题目：热红外多角度农田组分温度反演研究

    目前，热红外多角度遥感正成为一个新的研究领域而受到普遍的关注。许多国内外学者利用热红外多角度观测信息，建立遥感物理模型，成功实现了陆面温度的反演。在遥感反演中，陆面像元温度分为像元平均温度和像元组分温度。前者缺乏明确的物理意义，且应用领域有限。而后者代表的是混合像元中不同组分的温度，可以为农作物的估产、旱情监测和地表蒸散估算等领域提供可靠的数据源，具有很高的应用价值和发展前景。

本文研究的主要内容和主要成果分为以下几部分：

1、针对目前的温度反演这一问题，本文提出了一种热红外多角度农田组分（即叶片和土壤）温度反演方法，其步骤为：首先使用基于方差的全局敏感性分析方法，定量分析行结构模型输入参数对模型输出值的影响，根据敏感性的分析结果制定行结构模型的总体反演策略。然后基于贝叶斯反演理论，构建结合了测量数据和参数的先验知识的目标函数，使用模拟退火法和Powell方向集法对目标函数求解全局最优值，得到组分温度的反演结果。通过组分温度的后验概率分布和实测数据，进行反演结果的精度评价。最后为了充分利用遥感测量数据中的信息，最大程度地减小在反演过程中待反演参数的不确定性，本文基于反演理论和香农信息理论，使用交互信息量定量衡量反演过程中信息的大小，并且分析热红外波段观测数据中的信息流和分析影响组分温度获得信息量多少的因素。

2、为了验证本文研究的热红外多角度农田组分温度反演方法的正确性，使用热红外多角度航空实测数据，进行农田组分温度反演。通过热红外航空相机拍摄到的农田图像，经过相应的热红外数据预处理，再结合地面同步测量相关物理参数，使用本文的热红外多角度农田组分温度反演方法，实现了混合像元中叶片温度和土壤温度的分离。实验结果表明，组分温度反演精度较高，反演结果稳定性好，反演方法可为农作物旱情预报、农田蒸散估算和地表能量平衡监测等领域服务。