可持续发展科学卫星一号（SDGSAT-1）是全球首颗专门服务联合国2030年可持续发展议程的科学卫星，其搭载的热红外光谱仪（Thermal Infrared Spectrometer，TIS）拥有三个热红外通道（TIS1: 8–10.5μm, TIS2: 10.3–11.3 μm, and TIS3: 11.5–12.5 μm），高空间分辨率为30m，为进行高分地表温度（Land Surface Temperature，LST）反演提供重要数据源。
根据SDGSAT-1卫星热红外数据特征，北京大学遥感与地理信息系统研究所任华忠研究员团队联合可持续发展大数据国际研究中心（International Research Center of Big Data for Sustainable Development Goals，CBAS）开发了多种地表温度反演算法。通过模拟、应用和验证对这些算法进行了全面测试，以评估其反演精度和敏感性，综合表现最优的算法被推荐作为生成SDGSAT-1 LST产品的反演方法。研究成果近期以“Land surface temperature retrieval from SDGSAT-1 thermal infrared spectrometer images: Algorithm and validation”为题，发表于国际权威期刊Remote Sensing of Environment (IF = 11.1)。论文第一作者为博士研究生滕沅建，通讯作者为任华忠研究员。
基于SDGSAT-1 TIS热红外通道的特性，本研究首先构建了三种形式的劈窗（Split-Window，SW）算法，其原理是大气水汽对地表热红外发射辐射的吸收与不同热红外通道测量的辐亮度差值高度相关，因此可通过不同通道亮度温度的线性或非线性组合，来消除大气效应并反演地表温度。三种SW算法采用不同通道组合，并考虑通道地表发射率信息。除SW算法外，还采用了适用于多通道地表温度反演的温度与发射率分离（Temperature and Emissivity Separation，TES）算法。它通过建立多个热红外通道最小发射率与发射率差异的经验关系，增加方程个数解决反演过程的欠定问题，算法由三个成熟的模块组成：归一化发射率NEM（Normalized Emissivity Method）模块、发射率比值RAT（Ratio）模块和最大最小发射率差值MMD（Maximum-Minimum normalized emissivity Difference ）模块。
图1 基于SDGSAT-1的地表温度反演及地面验证技术路线图
基于地表热辐射模型和大气辐射传输模型在不同大气和地表条件下生成的模拟数据集，对不同算法的理论精度及敏感性进行了分析。结果表明，SW算法的理论精度在多数情况下超过1.0 K，而TES算法具有更高的反演精度，平均地表温度的均方根误差（RMSE）为0.60 K。考虑到仪器噪声、地表发射率以及大气参数误差的综合影响，SW算法的地表温度反演精度整体上优于1.7 K，而TES算法的精度优于1.5 K。
将SW和TES算法应用于两个研究区的真实SDGSAT-1影像，反演得到地表温度影像，结果如图2所示。地面验证采用了黑河综合观测网络HiWATER和地表辐射收支观测网络SURFRAD的站点数据。结果表明，SW和TES算法分别达到了约1.75 K和1.9 K的精度。此外，基于中分辨率成像光谱仪（MODIS）数据的交叉验证显示，SW算法的均方差约为2.25 K，而TES算法的均方差约为3.84 K。
图2 三种SW算法与TES算法在两个研究区的SDGSAT-1真实影像地表温度反演结果
图3 基于地面站点数据的SDGSAT-1地表温度反演结果验证
基于综合精度分析与验证结果表明，所提出的三通道SW算法表现最佳，最终被推荐作为SDGSAT-1热红外数据的地表温度反演方法。同时，TES算法能够在夜间反演地表温度和发射率，也适用于SDGSAT-1热红外数据的反演应用。
该研究得到了国家自然科学基金委优秀青年基金(42222107)、国家重点研发计划(2022YFC3800700)、国家民用航天预研项目(D040102) 、生态及遥感监测运维项目-热异常遥感监测（BJMEMC-ZC-2022135）以及国家自然科学基金委重点基金项目 (42130104)资助。
原文下载地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425724004383
文献引用：Yuanjian Teng, Huazhong Ren*, Yonghong Hu, and Changyong Dou. Land surface temperature retrieval from SDGSAT-1 thermal infrared spectrometer images: Algorithm and validation. Remote Sensing of Environment, 2024, 315, 114412, doi: 10.1016/j.rse.2024.114412
联系方式：
任华忠：renhuazhong@pku.edu.cn，01062760375
滕沅建：yuanjianteng@pku.edu.cn
