基于ETM 热红外波段的郑州地区地表温度反演算法研究 精品.docx

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基于ETM热红外波段的郑州地区地表温度反演算法研究精品

基于ETM+热红外波段的郑州地区地表温度反演算法研究

摘要

陆地表面温度在地一气相互作用过程中扮演着十分重要的角色，是全球变化研究的关键参数，对水文、生态、环境和生物地球化学等研究有重要意义，并且在农业气象、热惯量计算等方面也有重要的应用价值，定量精确反演陆面温度的成果将推动旱灾预报和作物缺水研究、农作物产量估算、数值天气预报、全球气候变化和全球碳平衡等领域研究的进展。

因此，利用卫星遥感资料进行地表温度的反演己成为目前遥感定量研究中的重要任务之一。

区域性的地表温度，是该地区热能量分布的重要参数，通过遥感影像获得是最便捷、最有效的方法.热红外遥感是遥感研究中的一个重要领域，而从热红外遥感图像中提取出温度信息是热红外遥感技术应用的前提。

本文在地表温度研究进展的理论基础上,以黄河中下游沿岸城市郑州市和开封市进行了案例研究。

在遥感和GIS技术的支持下，2001年5月10日的Landsat7ETM+热红外遥感影像数据采用单窗算法进行定量反演，得到了研究区地表温度的空间分布变化。

关键词：

热红外遥感；地表温度反演；单窗算法；

ABSTRACT

Landsurfacetemperatureisplayingaveryimportantroleinground-atmosphereinteraction.Itisakeyparameterintheglobalchangestudies,playingveryimportantmeaningsinresearchessuchashydrology,ecology,environmentandbiologicalgeochemistry,andthereisimportantapplicationvalueincalculatingagriculturalweather,hotinertiaetc,Achievementofquantitativeandaccuratelandsurfacepromotestheprocessofpredictionofdroughtdisaster、studyofcrops，estimationoncropoutput,numericalweatherforecast,globalclimaticchangeandglobalcarbonbalance.Soitbecomesoneofimportanttasksinquantitativeremotesensingresearchtomakeuseofsatelliteremotesensingtoretrievelandsurfacetemperatureatpresent.Landsurfacetemperature（LST）isacrucialparameterinindictingthermalenergydistribution,themostefficientwaytoacquireitisthroughthermalinfraredremotesensingimages.ThermalinfraredremotesensingisanimportantbranchofremotesensingwhereasLSTretrievingisthepremiseofit.Inthispaper，withthehelpofRSandGIStechnology，Landsat7ETM+IRimagesofZhengzhouCityandKaifengCitywereemployedtoretrieveseveralparametersbetweenlandandatmospheresuchassurfacealbedo,surfaceemissivityBasedontheseparametersandotherdatawhichmainlyatmospheredata,landsurfacetemperaturewerecalculatedtostudythetemporalchangetrendandspatialdistributioncharactersinstudyarea.

Keywords:

thermalinfraredremotesensing;LSTretrieving;mono-windowalgorithm

目录

1绪论1

1.1研究意义1

2基于地表温度的遥感反演方法1

2.1理论基础1

2.1.1基尔霍夫定律1

2.1.2普朗克定律2

2.2常见反演方法2

3热红外遥感的应用4

3.1热红外遥感资料在地震预报中的应用4

3.2热红外遥感技术在旱情监测的应用5

3.3热红外遥感在城市环境中的应用5

4研究区概况及数据预处理6

4.1研究区范围及概况6

4.2数据预处理8

4.2.1遥感数据源的选择及非遥感资料的收集8

4.2.2Landsat7和ETM+介绍9

4.2.3遥感数据的预处理10

4.3单窗算法反演地表温度12

4.3.1大气等效温度和大气透射率12

4.3.2大气透过率的估计12

4.4反演结果13

5结论16

参考文献17

致谢18

1绪论

1.1研究意义

地表温度是区域和全球尺度上陆地表面物理过程的一个关键参数，是地球表面能量平衡和温室效应的良好指示计，综合了地气间相互作用的结果在气候、水文、生态、军事和生物地球化学等研究领域有着广泛的应用。

从学科发展角度看，利用遥感实现对城市地表温度的快速反演从而可以反映城市热岛效应的空间特征及变化过程，可以大幅度提高城市尤其是大城市地表过程参数（地表温度）的范围和精度。

研究对于促进学科交叉发展，在传统问题研究中深入探讨遥感技术手段的潜力方面都有一定的推动作用。

在实际应用上，目前基于遥感进行地表温度反演的研究主要集中在北京、上海、武汉和南京等特大和大型城市。

作为中国人口数量最多的省份，大多数学者们的研究都显示河南省的城市化水平偏低。

郑州市作为省会城市，属于“小马拉大车”，尽管发展较快但城市规模仍有待迅速扩大;而开封市作为具有悠久历史的文化名城，城市规模发展一度迟缓。

随着“中原城市群”概念的提出以及“郑沛一体化”的发展，由此引发的一系列环境问题应该引起人们的足够重视。

本文以郑州市和开封市为研究地区，使用2001年5月10日的Landsat7ETM+和热红外遥感数据，运用单窗算法反演研究区的地表温度，通过反演地表温度揭示研究区地温的真实分布和变化特点。

2基于地表温度的遥感反演方法

2.1理论基础

所有的物质，只要其温度超过绝对零度，就会不断发射红外辐射。

不同的地表物质，由于其表面形态、内部组成等等的不同，其热惯量、热容量、热传导及热辐射一般也各不相同，其向外发射的热红外能量也存在差异。

常温的地表物体发射的红外辐射主要在大于3μm的中远红外区，又称热辐射[1]。

热辐射不仅与物质的表面状态有关，而且是物质内部组成和温度的函数。

在大气传输过程中，热辐射能通过3-5μm和8-14μm两个窗口。

热红外遥感就是利用星载或者机载传感器收集、记录地物的这种热红外信息，并利用这种热红外信息来识别地物和反演各类地表参数。

2.1.1基尔霍夫定律

在一定的温度下，任何物体的辐射出射度Fλ，T与其吸收率Aλ，T的比值是一个普适函数E（λ，T）。

E（λ，T）只是温度和波长的函数，与物体的性质无关。

（式2-1）

这就是基尔霍夫定律。

基尔霍夫定律表明：

任何物体的辐射出射度Fλ，T与其吸收率

Aλ，T的比值都等于同一温度下的黑体的辐射出射度E（λ，T）。

E（λ，T）与物体的性质无关，吸收率Aλ，T大的，其发射能力就强。

黑体的吸收率

Aλ，T=1，其发射能力最大。

通常把物体的发射出射度与相同温度下的黑体的辐射出射度的比值，成为物体的比辐射率，它表征物体的发射本领：

（式2-2）

可见

=Aλ，T，即物体的比辐射率等于物体的吸收率。

2.1.2普朗克定律

绝对黑体的辐射光谱E（λ，T）对于研究一切物体的辐射规律具有本质意义。

1900年普朗克引进量子概念，将辐射当作不连续的量子发射，成功地从理论上得出了与实验精确符合的绝对黑体辐射出射度随波长的分布函数:

（式2-3）

式中E（λ，T）的单位是

c是光速，c=2.99793

h是普朗克常量，h=6.6262

；k是波尔兹曼常数，k=1.3806

。

2.2常见反演方法

自上世纪60年代初期发射TIROS-II以来，利用卫星数据反演地表温度，探讨卫星热通道数据的理论及实际应用方法己成为遥感科学的一个重要研究领域。

目前从遥感热通道数据反演地表温度的方法可分为两类:

实验方法和理论计算方法。

前者主要利用地面定标，实测出在传感器过顶时的地表温度，建立起图像灰度值和地面辐射能量值之间的回归方程进而得到地表温度;后者则是通过求解辐射传输方程，消除大气影响，求出地表温度。

在实际应用过程中，前者由于存在地区局限性，加上对地面观测数据的严重依赖性以及反演的精度较低等问题一般不采用;学者们对后者进行了深入的探讨，并得到了适用于不同传感器的多种算法。

而理论计算方法在发展过程中又分为己知或假设地表比辐射率的反演算法和地表比辐射率与地表温度同步反演算法两大类。

（1）分窗算法

分窗算法（又称劈窗算法，splitwindowalgorithm）是以卫星观测到的热辐射数据为基础，利用大气在两个波段上的吸收率不同来去除大气影响，并用这两个波段辐射亮温的线性组合来计算地表温度。

分窗算法是在光谱信息上进行研究得到的有效方法。

F.Becker:

和Zhao-liangLi[2]通过研究把该算法从海面温度（SST，SeaSurfaceTemperature）遥感引入到陆地表面温度（LandSurfaceTemperature）遥感。

目前在所有的反演地表温度的方法中，分窗算法得到了非常广泛的应用。

以NOAA卫星的AVHRR数据为例，根据普朗克热辐射函数，将AVHRR的两个热通道即通道4（0.3μm-11.3μm）和通道5（11.5μm-12.5μm）转化为相应的亮度温度，然后通过亮温来反演地表温度。

分裂窗算法的表达形式如下：

（式2-4）

其中Ts是地表温度（K），T4和T5分别为AHVRR的第四第五通道的亮度温度（K）。

用NOAA/AVHRR的第四第五通道反演地面亮温主要采用普朗克函数进行计算：

（式2-5）

其中:

TB为亮度温度;E为定标后的辐射率;V为探测波段的中心波数;C1、C2为玻尔曼常数。

A0、A1、A2是由大气状况，观测角及地表比辐射率所决定的系数，对于不同算法其系数的确定有所区别。

尽管计算比较简单，分窗算法应用还是有一定的限制。

由其所确定的参数只能在局地范围上适用，在全球尺度上并不适用也不能反映实际的变化情况。

当大气水汽含量和地表比辐射率有较大变化时，这种经验、半经验型公式就会产生较大的偏差。

分窗算法在海面温度的反演上精度较高，因为海水的比辐射率可以认为是固定的，但是对于陆地表面而言就比较复杂。

（2）单窗算法

由于只有一个热红外波段，这种算法就要求提前获得精确的大气在水平和垂直方向上的温度、水汽含量等参数。

大气轮廓线可以由卫星上的垂直探空仪器（如果有的话）得到，或者数据气候模型预测以及无线电探空仪获得。

目前利用TM/ETM+热红外波段（TM6）反演地表温度主要有三种方法:

<1>辐射传输方程法

辐射传输方程法又称大气校正法，该方法主要根据卫星上遥感器所观测到的热辐射强度的构成来求算地表温度。

方程表示为：

（式2-6）

在式2-6中，I是热辐射强度

：

是地表比辐射率;B（Ts）是用Planck函数表示的黑体热辐射强度，其中，Ts是地表温度（K）;

：

是大气透射率，可以用大气水分含量来估计；

和分别是大气的下行和上行热辐射强度。

由辐射传输方程可知，要得到地表温度Ts必须要知道大气透过率

，大气下行辐射亮度

，大气上行辐射亮度

。

通过同步观测的无线电探空数据输入大气校正模型MODTRAN[3]可以计算出这三个大气参数。

从辐射传输方程可以解出地表温度Ts，这种方法一个最大的限制条件是要求卫星过境时的大气无线电探空数据。

如果能够获得准确的大气轮廓线，利用这种方法可以得到比较准确的地表温度[4]。

对于TM热红外数据，如果能够获取卫星过境时的大气轮廓线数据则可利用MODTRAN软件对大气轮廓线数据进行模拟大气得到大气参数然后利用辐射传输方程计算出比较准确的地表温度，同时还可以与地表观测数据进行对比验证反演精度。

<2>单窗算法

单窗算法（Mono-windowAlgorithm）适用于只有一个热波段的遥感数据，主要用于TM6和ETM+数据进行地表温度反演。

覃志豪根据地表热辐射传导方程，推导出一个简单易行并且精度较高的演算方法，把大气和地表的影响直接包括在演算公式2-7中：

（式2-7）

式中，TS是地表实际温度;Tb是行星亮度温度;Ta为大气等效温度;a和b

是参考系数，取a=-67.355351,b=0.458606;C和D是中间变量。

该算法需要用地表辐射率、大气透射率和大气平均温度3个参数进行地表温度的演算。

验证表明，该方法的地表温度演算精度较高。

当参数估计没有误差时，该方法的地表温度演算精度达到0.4℃，在参数估计有适度误差时，演算精度仍达1.1℃。

（3）多角度算法

假设大气在水平方向上是均匀的，多角度方法是充分利用了同一目标在不同的观测角度下大气对地表辐射吸收率差异。

多角度观测可以是同一卫星在不同角度观测，也可以是不同卫星对同一目标观测。

1991年ATSR是第一个能进行双角度观测的传感器，它的星下点观测角度为0-220，前向观测角度小于550。

目前国内本领域的研究处于刚起步阶段，学者徐希孺[5]、陈良富[6]等呼吁加强该方法的应用研究，本文不再展开介绍。

到目前为止，利用热红外遥感的方法反演地表温度己经取得了一定的成就，利用热红外遥感可以得到大范围的地表温度面信息，与传统的地表温度测量方式相比，具有快速、便捷、测量范围大、信息连续等特点，但由于大气影响和陆地表面比辐射率的不确定性，地表温度的反演精度受到了限制，还不能完全满足实际应用的测量精度要求，因此利用热红外遥感数据反演地面温度目前仍然是一个研究热点和难点。

综合以上各种算法，最重要的困难在于:

（1）陆地表面的比辐射率不但依赖于地表的组成成分，而且与物理状态（如含水量、粗糙度）和视角等因素有关，且像元尺度的地表比辐射率难以预先确定；

（2）由于地表比辐射率明显小于1，大气下行辐射效应也成为大气修正的内容之一。

然而大气下行辐射效应的精确修正又依赖地表比辐射率己知比辐射率又要事先知道陆面温度，这样就构成了一个死循环;要得到地表。

（3）未知量多于方程数，方程组不完备，从而构成了温度反演的不确定性。

3热红外遥感的应用

3.1热红外遥感资料在地震预报中的应用

自20世纪80年代末以来，随着卫星遥感技术的迅速发展。

在地震预测预报中也提出了利用卫星红外遥感技术进行地震预测的方法[9]。

国内外不少地震学者作了大量的地震红外异常机理、岩石实验、红外遥感技术的应用方法及典型震例对比分析研究，取得了许多有意义的研究结果。

典型震例卫星热红外波段的温度资料分析结果表明震前确有增温现象。

地震热红外异常很可能是通过地表和底层大气表现出来，直接原因是目标物的辐射温度发生变化。

1988年，前苏联学者Gorny,Tronin等分析中亚地区的地震卫星热红外遥感图像时意外发现，该地区的一些中强地震（Ms≧5.5）震前，卫星红外图像上存在热异常现象，且与断裂构造的活动有关。

在活动断层表面存在着稳定和不稳定的热红外辐射异常，异常增温可达到几度的量级，异常的形态为线性条带。

我国科学家很快意识到这一发现的重要性，迅速开始了这方面的探索研究，并将这一方法正式应用于地震预报实践。

1996年Tronin等进一步对中亚地区近10年约10000景NOAH卫星热红外通道的热像进行系统分析，证实中亚地震活动区震前的卫星热红外异常（平均1-50C）与该区地震活动存在显著的统计关系。

3.2热红外遥感技术在旱情监测的应用

我国北方地区地处干早、半干旱地带，降水少，蒸发强烈，水资源十分贫乏，旱灾频繁，严重制约着地区经济的发展。

因此干早是制约我国、特别是北方干旱、半干早地区农牧业生产的最重要因素之一。

寻找合适的干旱监测和评估方法，对于农牧业趋利避害具有十分重要的意义。

近年来，迅速发展的卫星遥感技术，使得快速、及时、动态监测与评估区域性的土壤水分状况和干早成为可能[10]。

用红外遥感方法监测土壤水分和干早的研究始于上世纪70年代。

1978年热容量制图卫星（HCMM）的发射成功，以及具有获得高分辨率图像能力的TIROSS和NOAH系列气象卫星的相继运行，使得大规模地研究和应用热红外技术遥感监测土壤水分和干早成为可能。

发展的监测方法较多，目前主要采用两类方法，即热红外方法（热惯量模式）和微波遥感方法。

还有人采用植被（作物）缺水系数法，但通常也可将此类方法归入热红外方法。

国内外许多研究表明，利用土壤热学特性的热红外技术在遥感监测土壤水分和干早方面具有巨大潜力和广阔的发展前景。

热红外遥感技术监测土壤水分和干旱主要是应用热惯量模式。

热惯量是土壤阻止温度变化的一个度量，反映了土壤的热学特性。

由于土壤密度、热传导率和比热等特性的变化在一定条件下主要取决于土壤水分含量的变化，因而土壤热惯量与土壤含水量之间必定存在事实上的相关性。

这样，就可通过遥感获取地表的有关信息，求算出热惯量及热惯量与土壤水分含量之间的相关关系，从而达到监测土壤水分状况和干早发生、发展趋势的目的。

3.3热红外遥感在城市环境中的应用

（1）地表水体热污染调查

随着城市化的发展，工业废水和居民排污量与日剧增，城市地表水体的污染日益严重，常规地面调查方法已不能适应治理工作的需要，应用热红外遥感技术在水体调查方面解决了以下问题:

发现热源点和排污口;调查江河、湖面水体污染程度和热扩散范围；研究地表水体污染的时空变化规律[11]。

（2）研究城市下垫面结构与温度场关系

城市地面温度变化反映了城市建筑材料性质、建筑密度、道路、体育场馆、植被、水体等分布特征。

通过白天和夜间热红外数字化彩色图像镶嵌图，根据地面辐射温度高低和昼夜温度变化规律，可以对城市下垫面热力景观结构进行分析。

此项研究对制定城市规划、城市改建、城市绿化具有很大指导意义。

局地温度监测。

高层建筑物产生的阴影效应对城市绿化，植被生长有很大影响，致使某些植物不能健康生长，甚至导致死亡，通过热红外遥感方法可以对地面温度场进行不同季节的精确监测以正确的指导花草、树木的栽培，搞好城市绿化工作。

（3）采用热红外图像的温度数据与常规地面监测方法相结合，可以加深城市气象研究工作。

根据温度场图像可以更合理的布置地面气象观测站点;研究城市“热岛”效应。

城市“热岛”是城市的一种特殊气象现象，是衡量城市环境质量的重要指标。

根据热红外图像经计算机处理后绘制的地面辐射温度等值线图，可以描述了城市冬季白天和夜间城市“热岛”的时间和空间特征。

根据热图像还可以制作城市“热岛”三维立体图，形象客观地反映了城市“热岛”的平面分布规律与强度变化持征，给人以直观形象的立体感;根据不同时相的遥感资料，还可研究城市热岛的日变化和年变化规律[12]。

总结城市热岛与下垫面性质的相关关系，可从城市规划入手，制约那些形成城市热岛的因素，防止城市环境的进一步恶化。

还可以用来研究城市风场的变化规律，建立大气污染与温度场的关系。

4研究区概况及数据预处理

4.1研究区范围及概况

郑州市是河南省省会，位于河南省中部偏北，北临黄河，西依n山，东南为广阔的黄淮平原。

郑州地区属暖温带大陆性气候，四季分明，年平均气温14.40C,年平均降水量为640.9mm。

境内大小河流35条，分别属于黄河和淮河两大水系，其中流经郑州段的黄河150.4km。

本文所研究的郑州市指的是郑州市管城、金水、邝山、二七和中原区等五个市辖区（不包括上街区），位于东经113026'-113051'之间，北纬34035'一34057'之间。

研究区的西南和西北为侵蚀黄土丘陵地区，在邝山区和金水区有洼地分布，其余为冲积平原区。

海拔在80-190m之间，地势是西部高、东部低，西南高、东北低。

土壤主要以褐土、潮土为主，也有部分水稻土。

开封市是中国著名的七朝古都，同时还是国家首批公布的24座历史文化名城之一。

开封市位于东经114011'-114028'、北纬34043'-34055'，开封市距离省会郑州市70km。

整体上看是处于河南省中部偏东，地处黄河中下游冲积平原的西部，北依黄河，南接黄淮平原。

开封市海拔69-78m，地势平坦，气候冬寒春暖，夏热秋凉，四季分明，属于典型的暖温带大陆性季风气候，全年平均气温14.520C，平均降水量622mm。

开封河流湖泊较多，地上地下水资源丰富，自然生态环境较好。

土壤主要为以潮土为主，另外风沙土、盐土和新积土也有少量分布。

研究区在河南省的位置示意图如下图所示：

图4-1研究区在河南省行政区划图的位置示意图

如图4-1所示，本文研究区指的是郑州市和开封市两市市辖区，不包括其管辖范围内的县级市和县。

图4-2研究区在Landsat影响中的位置

4.2数据预处理

4.2.1遥感数据源的选择及非遥感资料的收集

目前国内外用于地表温度及大气参数反演的主要遥感数据源有NOAA卫星搭载的AVHRR数据、Landsat卫星的TM/ETM和TERRA卫星搭载的MODIS,ASTER传感器数据等。

其中LandsatTM/ETM和ASTER因为其分辨率比较高从而得到了广泛的应用。

尤其是Landsat-5因为发射时间较长、数据时间序列比较完整应用更为广泛。

Landsat-5轨道高度705km，轨道倾角98.220，扫描带宽为185km,卫星由北向南运行每16天即可实现对同一地区重复观测。

Landsat-7卫星于1999年4月15日发射升空，其ETM（enhancedthematicmapper）数据共包含8个波谱段。

除了同以前的ETM有相同波谱和空间分辨率的波段以外（热红外波段空间分辨率由原来的120m提高到60m，增加一个分辨率为15m的全色波段（pan）。

在数据的辐射特征方面，Landsat-7ETM传感器的辐射定标误差与Landsat-5数据相比精度提高了近一倍，达到5%。

本文中，在温度的反演之外为了更好的对城市地表温度进行分析比较，最终选取LandsatTM/ETM遥感影像作为主要数据源。

所采用的遥感影像是成像质量较好（研究区无云）、轨道号为36的LandsatTM/ETM，具体是成像于2001年5月10日（ETM）。

表4-1

TM的最小、最大辐射亮度

波段

最小/最大辐射亮度

波段宽度

1

-0.0099/1.004

0.66

2

-0.0227/2.404

0.081

3

-0.0083/1.410

0.069

4

-0.01