成都地区地表温度反演实验报告

1.实验说明

地表温度的区域分布在气候变化、植被生态、环境监测和城市热岛等研究领域都有着重要的应用价值。地表温度又是地表通量(包括显热、潜热和CO2 等通量)、土壤水分含量、作物估产和作物缺水状况监测等遥感模型中的重要输入参数。

卫星热红外传感器是目前能大范围获取地表温度空间分布的途径之一，如何从热红外遥感数据反演地表温度一直是众多学者所关注的问题。

本实验是基于landsat ETM+卫星遥感数据，利用单窗算法进行成都市地表温度反演。

2.数据说明

（1）landsat ETM+卫星介绍

美国陆地卫星7号(Landsat-7 ) 于1999 年4 月15 日由美国航空航天局(NASA) 发射升空，其携带的主要传感器为增强型主题成像仪( ETM+ ) 。Landsat-7 除了在空间分辨率和光谱特性等方面保持了与Landsat-5 的基本一致外，又增加了许多新的特性，因而受到了各国用户的普遍重视和欢迎。自发射升空至今，已为用户提供了大量高质量的图像数据。Landsat-7每16 天扫瞄同一地区，即其16天覆盖全球一次。

Landsat ETM+ 具有下面的优点：（1）其成像宽度是185 km，只要是晴天，基本能保证16 d 获取一景数据，时间分辨率明显优于ASTER；（2）其热红外通道空间分辨率是60m，在城市温度研究中虽然不如ASTER 理想，但明显优于MODIS 和AVHRR；（3）卫星历史悠久，积累了丰富的图像资料，有利于城市温度的时间动态演变分析研究。

（2）实验数据介绍

Landsat7 ETM +的信号处理部分设置了两种状态,即低增益状态(B61)和高增益状态(B62)。

本文最终选择高增益状态来反演地表温度。

3.数据处理流程

Landsat ETM+数据 预处理 数据读取 辐射定标 几何校正 图像裁剪 工程区矢量边界数据 可见光数据辐射定标 热红外数据辐射定标 地表亮温 地表实际温度反演 地表比辐射率的计算 大气等效温度 大气透射率 NDVI 的计算 植被覆盖度的计算 地表真实温度分布图 地表温度场的空间结构分析

4.实验数据数据预处理

辐射定标是将传感器记录的电压或数字值转换成绝对辐射亮度的过程。简单来说，辐射定标

就是将记录的原始DN值转换为大气外层表面反射率，目的是消除传感器本身产生的误差。

大气校正就是将辐射亮度或者表观反射率转换为地表实际反射率，目的是消除大气散射、吸收、反射引起的误差。主要分为两种类型：统计型和物理型。

5.实验步骤

（1）几何校正

利用基准图像对待校正的图像进行校正。结果如下图所示：

（2） 裁剪出成都市范围的遥感影像数据

根据给定的边界对几何校正后的遥感数据进行裁剪。结果如下图所示：

（3） 辐射定标

辐射定标：对于Landsat7 ETM+热红外波段辐射定标，采用下式：

Lλ=gain?DN+bias

式中，Lλ为辐射强度值，单位为W?m-2?s-1?μm-1;DN为影像的灰度值；gain和bias分别 为增益和偏移，在影像头文件中获取， 应用公式： 0.0372047227*b4+3.162795324 结果如下图示：

（4） 地表亮温

亮度温度是指辐射出与观测物体相等的辐射能量的黑体温度。

从ETM + 数据中计算亮度温度反演地表温度,首先要求出亮度温度,亮度温度是遥感器在卫星高度所观测到的热辐射强度相对应的温度。这一温度包含有大气和地表对热辐射传导的影响。

ETM+热红外波段的亮度温度公式：

T =1282. 71/Ln (666. 09/b4+ 1)

式中b4为辐射定标值。结果如下图所示：

（5） NDVI 的计算

NDV I = ((float(B4)- B3) / ( float(B4) + B3))

其中,B4 、B3 分别是ETM + 第4 和第3 波段的DN 值。

由TM影像B4 、B3波段生成的NDVI数据，分辨率都是30米。因此，NDVI的分辨率也是30米。利用主菜单->Basic Tools->Resize Data重采样为60米分辨率，与B6数据保持一致。

? 当NDVI≤0.05时，可将像元视为完全被裸土覆盖 ? 当NDVI≥0.7，可将像元视为完全植被覆盖

? 当0.05＜NDVI＜0.7，像元被视为一定比例的植被叶冠覆盖和一定比例的裸土混合

组成，，可以用植被构成比例Pv确定各像元的植被覆盖度。

结果如下图所示：

(6)植被覆盖度Pv 的计算

Pv 是植被占混合像元的比例。

Pv = (NDVI-NDVIs) / (NDVIv-NDVIs) 2

式中, NDVIv 和NDVIs 分别是植被和裸土的NDV I 值。

NDVIv完全植被归一化植被指数，取其经验值0.7；NDVIs完全裸土的归一化植被指数，取其经验值0.05。当某个像元的NDVI大于0.70时，Pv取值为1；当NDVI小于0.05，Pv取值为0。所以整的公式可以转换成如下公式进行计算：

((b1 gt 0.7)*1+(b1 lt 0.)*0+(b1 ge 0 and b1 le 0.7)*(b1-0.05)/((0.7-0.05)^2)) 式中b1为ndvi值。结果如下图所示：

（7）地表比辐射率的计算

首先，用监督分类把图像分成自然表面、水面、城镇3 类。

? 对于自然表面:

ε= -0. 0462 Pv2+ 0. 0613 Pv + 0. 9626

? 对于城镇:

ε= -0. 06712 Pv2 + 0. 086 Pv + 0. 9589

? 对于水体： ε= 0. 995

监督分类图

然后根据上述公式进行计算，公式如下：

(b1 eq 1)*(-0.462*b2^2+0.0613*b2+0.9626)+(b1 eq 2)*0.995+(b1 eq 3)*(-0.06712*b2^2+0.086*b2+0.9589)

其中b1：监督分类；b2：植被覆盖度值。结果如下图所示：

（8）利用单窗算法反演地表温度

根据地表热辐射传导方程, 覃志豪推导出一个简单易行并且精度较高的演算方法——单窗算法, 把大气和地表的影响直接包括在演算公式中，是一种不需要大气校正直接反演地表温度的方法。该算法的优点在于仅需要三个基本参数：地表比辐射率、大气透过率。

根据地表比辐射率ε、大气等效温度Ta 和大气透射率τ,则可用下式从亮度温度来推算地表实际温度:

Ts={a(1-C-D)+[(b-1)(1-C-D)+1]Tb-DTa}/C

式中, Ts 是地表实际温度; Tb是地表亮度温度; 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,可用下面两式计算； C = ε×τ D = (1- τ) *1 + (1- ε)τ+

式中,ε为地表比辐射率；τ为大气透射率。 ①成都市大气等效温度

Ta估计

大气等效温度Ta主要取决于大气剖面的气温分布和大气状态. 对不同的地区,大气平均作用温度可以用下面各式计算:

热带平均大气：Ta= 17.9769+0.91715 T0 中纬度夏季平均大气：Ta= 16.0110+0.92621 T0 中纬度冬季平均大气：Ta= 19.2704+0.91118 T0

本研究区位于中纬度且成像时间为3月,因此,采用中纬度冬季平均大气近似推算Ta

Ta= 19.2704+0.91118 T0 =274.586042894

式中, T0 为卫星过境时地面附近(大约2m高度) 的气温; Ta和To的单位均为K。T0从当地的气象资料中查到 T0=280.203271781418。

②成都市大气透射率τ

的估计

大气透射率对地表热辐射在大气中的传导有非常重要的影响，因而是地表温度遥感的基本参数，需要进行精确的估计。研究表明，大气透射率的变化主要取决于大气水分含量的动态变化，其它因素因其动态变化不大而对大气透射率的变化没有显著影响，因此，水分含量就成为大气透射率估计的主要考虑因素。

大气水汽含量是从地面到大气顶之间的总含水量。

（1）对于夏季, 当大气水分含量w 在0. 4～1. 6 之间时τ= 0. 974290 - 0. 08007w

当大气水分含量w 在1. 6～3. 0 之间时τ= 1. 031412 - 0.

11536w

（2）对于冬季, 当大气水分含量w 在0. 4～1. 6 之间时τ= 0. 982007 - 0.

09611w

当大气水分含量w 在1. 6～3. 0 之间时τ= 1.053710 - 0. 14142w

w 为卫星过境时地面附近(大约2m 高度) 的大气水分含量，单位为g/ cm2 。w可从当地的气象资料中查到。

通过查询得知： τ= 0.9

综合上述几个公式得出：

((67.3554*(1-(b1*0.9)-(0.1*(1+(1-b1)*0.9))))+((0.458606-1)*(1-(b1*0.9)-(0.1*(1+(1-b1)*0.9)))+1)*b2-(0.1*(1+(1-b1)*0.9))*274.58604)/(b1*0.9)

结果如下图所示：

Arcgis中得到的地表温度反演结果

6.实验分析及结论：

TM6 波段图像对于城市热岛现象研究具有很重要的价值 , 以上的分析表明 , TM6 波段可为城市热环境质量评价和热源调查提供准确、丰富的信息 ,为决策部门提供宏观数据支持. 成都市城市热岛受土地覆被影响 ,土地覆被类型亮温分布由高到低 ; 商业和工业用地、未利用地、居民住宅用地、绿地、水体 ; 亮温与 N DV I有良好的反相关关系 ,这说明大力植树是减小城市热岛的重要途径.

虽然 Landsat 图像空间分辨率较高 , 但时间分辨率相对较低 , 随着更多高空间、时间分辨

率和更多波谱段传感器的出现 , 可利用多源图像 ( 如 NOAA ,MODIS) 与 TM 影像融合来进行温度的反演 ,并结合地面实测站点资料研究区域城市热岛效应.

对于本次实验中出现的问题以及实验所得结果，我总结出以下三点注意事项。第一：数据的准备和理论基础的建立，数据是我们遥感专业的支柱，有数据才是基础，而实验中需要的理论基础就是必须的手段，灵魂，缺一不可。第二:在实验过程中保证每次实验步骤的正确性，不仅步骤正确，实验结果也必须是正确的，反复检查。第三：对结果反复验证，确保结果的正确的，无误的，一旦有问题的地方，反复研究，弄清问题的所在，最后才能得出结论。第四：单窗算法反演的温度要比亮度温度平均高1 . 68 ℃。

通过本次实验结果可以看出，在成都市三环以内，以及周边城镇，地表温度是高于其他的地方，这说明城市化的地方呈现了明显的热岛效应，人口密集，地表温度相对更高。而且三环以内也有地表温度呈现比较低的状况，这主要集中在河流的两侧，和绿化条件比较好的公园，这说明要解决城市的热岛效应问题，加快城区的绿化建设，增加城市绿化面积，有助于城市热岛效应的缓解。

参考文献

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