近地表氣溫遙感反演方法

1、近地表氣溫遙感反演方法研究進(jìn)展摘要：氣溫是描述陸地環(huán)境條件的重要參數(shù)，也是氣象觀測資料中最基本觀測項(xiàng)目之一。結(jié)合遙感的空間分辨率高， 覆蓋面廣，資料同步性強(qiáng)的特點(diǎn)，運(yùn)用遙感方法反演氣溫彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法的缺點(diǎn)，氣象衛(wèi)星的發(fā)展，為其提供了技術(shù)平臺(tái)支 持。本文從近地表氣溫反演的各種不同的方法進(jìn)行闡述，分別從半統(tǒng)計(jì)方法、統(tǒng)計(jì)方法、多因子分析方法和遺傳算法方面進(jìn) 行敘述。關(guān)鍵詞：氣溫；遙感；反演方法這1.引言氣溫是描述陸地環(huán)境條件的重要參數(shù)，也是氣象觀測資料中最基本觀測項(xiàng)目之一。由于近地球表面氣 溫控制著大部分陸地表面過程（如光合作用、呼吸作用及陸地表面蒸散過程等），因此，氣溫是各種植物生 理、水文、氣象

2、、環(huán)境等模式或模型中的一個(gè)非常重要的近地表氣象參數(shù)輸入因子1,2。高山、水體、植被 以及土壤含水量等，以至于表現(xiàn)出很大的空間異質(zhì)性。我們常常聽說的氣溫，是有氣象觀測站在植有草皮 的觀測場所中離地面1.5米高的百葉箱中的溫度表測得的。由于溫度表保持了良好的通風(fēng)性并避免了陽光直 接照射，因而具有較好的代表性，這個(gè)溫度基本上反映了觀測地點(diǎn)（當(dāng)?shù)兀┑臍鉁亍５请S著數(shù)值預(yù)報(bào)的發(fā) 展，常規(guī)的探測手段越來越不能滿足現(xiàn)代業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)的需要。特別是在海洋，沙漠，沙漠等的荒僻的地區(qū)， 基本不可能設(shè)立氣象站點(diǎn)，即使設(shè)立站點(diǎn)也十分稀疏，這就使得我們所獲取的氣溫資料十分有限，要想研 究特定位置的氣溫水平空間分布狀況及其內(nèi)部

3、結(jié)構(gòu)特征等都有一定的困難。同時(shí)在不同地形和不同景觀條 件下，一個(gè)氣象站觀測的數(shù)據(jù)能夠代表的范圍有很大差別，即使通過空間內(nèi)插過程也不能夠獲得滿意的 氣溫空間分布，從影響模型模擬結(jié)果3。而遙感具有覆蓋面廣，空間分辨率高，資料同步性強(qiáng)的特點(diǎn)，所以利用衛(wèi)星遙感手段資料反演近地表 的大氣溫度就彌補(bǔ)了傳統(tǒng)手段的缺陷，不論在現(xiàn)實(shí)意義還是經(jīng)濟(jì)意義上，都是非常重要的。隨著大氣科學(xué) 理論和遙感探測技術(shù)的迅速發(fā)展，在全球大氣觀測系統(tǒng)中，衛(wèi)星探測技術(shù)將會(huì)成為中流砥柱。同時(shí)，從）0 年代有了氣象衛(wèi)星之后，給遙感反演溫度提供了可靠的現(xiàn)實(shí)依據(jù)。目前反演大氣參數(shù)的方法基本可以分為三類：物理方法、半統(tǒng)計(jì)方法和統(tǒng)計(jì)方法。物理方法

4、是從輻射 傳輸方程出發(fā)，根據(jù)已知的一些大氣知識(shí)對方程進(jìn)行簡化，從而達(dá)到求解的目的，至今對它們的物理 機(jī)制認(rèn)識(shí)得還很不清楚，所以極大地限制了該方法的應(yīng)用與發(fā)展。半統(tǒng)計(jì)方法是采用物理方法與實(shí)測資 料的結(jié)合，建立個(gè)大氣參數(shù)間的關(guān)系，然后利用實(shí)測資料進(jìn)行各參數(shù)的反演。目前在該領(lǐng)域采用比較多的 是統(tǒng)計(jì)方法，它主要包括單因子線性回歸分析方法、多元統(tǒng)計(jì)方法、Bowen比分析方法、遺傳算法和神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等，利用這些方法時(shí)需考慮多種影響因素，從而建立各因素之間的相互關(guān)系4。本文具體從半統(tǒng)計(jì)方法和統(tǒng)計(jì)方法對氣溫反演進(jìn)行研究，著重論述了統(tǒng)計(jì)方法反演近地表氣溫，考慮 了熱紅外和微波兩個(gè)波段對氣溫的反演。半統(tǒng)計(jì)方法在

5、廣闊的海面上，大氣參數(shù)的實(shí)際觀測資料比較稀少。目前隨著氣象衛(wèi)星的發(fā)射，可以直接或間接地 借助衛(wèi)星遙感信息資料反演或提取海面氣溫、水汽含量、降雨率、風(fēng)速等氣象參數(shù)5。溫度廓線的反演問 題，即為由輻射計(jì)測量值推求出大氣溫度廓線。傳統(tǒng)的物理反演方計(jì)算量大，很費(fèi)時(shí)。而且，這類方法需 要輸入下墊面比輻射率和水汽廓線，而不同波段的比輻射率變化大，所以應(yīng)用物理方法反演氣溫難度較大。Konda等應(yīng)用半統(tǒng)計(jì)方法，采用空氣動(dòng)力學(xué)方程和塊體公式建立了海表面氣溫與海面溫度、風(fēng)速和 濕度之間的關(guān)系，然后利用現(xiàn)場測量資料進(jìn)行海面月平均氣溫的反演。同時(shí)這種方法在于陸表氣溫反演也 可以應(yīng)用，通過建立地表溫度與氣溫之間的關(guān)系，

6、從而反演出近地表氣溫。統(tǒng)計(jì)方法氣溫是控制著陸地表面和大氣之間水汽和能量交換的重要的氣候參數(shù)。遙感獲取的陸地表面溫度 (Land SurfaceT emperature， LST )和氣溫之間必然存在著能量方面的聯(lián)系，近地表氣溫手下墊面類型及其 特征的影響十分明顯。近地表氣溫的反演多用統(tǒng)計(jì)方法，統(tǒng)計(jì)方法有單因子統(tǒng)計(jì)方法，多元統(tǒng)計(jì)方法，Bowen 比分析方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等。3.1單因子統(tǒng)計(jì)方法遙感反演的地表溫度Tls和氣溫具有相關(guān)關(guān)系，chen等7研究利用GOES靜止氣象衛(wèi)星的熱紅外數(shù)據(jù) 推算的空氣溫度與實(shí)際觀測的1.5米的氣溫的線性回歸系數(shù)R2=0.76，回歸方程的標(biāo)準(zhǔn)差為1.3-2OC。Ho

7、riguchi等罔也利用實(shí)測氣溫值與靜止氣象衛(wèi)星反演的地表溫度進(jìn)行回歸分析，發(fā)現(xiàn)估算的氣溫誤差 在 1-1.7K。最近，Green等9發(fā)現(xiàn)在非洲和歐洲大陸，從AVHRR反演的地表溫度與氣象臺(tái)觀測的月平均溫度有 顯著的相關(guān)性。3.2多因子相關(guān)分析法3.2.1氣溫與地溫，衛(wèi)星反演地表溫度相關(guān)關(guān)系由于衛(wèi)星反演地表溫度，氣溫與地溫之間存在了較強(qiáng)的相關(guān)性。閔文斌，李躍清I利用Terra/MODIS 數(shù)據(jù)采用分裂窗算法反演地表溫度Tls和自動(dòng)氣象站的實(shí)測數(shù)據(jù)Ta與0cm地溫?cái)?shù)據(jù)Ts兩兩進(jìn)行相關(guān)分析。 地面觀測數(shù)據(jù)是以氣象站所在的象元為晴空作為選擇條件的，挑選出同時(shí)具有氣溫觀測和地溫觀測數(shù)據(jù)的 氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)

8、。但由于自動(dòng)氣象站的觀測數(shù)據(jù)是整點(diǎn)觀測，要想獲得與衛(wèi)星過境準(zhǔn)同步的數(shù)據(jù)需進(jìn)行時(shí)間 插值，溫度隨時(shí)間的日變化的關(guān)系可以用正弦關(guān)系來表示11,12。利用每個(gè)氣象站的經(jīng)緯度、觀測日期，以 及實(shí)測的最大、最小溫度值，建立各自的諧波函數(shù)。然而，此方法的擬合值與實(shí)際每小時(shí)觀測值比較結(jié)果 表明擬合值并不理想，這是由于氣溫變化并非完全遵循正弦函數(shù)，還會(huì)受到當(dāng)時(shí)云狀、風(fēng)等情況影響?？?慮到分析數(shù)據(jù)是衛(wèi)星過境的較短時(shí)間內(nèi)內(nèi)插，考慮衛(wèi)星過境時(shí)間溫度的變化情況。如實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是在 11:00-12:00或12:00-13:00 ( Terra經(jīng)過四川盆地時(shí)間)的1個(gè)小時(shí)內(nèi)插值，而且是在日出以后、溫度極大值 出現(xiàn)以前的單調(diào)

9、升溫時(shí)段內(nèi)，假設(shè)插值的1小時(shí)內(nèi)溫度變化是單調(diào)線性的，與衛(wèi)星過境時(shí)間HH:MM準(zhǔn)同 步的地面氣溫與地溫的獲取便可采用下式進(jìn)行插值，即THHMM = Th-1 + Thh+1 -Th-1) * MM/60式中HH, MM分別代表衛(wèi)星過境時(shí)的時(shí)、分，Thh-1和Thh+1分別是衛(wèi)星過境時(shí)間前、后整點(diǎn)的觀測溫度。將地面準(zhǔn)同步觀測的空氣溫度Ta，土壤表面溫度Ts和衛(wèi)星反演地表溫度Tls兩兩進(jìn)行相關(guān)分析13，發(fā) 現(xiàn)總樣本相關(guān)性很好，Tls與Ts，Tls與Ta，Ts與Ta的相關(guān)系數(shù)分別為0. 834, 0.854, 0. 864,都通過了 0.001 顯著性檢驗(yàn)。然而它們都沒有通過相關(guān)系數(shù)的穩(wěn)定性檢驗(yàn)14，

10、針對不同的衛(wèi)星過境時(shí)間，相關(guān)系數(shù)相差甚 大，特別是Tls與Ta的相關(guān)系數(shù)表現(xiàn)出極大的不穩(wěn)定性。而相關(guān)系數(shù)是否穩(wěn)定是統(tǒng)計(jì)模型效果好壞的關(guān)鍵 問題，所以Ta，Tls與Ts兩兩不穩(wěn)定的相關(guān)系數(shù)表明：簡單利用衛(wèi)星反演地表溫度來估算氣溫、地溫的精 度不能得到保證，僅根據(jù)空氣溫度來進(jìn)行地溫的空間插值，會(huì)造成較大誤差。這是由于衛(wèi)星像元地表溫度 的反演誤差、以及衛(wèi)星和地面觀測非完全同步，地表狀況的差異和尺度的不匹配。衛(wèi)星反演地表溫度是衛(wèi) 星像元尺度溫度，對于非均勻下墊面，不同像元內(nèi)組分組成是不同的。地面氣象觀測只是針對其所在衛(wèi)星 像元內(nèi)的觀測點(diǎn)而言的，地溫更是只代表像元內(nèi)土壤組分的溫度。但是依據(jù)Prihodk

11、o等1提出的P2G模 型的氣溫與濃密植被冠層溫度近似的假設(shè)，那(TsTa)與(TsTls)在一定程度上可反映像元內(nèi)組分的差異，二 者應(yīng)該有較好的相關(guān)性。通過分析，果然發(fā)現(xiàn)(TsTa)與(TsTls)存在顯著線性相關(guān)，且相關(guān)系數(shù)穩(wěn)定，不論 是總體樣本還是不同衛(wèi)星觀測時(shí)間的子樣本相關(guān)系數(shù)都達(dá)0.82以上，也都通過了 0.001的顯著性檢驗(yàn)，判 定系數(shù)R2=0.7913。(TsTa)與(TsTls)的相關(guān)關(guān)系可表示為：(TsTls)=0.9891(TsTa)-1.1707(2)由此可根據(jù)三者關(guān)系建立近地表氣溫的反演模型。3.2.2海溫、濕度和氣溫間相關(guān)關(guān)系Kubota等15提出了從海平面的濕度反演月

12、平均近海面氣溫的方法，先從比濕估算出水汽壓力，然后 利用氣溫和水汽壓力及相對濕度的關(guān)系就可以得到近海面氣溫。Liu等16基于Kondai7提出的算法，提出了計(jì)算實(shí)時(shí)海面氣溫和濕度的統(tǒng)計(jì)方法，分別使用SSM/I衛(wèi) 星數(shù)據(jù)及GMS-5數(shù)據(jù)建立與實(shí)測資料的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，從而計(jì)算了臺(tái)灣及南海中國海區(qū)的海表溫度、海面濕 度和氣溫值，與船測資料相比，使用SSM/I計(jì)算得到的均方根差分別為1.43 g/kg和1.6 K。Jackson等18利用多種衛(wèi)星量溫資料用線性回歸的方法來反演實(shí)時(shí)近海面氣溫，同實(shí)測數(shù)據(jù)相比最小 的均方根誤差為1.5C。3.3 Bowen比方法Liu等19采用改進(jìn)的Bowen比方法估算臺(tái)灣及

13、南海中國海區(qū)的實(shí)時(shí)近海面氣溫，先根據(jù)36個(gè)月的試 驗(yàn)確定在中國臺(tái)灣及中國南海海區(qū)的最優(yōu)Bowen比值，然后利用Bowen比的定義，依據(jù)海表溫度和海面 風(fēng)速計(jì)算出近海面氣溫值，與實(shí)測數(shù)據(jù)相比，其均方根差為1.46K。He等20利用了 NOAA衛(wèi)星上的TOVS 資料分別建立了海表溫度、105Pa的露溫、氣溫與海面氣溫和露溫的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系。3.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近些年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的優(yōu)越性逐漸被人們發(fā)現(xiàn)并得到應(yīng)用和發(fā)展，它具有良好的自適應(yīng)樣本數(shù)據(jù)能力 和很強(qiáng)的容錯(cuò)能力，即使在數(shù)據(jù)中出現(xiàn)噪音、形變時(shí)也能正常地工作;它還具有固有的非線性特性，在建立 數(shù)據(jù)之間的非線性關(guān)系時(shí)表現(xiàn)出良好的優(yōu)越性21。伍玉梅22等利用專用成

14、像傳感器SSM/I和紅外輻射計(jì)AVHRR資料進(jìn)行近海面氣溫和濕度的反演，首 先分析與近海面氣溫和濕度關(guān)系比較密切的幾個(gè)氣象因子及其相關(guān)性，加入風(fēng)速影響，并采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建 立近海面氣溫和濕度與它們之間的關(guān)系，利用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型反演月平均近海面氣溫和濕度，并與TAO 和NDBC提供的浮標(biāo)及觀測站的實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，得到近海面氣溫和相對濕度的均方根差分別為0.87C 和3.73%。低緯度反演的結(jié)果精度較高，達(dá)到0.53C（氣溫）和2.03%（相對濕度）;較大的誤差（氣溫1.06C、 相對濕度3.85%）主要發(fā)生在近岸和高緯度區(qū)，因?yàn)榻兜牡匦伪容^復(fù)雜，并且很容易受陸地氣候的影響 高緯度地區(qū)的氣候變

15、化比較劇烈，同時(shí)前能得到的高緯度地區(qū)的實(shí)測資料比較少，這些因素都會(huì)影響反演 結(jié)果的準(zhǔn)確度。Singh等23采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法由MSMR的亮溫?cái)?shù)據(jù)來計(jì)算月平均的近海面氣溫和濕度，同實(shí)測資 料相比的均方根差分別為1.0。和1.1 g/kg。同時(shí)，微波測溫技術(shù)也是獲取全球大氣溫度場信息的重要手段。根據(jù)分子微波波譜學(xué)的理論，氣體分 子對微波的吸收和發(fā)射主要是分子轉(zhuǎn)動(dòng)能級之間量子躍遷的結(jié)果，其譜線結(jié)構(gòu)要比紅外振-轉(zhuǎn)光譜簡單得 多。氧分子的微波吸收譜具有明顯的頻率分區(qū)，有一條共振吸收線位于118.75 GHz，其余45條譜線集中 于50-70 GHz附近，形成一個(gè)以60 GHz為中心的共振復(fù)合帶。因而可

16、用氧氣50-70 GHz吸收波段和118 GHz 吸收波段來探測大氣溫度。目前較為成熟的微波溫度探測器均采用60 GHz附近通道，如AMSU2A、 SSM/T21等，其觀測資料應(yīng)用的最大限制就是它們的空間分辨率不夠高。為了提高星載被動(dòng)微波溫度探 測器的空間分辨率，國內(nèi)外專家已考慮到采用118 GHz附近通道遙感反演溫度廓線。在同樣的天線尺寸下， 118 GHz輻射計(jì)的視場直徑是60 GHz輻射計(jì)的一半。在微波波段，大氣下墊面比輻射率的變化范圍較大，且目前在高頻還沒有較好的微波比輻射率模型， 故比輻射率是一個(gè)較難確定的參數(shù)。此外，高頻波段的微波通道亮溫受水汽的影響較明顯，據(jù)Chedin等25 的

17、研究，相對干空氣而言，水汽可以使輻射計(jì)118.75和3.9 GHz通道亮溫增量達(dá)到20 K，故使用物理反演 方法前必須準(zhǔn)確地確定水汽分布或?qū)λ挠绊戇M(jìn)行修正，而目前對于大氣水汽的反演精度還不夠高，且 對于陸面上的水汽反演難度較大。因此，采用物理反演方法從高頻微波通道亮溫反演大氣溫度存在較大困 難。與物理反演方法相比，統(tǒng)計(jì)反演方法的優(yōu)點(diǎn)在于簡單易行，且在反演過程中不必考慮復(fù)雜的物理過程， 如Ali等和陳洪濱等27已經(jīng)用線性統(tǒng)計(jì)反演算法研究了 118.75 GHz附近通道遙感反演溫度廓線的能力， 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)從118.75GH z附近六通道亮溫反演大氣溫度的數(shù)值模擬能有效地處理非線性問題。R

18、umelhart等28人提出的后向傳輸算法（Back Propagation Algorithm），通常稱為BP算法，此算法已經(jīng) 被廣泛應(yīng)用于遙感領(lǐng)域，這種采用BP算法的網(wǎng)絡(luò)也稱之為BP網(wǎng)絡(luò)。BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程有兩部分組成: 正向傳播和反向傳播。當(dāng)正向傳播時(shí)，輸入信息從輸入層經(jīng)隱層單元的激發(fā)函數(shù)處理后傳向輸出層，每層 神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層的神經(jīng)元狀態(tài).如果在輸出層得不到期望輸出，則轉(zhuǎn)入反向傳播，將誤差信號沿 原來的神經(jīng)元連接通路返回。返回過程中，逐一修改各層神經(jīng)元連接的權(quán)值。這種過程不斷迭代，最后使 得信號誤差達(dá)到允許的范圍之內(nèi)。在模擬試驗(yàn)中，采用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入向量有六個(gè)元素，分別

19、對應(yīng)六個(gè)通道的亮度溫度，隱層 單元個(gè)神經(jīng)元，輸出向量有14元素，分別對應(yīng)于T1000、T925、T850、T700、T500、T400、T300、T250、 T200、T150、T100、T70、T50、T30，其中T 1 000為1 000 hPa等壓面上的氣溫，其他類同?？紤]權(quán)重函數(shù)分析，運(yùn)用權(quán)重函數(shù)分析可得對于這四個(gè)通道，在相同大氣環(huán)境條件下，海面的權(quán)重 函數(shù)值大于陸面的權(quán)重函數(shù)值，這是由于海面的比輻射率小于陸面的比輻射率，即海面的反射率大于陸面 的反射率，因此海面上被反射的下行水汽輻射大于陸面上被反射的下行水汽輻射。故水汽對海面上權(quán)重函 數(shù)較低的四個(gè)通道亮溫的貢獻(xiàn)較陸面上的大，即海面上

20、這四個(gè)通道亮溫對水汽的變化較陸面上更敏感。因 此，在其他影響因素(如下墊面比輻射率)得到充分考慮的情況下，水汽對近海面的溫度反演的影響更大一 些，即近海面的溫度反演較近陸面的溫度反演困難一些。同時(shí)，也可以得知，相對陸面而言，由于海面上 權(quán)重函數(shù)較低，通道的亮度溫度中含有更多的水汽信息，故有可能相對容易地利用這些通道亮溫獲取海面 上的水汽信息。遺傳算法遺傳算法是由Holland提出的模擬生物在自然環(huán)境中的遺傳和進(jìn)化過程而形成的一種自適應(yīng)全局優(yōu)化 概率搜索算法。它的一個(gè)獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)就是它可以得到一組不同變量之間的比較簡單實(shí)用的關(guān)系。而利用其 他非線性方法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，則需要對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有完整的認(rèn)識(shí)

21、，包括一系列復(fù)雜的輸入層，隱含層， 每一層的響應(yīng)函數(shù)的形式及權(quán)重等。遺傳算法同其他非線性方法(如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))最主要的區(qū)別就是它的客觀 性和數(shù)據(jù)適應(yīng)性。其他方法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入?yún)?shù)，隱含層的層數(shù)和響應(yīng)函數(shù)的選擇都是非常主觀的。遺傳算法通過對包含特定問題解的種群中的個(gè)體進(jìn)行選擇、重組、變異等遺傳操作來模擬生物進(jìn)化過 程。其主要特點(diǎn)是群體搜索策略和群體中個(gè)體之間的信息交換，搜索不依賴于梯度信息。尤其適用于處理 傳統(tǒng)搜索方法難以解決的復(fù)雜和非線性問題。同其他方法相比，遺傳算法有如下的優(yōu)點(diǎn):遺傳算法從問題解 的串集開始搜索，而不是從單個(gè)解開始，在求解時(shí)使用特定問題的信息極少，容易形成通用算法程序，而 且

22、有極強(qiáng)的容錯(cuò)能力。遺傳算法中的選擇、交叉和變異都是隨機(jī)操作，而不是確定的精確規(guī)則，并具有隱 含的并行性。王麗靜等4通過遺傳算法，使用 Advanced Microwave Scanning Radiometer for EOS(AMSR-E)的海洋產(chǎn) 品數(shù)據(jù)海表溫度、風(fēng)速、大氣水蒸氣、云液態(tài)水，通過遺傳算法建立其與近海面氣溫和比濕之間的經(jīng)驗(yàn)關(guān) 系，進(jìn)行近海面氣溫和比濕的實(shí)時(shí)反演。反演結(jié)果與The Tropical Ocean2Atmosphere(TAO)和The National Data Buoy Center(NDBC)的浮標(biāo)實(shí)測資料進(jìn)行比較，實(shí)時(shí)近海面氣溫和比濕的均方根誤差分別為1.1

23、8。和 1.36 g/kg。分析結(jié)果表明，利用遺傳算法采用AMSR-E海洋產(chǎn)品數(shù)據(jù)可以較好地反演近海面氣溫和比濕。結(jié)論本文對于近地表氣溫遙感的反演方法進(jìn)行了綜述，在對各類方法反演地表溫度的過程中，由于對于 氣象要素，環(huán)境要素的考慮更加全面，反演精度也越來越高。本文從熱紅外亮溫通道的氣溫直接反演到考 慮均值和方差的氣溫反演，同時(shí)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Bowen比方法和遺傳算法。綜合各類反演方法可知，神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法反演精度相對最高，可達(dá)誤差為0.5K的反演高精度。對于熱紅外和微波兩個(gè)波段對近地表氣 溫反演可知，熱紅外利用亮溫進(jìn)行反演，對于不同的地表覆蓋，使用不同的方法。對于氣溫的反演，發(fā)展趨勢是多傳感器

24、，多時(shí)相，多因子相關(guān)分析，建立氣溫反演模型，爭取達(dá)到定 量遙感的精度。同時(shí)，應(yīng)該加強(qiáng)對于反演地區(qū)的氣候因素，地形因素的了解，只有在具有反演地區(qū)地理環(huán) 境的先驗(yàn)知識(shí)的條件下，反演精度才會(huì)越來越高。氣溫反演要進(jìn)一步發(fā)展例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法等技術(shù)， 爭取有新的突破，采用新技術(shù)，充分發(fā)展微波技術(shù)，近地表氣溫的反演精度才會(huì)越來越高，全球氣溫?cái)?shù)值 反演才能成為可能。參考文獻(xiàn)Prihodk oL,Goward S N. Estimaion of Air Temperature from Remotely Sensed Surface Observations J.Remot e Sensin g ofE

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