基于TM影像的淮安市地表溫度反演分析

王月香，周洪杉

（淮陰師范學(xué)院城市與環(huán)境學(xué)院，江蘇淮安 223300）

基于TM影像的淮安市地表溫度反演分析

王月香，周洪杉

（淮陰師范學(xué)院城市與環(huán)境學(xué)院，江蘇淮安 223300）

以淮安市1995年與2006年的Landsat TM遙感影像為主要遙感數(shù)據(jù)源，采用單窗口算法反演得到研究區(qū)的地表溫度.通過計算衛(wèi)星亮溫，地表比輻射率，大氣投射率，大氣平均作用溫度來完成單窗體溫度反演的計算.從兩個時期地表溫度反演結(jié)果可以看出，城市正不斷的發(fā)展，該城市聚集度有所提高，熱島效應(yīng)加劇，溫度分布與地表環(huán)境有著密切的聯(lián)系.

溫度反演；Landsat TM；單窗口算法；淮安市

0　引言

地表溫度是研究地表與大氣之間物質(zhì)與能量交換的重要參數(shù).依靠熱紅外遙感可獲取全球或者區(qū)域尺度的地表溫度的時空分布［1］.TM數(shù)據(jù)是目前環(huán)境研究中應(yīng)用最多的衛(wèi)星熱紅外遙感數(shù)據(jù)之一［2］，可用來分析區(qū)域地表熱輻射和地面溫度.與傳統(tǒng)地表溫度測量相比，有著范圍大，時空廣，更新快，易于對比分析等優(yōu)點，因此基于遙感影像的地表溫度反演將得到廣泛的應(yīng)用.

單窗口算法最初由覃志豪［3］與2001年提出，該方法過程簡單精度較高.本文在已有文獻基礎(chǔ)上對淮安市地表溫度進行反演，分析地表溫度與城市熱島效應(yīng)、城市分布的關(guān)系以及城市分布在空間走向方面的特點.

1　基本原理及研究區(qū)概況

1.1基本原理

TM遙感器所觀測到的熱輻射強度是轉(zhuǎn)換成灰度值記錄下來的，因此不能直觀的反應(yīng)地表熱輻射強度與溫度變化，而且地表輻射地物反射吸收率、大氣因素的影響，得到的結(jié)果會有些偏差，使用單窗口算法［4］可以得到地表溫度較為真實的情況［5］.其計算公式：

其中：Ts為地表溫度（K）；a6和b6為經(jīng)驗常量；T6為衛(wèi)星亮溫度（K），Ta為大氣平均作用溫度（K），中緯度地區(qū)夏季：Ta=16.011+0.92621T0，其中T0為近地面氣溫；C6和D6為中間變量，其表示如下：

其中：ε6為地表反射率；τ6為大氣透射率.

1.2技術(shù)路線

研究技術(shù)路線如圖1所示.

1.3研究區(qū)概況

淮安市地處江蘇北部，江淮平原東部，位于長江三角洲北翼地區(qū)，北緯32°43′00″～3°06′00″，東經(jīng)118°12′00″～119°36′30″之間，占地面積10 072平方公里，地屬暖溫帶向亞熱帶的過渡性氣候，四季溫差較大.屬南京都市圈緊密圈層城市，是古淮河與京杭大運河交匯點，于2001年由地級淮陰市更名而來，現(xiàn)為國家園林城市、國家環(huán)境保護模范城市、國家級低碳試點城市.

圖1　技術(shù)路線圖

2　淮安市地表溫度反演

2.1研究區(qū)數(shù)據(jù)獲取

遙感影像由GLCF免費遙感影像下載網(wǎng)站獲取的，分別選擇了1995年與2006年淮安市夏季的遙感影像作為實驗數(shù)據(jù).還有在氣象網(wǎng)站查詢的歷年淮安市的氣溫情況作為驗證數(shù)據(jù).由于所獲取的Landsat TM影像自帶UTM Zone 50 North，WGS84投影與坐標(biāo)系統(tǒng)，經(jīng)過裁剪減小窗口來減小數(shù)據(jù)處理量，其精度滿足研究要求.

2.2溫度反演

2.2.1衛(wèi)星亮溫度

衛(wèi)星亮溫即為衛(wèi)星高度亮度溫度，是遙感傳感器在衛(wèi)星高度所觀測到的與熱輻射強度相對應(yīng)的溫度.地物反射熱輻射要通過大氣，包含有大氣和地表對熱輻射傳導(dǎo)的影響，不是真正意義上的地表溫度.從TM6數(shù)據(jù)中求算亮度溫度的過程包括把DN值轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的熱輻射強度值然后根據(jù)熱輻射強度推算所對應(yīng)的亮度溫度［6］.推算公式如下：

其中：L（λ）=0.1238+0.005632156Q（dn）；Q（dn）為像元灰度，K1=60.776 mW·cm-2·sr-1·um-1，K2=1260.56K.

2.2.2地表比輻射率

物體的比輻射率又稱發(fā)射率，指在同一溫度下地表發(fā)射的輻射量與一黑體發(fā)射的輻射量的比值，與地表組成成分，地表粗糙度，波長等因素有關(guān).TM圖像可以從歸一化植被指數(shù)（NDVI=（TM4-TM3）/（TM4+TM3））獲得地表比輻射率.植被有較強吸收輻射的能力，因此計算地表比輻射率是應(yīng)該將地物進行分類，本文使用監(jiān)督分類將地表分為：建筑用地，水體，植被3類，在ERSAS中建模對數(shù)據(jù)進行處理，使用監(jiān)督分類只是提供了地物類別識別.再根據(jù)Sobrino提出的NDVITEM進行地表比輻射率估計［7］：水體在第6波段的比輻射率很高，直接采用水體比輻射率ε=0.995.而對于建筑用地，采用ε=εm（1-Pv）+εvPv+0.0038Pv.對于植被覆蓋表面采用如下估算方法：

其中：εm=0.97，為各種建筑比輻射率；εs=0.972，為裸土的比輻射率；εv=0.986，為全植被覆蓋區(qū)域的比輻射率；Pv是植被構(gòu)成比例，采用Charlson等人提出的估計方法：

其中：NDVImax為植被完全覆蓋的NDVI值，NDVImin為裸地NDVI值，有遙感圖像處理存在誤差，其他因素的干擾，因此在選取NDVI最大值與最小值時，選擇最大值與最小值領(lǐng)域的平均值.經(jīng)過在ERDAS中進行統(tǒng)計分析，得到NDVImax=0.7，NDVImin=0.05，當(dāng)NDVI＞NDVImax，則取pv=1；若NDVI＜NDVImin，則取Pv=0.介于兩者之間時需要計算植被構(gòu)成比例.

2.2.3大氣透射率

地表熱輻射在大氣中的傳導(dǎo)會受到氣壓、氣溫、氣溶膠含量、大氣水分含量等的作用而產(chǎn)生衰減，因此準(zhǔn)確的求算大氣透射率［8］需要較詳細的大氣剖面數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)一般難以獲取.研究表明，大氣透射率的變化主要取決于大氣水分含量的動態(tài)變化，其它因素因其動態(tài)變化不大且對大氣透射率的變化沒有顯著影響［9］.高氣溫時，由于淮安地區(qū)河系比較多，地表水豐富，采用τ6=1.031412-0.11536w，其中w=0.0981e+0.1697，e是絕對水汽壓（hPa），經(jīng)計算為τ6=0.8.根據(jù)Ta=16.011+0.92621T0得到大氣平均作用溫度為Ta=295.782.

2.2.4溫度反演

根據(jù)所計算的衛(wèi)星亮溫度，地表比輻射率，利用大氣透射率、大氣平均作用溫度Ta和地表比輻射率3個參數(shù)便能從亮溫Tsensor推導(dǎo)出地表溫度Tsurface，將單窗口反演公式得到的結(jié)果由ArcMap進行圖像的直觀輸出，輸出結(jié)果如圖2和圖3所示.

圖2　1995年地表溫度反演圖

圖3　2006年地表溫度反演圖

3　結(jié)果分析

從反演結(jié)果圖來看，1995年的最低氣溫為282.04 K，最高氣溫為304.42 K，平均氣溫293.18 K；2006年的最低氣溫為279.65 K，最高氣溫為319.77 K，平均氣溫為296.39 K；由于遙感圖像拍攝的月份不同，使其兩個時期所獲得的溫差較大，但是同一時期可以看出河流與植被的溫差較小，城市溫度明顯高于植被與水體的溫度，城市與周圍環(huán)境的溫差加劇.

從高亮的城市建設(shè)用地可以看出城市擴張面積較大，說明這十年來淮安市城市建設(shè)的擴張，城市聚集度有很大的提高，并有向東南方發(fā)展的趨勢.楚州區(qū)得到了較大的發(fā)展，城市溫度明顯比十年前有所提高.1995年的城市與環(huán)境溫差在2～3 K之間，到了2006年提高到2～4 K，說明城市熱島效應(yīng)的存在，且有加劇的趨勢.

淮安市河系支流較多，由于水的比熱較高，淮揚運河吸收了較多的熱量，所以溫度比城市均溫要低，城市熱島效應(yīng)有明顯的界限，從而產(chǎn)生了分塊熱島效應(yīng).

［1］ Goetz S J，Halthore R N，Hall F G，et al.Surface Temperature Retr-ieval in a Temperature Grassland with Multiresolution Sen-sors［J］.Journal of Geophysical Research，1995，100（12）：25397-25410.

［2］ Becker F.The Impact of Emissivity on the Measurement of I andSurface Temperature from a Satel-lite［J］.International Journal of Remote Sensing，1987，8（10）：1509-1522.

［3］ 覃志豪，張明華，Arnon Karnieli，等.用陸地衛(wèi)星TM6數(shù)據(jù)演算地表溫度的單窗算法［J］.地理學(xué)報，2001，56（4）：456-466.

［4］ Coll C，Caselles V，Sobrino A，et al.On the Atmos-pheric Dependence of the Split-window Equation for Land Sur-face Temperature［J］.International Joutnal of Remote Sensing，1994（15）：105-122.

［5］ 覃志豪，李文娟，張明華，等.單窗算法的大氣參數(shù)估計方法［J］.國土資源遙感，2003，56（2）：35-43.

［6］ 田國良.熱紅外遙感［M］.北京：電子工業(yè)出版社，2006.

［7］ 覃志豪，李文娟，徐斌.陸地衛(wèi)星TM6波段范圍內(nèi)地表比輻射率的估計［J］.國土資源遙感，2004，57（3）：28-41.

［8］ 楊景梅，邱金恒.我國可降水量同地面水汽壓關(guān)系的經(jīng)驗表達式［J］.大氣科學(xué)，1996，20（5）：620-626.

［9］ 李凈.基于Landsat-5 TM估算地表溫度［J］.遙感技術(shù)與應(yīng)用，2006，21（4）：322-326.

Analysis the Surface Temperature of Huaian City Based on TM Remote Sensing

WANG Yue-xiang，ZHOU Hong-shan
（School of Urban and Environment，Huaiyin Normal University，Huaian Jiangsu 223300，China）

This paper analyzes the surface temperature of Huaian city based on Landsat TM remote sensing images of Huai'an in 2000 May and 2006 May as the main data source，the surface temperature of the study area was extracted by single-window algorithm inversion.Calculating the satellite brightness temperature，surface emissivity，atmospheric throw ratio，average atmospheric effects temperature to complete the one-form temperature inversion calculations.Then to obtain surface temperature inversion results in both periods.The use of supervised classification and normalization of construction index land use information extraction for analysis of building land and surface temperature between urban sprawl can be seen in silhouette.The city has increased aggregation，increased thermal conductivity effects，temperature distribution and surface environment are closely linked.

temperature inversion；landsat TM；single-window algorithm；urban development；Huaian city

P423

A

1671-6876（2016）03-0240-04

［責(zé)任編輯：蔣海龍］

2015-11-29

王月香（1979-），女，江蘇漣水人，講師，碩士，研究方向為遙感與GIS應(yīng)用.E-mail：wangyuexiang3525@163.com