在现有的分裂窗陆面温度反演算法中，对陆面比辐射率的处理较为粗略。 本文将美国国家海洋和大气管理局联合极轨卫星系统企业算法扩展到风云-4A/高级地球同步辐射成像仪（AGRI）热红外数据，并将每日LSE数据库用于高时间分辨率LST反演。 为了提高反演精度，利用中光谱分辨率大气透过率模式5.2版本和SeeBor V5.0大气廓线建立的模拟数据库，计算了不同水汽总量和观测天顶角条件下的白天/夜间SW算法系数。 验证结果表明，每日AGRI LSE比植被覆盖方法（VCM）反演的LSE具有更好的精度，通道12和13的平均偏差分别为−1.1×10−3和−6×10−3。 使用每日AGRI LSE检索的AGRI LST的准确性略好于使用VCM检索的LSE检索的准确性。 使用每日AGRI LSE在14个原位站点检索的AGRI LST的总体偏差、MAE和均方根误差分别为0.11、2.55和2.55 K，而使用VCM检索的LSE的LST的这些值分别为-0.11，2.70和2.70 K。 本研究表明，每日LSE构造的物理检索LSE可以提高精度的LST与SW算法检索。 所构建的每日LSE具有高空间覆盖和动态发射率信息，并且如果辅之以所构建的八天或每月AGRI LSE，则可以提供几乎完整的空间覆盖。 该方法也适用于其他需要LSE先验的LST检索算法。

地表温度,FY-4A