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地表温度和地表比辐射率是陆地表层系统的两个重要的特征物理量，然而利用多光谱热红外传感器的辐射测量值反演温度和比辐射率本质上是一个病态问题，方程组不完备而不能求得唯一定解。为了破除辐射方程组的病态特征，近几十年来，许多遥感科学家都致力于这一难题的解决研究中。相比多光谱热红外遥感数据，超光谱热红外遥感数据的光谱更加精细，信息含量更加丰富，为欠定方程组求解寻找约束条件提供了契机。在现有的利用超光谱数据反演地表温度和比辐射率算法中，大气下行辐射残余指标算法(DRRI算法)为二者的反演提供了一个快速、有效的附加约束条件。但是DRRI算法在进行反演通道选择上具有主观性，可推广性不足。
本文首先以MetOp卫星的IASI传感器为原型，利用TIGR大气廓线数据库、MODTRAN中的6条标准大气及JHU地物波谱库，通过超光谱热红外辐射传输模型(4A/OP)模拟了一系列不同大气状况、不同地表类型下的星载超光谱热红外数据，并基于DRRI算法原理，应用这些数据进行了超光谱热红外数据反演地表温度和比辐射率所需通道组位置确定及通道组个数确定的研究。最终在得到11组最优反演通道组合后，又进行了通道组加宽的研究，获得7组适宜反演的宽通道组合。随后，在假设大气纠正已精确完成的情况下，对改进的DRRI算法进行地表温度和比辐射率分离的精度评估。最后，又利用合作伙伴法国科研中心(LSIIT)实验室提供的野外热红外波谱测量中获得的数据进行了实测数据对新算法误差的分析。对于模拟数据评估的结果表明，无论是11组最优反演通道组合还是7组加宽的反演通道组合都可以高效、准确的进行地表温度和比辐射率分离。利用这两种通道组通过改进后的DRRI算法反演地表温度的均方根误差在等效噪声温度NEΔT=0.1K/0.2K时，不到0.15K/约0.27K。反演的地表比辐射率在NEΔT=0.1K时，11组最优通道组合及7组加宽的通道组合的反演均方根误差分别为不到0.005和小于0.006。而当NEΔT为0.2K时，这两类通道组合反演的比辐射率均方根误差均小于0.01。实测地面数据验证结果表明：138个测量样本中有80％以上样本的反演温度与真实温度误差在1K以内，且反演地表温度的均方根误差为1.09K。所有样品的反演的比辐射率与实验室测量的比辐射率差值的均值都小于0.02，除了木头、塑料和碳化硅三种物质的反演的比辐射率均方根误差较大外，其他样品的均方根误差均小于0.004。