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陆表温度(Land Surface Temperature简称LST)作为地球能量交换和水平衡研究的重要基本参数,在气象、地质、水文、生态等众多领域有着广泛的应用需要,利用热红外遥感反演地表温度一直是遥感定量化应用的重要内容。在实际应用中,选择合适的算法,确保陆表温度反演精度是其应用的重要前提。劈窗算法是发展比较成熟的地表温度反演算法,本文选择QIN劈窗算法和Wan-Dozier劈窗算法两种比较经典的劈窗算法作为论证对象,首先基于Earth observatory system Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(EOS MODIS)数据建立陆表温度反演流程,然后将大气廓线数据输入辐射传输模型MODTRAN,利用辐射传输模拟手段,针对MODIS31、32通道,对两种算法进行精度对比和敏感性分析,分别评价了两种劈窗算法的绝对精度；研究大气水汽含量、地表比辐射率、通道等效噪声等LST反演参数的不确定度对反演精度的影响；基于误差传递理论,分析比较两种劈窗算法的总精度。结果表明：针对TIGR 388条中纬度夏季大气,两种算法的绝对精度相差不大,Wan-Dozier劈窗算法绝对精度受到水汽含量和地表温度的影响比较大,假设输入温度为300K, MODTRAN中纬度标准大气条件下,QIN劈窗算法对地表比辐射率的敏感性要高于Wan-Dozier劈窗算法,且敏感性更易受地表比辐射率值的影响；两种算法对31通道NEAT较32通道NEAT更敏感;算法总体误差相差不,水汽含量小的时候,凭借绝对精度的优势,QIN劈窗算法的精度要略高于Wan-Dozier算法,且两种算法的误差源分布一致,主要是算法绝对精度和地表比辐射率不确定度。最后以山东省西部济南市周边地区为研究区域,将QIN劈窗算法反演得到的LST与同区域同时相的MODIS陆表温度产品MOD11_L2进行对比,两种算法得到的研究区LST分布情况基本一致,QIN劈窗算法反演得到的区域平均温度比MODISLST产品高0.22K,针对温差超过1K的像元,地表比辐射率估算的差异是造成温差过大的主要原因。