热红外高光谱数据的温度和发射率分离
利用多光谱热红外遥感数据提取地表温度和发射率的研究已经开展了20多年。由于热红外数据温度和发射率分离（TES）本质上是一个病态反演问题，即无论有多少个通道，方程组始终是欠定的。解决这个问题必须引入额外条件，而根据这些额外条件的不同，又提出了许多实用的TES算法。但受制于病态问题本身的限制，这些算法具有各自的局限性。例如，一些算法依赖于丰富准确的先验知识，否则很难利用这些算法得到准确的发射率；参考通道法中不可能用一个发射率代替各种地物；NEM算法假定的最大发射率很难在各种情况下都合理；发射率边界法仅给出了一个变动范围，对很多应用远远不够。还有一些算法则基于各种假设，然而这些假设很难满足或者只适用于特殊的环境：灰体法中使用的假设通常都得不到满足；多时相算法中的配准像元发射率存在差异；当地表发射率反差低时，MMD关系不再正确。
近年来随着硬件技术水平的提高，星载热红外传感器由Landsat-TM为代表的单通道发展到多通道的MODIS、ASTER，再到AIRS高光谱传感器，以及正在蓬勃发展的超光谱传感器，光谱分辨率不断提高。尽管单纯增加通道的数目不能改变温度与发射率分离的病态本质，但光谱精细程度的增加，可以更好地刻画地物的光谱特征，有助于提炼具有物理意义的约束条件，能够增加方程组的稳定程度，更准确地进行地表温度和发射率分离。下面介绍热红外高光谱数据的温度和发射率分离的代表性算法。
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