Page 128 - 遥感技术在生态环境监测中的应用研究

第五章 遥感技术在煤矿矿山地质环境监测中的应用研究

大气下行辐射；L S （λ）是样品半球视场范围内大气和各种物体辐射的总和。

对上式进行变换，得到样品发射率公式：

2. 温度与发射率分离算法
根据样品发射率公式表明发射率是波长和温度的函数，那么在特定的波长范围下，
只要知道目标物体的确切温度，就可以计算它的发射率。研究表明，在样品表面温度为

298K，表面温度测量误差为1K时，在8～14μm波段会引起达1%～2%的发射率计算误差，
所以获取日标物体的准确温度非常关键。自然地物由于表面粗糙、成分不均匀、热惯性较
低，导热能力差，表面温度不一致而且发生动态变化，而且接触测量还会被扰动，采用仪

器直接测量其表面温度会产生±2K的测量误差，这对于发射率的计算是不能接受的。因此，
很难找到一种能够准确测量目标物体温度的方法，而不准确的温度值会造成目标物体发射

率光谱中大气光谱的残留，影响发射率的计算，所以有必要寻求一种将温度和发射率分离
的算法。
温度和发射率的分离一直是热红外遥感研究的基础和核心。国内外已有诸多学者在

温度和发射率分离算法和应用方面进行了研究，取得了较好的效果。程洁对多种分离方法
进行了研究，如发射率归一化法、光谱平滑迭代法、a 剩余法、最小最大发射率差方法、

TES 算法等方法，指出 ISSTES 在土壤发射率信息提取方面准确度最高。此外还有包络线法、
黑体拟合法、参考通道法、灰体法、基于相关性的温度与发射率分离算法和维恩近似修正
法等。由于实验和应用条件不同，每种算法都有优缺点，但对于土壤热红外发射率的提取，

总的说来 ISSTES 方法既简单，而且精度较高，得到了广泛的应用。
光 谱 平 滑 迭 代 法（Iterative.Spectrally.Smooth.Temperature/Emissivity.Separation.
Algorithm，ISSTES）是由 Borel 通过分析地物光谱与大气吸收线之间的关系而提出，基本

思想是：对于高光谱数据，地物的发射率光谱要比大气的下行辐射平滑得多，精确的地表
温度能够很好地消除地表发射率光谱中的大气吸收线，得到一个较为平滑的地表发射率光
谱。基于该思想，可以给定一个温度初值，以初值为基础，以一定的温差问隔产生一个温

度分布范围，计算每一个温度对应的地表发射率曲线的平滑度指数。
Smith、Borel、Bower 和 Ingram 等分别对平滑度指数进行了定义，其中前三种都能获

得较高的精度。ISSTES 算法就是要寻找一个温度值，使得发射率曲线的平滑度指数最小，
并将该温度值作为样品的最佳估计温度，并代入上文公式计算样品发射率。
3. 土壤样品热红外辐射测定

土壤样品热红外发射率光谱测定所用仪器为 102F 现场及工业用便携式傅立叶变换红
外光谱辐射仪，简称 102F.FTIR 光谱仪，该光谱仪为美国 Design&Prototypes 公司生产，主

要由红外光谱仪、微型计算机、漫反射金板和黑体等组成。该红外光谱仪可在诸多领域进
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