La detección remota térmica cuantitativa es mucho más complicada que la detección remota visible y el infrarrojo cercano porque: ① Desde la absorción de radiación térmica por los objetos terrestres hasta el aumento de temperatura que marca las características térmicas de los objetos terrestres, hay una relación entre el almacenamiento de calor y la liberación de calor. Este proceso involucra las características térmicas y las condiciones ambientales del propio objeto terrestre. Para expresar este proceso cuantitativamente, debemos conocer no sólo las condiciones actuales, sino también el estado pasado. ②La fuente de calor que cambia las condiciones térmicas de los objetos terrestres proviene no sólo de la radiación solar sino también del calor sensible, el transporte de calor latente y la influencia de las actividades humanas. El calor antropogénico en particular es extremadamente complejo y difícil de cuantificar. ③La longitud de onda de la banda infrarroja térmica es más larga y de menor energía que la del infrarrojo cercano visible, por lo que la resolución espacial de las imágenes de detección remota infrarroja térmica es generalmente baja. La investigación actual sobre teledetección térmica infrarroja se centra principalmente en la inversión de temperatura y emisividad, efectos de escala y modelos de equilibrio energético.
10.1.1 Investigación sobre la separación de temperatura y emisividad
Con el desarrollo de la ciencia y los sensores de teledetección, académicos de varios países han propuesto varios algoritmos de inversión de temperatura y emisividad de la superficie, diferentes Los algoritmos son adecuados para diferentes situaciones basándose en diferentes datos y suposiciones de teledetección. Según la costumbre, el algoritmo de separación de temperatura y emisividad se refiere generalmente a utilizar una fase de hiperespectro o multiespectro infrarrojo térmico para obtener simultáneamente los espectros de temperatura y emisividad. Los algoritmos de separación de temperatura y emisividad mencionados actualmente en la literatura incluyen principalmente: método de envolvente, método de canal de referencia, método de emisividad normalizada (NEM), método de diferencia de emisividad máxima promedio-mínima MMD, algoritmo TES de ASTER, método de suavizado iterativo del espectro (ISSTES), relación método, método alfa residual, método de índice espectral independiente de la temperatura (TISI), algoritmo de ventana dividida, método de tabla de búsqueda, método de índice de residuos atmosféricos, algoritmo de separación de emisividad y temperatura basado en correlación, etc.
10.1.2 Directividad de la radiación infrarroja térmica y efecto de escala
10.1.2.1 Razones de la direccionalidad de la radiación térmica
1) El material del objeto real no es un cuerpo negro, existen diferencias direccionales en la propia emisividad. Para una superficie dieléctrica lisa, la emisividad específica cambia con el ángulo de observación.
2) La influencia de la dispersión múltiple. Al igual que en la banda de luz visible, la dispersión entre elementos superficiales en la banda de radiación térmica puede aumentar la energía radiante en determinadas direcciones. Por lo tanto, incluso si el objetivo está hecho del mismo material pero tiene diferentes estructuras tridimensionales, la energía de radiación observada desde diferentes ángulos será muy diferente debido a la influencia del efecto agujero.
3) Los componentes de los propios objetos del suelo son diferentes. Algunos objetos del suelo contienen tanto tallos como hojas de vegetación, además de tierra, arena y grava. No sólo la emisividad de estos componentes puede ser diferente, sino que también puede ser diferente. las temperaturas de sus componentes también pueden ser diferentes. La diferencia es muy grande, por lo que cuando se ve desde diferentes ángulos, la contribución de cada componente a la energía radiante también es diferente, lo que provoca la direccionalidad de la radiación térmica de todo el objetivo.
10.1.2.2 Investigación sobre la cuestión de la escala de la radiación infrarroja térmica
(1) Investigación sobre el efecto de escala espacial de la teledetección infrarroja térmica
El efecto de escala La definición de emisividad específica en la investigación de píxeles mixtos es un problema científico que ha preocupado durante mucho tiempo a los científicos del infrarrojo térmico. Después de 1995, la comunidad internacional gradualmente llegó a un consenso de que se debía examinar el efecto de escala y definir estrictamente la emisividad efectiva del píxel (Becker y Li, 1995). Noman et al. (1995) definieron la e-emisividad y la r-emsividad de radiancia específica de píxeles mixtos. La emisividad se define como la relación entre la radiación total de la superficie de un objeto natural y la radiación total de un cuerpo negro bajo la misma distribución de temperatura. La r-emsividad es el complemento de la reflectividad en la "dirección del hemisferio" (para objetos opacos). Wan Zhengming y Dozier definieron la emisividad específica equivalente como la suma ponderada por área de las emisividades específicas de los componentes. A nivel nacional, Li Xiaowen y otros discutieron el efecto de escala de la ley de Beer, el principio de reciprocidad de Helmholtz y la ley de Plank desde una perspectiva teórica.
Li Xiaowen y otros creían que suponiendo que el píxel es una superficie de cuerpo negro en todas partes y satisface la ley de Plank, el píxel en su conjunto no necesita cumplir las condiciones requeridas por la ley de Plank. También propusieron modelos conceptuales como la estructura espacial y la diferencia de temperatura. distribución y emisividad del material, y Plank combinado La ley se corrige a la escala de píxeles.
En experimentos realizados en 2002, Zhang Renhua et al. descubrieron que algunos de los parámetros de atributos de objetos terrestres recuperados de la teledetección desde escalas de subpíxel a píxel, como la reflectancia, la radiancia específica, el índice de vegetación y el área foliar. Los índices, etc., tienen diferencias regulares y siguen una fórmula universal. Para las bandas visible e infrarroja térmica, la información de teledetección se reduce a dos categorías: reflectividad y temperatura de la superficie. Mucha información de aplicaciones de superficie de alto nivel, como el flujo de superficie, la velocidad del viento, la temperatura, etc., no se pueden invertir directamente a partir de los dos parámetros anteriores y deben depender de parámetros que no son de detección remota. Estos parámetros de detección no remota siguen siendo información puntual. . Para hacer coincidir la información superficial de la detección remota, ambas deben asimilarse en el espacio y el tiempo, lo que en realidad implica una conversión de escala del espacio y el tiempo. Sobre esta base, nos centramos en estudiar las reglas de conversión de escala de la emisividad específica de los parámetros de la superficie. Además, Liu Mingliang et al. (2001), Zhao Hongrui et al (2003) y otros también estudiaron el efecto de la escala espacial desde diferentes ángulos.
(2) Efecto de escala espectral
El gran número de bandas espectrales de los datos de teledetección hiperespectrales proporciona información extremadamente rica para nuestra inversión de los parámetros de la superficie. Sin embargo, el aumento de bandas aumentará inevitablemente. conducen a una redundancia de información y un aumento de la complejidad del procesamiento de datos. Actualmente existe una gran cantidad de estudios sobre reducción de dimensionalidad espectral y análisis de características espectrales y extracción de luz visible e infrarroja cercana. Sin embargo, hay relativamente pocos documentos de investigación sobre si cuantas más bandas mejor para la inversión de temperatura y emisividad, y cuál es el impacto de las diferentes escalas espectrales en la inversión de temperatura y emisividad. Esto puede deberse a que actualmente hay relativamente pocos datos hiperespectrales de infrarrojos térmicos y la mayoría de los investigadores utilizan datos de detección remota de infrarrojos térmicos de banda única o multibanda. Pero con el desarrollo de la tecnología de sensores infrarrojos térmicos, esta será una dirección de investigación importante. Vale la pena estudiar si la tecnología de procesamiento del espectro visible/infrarrojo cercano se puede utilizar en datos del espectro infrarrojo térmico y qué impacto tendrá en la separación de temperatura y reflectividad.
10.1.3 El impacto de las fuentes de calor artificiales en el equilibrio energético urbano
El calor antropogénico contribuye de manera importante al entorno térmico urbano, pero el calor artificial está entrelazado con el calor natural, el calor sensible. , calor latente y otros procesos En conjunto, su variación espaciotemporal también es muy grande, por lo que la cuantificación es difícil y siempre se ha mantenido en la etapa de investigación descriptiva. En los últimos años, ha atraído gradualmente la atención de académicos nacionales y extranjeros. Por ejemplo, Soushi Kato et al. utilizaron datos ASTER y ETM+ para separar el calor antropogénico y el calor natural, y analizaron los cambios espaciotemporales del calor antropogénico. También se estudiaron las relaciones entre el calor antropogénico y el clima urbano y las islas de calor urbano.
Jiang Weimei (2007) introdujo un nuevo esquema de tratamiento de fuentes de calor antropogénicas en el Modelo de capa límite regional (RBLM), agregando fuentes de calor antropogénicas de bajo nivel a la ecuación del balance energético de la superficie y combinando la distribución de altas -El aumento de las fuentes de calor artificiales con la altura del edificio y la densidad se vincula y se suma a la ecuación de calor, teniendo en cuenta las variaciones diurnas en la intensidad de las fuentes de calor antropogénicas.
He Xiaofeng (2007) utilizó el sistema de modelo multiescala de la Universidad de Nanjing para realizar investigaciones sobre una variedad de esquemas de introducción de fuentes de calor artificiales en diferentes áreas. Los cambios espaciotemporales se introdujeron en proporción en la ecuación del balance energético de la superficie y la ecuación de conservación del calor atmosférico son las soluciones óptimas para introducir fuentes de calor artificiales en el modelo. Además, la emisión de calor artificial tiene un cierto grado de destructividad. efecto sobre la estructura de inversión de la capa límite urbana temprano en la mañana, y puede aumentar significativamente la temperatura cercana a la superficie durante la noche entre 0,5 y 1,0 °C, y puede aumentar el alcance de la influencia de actividades turbulentas durante el día, elevar la altura. de la capa mixta y ampliar el alcance de influencia de la circulación de la isla de calor urbana durante la noche.
Best (2005) introdujo un esquema de parametrización del balance energético de la superficie urbana en el modelo numérico de predicción del tiempo de la Oficina Meteorológica Británica. Aunque los resultados del pronóstico mejoraron, todavía había ciertos errores y no consideraba las fuentes de calor antropogénicas. El papel de es la principal causa de los errores de pronóstico; Fan et al. (2005) introdujeron fuentes de calor antropogénicas en los dos esquemas de parametrización de la capa límite del modelo meteorológico de mesoescala MM5, y se mejoraron las simulaciones de los casos de invierno y verano, lo que indica que el calor antropogénico Las fuentes de calor tienen un impacto significativo en la mejora de La simulación del ambiente térmico urbano juega un papel importante. En MM5, Li Xiaoli et al (2003) introdujeron un esquema de parametrización de la cubierta que considera las fuentes de calor urbanas creadas por el hombre, lo que ha mejorado significativamente la Efecto de simulación. Todos estos trabajos ilustran la introducción de fuentes de calor artificiales en simulaciones numéricas. Es muy necesario mejorar el efecto de simulación del modelo en el trabajo mencionado anteriormente de introducir fuentes de calor artificiales. Ecuación de balance de energía superficial Taha (1999), Brown y Williams (1998), Ca y Asaeda (1999) todas las fuentes de calor antropogénicas se introducen directamente en la ecuación de conservación de energía atmosférica. Creen que el calor se libera directamente a la atmósfera. al. Considere una fuente de calor artificial que cambia con la altitud e introdúzcala en la ecuación del balance energético de la superficie según la altura y la distribución del tipo y en la ecuación de conservación del calor atmosférico.