基于Landsat TM影像的地表温度反演算法差异及区域发展分析.doc

1、基于 Landsat TM 影像的地表温度反演算法差异及区域发展分析摘 要以徐州市作为研究区，利用基于影像的反演算法（IB） ，单通道法（SC）和单窗算法（MW）分别对 2005 年的 Landsat TM 影像进行地表温度反演，并将结果与研究区亮度温度做比较，与此同时研究了区内热环境及热岛效应，对区域发展进行了分析，结果表明：（1）三种算法总体差异不大，都比亮度温度稍微高出一点，IB 算法高出 1.414，SC 算法高出 2.186 ，MW 高出 2.3096；（2）徐州市表现出较强的城市热岛效应，城区内地表温度普遍高于郊区，今后必须环境与经济和谐发展，在加快区域经济发展的同时，缓和城市热岛

2、效应。 关键词Landsat TM； 地表温度反演算法差异； 热岛效应 ；区域发展； 中图分类号：TP75 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）12-0110-02 近年来，在温室效应及城市快速发展背景下，徐州城市热岛效应越来越强。地表温度作为环境监测和评估热岛效应的重要参数，已被广泛应用。目前，国内外基于 LandsatTM/ETM+的地表温度反演方法主要有以下几种：热辐射传导法，基于影像的反演算法，单窗算法，单通道法，劈窗算法，多通道算法。本文应用基于影像的反演算法，单窗算法，单通道法这三种方法对研究区进行地表温度反演，得到徐州市地表温度时空分布图像，对徐州市热岛效应作

3、出初步探究，为同步提高生态环境与经济发展提供理论基础。同时，将三种算法结果与卫星高度上传感器所探测到的亮度温度对比，作差异分析。 1.研究区概况及数据处理 1.1 简介 徐州市位于东经 1162211840、北纬 33433458之间。东西长约 210 公里，南北宽约 140 公里，总面积 11258 平方公里，占江苏省总面积的 11%。属于华北平原的东南部，域内除中部和东部存在少数丘岗外，大部皆为平原。丘陵海拔一般在 100-200 米左右，丘陵山地面积约占全市 9.4%。徐州属暖温带半湿润季风气候，年气温 14，年日照时数为 2284 至 2495 小时，日照率 52%至 57%，年均无霜

4、期 200 至220 天，年均降水量 800 至 930 毫米，雨季降水量占全年的 56%。徐州是全国重要的煤炭产地、华东地区的电力基地，拥有多种矿产，由于过度开采，近年来，矿产资源日渐枯竭，生态环境日渐脆弱。 1.2 数据处理 本研究使用的数据是美国陆地资源卫星 LandsatTM 第六波段数据，数据获取时间是 2009 年 5 月 3 日，影像稍有云层，可能会造成微量误差。利用 ENVI4.8 对其进行图像裁剪，辐射校正、大气校正、预处理之后，进行地表温度反演。 2.研究方法 2.1 基于影像的反演算法 基于影像的反演算法（Image-basedMethod，以下简称 IB 算法） ，将T

5、M 热红外波段的灰度值（DN 值）转换成辐射值；生成亮度温度，进而反演实际温度。具计算过程： TB=1260.56/ln1+607.76/（1.2378+0.055158DNTM6）. 其中 TB 是地面亮度温度，DNTM6 为 TM6 的像元灰度值（DN 值） ，0DNTM6255. 利用地物比辐射率进行校正，得出地面真实温度： 普朗克常数 h=6.62610-34Js；波耳兹曼常数 =1.3810-23J/K； 为地表辐射率。 2.2 单通道法 单通道算法（Single-channel Method，以下简称 SC 算法） ，TM6 数据来说，计算公式为： 式中，Ts 是地表温度（K） ；

6、Lsensor 是卫星高度上遥感传感器测得的辐射强度（W?m-2?sr-1?um-1） ，其计算公式为： 其中，DNTM6 为 TM6 的像元 DN 值，0DNTM6255。此外，在上述公式中， 是地表比辐射率；，1，2，3 都是中间变量。 2.3 单窗算法 单窗算法（Mono-windowAlgorithm，以下简称 MW 算法） ，是有覃志豪等人提出的，计算公式如下： 热带平均大气（北纬 15，年平均）： Ta=17.9769+0.91715T0； 中纬度夏季平均大气（北纬 45，7 月）： Ta=16.0110+0.92621T0. 对于 LandsatTM 数据，大气透射率可从 NAS

7、A 官网，通过输入经纬度可查出区域内平均透射率为 0.9。 2.4 地表辐射率的计算 三种算法都会用到地表辐射率，这里直接从地表辐射率库里查找每种地表类型的近似或者经验比辐射率值，我国典型的地物标准波普数据库 http：/ 。 3.结果分析 3.1 三种算法差异分析 （1）对比 b，c，d 影像图可知，颜色逐渐加深，温度范围为 15-35左右，表明地表温度结果逐渐增大，但总体差异不大，从而可知 3种算法反演的结果总体趋势比较接近，IB 算法反演的结果低一些为26.1，SC 算法的结果居中为 26.875，MW 算法反演的结果最高26.998； （2）在将 b，c，d 与 a 比较并结合表一可知

8、，IB 算法结果两亮度温度差值落在 0.946-1.718之间；SC 算法结果两亮度温度差值落在1.664-2.634之间；WM 算法结果两亮度温度差值落 1.062-3.838之间，从而可知 3 种算法反演出来的地表温度均要比卫星高度上传感器所探测到的亮度温度要高，其中 IB 算法平均要高出约 1.414，SC 算法要高出约 2.186，MW 道算法与 SC 算法结果差异不大，比亮度温度高出2.3096； （3）再看表二可知，三种算法在不同类型地表覆盖度上温度均值都是水体 3.2 热岛效应分析 分析图一地表温度时空分布图，徐州市五月份存在明显的城市热岛效应，徐州主要城区地表温度都在 30-3

9、5属于高热环境，而郊区大都在20-25上下，地表热环境空间差异较大。这主要因为，优良的地理区位条件，使徐州有很大的发展前景，所以这几年随着徐州城市的发展，新兴建筑的构建、城市交通路网的完善，矿产资源高强度的开发，植被遭受大规模破坏，剩下的是裸露的地表和混凝土结构的建筑，城市下垫面改变。另外，城市大气污染，人工热源也是导致城市热岛效应的关键因素。 然而从另一方面来看，郊区和河流的地表温度较低，属于低热环境，从而可知城市发展要注重绿化和水域。可以建设街心公园、屋顶绿化和墙壁垂直绿化，居住区的绿化管理，消除裸地，建设林荫大道等措施，逐渐缓解城市热岛效应。 4.结论 本文基于 2009 年 5 月 3

10、 日所采集的 LandsatTM 影像，运用基于影像的反演算法，单窗算法，单通道算法分别对徐州地区进行了地表温度反演，并与地面亮度温度对比，作差异分析，得知三种算法总体差异不大，均值都在 26-27之间，IB 算法反演的结果低一些为 26.1，SC 算法的结果居中为 26.875，MW 算法反演的结果最高 26.998；3 种算法反演出来的地表温度均要比卫星高度上传感器所探测到的亮度温度要高，但差值较小，均值在 2左右；三种算法得出的水体平均温度在 20左右，城镇平均温度在 30左右，自然表面温度均值与整体温度均值较为接近，平均在 26左右。结合地表温度时空分布影像图和徐州自身发展得知，徐州主

11、城区属于高热环境，而郊区植被与河流属于低热环境，热岛效应明显。 参考文献 1 梁敏妍，赵小艳，林卓宏，黄晓东，张薇，管勇.基于LandsatETM+/TM 遥感影像的江门市区地表热环境分析J热带气象学报，2011，24（2）：244-250. 2 林江，陈松林.基于遥感的厦门岛地表温度反演与热环境分析J福建师范大学学报（自然科学版） ，2013，29（2）：76-80. 3 丁凤，徐涵秋.基于 LandsatTM 的 3 种地表温度反演算法比较分析J福建师范大学学报（自然科学版） ，2008，24（1）：91-96. 4 黄妙芬，邢旭峰，王培娟，等.利用 LANDSAT？TM 热红外通道反演地表温度的三种方法比较J.干旱区地理，2006，29（1）：132-137. 5 王天星，陈松林，阎广建.地表参数反演及城市热岛时空演变分析J.地理科学，2009，29（5）：697-702.