土地科学与空间规划学院张霞副教授联合中国科学院上海技术物理研究所等单位，在热红外高光谱遥感温度与发射率分离算法研究中取得突破进展，成果发表于遥感领域国际权威期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》（SCI一区TOP期刊）。研究提出了一种复合迭代光谱平滑算法，有效提升了城市复杂下垫面环境，特别是低发射率目标的温度和发射率反演精度，为热红外高光谱遥感在复杂城市环境中的应用提供了新的技术支撑。

热红外高光谱遥感在地表温度与发射率反演中面临一个经典难题：N个探测波段对应N+1个未知数（N个波段的发射率和1个地表温度），方程欠定导致无法直接求解。现有温度与发射率分离算法多基于模拟数据或简单地表条件验证，对城市复杂下垫面中低发射率目标的适应性不足。本研究基于大气辐射传输方程，创新性地构建了加权复合代价函数，针对低发射率目标中大气下行辐射特征被放大的问题，增强了臭氧吸收波段的权重，使算法在低发射率条件下仍能准确分离温度与发射率信息。

研究选取浙江东阳市复杂城郊下垫面区域，利用国产航空热红外高光谱成像系统（ATHIS）获取的实测数据立方体，将CISSA与ISSTES、ARTEMISS、WTTES、RDSS等6种主流温度与发射率分离算法进行对比验证。结果表明：对于常规地表覆盖，CISSA精度与主流算法相当；但对于低发射率目标（如金属屋面、岩石等），CISSA显著提升了反演精度——低发射率目标平均温度提升5.8°C，发射率光谱误差最低达0.014，优于对比算法。

Fig. 1. Retrieved temperature images of the ground object with low emissivity. (a) ARTEMISS, (b) WTTES_LV2, (c) WTTES_LV3, (d) WTTES_LV5, (e) RDSS, and (f) proposed algorithm

研究首次将复合代价函数与多窗口自适应滤波策略引入温度与发射率分离框架，分类策略将助力城市热环境监测、工业热异常探测和矿产资源勘探等领域。未来需进一步考虑三维结构辐射传输引起的邻近效应，以持续提升算法在极度复杂场景下的适应性。

研究工作得到国家自然科学基金青年科学基金项目（42001300）、河北省教育厅青年科学基金项目（QN2020212）、国家重点研发计划项目（2019YFE0127600）的资助。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10810449