【《深圳市地表温度反演分析案例》2200字】

深圳市地表温度反演分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u20038深圳市地表温度反演分析案例 135111.1遥感热红外地表温度反演算法 192811.2亮温与大气透过率 2277101.3地表比辐射率 248421.4热场信息的提取 41.1遥感热红外地表温度反演算法查阅文献可知目前地表温度反演的算法有很多种，如单窗算法、大气传输方程、劈窗算法等。对地表热传输方程求解得出的劈窗算法，因其独特的亮温组合消除大气影响被广泛应用于地温反演。在上述地表温度算法对比中，劈窗算法是一种精度相对较高的算法[16-18]，劈窗算法是针对NOAA/AVHRR影像的第4第5热红外波段提出的温度反演算法，但NOAA/AVHRR影像的空间分辨率很低，不能达到人们精细准确化的要求。随着2013年Landsat8卫星的成功发射，其携带热红外传感器（TIRS）的空间分辨率可达100m，学者们根据Landsat8影像的特点对劈窗算法进行改进，反演温度效果显著改善。劈窗算法经过学者们多年的研究，如今公开发表且得到认可的已有20多种。本文采用的劈窗算法是覃志豪和Rozenstein共同提出的一种反演算法，其表现形式如下：TS在该式中：Ts为反演的地表温度，单位为K;Ti、Tj为遥感影像对应的热红外通道i与j的亮温，A0、A1、A2分别为反演算法所需参数，定义如下列式所示：AAACi=εiτεi分别指传感器的第10波段与第11波段的地表比辐射率，τi(θ)为传感器在天顶角度为θ表4-1热红外(TIRS)波段反演回归系数温度范围/℃a10b10a11b110~30-59.13910.4213-63.39210.45650~40-60.91960.4276-65.2240.462910~40-62.80650.4338-67.17280.469410~50-61.60810.4399-69.02150.4756综合上述分析可知，精确计算亮度温度、地表比辐射率、大气透过率是利用劈窗算法成功反演地表温度的关键。1.2亮温与大气透过率在ENVI中使用辐射定标辅助模块对下载的深圳市Landsat8影像数据进行辐射定标，已知亮温是观测物辐射能量与辐射能量等同黑体的温度，将影像值转化为DN值后，根据普朗克函数方程如下式(4-3)求解出亮温。Ti=Ti为热红外波段的第i波段亮度温度，K1、K2值在遥感影像头文件中获取，Li为辐射亮度。在对遥感影像进行地表温度反演过程中，水汽是计算大气透过率中的重要因子。Landsat8的大气水汽含量难以获得，因此本文通过同日时间最为接近深圳地区的MODIS水汽产品MOD05获取，因为深圳位于北纬22°27′至22°52′，所以使用中纬度夏季的计算方程式（4-4）估算大气透过率，在（4-4）式子中w为大气水汽含量，得到热红外波段中第10、11波段的大气透过率分别为0.5683和0.3716。&τ1.3地表比辐射率地表比辐射率为相同温度情况下地表物体与黑体发射的辐射量之比，由于地表物质的结构材料不同，地表比辐射率也是不同。因地表下垫面的种类繁多若计算地表比辐射率则首先需要对影像进行分类计算。观察深圳市Landsat8影像像元尺度可首先分为5类：建筑、裸地、水体、林地、农田，在以上基础上归为3类。具体如下表4-2所示：表4-2地物分类表概括分类详细地物水体河流、水库、湖泊自然地表裸地、林地、农田城镇建筑、道路、本文依据混合像元法计算研究区地表比辐射率，计算单一像元中地物所占比决定像元的比辐射率。混合像元的比辐射率计算公式如下：εiεi为第i波段的比辐射率，fv像元植被覆盖度，Rv和R0为植被和非植被的温度比率，dε为地形对比辐射率的影响，εi,v为在混合像元中裸土像元中i波段的地表比辐射率。依据宋挺等人总结的常见地物比辐射率归纳[20]如下表4-3：dε={表4-3常见地物比辐射率地物B10B11水体0.996830.99254植被0.986720.98990裸土0.967670.97790建筑0.9648850.975115通过植被指数可得出植被覆盖度，借助ENVI模块中的NDVI辅助工具，计算出Landsat8的植被覆盖度，依据公式（4-7）得出深圳地区的植被覆盖度。fv对于深圳地区，根据直方图的累积频率为5%和95%的NDVI值作为对应的纯裸地和纯植被像元的NDVI值，当NDVI≤NDVI0时可认为该像元植被覆盖度为0，当NDVI≥NDVIV时认为像元植被覆盖度为1。根据植被与裸土的物理特性，当像元中植被与裸土相等，且该像元中只有这二者时其热辐射值达到最大，所以根据sobrino提出的经验公式计算dε,归纳如下表所示[21]。表4-4植被与裸土归纳表pvdε0<pv<0.50.003796*pv0.5<pv<10.003796(1-pv)0.50.001898最后用公式(4-5)计算地表比辐射率时，计算出的εi>εi,v时，则取εi1.4热场信息的提取依据上文所述步骤使用劈窗算法相关公式，得到研究区的地表温度数据，通过下述处理可得出深圳市详细的热环境分布信息。在ENVI中将热场数据存储为文本文件格式导入Matlab软件以便于后续的计算。图4-1深圳市中心城区地表温度空间分布图通过计算分析遥感温度反演的热场基元之间的空间集聚性，可以得到研究区域的热岛中心和影响范围，聚集性最高的区域即为研究区热岛中心[22]。本文采用Cetis[23]提出的局部G*i指数计算热场基元的局部空间集聚性，该指数计算原理如下：Gi在（4-8）式子中，Wij为i,j相连的空间连接矩阵，在空间上不相邻的为0，相反为1；Xj为j单元相对i单元的观测值。G*i指数越大表明聚集性越高，正指数代表高聚集，负指数代表低聚集性。使