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    基于ETM+熱紅外波段的哈爾濱地區(qū)地表溫度反演算法研究

    2015-12-02 03:00:42
    關(guān)鍵詞:輻射率熱輻射哈爾濱

    田 茜

    (哈爾濱師范大學(xué))

    0 引言

    陸面溫度(LST)是研究地表和大氣之間物質(zhì)交換和能量交換的重要參數(shù)[1-2].陸面溫度在氣候?qū)W、水文學(xué)、生態(tài)學(xué)、生物化學(xué)的研究中具有重要的意義,如:進(jìn)行天氣預(yù)報(bào)、氣候變化的研究[2-3].陸面溫度也是土壤水分或者植被水分狀態(tài)的指示計(jì).要獲取全球或者區(qū)域尺度的地表溫度的時(shí)空分布,只能依靠熱紅外遙感[4-5].

    前人在利用Landsat-5 TM數(shù)據(jù)的熱紅外波段反演地表溫度方面做了一些工作,但大多數(shù)的溫度反演方法是針對(duì)AVHRR和MODIS的.隨著遙感技術(shù)的迅速發(fā)展,多種地表溫度反演算法相繼提出,目前國(guó)內(nèi)外地表溫度反演研究常用的算法主要包括:單窗算法、單通道算法、多通道算法、多通道角度法.該文基于2011年哈爾濱地區(qū)的landsat ETM+遙感影像以及輻射傳導(dǎo)方程算法對(duì)哈爾濱地區(qū)的地表溫度進(jìn)行反演,并對(duì)輻射傳導(dǎo)算法進(jìn)行評(píng)價(jià).

    1 研究地區(qū)和研究方法

    1.1 研究區(qū)概況

    哈爾濱市位于東經(jīng) 125°42'~130°10'、北緯44°04'~46°40'之間,地處黑龍江省南部.哈爾濱市的氣候?qū)僦袦貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候,夏季占全年降水量的60%,集中降雪期為每年11月至次年1月.四季分明,冬季1月平均氣溫約零下19℃;夏季7月的平均氣溫約23℃.哈爾濱市境內(nèi)的大小河流均屬于松花江水系和牡丹江水系,哈爾濱水資源特點(diǎn)是自產(chǎn)水偏少,過(guò)境水較豐,時(shí)空分布不均,表征為東富西貧.

    1.2 研究方法

    輻射傳導(dǎo)方程法(RadiativeTransfer Equation,RTE法),其基本思路和表達(dá)式可寫為:

    式中,Isensor是熱輻射強(qiáng)度,單位為W·m-2·sr-1·μm-1;τ是大氣透射率;ε是地表比輻射率;B(TS)是用Plank函數(shù)得出的黑體熱輻射強(qiáng)度;Ts是地表溫度;Iatm↓和Iatm↑是大氣的下行和上行熱輻射強(qiáng)度.

    Iatm↓、Iatm↑和τ可以通過(guò)同步觀測(cè)的無(wú)線電探空數(shù)據(jù)輸入大氣校正模型MODTRAN得出.只要知道地表輻射率,就可以由公式(1)求解B(TS),通過(guò)推到得出地表溫度:

    式中,K1、K2均為常量,K1=607.76 W·m-2·sr-1·μm-1,K2=1260.56 K.

    輻射傳導(dǎo)方程算法(RTE)又稱大氣校正算法,此算法對(duì)地表溫度的反演是通過(guò)一些大氣輻射傳輸模型(如 MODTRAN系列、LOWTRAN系列、ATCOR或6S)根據(jù)實(shí)時(shí)的標(biāo)準(zhǔn)大氣廓線數(shù)據(jù),估計(jì)大氣對(duì)地表熱輻射的影響,并且從遙感器所觀測(cè)到的熱輻射總量中剔除這部分的大氣影響,從而得到真實(shí)的地表熱輻射強(qiáng)度,最后把真實(shí)的地表輻射強(qiáng)度轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的地表溫度.

    1.3 研究資料

    研究所采用的基本數(shù)據(jù)來(lái)源于哈爾濱市2011年ETM+遙感影像數(shù)據(jù).

    2 結(jié)果與分析

    2.1 輻射亮度值計(jì)算

    依據(jù)Landsat提供的輻射校正公式,將接收到的輻射強(qiáng)度與其DN值之間進(jìn)行轉(zhuǎn)化,關(guān)系式如下:

    式(3)中,Lsensor為單位是W/(m2·μm·sr)的輻射強(qiáng)度值;DN是像元的灰度值;Lmax、Lmin是對(duì)應(yīng)于DN=255、DN=0的最大、最小輻射強(qiáng)度,Lmax=15.3032、Lmin=1.2378,單位為 W/(m2·μm·sr).

    對(duì)于Landsat,輻射強(qiáng)度與其DN值的關(guān)系可以進(jìn)一步簡(jiǎn)化為式(4):

    2.2 地表比輻射率的估計(jì)

    根據(jù)中國(guó)1∶100萬(wàn)的土地資源分類系統(tǒng),可以將其大體分為3種類型:水體、建設(shè)用地、自然表面.水體的結(jié)構(gòu)單一,可以直接將水體像元的比輻射率賦值為0.9925.建設(shè)用地也可以直接將像元的比輻射率賦值為0.923,自然表面的比輻射率估計(jì)是重點(diǎn).

    2.3 相同溫度下黑體的輻射亮度值

    大氣中的水分含量、氣溶膠含量、O3、NH3、CO2、CO、氣溫、氣壓等因素,這些因素影響大氣透射率從而影響熱輻射在大氣中的傳導(dǎo).大氣中的水分含量是影響大氣透射率最主要的因素,其他因素對(duì)大氣透射率的影響較弱.

    在獲取黑體在熱紅外波段的輻射亮度后,根據(jù)普朗克公式的反函數(shù)公式,求得地表溫度,如圖1.

    圖1 地表溫度分布圖

    2.4 研究結(jié)果

    在地表溫度分布圖中,紅色區(qū)域?yàn)榈乇頊囟茸罡叩牡胤?,即建設(shè)用地,藍(lán)色區(qū)域溫度最低,即為水體,綠色、黃色區(qū)域的溫度在兩者溫度之間,即自然表面.

    哈爾濱地區(qū)的地表溫度場(chǎng)在建設(shè)用地區(qū)呈外擴(kuò)趨勢(shì),即從人口密集區(qū)到人口稀疏區(qū),溫度逐漸降低,特別是在人口最密集的地區(qū),地表溫度達(dá)到了最高.由于建設(shè)用地中水泥路面和建筑物的屋頂水分含量偏低,接收太陽(yáng)輻射后地表潛熱通量小,升溫快,從而建設(shè)用地區(qū)的地表溫度偏高.對(duì)于水體而言(松花江自西南向東北貫穿而過(guò)),它們受熱后會(huì)以水分蒸發(fā)的形式把熱量散發(fā)出來(lái),降低自身溫度,所以平均溫度較建設(shè)用地區(qū)低.

    3 結(jié)論與討論

    (1)采用輻射傳導(dǎo)方程算法對(duì)哈爾濱地區(qū)的地表溫度進(jìn)行反演,并將反演的結(jié)果與實(shí)際溫度進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果表明:建設(shè)用地的溫度最高,水體的溫度最低.雖然沒有精確的驗(yàn)證,但這一結(jié)果符合地表水熱關(guān)系.

    (2)利用熱紅外遙感反演地表溫度的方法和應(yīng)用都取得了顯著的成績(jī),但是采用輻射傳導(dǎo)方程算法的應(yīng)用比較少,主要是由于這種算法復(fù)雜,考慮因素較多.可是輻射傳導(dǎo)方程算法具有物理基礎(chǔ)明確的優(yōu)點(diǎn),對(duì)地物進(jìn)行恰當(dāng)?shù)姆诸愐员阌跍p少地表比輻射率的誤差及其他各種大氣輻射誤差,由此算法得到的計(jì)算結(jié)果精度較高,還是比較接近真實(shí)的地表溫度.

    (3)由于作者的水平有限,收集的資料數(shù)據(jù)有限,沒能對(duì)影響地表溫度的影響因子進(jìn)行分析,還需在今后的研究中進(jìn)一步探討.

    [1] 趙英時(shí).遙感應(yīng)用分析原理與方法[M].北京:科學(xué)出版社,2003.

    [2] Martson M,MeClain E P,MeGinins D F,et al.Satellite detection of urban heat island[J].Weater Review,1987,106:1725-1764.

    [3] Gallo K P.Mcnab A L,Karl T R,et al.The use of a vegetation index for assessment of the urban heat island effect[J].Internationnal journal of Remote Sensing,1993,14:1119-1131.

    [4] 宮阿都,江樟焰,李京,等.基于landsat TM圖像的北京市地表溫度遙感反演研究[J].遙感信息,2005(3):18-20.

    [5] 覃志豪,高懋芳,秦曉敏,等.農(nóng)業(yè)旱災(zāi)監(jiān)測(cè)中的地表溫度遙感反演方法—以MODIS數(shù)據(jù)為例[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2005,14(4):64-71.

    [6] Qin Z H,Kamieli A,Berliner P.A Mono_window Algorithm for Retrieval Land Surface Temperature from Landsat TM Data and Its Application to the Israel-EgyptBorder Region.International Journal of Remote Sensing,22(18):3719-3746.

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