该文利用GMS-5红外通道的亮度温度资料和1998年HUBEX加密观测期间的地表观测资料,卫星资料和地表参量之间的关系,首先进行了云的分类识别,然后在此基础上进行了地表温度和地表辐射的研究,得到了通过卫星资料反演地表温度和辐射率的算法.云对天气和气候过程的影响已经被无数的研究所证实,而在遥感应用中,首先要进行的工作就是要进行云污染的剔除.该文利用GMS-5红外三个通道(两个分裂窗区通道和水汽通道)的亮温资料,依据各种云不同的辐射特征对其进行分类,由此识别出积雨云(Cb)、浓积云(Cg)、卷云(Ci)、积云(Cu)、中云(Cm)、密云(Dense)等六种主要云类以及雾(Fog)和晴空区域.并结合安徽寿县地面气候基准站1998年6、7月份的地面观测资料,对分类结果进行了检验,得到了较为令人满意的结果,准确率接近70﹪.地表温度反演中首先要面对的就是云污染的去除问题,为了能够达到较好的滤云效果,该文采取阈值、模式(该文前面所提到的)和地表观测资料相结合的方法,有效去处了云的干扰,为反演地表温度提供了保障.该文通过引入植被指数的概念,结合反演地表温度的分裂窗算法,得到了通过GMS-5红外通道亮度温度资料反演地表温度的回归公式,反演的精度在2度以内,并且可以应用到区域尺度上去,结果是比较令人满意的.地表辐射收支与地表的增温或冷却、地面蒸发、地表的能量及地表与大气间的相互作用有着直接关系.因而了解地表净辐射能量的时空分布有着重要意义.该工作收集了1998年6~8月份GMS-5静止气象卫星发送的水汽通道和红外通道分裂窗区通道的资料及HUBEX实验期间寿县地区地面辐射观测站的地面辐射收支资料.采用统计法得出了根据卫星资料计算地表辐射的回归公式,相关系数达到82﹪,均方根为0.08975,说明该方法可以应用于估算地表长波辐射.