“3S”技術(shù)泰安市土地利用類型與地表溫度的關(guān)系研究*

齊廣慧，唐 凱，趙傳華

(1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，山東 泰安 271018；2.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院，山東 泰安 271018)

隨著人類科技水平的提升和社會的進(jìn)步，城市規(guī)模擴(kuò)張迅速，土地利用類型變化頻繁，嚴(yán)重影響了城市的氣候。因此對土地利用類型和地表溫度關(guān)系的研究已成為諸多學(xué)者研究的重要問題。地表溫度和土地利用類型可作為眾多研究領(lǐng)域的基礎(chǔ)參數(shù)，研究土地利用類型和地表溫度的關(guān)系，能夠有效從根源上研究熱島效應(yīng)產(chǎn)生的原因及影響，更加深入理解土地利用類型變化下城市地表溫度的空間特征和動態(tài)變化，并且能對地表降溫、農(nóng)業(yè)監(jiān)測、氣象預(yù)告、城市建設(shè)規(guī)劃等問題的解決起到關(guān)鍵性的作用。

地表溫度反演的應(yīng)用相當(dāng)廣泛，李柏延[1]等利用遙感數(shù)據(jù)反演地表溫度的方法對熱島效應(yīng)進(jìn)行研究；王麗春[2]等在構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù)對新疆瑪納斯湖濕地生態(tài)情況進(jìn)行評價時，選擇了地表溫度作為重要參數(shù)；Sandholt[3]等提出了溫度植被指數(shù)，該指數(shù)結(jié)合地表溫度可以消除土壤水分、植被指數(shù)的影響；姜波[4]等利用地表溫度作為關(guān)鍵參數(shù)并結(jié)合地表氣象元素進(jìn)行GNSS氣象學(xué)模型的擬合；馬俊飛[5]等還通過對2000～2016年山東省地表溫度的監(jiān)測來探討溫度變化和地震活動關(guān)系。

地表溫度受許多因素影響，但起到?jīng)Q定作用的還是下墊面類型，即地表土地利用類型。目前關(guān)于土地利用類型與地表溫度關(guān)系的研究還比較少，凌麗媛[6]利用歸一化植被指數(shù)(NDVI)、歸一化建筑指數(shù)(NDBI)和歸一化差異水體指數(shù)(MNDWI)，分析了三個地表參數(shù)和地表溫度的關(guān)系。研究表明地表溫度與NDBI成正相關(guān)關(guān)系，而與NDVI、MNDWI成負(fù)相關(guān)關(guān)系。

本研究以山東省泰安市為研究區(qū)域，利用Landsat8 OLI/TIRS影像作為數(shù)據(jù)源劃分土地利用類型和反演地表溫度，從小尺度城市內(nèi)部分析土地分類與地表溫度之間的相互關(guān)系。為泰安市環(huán)境氣候變化提供一個高效率、高精度的監(jiān)測手段，并針對泰安市城市環(huán)境改善提出可行性建議。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)選擇山東省泰安市(116°20′E—117°59′E，35°38′N—36°28′N)，泰安市處在山東省的中部地區(qū)，處在溫帶大陸性半濕潤季風(fēng)氣候區(qū)，區(qū)域內(nèi)山地、丘陵、湖泊、河流等各種地貌地形齊全，北有東岳泰山，中部有徂徠山，東部有蓮花山，西南部主要是丘陵地形，西部具有著名風(fēng)景區(qū)東平湖。地表溫度作為生態(tài)領(lǐng)域的基礎(chǔ)參數(shù)，對其反演并研究與土地利用類型的關(guān)系，能夠為泰安市環(huán)境氣候變化等提供一個高效率、高精度的監(jiān)測手段。

2 數(shù)據(jù)源與處理方法

2.1 數(shù)據(jù)源

本次研究數(shù)據(jù)主要包括用于土地利用類型分類和反演地表溫度的遙感影像數(shù)據(jù)和研究區(qū)行政邊界矢量圖數(shù)據(jù)。

遙感影像數(shù)據(jù)為研究區(qū)2018年5月3日Landsat 8 OLI/TIRS 影像，源于地理空間數(shù)據(jù)云官網(wǎng)( http://www.gscloud.cn/) ，軌道號為122 /35，云量為0. 1%，遙感影像滿足土地利用類型分類及反演地表溫度的要求。

2.2 數(shù)據(jù)處理方法

2.2.1 技術(shù)路線圖

本研究采用監(jiān)督分類中最大似然法對泰安市土地利用類型進(jìn)行分類，同時運用單窗算法實現(xiàn)對泰安市地表溫度的反演。最后對土地利用類型和地表溫度的關(guān)系進(jìn)行分析研究。研究技術(shù)路線如圖1所示。

2.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

在獲取包含研究區(qū)的遙感影像之后，先將遙感影像進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正等預(yù)處理． 輻射定標(biāo)處理是為了將影像的 DN 值轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的輻射亮度值，以保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性和數(shù)據(jù)精度；大氣校正可以消除傳感器在接收訊號的過程中受到的大氣影響[7]。利用研究區(qū)行政邊界矢量圖對經(jīng)過預(yù)處理后的影像進(jìn)行掩模裁剪，從而得到只含有研究區(qū)的遙感影像。

2.2.3 土地利用類型分類

根據(jù)研究選取的Landsat8 OLI數(shù)據(jù)在可見光波段和全色波段分辨率的特點，采用Gram-Schmidt Pan影像融合的方法，將可見光波段Band1-7波段與全色波段Band8進(jìn)行融合。得到具有高分辨率空間特征(15 m)的彩色遙感影像。

采用監(jiān)督分類中精度較高的最大似然法(Maximum Likelihood)進(jìn)行土地利用類型分類[8]。根據(jù)研究需要將泰安市土地利用類型分為耕地、林地及草地、居民地及工礦用地、水體、裸土五類。對難以判定土地利用類型的地區(qū)則結(jié)合Google Earth實地判別進(jìn)行ROI樣本的選取。五類土地利用類型ROI共計選取1 550個樣本區(qū)域。對選取后的樣本計算可分離性，每兩種樣本間的可分離值在1.8以上為合格，可分離值在1.9以上說明可分離性好，每兩類可分離性值皆在1.9以上，可進(jìn)行監(jiān)督分類。分類后采用主成分分析(Majority/Minority Analysis)、聚類處理(Clump Classes)和過濾處理(Sieve Classes)三種后處理方法進(jìn)行剔除和重分類。

2.2.4 地表溫度反演

本研究采用單通道算法，基于溫度的單通道反演算法主要包含大氣校正法( 也稱為輻射傳輸方程) 、單窗算法和普適性單通道算法[9]．其中覃志豪的單窗算法只需要地表比輻射率、大氣平均作用溫度、大氣透射率三個參數(shù)即可反演地表溫度。在參數(shù)有適度誤差時，該方法精度仍然可達(dá)<1.1℃[10]。湯志[11]基于Landsat8 TIRS10數(shù)據(jù)使用單窗算法反演蕪湖市地表溫度，并利用MODIS地溫產(chǎn)品進(jìn)行精度驗證，證明了Landsat8數(shù)據(jù)用于單窗算法的可行性。

單窗算法是為避免對于實時探空數(shù)據(jù)的依賴而建立的適用于僅有一個熱紅外通道的反演方法[12]。下面將選用 Landsat8 TIRS10波段來計算和推導(dǎo)應(yīng)用于研究區(qū)域的單窗算法，如式(1)所示。

圖1 研究技術(shù)路線圖

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

(1)

式中，TS為地表溫度；a，b為地表溫度反演回歸系數(shù)，根據(jù)經(jīng)驗參考系數(shù)分別取值a=-62.735 66，b=0.434 04，C與D分別是為地表比輻射率和大氣透過率，Tb為地表亮度溫度(K)；Ta為研究區(qū)大氣平均作用溫度(K)。

(1)地表亮度溫度計算

地表亮度溫度可以由定標(biāo)后的影像通過普朗克公式計算得到，如式(2)所示：

Tb=K2·In[K1/B(Tb)+1]

(2)

式中，K1，K2為系數(shù)，可由影像頭文件獲取。K1=774.89 W，K2=1 321.08 K。L為輻射亮度，計算公式L=0.055 158×DN+1.237 8，式中DN為Landsat8 TIRS10波段的灰度值。

(2)地表比輻射率

地表比輻射率又稱發(fā)射率，是同一溫度下地表發(fā)射的輻射量與一黑體發(fā)射輻射量的比值。地表比輻射率是地表溫度反演的基本參數(shù)之一，由于地表物質(zhì)的物理特性和結(jié)構(gòu)材料的影響，其地表比輻射率是不同的。與地表組成成分、地表粗糙度及波長等因素有關(guān)。

根據(jù)高懋芳等[13]針對TM遙感影像提出來的比輻射率估算方法來推算在Landsat8遙感影像上的應(yīng)用。城鎮(zhèn)表面可以看做由建筑和植被兩種地物類型信息混合組成的像元，自然表面像元可以當(dāng)做由裸土和植被兩種地物類型信息混合組成的像元。結(jié)合衛(wèi)星影像和分類圖像，研究區(qū)泰安市影像中城鎮(zhèn)在圖像中所占比例不大，但居民地及工礦用地作為一類研究類型也不可忽視。本研究采用地表比輻射率的混合模型，計算如式(3)所示。

εi=PVRVεiv+(1-PV)RSεis+dε

一是配套政策和法律制度不健全，當(dāng)前針對綠色債券的相關(guān)法律制度尚未完全形成，缺少財稅優(yōu)惠政策以及政府為主導(dǎo)的擔(dān)保機(jī)制和風(fēng)險補(bǔ)償機(jī)制。二是綠色債券產(chǎn)品較為單一，當(dāng)前我國綠色債券主要以綠色金融債為主，綠色資產(chǎn)證券化、綠色債券指數(shù)產(chǎn)品發(fā)展較為滯后。三是融資成本偏高，受2017年初債券市場利率走高的影響，市場流動性趨弱，綠色債券融資成本增加。占比最多的AAA級和AA+主體發(fā)行利差與同級別普通債券相比多為負(fù)，融資成本偏高。

(3)

式中，i分別指熱紅外波段Band10和Band11兩波段，PV是地表植被覆蓋度，可由NDVI計算得出,εi是指Landsat8影像第i波段的地表比反射率，RV、RS分別代表地表植被與裸地的溫度比例，熱輻射校正項dε產(chǎn)生于植被和裸地相互之間的熱輻射作用。

通過計算得到TIRS10、11各像元類型地表比輻射率值，如表1所示。

表1 TIRS10、11像元類型地表比輻射率值

(3)大氣參數(shù)的計算

大氣透射率計算，用于地表溫度反演的熱紅外波段的大氣透射率主要受到大氣水汽含量的影響，因此可以通過模型計算出大氣透射率與大氣水汽含量的定量關(guān)系[14]。然后就可以將獲得的大氣水汽含量數(shù)據(jù)帶入定量模型計算出大氣透射率。據(jù)研究表明，對Landsat8進(jìn)行大氣水汽含量反演相當(dāng)困難。相對來說，大氣含量的反演更適用于MODIS數(shù)據(jù)[14]。由于缺少同時期的MODIS影像數(shù)據(jù)，本次研究采用NASA官網(wǎng)的大氣透射率計算工具計算大氣透射率參數(shù)。經(jīng)計算得2018年5月3日下午2:47時泰安市大氣透射率為0.94。

大氣平均作用溫度的估計可根據(jù)大氣模式分為熱帶大氣、中緯度夏季大氣、中緯度冬季大氣和美國1976年標(biāo)準(zhǔn)大氣四種，研究區(qū)泰安市大氣模式屬于MLS即中緯度夏季大氣模式。由氣象資料查詢可知，將當(dāng)天氣溫T0=23.5℃帶入相應(yīng)估算方程，得泰安市當(dāng)天大氣平均作用溫度Ta=37.777℃。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用類型分類結(jié)果

根據(jù)研究需要將泰安市土地利用類型分為耕地、林地及草地、居民地及工礦用地、水體、裸土五類。得到總體分類精度為97.557 3%，kappa系數(shù)為0.969 4，分類精度滿足研究要求。最后將分類后處理的圖像制作泰安市土地利用類型分類專題圖。如圖2所示。

圖2 泰安市土地利用分類圖

3.2 地表溫度反演結(jié)果

將計算或者查詢得到的地表亮度溫度，地表比輻射率、參數(shù)C、D及大氣參數(shù)帶入單窗算法公式運算，得到泰安市地表溫度圖，如圖3所示。

圖3 泰安市地表溫度圖

由泰安市地表溫度圖(3)可知，地表溫度最低為6.865 4℃，最高為44.285 2℃，根據(jù)溫度反演實際情況設(shè)定五個溫度區(qū)間，分別為極低溫區(qū)：6.86～13.0℃；低溫區(qū)：13.0～18.0℃；中溫區(qū)：18.0～23.0℃；高溫區(qū)：23.0～28.0℃；極高溫區(qū)：28℃以上，得到泰安市熱島強(qiáng)度分布圖，如圖4所示。

分別將五個溫度區(qū)間的地區(qū)提取出來并統(tǒng)計面積占比，得到極低溫區(qū)占泰安市總面積的0.05%，主要分布在泰山頂部地區(qū)；低溫區(qū)占泰安市總面積的2.28%，主要分布在東平湖、泰山山脈和徂徠山地區(qū)；中溫區(qū)占泰安市總面積的42.04% ，主要分布在南部耕地和北部林地地區(qū)；高溫區(qū)占泰安市總面積的48.99%，主要分布在泰山區(qū)主城區(qū)及周邊地區(qū)、東南部裸土地區(qū)；極高溫區(qū)占泰安市總面積6.64%，主要分布在泰山區(qū)城區(qū)中心和純凈裸土地區(qū)。中溫區(qū)與高溫區(qū)共占泰安市的91.03%。根據(jù)當(dāng)天氣象資料可知，泰安市當(dāng)天溫度在13～24 ℃，與實際反演結(jié)果大致相同。

圖4 泰安市泰安市熱島強(qiáng)度分布圖

3.3 土地利用與地表溫度相關(guān)性分析

從上述分析可以得出: 不同的土地覆蓋類型對地表地溫的影響具有明顯的差異。為探究不同土地分類與地表溫度的相關(guān)性，對土地利用分類圖與地表溫度反演圖進(jìn)行疊置分析。發(fā)現(xiàn)極高溫區(qū)域中泰山區(qū)主城區(qū)面積明顯小于分類圖中的城區(qū)面積，即城區(qū)邊緣溫度要比城區(qū)中心溫度低。極高溫區(qū)中的裸土部分，則主要是大面積裸土中離周圍林地耕地較遠(yuǎn)的中心區(qū)域。

為了更明顯地看出地表溫度與不同土地利用類型的關(guān)系，選取5種土地利用類型的典型并具有代表性樣本區(qū)域，分別是泰山區(qū)主城區(qū)、東平湖、泰山、南部耕地和東部裸地。在樣本區(qū)域建立ROI，對其區(qū)域內(nèi)溫度均值進(jìn)行計算，得到樣本區(qū)域溫度均值直方圖，并記錄極值與平均值。如表2所示。

表2 樣本區(qū)域溫度均值、極值(℃)

由表2可知，泰山區(qū)主城區(qū)的溫度均值最高，為28.486 222℃；東平湖溫度均值最低，為16.896 762℃；裸土的溫度均值僅次于主城區(qū)，為27.494 876；耕地的溫度均值僅次于裸土溫度，為20.827 663℃；林地及草地的溫度均值落高于東平湖水體溫度，為18.957 802℃。

分析泰安市土地利用類型分類圖與泰安市地表溫度反演圖，并結(jié)合不同土地利用類型樣本區(qū)域平均地表溫度數(shù)據(jù)?？梢园l(fā)現(xiàn)，不同土地利用類型地表溫度關(guān)系可表示為：居民地及工礦用地>裸土>耕地>林地及草地>水體。

不同土地利用類型造成地表溫度不同，最明顯的結(jié)果就是熱島效應(yīng)，熱島效應(yīng)會在城市中心產(chǎn)生低壓漩渦，使人們?nèi)粘Ｉ罴肮I(yè)生產(chǎn)產(chǎn)生的硫氧化物、氮氧化物等有害氣體在低壓漩渦聚集，嚴(yán)重危害人們的健康。由本次研究可知，水體和林地兩種土地利用類型表面溫度較低，可以起到有效降低溫度，進(jìn)一步緩解熱島效應(yīng)的效果。故在城區(qū)中進(jìn)行人工公園、屋頂花園、綠化帶的建設(shè)；在耕地較多的地區(qū)適當(dāng)退耕還林，發(fā)展林業(yè)；可以避免地表溫度進(jìn)一步上升，對城市發(fā)展、居民健康生活起著不可忽視的作用。

4 結(jié) 語

在進(jìn)行土地類型分類和地表溫度反演后，又對兩者的關(guān)系進(jìn)行研究。研究得植被、水體表面溫度均值能夠較城區(qū)地表溫度低9.5～11.6℃。若在城區(qū)內(nèi)部增加這兩種土地利用類型的覆蓋面積，可以達(dá)到有效降低地表溫度的效果。如何對土地利用類型和地表溫度兩者關(guān)系進(jìn)行深入研究或如何將兩者關(guān)系應(yīng)用于生態(tài)、氣象、地質(zhì)等領(lǐng)域的研究應(yīng)得到重視與實施。