基于Landsat+TM数据的地表温度反演及空间分布特征研究

1、基于Landsat TM数据的地表温度反演及空间分布特征研究王笑1，朱添福2(1福建省气象信息中心，福州，350001；2福建省气象信息中心。福州，350001)摘要近几年来，我国经济快速开展工业化和城市化进程也麓之加快尤其是在长三角地区表现更突出髓着城 市规模的扩大，区域环境也随之发生改变。其中。地表温度是一个重要的环境参数。它在地一气问的物质与能量 交换的过程中起着重要的作用。本研究以浙江省富阳市为研究区域以LaudsatTM为遥感数据源，首先采用 Wunoz和Sobrino提出的单通道算法和覃瘩囊提出的单窗算法-两种地表温度反演算法以-0DISLST产品为参考 数据，比拟分析适合该研究区

2、域的温度反演方法：其次，通过地表温度反演结果，结合土地覆盖遥感分类，分析 富阳市地表温度空问分稚状况及其成因结果表蜩，单通道法优于单窗算法t对研究区的影像进行监督分类，分为城乡、耕地、林地、水体四类地物，统计说明城乡和居民区的平均温度为2795。c，林地为2250。c，耕地 为2559c，水俸为1955。c，从中看出城市温度耕地温度林地温度承体温度，这是由于人们对土地乖J 用的不同，工业区和居民区趵存在。使城乡的温度高于其他类型地表的温度。对温度反演结果进行空闻分布特征 研究，说明温度的分布与下垫面性质和人为因素有密切的关系。 关键词：陆地地表温度，单窗算法，单通道算法，空问分布。1研究区数据

3、本文采用的数据有2021年6月6日上午IO时19分富阳市地区的TM数据、当天时间的MODlS大气产品MOD05水汽产品、M0SLST产品数据、气象记录资料所得到近地层气温253度和大气能见度为20km。本文由成像当天的MODIS大气产品Mod05数据得到的大气水分含量：2021年6月6日富阳市区域的水汽含量为171删。本文所用的TM数据为2021年6月6日lO时19分富阳市Landsat-5TM一景影像。2研究区的地表温度反演21 TM数据的预处理 对于已获取的TM遥感图像。首先进行了大气校正和几何校正等预处理的工作本文对2021年6月6日富阳市TM图像作FLAASH大气校正。所需大气能见度为

4、20kin。FLAASH的纠 正模块采用MoD研渔N 4+辐射传输模型代码，大气可以对高光谱数据和多光谱数据进行校正， 消除大气和光照等因素对地物反射的影响，从影像中复原出地物的地表反射率、辐射率和地表温 度等真实物理模型参数。由于原始的遥感图像通常还包含严重的几何变形，本文利用l：5万地形图对TM影像进行几 何配准，选取了50个控制点，坐标转换采2阶多项式拟合，灰度重采样方法采用双线性内插的方法对于配准之后的TM影像选定UTM投影像元分辨率统一为120re。经过掩膜后的富阳 市地区的遥感图像如图l所示：NA20二三j二J口刀22地表温度反演算法221 Munoz和Sobrino的普适性单通道

5、算法(Single-ChannelAlgorithm，SC) 本文采用的第一种算法Menoz Sobrino提出的酱适性单通道算法(Single-ChannelAlgorithm，SC)来反演地表温度，该算法是在热辐射传输方程的根底上进行简化后得到的， 它的计算公式如下：C=y【(Jk+y2)占+】+万(1)y=舰誓阵k+别万=70一虬，(3)式中：瓦为地表温度(单位：K)，8为地表比辐射率，k为传感器接收到的辐射亮度， 乙为传感器的亮度温度(单位：K)，九为传感器的有效波长(TM6为11457ttm)，cl和c2为常数(cl=119104x108 W心mosr1，c2=1438771mPK)

6、，、和为火气函数，与火气的水汽含量有关，对于TM6。可由下面的公式计算：=O14714072-01558307+11234(4)沙2=-11836(02-03760707052894(5)=-004554m2+1871907-039071(6)式中：tO为大气的水汽含量(单位：gcm_2)，本文利用MOD05产品数据得到研究区域的水 汽含量I71 gcm2。222覃志豢的单窗算法 本文采用的第二种反演算法为单窗算法。为了防止传输方程对无线电探空数据的依赖性，蕈志豪针对LandsatTM6提出的一种地表温度反演算法一单窗算法。其表达式为：瓦：止型业唑掣塑些丝。oooooooo。_ooo。_-_o

7、ml(7)式(7)巾，互为地表温度；7：。为TM6的传感器的亮温(单位为：x)：a=- 67355351,b-0458606；瓦为大气平均作用温度，可以由式(8)得到：=1601l+092621(8)式(8)中，矗是地表商程为2m左右)的空气温度。本文的研究区域在2021年6月6日的气温 为253度，故求得大气平均温度为292438K。式(7)中C、D是中闯变量，C=T占，D=(1一f)0+0一占)f】，其中占为地表的比辐射率，f是大气透过率，可以由大气的水汽含量来参照表1的线性方程得到。本文由此得到的大气 透过率为09324。表1针对Lant虹ttTM6的大气透射率估算方程“剖面大气水汽含量

8、(gcm2)大气透过率的估算方程TO年一16f=097429008007w高温剖瓤l。6_-40f=1031412一O11536w23反演地表温度所需的参数估算23I亮温计算 计算过程如下：首先对TM6波段数据进行辐射定标。根据头文件信息。利用以下公式计算LandsatTM6波段的辐射亮度值瞰：L2=G鼬xDN+B础(9)式中：L为辐射亮度，单位为矿，b2s，-膨)；DN为TM6波段图像的灰度值(DN值)：G，蜮和置鼬分剃为辐射亮度的增益量和偏移量，分别为0055158和12378，这两个数据可以在官网和遥感影像的头文件中计算得到。求出辐射亮度后直接利用Planck公式计算亮度温度。本文利用如

9、下公式近似计算获得【2】：乙=面丽K2ct。)式中，瓦为TM6的像元的亮度温度；对于Lamdsat-5的TM数据，Kl-60776mW(cm2 w彬)，K2=126056 K。232比辐射率的计算 目前常用的计算地表比辐射率的方法有3种：第一种是根据归一化植被指数值(NDVl)与比辐射率之间的关系，利用经验公式进行计算。第二种是覃志豪提出的，他认为先把将研究区分为 自然地表和城镇用地两种，分别计算城市下垫面混合像元的地表比辐射率一1。第三种方法是利用 混含像元分解的方法。即将组成地表的单元看成是由不同类型地物构成的混合像元，计算植被在 混合像元所占的比例，然后计算出地表比辐射率本文采用的就是利

10、用混合像元分解的方法。水体外表性质单一，可以认为是纯像元。首先利 用改良的归化水体指数(MNDWI)m3，把水体从不同地物中提取出来。改良的归一化水体指数 (MNDWi)定义为：MNDWI：102-lOs(14)岛+岛式中：P2和岛分别为TM2绿波段和TM5短波红外波段的反射率。在ENVI中对图像进行交互式判读设置水体的阈值为005，提取出水体后，并对水体的比辐射率赋值为0995。然后利用归一化植被指数eOVI)计算陆地的地表比辐射率。一般来说，植被覆盖度情况用NDVI来说明：NDVI越大。地表越接近于完全被植被覆盖：NDVI越小就说明地表接近于裸土。 归一化植被指数(NDVI)定义为：NDV

11、I：iONIR一JOlt(15)pNlR￥pk式中：p舰表示近红外波段的反射率，p卫表示红光波段的反射率。对于LandsatTM而言，NIP和R是分别是TM4近红外波段和TM3红波段。 Sobrino等人假定地表是由裸土和植被构成的，对于每个像元【51：当NDVI05时，该像元被认为完全由植被覆盖，此时该像元的以植被的典型比辐射率赋值为0983：当O2NDO5时。该像元被认为是由裸士和植被的混合像元，其地表比辐射率公式式为：占=pv。+占。x(1-pv)+de(16)式中：为地表比辐射率；F。为植被的比辐射率：t为裸土的比辐射率：pV为植被覆盖度；如为地表几何分布和内部散射效应。对于水平地表可

12、以忽略，但对于非均质和粗糙地表，该顼必须考虑。对于富阳市地区由于丘陵和低山地区占全市近75的丽积，所以此项不可以忽 略。de可以表示为pJ：pv05(17)d占：00038PVd弘1000380038(1pv)pv05I(1一根据NDVI值计算植被覆盖度可以用一下公式进行计算：pv：NDtll-NDVIm=。一(18)k Jo，NDVI。一NDyIm式中：为植被覆盖度：NDIIy代表完全被植被覆盖的像元NDVI值；NDVI。代表裸土(土壤或建筑外表)覆盖地区的NDVI值，即无植被覆盖像元的NDVI值。如果没有详细的区域 植被和土壤光谱和图幅上也没有明显的完全植被或裸土像元，那么可以用NDVly

13、=070和 l正D玎。=O05来进行植被覆盖度的近似估计【6】。对于本文的研究区域，NDVIP赋予07，D玎赋予005。这一取值说明，如果像元的NDVI值超过07，那么这一像元将被看作是完全的植被覆盖，即=1。相反，如果NDVIo一口D 幻 如(a)(b)图7 a、b分别表示为2021年富阳市地表温度剖面图和2021年富阳市削萄温度变化图由剖面的温度分布图可见，温度最低的局部为富春江，也就是水体局部，温度在175。C左 右；最高温度出现在G320路和杭新景高速公路地带，也就是城市的商业区和居民区，作为城市 的繁华地带，植被覆盖较少，人工建筑比拟多，温度最高到达35。c以上，比水体高了近17。c

14、： 而位子笠帽岭和龙门林场程文林区附近，温度介于髓者之间，大致在22。C左右，这是因为在这 一地区主要的地表覆盖类型是植被。从剖面图来看，剖面温度变化幅度大、变化频率快，说明地 表温度因为受下垫面的复杂性的影响，较明显的表现出空间异质性。在富阳市高温区域，温度一般都在300C以上，主要分布在长深高速公路、大源镇、富春街道、銮淄筮遵、鲞堑街道的区域。由于这些地带有大量工厂，在生产过程中会释放大量的热量，从而使温度过岗。除此之外，这些区域是居民区、商业区和学校等人口聚集的地方，产生大量的 人为热。人为热、温室气体、交通工具排放出来的热量以及建筑本身吸收的辐射，使得这些地方 也容易产生高温。与城镇高

15、温现象相反的是，水体、林地、耕地的温度比拟低，尤其是水体温度。由于水体有 良好的惯性，温度随时间的改变很小【2引。如富春江及其支流、常绿溪、龙门溪、青云浦和某些鱼 塘等水域温度一般在170C19。C之间。而在林地这些植被覆盖度较高的地方，如笠帽岭和仙霞 岭等，地表温度在2loC23之间，由于植被的影响，使得地表温度相对较低。对于耕地来说， 地表温度在240C300C，如：新沙村、东桥路的西南部村庄集中的地方等村庄周丽的地区，这 是由于村庄多的地方，耕地相对应的就多。在农村地区，由于地表有农作物和稀少植被覆盖，可 能有的地方是裸地，这就造成温度棚对高于林地，但是低于城乡和居民区等。4结论本文利用

16、2021年浙江省富阳市LandsatTM数据希IMOD05水汽数据，采用MunoT_滞：lSobrino的 普适性单通道算法和覃志蒙的单窗算法来反演地表温度。在反演地表温度中，比辐射率确实定是 一个影响反演精度的重要因素。本文采用通过归一化植被指数(NDVI)来确定比辐射率，进而 根据单通道法和单窗算法的方程来反演地表温度。对于两种反演算法得到的结果与MODISLST 进行分析比拟，并采用植被这 均质区域来进行检验两种算法的反演精度。由此，本文得出： Munoz和Sobfino的普适性单通道算法比覃志豪的单窗算法较适合富阳市的陆面温度反演。根据单通道算法反演得到的温度分布图，可以看出：城镇温度

17、耕地温度林地温度水体温度。这说明 富阳市有热岛效应。城区高温显著的地区主要是居民区、商业区、开发区和工厂集中她，与人为 改变卜垫面情况、捧放人为热和人为热气有关：在远离城镇的区域和村庄周围地区，大局部为耕 地的覆盖区，一般温度在240(_-270C。在植被覆盖度较高朐林地区域温度低于耕地，般温度在 2loG240C，而水体的温度最低，一般在200C以下。本文反演的温度分布图可以用于城市建设和规划。在城市规划中，可以多增加绿色规划建设 投入，不要人为的破坏植被和水体，这样可以缓解热岛效应的加强。在利用LandsatTM单波段 反演算法时，无法对地表温度反演结果进行客观的评价。同时没有较有效的方法

18、来确定比辐射率 数据，因此，反演算法的精度需要进一步的提高和完善。参考文献1Jimeftz-MunozJC Sobrino JAGene咖tzed S吨bQ曲n日Method for K窿ieving Land Surface Tempenmue from Rcma把sc瞎iJlgD如【J】Jcmrnal ofCAmphysical融m23，1n8(】D222 1*29Qh ZHKmaieliABerimer队mono-whxk州algorithm Ih relfievinll hmd翮ffh蛔坤廿鱼tI啦form LandsatTM data砌itsapplicalicmtotheIsrael-EgyptborderregionJ1l吐a且ti咖1ma-nalofRemoteS傩m9200t22(18)3719-37463王霓虹，周洪泽张中宁城市热岛效应的遥寤和地理信息系统方法阴哈尔演工业大学学报2004，36(10)：1420-14234罩客鼙，幸文鹃，馀斌陆地卫星lMe渡段范围内地衰比辐射率的估计【J】国土资源遥癌2004(3)：28-415Sd3fJflo J A Raissouni N，L1上L A camperative对I，母of land采蕾c锄血siviIy retrieval from NOAA data【J】Remote s朗siJ喀af-Environm