温度与发射率分离是红外遥感的核心问题。由传感器的辐射测量反演地表温度和发射率在本质上属于病态反演问题，方程组不完备，必须采取一定的策略(例如，构造多余方程，减少待反演参数等)，使方程组完备。前入在这一领域作了大量的工作，涌现大批优秀的成果，形成了一些经典的算法。这些算法处理的对象主要是多波段的红外数据。随着科学技术的发展，机载的高光谱红外传感器已投入使用，达到实用的水平，可以预想星载高光谱红外传感器的出现已为时不远。开展基于高光谱红外数据的温度与发射率分离算法研究具有重要的现实意义。因此本文着眼于开发基于高光谱红外数据的温度与发射率分离算法，主要开展了以下几个方面的工作：　　 (1)已有算法在高光谱热红外数据处理中的适用性和精度评价　　 利用ASTER光谱库中的土壤光谱和大气辐射传输模型MODTRAN4.0产生模拟的地表出射(ground-leaving radiance)和大气下行辐射(atmospheric downward radiance)，评价已有针对多光谱热红外数据的温度与发射率算法在高光谱热红外数据处理中的适用性和能够达到的精度，并和光谱迭代平滑温度与发射率分离算法(ISSTES)作比较，给出最合适的算法。　　 (2)发射率异常值的解决　　 基于高光谱红外数据的温度与发射率分离过程中，发射率的计算在数值上是不稳定的，经常会产生异常值，即使反演的温度比较准确。借助于神经网络在解决非线性数据拟合方面的强大能力，构建了多层的感知气(MLP)网络，解决发射率异常值问题。　　 (3)基于相关性的热红外温度与发射率分离算法　　 分析当非同温平面混合像元的发射率定义为材料发射率(r-emissiivty)时其辐射温度在热红外光谱区间的变化趋势，以及如何获取材料发射率。在此基础上提出利用大气下行辐射和地表发射率之间的相关性来优化地表温度、实现温度与发射率分离的算法，该算法能够获得辐射温度的近似。　　 (4)逐步求精的温度与发射率分离算法　　 分析地表自身热辐射的光谱特性，结合大气下行辐射的光谱特征，提出逐步求精的温度与发射率分离算法。算法可以避免由异常发射率引起的不可靠温度反演结果。数值试验的结果表明该算法具有较高的精度。　　 (5)四步观测法的改进　　 分析了四步观测法的缺陷，并对之进行改进。改进后算法的精度得到提高。详细讨论了辐射传输方程简化对反演精度的影响。　　 (6)基于相关性的中红外温度与发射率分离算法　　 分析了没有太阳直射光影响时，中红外的大气下行辐射和地表发射率之间的关系，提出利用两者之间的相关性来优化地表温度，实现中红外的温度与发射率分离。　　 (7)基于平滑假设的中红外温度与发射率分离算法　　 通过调查典型的光谱库(MODIS UCSB光谱库和ASTER光谱库)中地表发射率和MODTRAN4.0模拟的环境辐射光谱特征，发现在中红外地表发射率比环境辐射平滑。基于平滑假设，提出了中红外的温度与发射率分离算法，该算法能够实现遮阳和光照天气情况下得温度与发射率分离，并且具有较高的精度。　　 (8)基于地面实测数据和AIRS数据的温度与发射率分离试验　　 使用地基的FTIR光谱仪Bomem MR304实测数据，提取典型地物的温度与发射率；利用与AIRS同轨的MODIS/AQUA的云检测产品选取晴空像元，利用MODIS/AQUA大气温湿度廓线产品对AIRS LIB辐亮度数据进行大气校正，计算地表出射和大气下行辐射，进行温度与发射率分离，获取单个AIRS视场对应的地表温度和发射率。与标准地面产品相比，提高了空间分辨率。