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土壤盐碱化是人类面临的一个共性问题,已经严重威胁和破坏了人类赖以生存的自然环境。本研究应用LandsatTM数据,对吉林西部轻度盐碱化地区进行了地表温度的反演研究,并基于以上算法阐述了土壤与地气间热交换过程,并得到了土壤水分的空间分布状况。地表温度是全球生态环境动态变化的重要指标之一。目前,针对不同的数据,提出了多种基于遥感手段的算法,其最根本的原理是地表热辐射传播方程。因为热辐射传输方程在求解的过程当中,变量较多,不能直接得到地表温度值。很多算法在求解过程中应用经验统计方法来进行参量的估算。由于地球表面环境的复杂性,导致通过直接建立遥感与地表参数之间的相关关系来提取地表信息难以满足精度要求。本文通过采用扰动形式的辐射传输方程,通过牛顿迭代算法,进行扰动方程的求解,得到一种基于现实气象数据的地表温度的求解方法,并用传统的方法与实测值对扰动形式的算法进行对比验证。地表水热通量的估算在农业生产、气候变化研究领域起着非常关键的作用,尤其是在轻度盐碱地带,以便实时地提出有关方案,来有针对性地进行土壤的逐步改良。地表通量的算法较多,本文在以往算法的基础上,做了相应的修改,并利用前面所算得的地表温度以及一些地表监测的气象资料,求得了研究区的地表通量数据。土壤水分是植被赖以生存的自然资源,在农业等领域有着重要作用,对自然系统的正常循环运转起着重要的作用。遥感技术为大面积实时监测土壤水分提供了有效手段,利用TM影像,本研究建立了一种改进的热惯量模型,对盐碱区进行了土壤湿度遥感反演研究,并取得了一定的成果。根据本文建立的地表温度模型和热惯量模型,反演了吉林西部地区十月份的土壤温度、土壤湿度和该地区的地表净辐射通量、显热通量、潜热通量以及土壤热通量。通过与实地监测数据相比较,结果表明,本文反演的地表温度和地表净辐射通量的结果令人满意,而土壤水分、显热通量、潜热通量以及土壤热通量结果稍逊,需要进一步深入地展开工作。