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遥感信息定量化分析方法
遥感技术已成为陆、 海面过程实验和研究的一个必不可少的手段。 遥感技术以其特有的
优势，实现了对地表不间断的昼夜观测， 并在获取区域上的陆、 海面参数方面具有不可替代
的作用。从遥感信息中获取陆、 海面参数的过程， 其实就是遥感信息定量化分析的过程。众
所周知，如今遥感技术发展的重要趋势之一就是从定性遥感向定量遥感发展。
遥感信息定量化的过程其实就是建立遥感信息模型的过程，即得出遥感数据与陆、海面
参数之间相互关系的方程。 其步骤大致如下： 首先对遥感数据进行校正， 包括几何校正和辐
射量校正。其中辐射量校正对于遥感信息定量分析非常重要， 具体指消除遥感数据中依附在
辐射亮度中的各种失真的过程， 主要包括对传感器的灵敏度特性引起的辐射误差校正、 光照
条件的差异引起的辐射误差校正以及大气的散射和吸收引起的辐射误差校正，即大气校正。
然后利用各种数学方法，如回归分析法，建立实测的陆、海面参数与遥感数据（大多是从遥感数据中计算得来的各种参数）之间的关系模型，即遥感信息模型。最后在对建立起来的遥感信息模型进行正确性验证的基础上，利用遥感数据对大面积区域的陆、海面参数进行反演。
根据遥感信息获取所利用的电磁波波段的不同，具体又可以分为分成光学遥感和微波遥感。下文从光学遥感和微波遥感两个方面对遥感信息的定量化分析方法进行介绍。
光学遥感：
光学遥感（包括可见、近红外及热红外遥感）对地表反射率、地表温度（ LST）以及植
被参数等的获取具有较大的优势， 而对其它参数如土壤湿度、 地表粗糙度也有一定的有效性。
（1）地表反射率：
地表反射率是控制地表净辐射并进而影响地表及低层大气的加热率的重要参数。遥感反
演地表反射率已有很多成熟的方案，可以直接从遥感数据获取地表反射率。 Pinty

等针对气
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象卫星宽带数据，Nunez等针对GMS数据以及 Brest等针对Landsat数据都发展了反演地表
反射率的方法。Saunders等利用NOAA/AVHRR的可见和近红外数据发展了反演算法，
求出
了英国Isles地区4～10月的地表反射率分布，其结果分别是农业区具有高于真值
17％～22％
以及城区和山区低于真值大约
13%的精度。
（2）地表温度（LST）和比辐射率：
地表温度和比辐射率是控制陆面水分和能量平衡的两个重要参数。
在众多的LST反演算
法中，为消除大气的影响，以利用分裂窗口算法为最多，分裂窗口算法的基本公式为：
Ts＝a0＋aiTi
式中：Ts即地表温度，Ti是热红外通道的亮度温度（即
AVHRR的第4和第5通道），a0、
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ai为经验常数。
VandeGriend在"Botswana水文和地表能量平衡研究计划
"的支持下所进行的研究中，获
得了大量的比辐射率实地观测数据和红光（
～）、近红外（～）的
遥感数据，从这些观测数据中发现，比辐射率与
NDVI（Normal