基于2020年全年的MODIS卫星数据（辐射产品MYD021KM、温发射率产品MYD21），我们做了以下工作：

统计变化规律：分析各波段发射率随观测角度的变化趋势，用二次函数拟合得到发射率函数ε(VZA)。结果显示，对受角度影响最显著的MODIS第29波段（中心波长8.55 μm），发射率随角度增加下降约0.07。

引入角度无关的参考温度：为了获得一个不受观测角度影响的“真值温度”，我们引入由长波辐射和宽波段发射率计算得到的地表温度Tₛ（该参数来自ERA5再分析资料和ELITE产品，与观测角度无关）。通过统计分析，建立官方算法反演温度与Tₛ的比值函数fT(VZA)。

比值校正：利用上述函数，将任意角度下的官方产品发射率和温度，分别校正为星下点方向的等效值。

第三步：残余误差校准与验证

利用校正后的发射率和温度，结合大气模型，我们正向计算出理论上的星下点辐射值。为进一步消除算法在星下点本身可能存在的系统偏差，我们以那些真正在小角度（VZA < 10°）下观测的、精度最高的MODIS辐射数据为基准，对理论值进行线性校准，最终得到高精度的归一化星下点辐射。

独立验证：

我们采用另一颗卫星（Suomi NPP/VIIRS）的观测数据作为独立参考源。提取2020年全年与MODIS观测时间差小于20分钟、且为小角度的VIIRS数据，经过光谱匹配后，与我们的校正结果进行对比。

图3：VIIRS波段M14、MODIS波段29、修正后的MODIS TOA辐射度进行比较分析

图4：VIIRS波段M14、MODIS波段29及修正后的MODIS BOA辐射度进行比较分析

主要成果与贡献

1. 首次定量揭示了官方产品的大角度系统性偏差

本研究通过模拟实验，明确了当观测角度从0°增至65°时：第29波段发射率反演偏差约为0.018（低估约32%的角度变化）；地表温度反演系统性偏低约1.06 K。这一发现为后续产品改进提供了明确的量化依据。

2. 提出的比值校正方法效果显著

验证结果显示，该方法能有效消除角度偏差，尤其是在大角度观测条件下表现优异：

以撒哈拉沙漠夜间数据为例（平均观测角度48.5°）：

    •    大气层顶辐射偏差从-1.49改善至0.64（单位：10⁻⁷ W·cm⁻²·sr⁻¹·cm⁻¹）

    •    地表辐射偏差从-2.05改善至0.84

    •    均方根误差分别从1.51和2.08降至0.89和1.17

以塔克拉玛干沙漠夜间数据为例（平均观测角度35.2°）：

    •    大气层顶辐射偏差从-0.32改善至0.12

    •    地表辐射偏差从-0. 41改善至0.15

与VIIRS卫星的交叉验证表明，校正后的辐射值与星下点参考观测高度一致。

3. 明确了方法的适用条件与区域推广潜力

通过按10°间隔分组分析发现：当观测角度小于40°时，角度偏差相对较小；当观测角度大于40°时，校正效果最为显著——这正是本方法最具价值的应用场景。

此外，我们在撒哈拉沙漠进行的多尺度区域扩展实验表明，基于一个代表性站点统计出的校正函数，可以很好地应用于周边更大范围的同类均质地表（发射率差异≤0.005，温度差异≤0.37 K），证明该方法具备区域化推广的潜力。

研究意义

本研究提出的热红外辐射归一化方法，能够有效校正观测角度带来的系统性偏差，为热红外遥感数据的精细化应用提供了一个有效的“校准工具”。主要应用前景包括：

1）遥感产品后处理：可用于对现有长时序地表温度产品进行角度归一化处理，生成一套更纯净、可比的“角度校正版”数据集。

2）多源卫星数据融合：将不同卫星、不同角度的观测统一到共同的“星下点”基准上，实现无缝的数据融合与对比分析。

3）地表能量平衡研究：为地表辐射和能量平衡模型提供更精确、无偏的输入数据，提升模型模拟和预测能力。

4）气候变化研究：消除角度偏差后，长时间序列的地表温度数据能更真实地反映气候变化趋势。

局限与展望

当前局限：

1）方法主要适用于均质、平坦的沙漠区域，对于植被覆盖区或复杂地形区域需进一步验证

2）依赖于ERA5再分析资料和ELITE宽波段发射率产品的精度

3）在高水汽或气溶胶条件下可能存在额外不确定性

未来方向：

1）将方法扩展至更多地表类型（如半干旱区、稀疏植被区）

2）探索与改进发射率数据集的集成

3）引入气溶胶影响校正模块

4）推动热红外遥感在全球变化研究中的定量化应用

论文链接：https://doi.org/10.1109/TGRS.2026.3663413（阅读原文）