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user: 3. 热红外与被动微波遥感协同反演地表温度的研究进展 被动微波遥感不受云雾等天气因素的影响，是地表温度遥感反演的重要数据源。总体而言，基于被动微波遥感反演地表温度的算法，可分为经验算法、半经验算法和物理算法 [ 3 ] 。 经验算法将被动微波遥感相关通道的亮温、亮温组合及衍生参数与地表温度“真值”、“相对真值”或“替代真值”进行回归，得到地表温度反演的经验方程。如McFarland et al. (1990)针对SSM/I数据，通过亮温剔除了水体、积雪和降水等像元，对各通道的亮温与近地面气温进行了回归，面向农用地、干燥土壤和湿润土壤构建了地表温度反演的经验方程： (6) 式中，C i ( )为拟合系数；T B，37V 、T B，22V 、T B，19V 和T B，85V 分别为37 GHz、22 GHz、19 GHz和85 GHz垂直极化通道的亮温。分析结果表明，SSM/I的37 GHz垂直通道是反演地表温度的主要通道，37 GHz垂直极化与19 GHz水平极化通道的亮温差可修正地表水体的影响；22 GHz垂直极化和37 GHz垂直极化通道的亮温差可修正大气水汽的影响，85 GHz垂直极化的亮温则主要用于修正大气的影响 [ 4 ] 。 李万彪等在分析SSM/I各通道对地表水体、大气水汽、大气云雨粒子等因素订正的基础上，建立了中国东部地区地表温度的经验算法： (7) 式中， 为系数，通过近地表气温与各通道亮温拟合得到 [ 5 ] 。 此外，Owe & Van De Griend (2001)研究发现，SSM/I 37 GHz垂直极化通道亮温能够较好地预测地表温度，并利用实测气温与热红外遥感反演的地表温度建立回归方程，借此估算地面站点对应的长时间序列地表温度；将该长时间序列的地表温度与37 GHz的垂直极化通道亮温建立回归关系。研究结果表明，因白天土壤温度梯度较夜间大，对白天与夜间分别建立回归方程能获得更好的精度 [ 6 ] 。毛克彪等选择青藏高原为研究区，以MODIS地表温度作为“真值”，建立了一个针对AMSR-E反演地表温度的物理统计算法，并认为89 GHz垂直极化通道作为主要的反演通道精度最高 [ 7 ] 。Holmes et al.针对全球的分析结果则表明37 GHz垂直极化通道是反演地表温度的最佳通道，该通道辐射能量来源深度较浅，其对土壤特征的敏感性较低，同时具有较高的大气透过率。Holmes et al.进而建立了适用于全球地表温度反演的经验算法： (8) 式(8)的适用范围为T B，37V > 259.8 K，即该算法适用于非结冰和无积雪覆盖的地表。分析表明，该方法对于全球70%的植被覆盖地区反演误差在1 K以内，但对于裸地、稀疏植被覆盖区域及灌丛地，该算法无法获得准确的反演结果。总体而言，对于林地反演误差在2.5 K以内，对于低植被覆盖地区反演误差在3.5 K以内 [ 8 ] 。进一步的，Holmes et al. (2013)构建了一个框架，利用五种被动微波传感器反演的地表温度，提高数值预报模型地表温度的预报精度 [ 9 ] 。 利用37 GHz垂直极化通道亮温反演地表温度的思想在局地尺度也得到应用。Salama et al. (2012)选用青藏高原那曲站实测的0.2 cm土壤温度与SSM/I的37 GHz垂直极化通道的亮温进行了回归分析，发现二者呈显著的线性关系： (9) 式中，T 2.5cm 为2.5 cm处的土壤温度。Salama et al.的反演结果采用了MODIS的地表温度产品、全球陆面数据同化系统GLDAS和气象站点观测的气温数据进行了验证，取得了较好的效果 [ 10 ] 。 Parinussa et al.基于澳大利亚NAFE’06实验数据分析了37 GHz通道反演获得的地表温度与实测地表温度、1 cm土壤温度和MODIS肤面温度的关系，发现被动微波遥感地表温度与红外遥感地表温度具有较好的相似性，呈线性关系，但前者的动态范围相对较小，可能是由于穿透深度的影响 [ 11 ] 。 半经验算法围绕被动微波遥感辐射传输方程，从物理机制出发，以理论数据为基础反演得到地表温度，具有经验模型简单易行的优点，兼具一定的物理意义。如Njoku通过给定不同参数值(大气中总水汽含量、地表温度、土壤湿度、植被含水量)的组合，使用微波辐射传输模型进行正向模拟，生成模拟数据集。基于该模拟数据集，构建了地表温度反演的统计方法 [ 12 ] ： (10) 基于已经的全球SSM/I发射率数据(利用ISCCP数据集，热红外提供的地表温度和NCEP大气廓线模拟得到大气参数计算得到)，Fily et al.发现高纬度地区无积雪与冰覆盖地表在SSM/I的19 GHz和37 GHz的垂直极化和水平极化发射率均存在显著的线性关系，如对于45N-70N、60W-170W的区域有： (11) (12) 式中，ε 19V 、ε 19H 、ε 37V 和ε 37H 分别为相应通道对应的地表发射率。 式(11)、(12)有助于减少多个通道联立方程中的未知数个数。结合经验确定的大气透过率、大气上行有效温度和下行有效温度，Fily et al.实现了地表温度的反演。然而，该算法的最主要缺陷在于，地表温度的反演结果对式(18)、(19)的误差非常敏感 [ 13 ] 。Royer & Poirier针对SMMR和SSM/I的37GHz垂直极化和水平极化通道，通过建立这两个通道地表发射率的经验关系( )，并假定大气透过率、大气上行辐射亮温、下行辐射亮温为常数，求解了地表温度，并用于北美地表温度时空分析 [ 14 ] 。 Gao et al.以亚马逊森林为对象，针对AMSR-E数据提出了一个极化比方法。其中，极化比定义为： (13) Gao et al.通过模型模拟发现，对于AMSR-E的6.9 GHz、10.7 GHz和18.7 GHz通道，极化比与水平极化通道的发射率存在良好的相关关系，这为确定水平极化通道的发射率提供了可能。研究结果表明，对于植被覆盖地区，18 GHz水平极化通道的地表发射率可通过该通道的极化比的二次方程精确计算；对于非植被覆盖地区，则可通过6.9 GHz和18 GHz的极化比共同确定。基于该确定的18 GHz水平极化通道的地表发射率，在忽略大气影响的前提下，可直接计算18GHz水平极化通道对应的地表温度 [ 15 ] 。 此外，还有部分研究引入被动微波亮温的衍生参数，用于构建地表温度反演算法。这些衍生参数主要用于描述地表特征(如土壤湿度、植被覆盖状况等)。如Zhao et al.在青藏高原土壤湿度反演中，将微波极化差值指数(MPDI)引入地表温度反演中，认为MPDI可降低土壤湿度和植被变化对地表温度反演的影响，利用4 cm深度处的土壤温度为真值，将其与AMSR-E的10.7 GHz、19 GHz、37 GHz垂直极化通道亮温和MPDI进行了回归，建立了地表温度反演的经验方程 [ 16 ] 。 相对于经验算法与半经验算法，物理算法具有明确的物理意义，基于被动微波遥感的辐射传输模型，尝试从地表发射率入手求解地表温度。如Basist et al.通过分析SSM/I不同通道发射率之间的关系，在忽略大气影响的前提下建立了地表温度计算方法。在该算法中，由于垂直极化通道发射率的变化较小，故选取垂直极化通道进行地表温度反演。当地表为干燥状态时，假定其地表发射率为ε 0 (模拟结果表明，地表水体覆盖比例为0时，发射率不随频率变化)。由于湿度导致的发射率变化可表示为： (14) 由于湿度导致的发射率变化可表示为相邻通道发射率差值的加权和： (15) 根据上面三个方程，可求解地表温度： (16) 式中，v 1 、v 2 与v 3 分别为19 GHz、37 GHz和85 GHz垂直极化；ε 0 确定为0.95；系数β 0 、β 1 根据全球的SSM/I观测数据模拟得到 [ 17 ] 。 此外，Jones et al.引入Fily et al.构建的垂直极化与水平极化通道发射率之间的线性关系，推导出垂直极化通道亮温、水平极化通道亮温和地表温度之间的线性方程，针对低频通道，忽略大气影响和植被散射作用，在对辐射传输方程进行简化的基础上引入了上述线性方程，构建了地表温度的迭代反演方法 [ 18 ] 。 总体上，目前利用被动微波遥感反演地表温度仍主要以经验模型和半经验模型为主。由于被动微波发射率确定极为复杂，物理模型的使用并不广泛。热红外遥感在辅助被动微波遥感反演地表温度时，常将前者反演的地表温度作为后者对应的地表温度“真值”，为算法训练和验证服务。