基于Landsat的泉州市地表温度反演与分析研究

叶冬霞，苏建云，黄耀裔

(泉州师范学院 资源与环境科学学院，福建 泉州 362000)

地球表面温度是指地表和大气相临界的温度，包含有地表水体表面和陆地表面温度[1].随着遥感技术不断发展，热红外遥感数据具有多波段、多时相、快速、连续、大面积获取地表信息的特点，通过其进行地表温度反演而全面获取区域地表温度空间分布成为现实，且具有长期连续观测的优点，基本克服了传统气象数据法的缺点[2].随着对城市热岛效应研究的不断深入，地表温度成为反映城市热岛效应的重要参数，已被广泛应用到城市热环境的研究当中，通过热红外遥感数据进行地表温度反演来研究城市的热岛效应已经成为一个研究热点[3-6].以泉州市中心城区作为研究区，并选取2010年和2017年两个时相的Landsat遥感影像进行地表温度反演并加以分析.

1 研究区概况及数据预处理

1.1 研究区概况

泉州市(117°34′E-119°05′E，24°22′N-25°56′N)处于福建省境内的东南沿海，位于低纬度地带，境内丘陵较多，地形地貌简括为“八山一水一分田”，全市土地面积约为11015 km2.气候属亚热带海洋性季风气候.现辖鲤城区、丰泽区、洛江区、泉港区4个中心城区，晋江、石狮、南安3个县级市，惠安县、安溪县、永春县等5个县和泉州经济技术开发区、泉州台商投资区.本文选取泉州市4中心城区为研究区域.

图1 地表温度反演流程

1.2 数据获取

遥感数据来源为美国NASA发射的Landsat系列卫星中对应的传感器所获取的Landsat TM与ETM+影像.考虑云层会对遥感成像造成影响，以研究区上空基本无云和成像质量好为选取标准，选取2010年10月31日的Landsat5、2017年2月12日的Landsat7两个时相的遥感影像，所选用的遥感影像成像时间间隔虽不一致，但均能满足此次研究要求.

1.3 地表温度反演流程

基于大气校正法，利用Landsat TM与ETM+的热红外波段影像进行温度反演，其反演流程详见图1.

2 地表温度反演

2.1 地表比辐射率估算

比辐射率是物体向外界发射电磁波能力的具体表现，与地表地物的构成成分、状况以及物理属性等有关.比辐射率是物体在温度T、波长λ处的辐射出射度与同温度、同波长下的黑体辐射出射度的比值，见式(1)，比值结果介于0-1之间.

(1)

由于植被的生长状态受气候、岩性、地貌、水文地质条件等因素控制，在地表温度反演过程中的比辐射率，通常可将地物表面分为水体，植被覆盖区和城镇建筑用地三大类型.由于水体物理化学性质都较为稳定，故使用典型的水体数值ε=0.995参与其它部分比辐射率的计算.

而植被覆盖区和城镇建筑用地，则采用归一化植被指数混合像元法(NDVI)[7]计算.

在植被覆盖区中：

当NDVI>NDVIv，像元为完全植被覆盖：

ε=εv

(2)

当NDVIs≤NDVI≤NDVIv，像元为植被和裸地的混合像元：

ε=PvRvεv+(1-Pv)Rsεs+dε

(3)

在城镇建筑用地中：

当NDVI

ε=εm

(4)

当NDVI≥NDVIm，像元为城镇建筑用地和植被组成的混合像元：

ε=PvRvεv+(1-Pv)Rmεm+dε

(5)

式(2)—(5)中，植被的温度比率为Rv=0.9332+0.0585Pv；裸土的温度比率为Rs=0.9902+0.1068Pv；建筑表面的温度比率为Rm=0.9886+0.1287Pv；植被的比辐射率εv=0.986；裸土的比辐射率εs=0.972；建筑表面的比辐射率εs=0.970.其中Pv植被覆盖率利用公式计算：

(6)

式(6)中，NDVIv植被的NDVI值；NDVIs裸土的NDVI值；NDVIm建筑表面的NDVI值；dε比辐射率修正项，在地势较为平坦的情况下，dε可以忽略不计；当地势高低起伏程度较大时，dε可以通过经验公式进行估算：当Pv>0.5时，dε=0.0038(1-Pv)；当Pv=0.5时，dε=0.0019；当Pv<0.5时，dε=0.0038Pv.

利用式(2)-(6)来计算研究区植被覆盖区和城镇建筑用地比辐射率的关键是确定研究区的NDVIm、NDVIs和NDVIv.从理论上来说，对于同一研究区而言，这三个值是不会随时间的变化而变化的，但是由于大气条件和地表环境的改变，这三个值会发生一定的改变.故简化计算量，将研究区的NDVIm、NDVIs和NDVIv值分别用植被覆盖区的NDVImax和NDVImin以及城镇建设用地的NDVImin来代替.则式(3)、(4)可以简化为式(7)和式(8)：

(7)

(8)

式(7)-(8)中：εsurface和εbuilt-up分别代表自然表面像元和城镇像元的比辐射率.

2.2 黑体辐射亮度计算与地表温度反演

通常获取到的Landsat TM/ETM+数据都是以灰度值(DN值)来呈现的.对于热红外波段数值越大，代表着地表热辐射强度就越大，则地表温度就越高；与之同理，数值越小，代表着地表热辐射强度就越小，则地表温度就越低.本文基于大气校正法进行地表温度的反演.其热红外辐射亮度值的表达式可写为(辐射传输方程)：

Lλ=[εB(TS)+(1-ε)Ld]τ+Lu

(9)

式(9)中，ε为地表比辐射率，TS为地表真实温度，B(TS)为黑体热辐射亮度，τ为大气在热红外波段的透过率，Lu为大气向上辐射亮度，Ld为大气向下辐射到达地面后反射的能量.则当温度为T时黑体在热红外波段的辐射亮度B(TS)为：

(10)

TS可以用普朗克公式的函数获取.

(11)

通过美国航空航天局官方提供的网站(http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/)以及影像自身的元数据，分别得到2010年与2017年的影像的τ、Lu、K1、K2的具体值分别为0.83、1.30、2.10、607.76、1260.56和0.86、0.86、1.44、666.09、1282.71.根据上述参数反演的地表温度结果见图2和图3.

图2 2010年地表温度结果

图3 2017年地表温度结果

通过查询相关气象资料[13]得到2010年10月31日的最高温度是23 ℃，最低温度是12 ℃；2017年2月12日的最高温度是16 ℃，最低温度是9 ℃.本文反演的结果落在最低温和最高温的区间内，所以本次反演结果具有客观现实.

图4 2010年和2017年温度统计图

3 泉州市中心城区热岛时空演变

3.1 研究区城市热岛的空间分布格局分析

以反演得到的两个时段的地表温度来分析泉州市中心城区地表温度的空间格局.为了更加清晰地分析研究区地表温度分布，将研究区的温度影像重新分级，论文基于稳健统计的方法，计算温度分割阈值：

T=A±x×sd

(12)

式(12)中：T为计算出的温度阈值；A为地表平均温度；x为方差的倍数(取值为0.5、1、1.5)；sd为地表温度方差[8].

据公式(12)所计算出的温度阈值分为特高温、高温、次高温、特低温等7个等级(见表1).根据表1中的等级划分得到温度等级图(图5、图6)

表1 地表温度等级划分

从2010年的泉州市中心城区地表温度等级图中可以看出特高温区的分布主要集中在鲤城的建成区和老城区、丰泽区、洛江区的城东组团，主要是这些区域不透水面较其他地区多，区内建筑物比较密集，是主要的居民区和商业区，区域内人口也相对密集，人口多，相应的人为制造的热量就多，如汽车等排放的热量；这些区域内的建筑类型多为高层建筑物，建筑物阻碍气流的扩散，城市中的热量无法随着气流向外散逸，所以这也是这些区域温度较高的一个主要原因.而低温区和特低温区集中在植被密集的区域.到2017年，从地表温度等级图中可以看出特高温区的分布范围有向外扩展的趋势，特别是洛江区西部和泉港地区变化非常明显，从2010年后泉州市的城市建设发展快速，特别是向城市外围拓展，造成温度有向城市外围拓展的趋势，而在泉港地区，则由于石油化工产业群的建设，造成热岛效应.

图5 2010年泉州市中心城区地表温度等级图

图6 2017年泉州市中心城区地表温度等级图

3.3 研究区热岛范围的时空演变特征分析

评价城市热岛强弱的主要标准之一就是城市热岛范围的大小.通常情况下城区的温度比较高，郊区的温度比较低，而城郊结合部则处于这二者之间，绝大部分城市像元的地表温度是处于研究区温度平均值正负1倍方差之间，将地表温度划分为热岛区、冷岛区和过渡区.热岛区包括所有温度超过平均温度1倍方差的地表像元，冷岛区包括所有温度低于平均温度1倍方差的地表像元，过渡区则包括剩余的其他像元.Landsat遥感影像的像元是30 m×30 m，文中将像元作为面积的单位.

按照上述所划分的热岛区、冷岛区和过渡区，结合中温度等级划分，可以得知特高温和高温范围属于热岛区，特低温和低温范围属于冷岛区，次低温、中温和次高温范围属于过渡区.分别计算并统计出研究区2010年和2017年的面积，见表2.

表2 热岛区、过渡区和冷岛区的面积(单位：像元)

从表2中的热岛区、冷岛区和过渡区的面积统计可以得出2010年至2017年年均增长率提升到0.021%，热岛区面积的增长速度有明显的增快的趋势.研究区冷岛的面积从2010年至2017年冷岛范围年均增加率为0.151%.过渡区的范围2000年的646419个像元增加到2010年的655369个像元，共增加了10302个像元，年均增加率为0.159%.

4 结 语

本文开展了基于Landsat遥感数据的地表温度反演的方法研究，基于大气校正法基础，利用Landsat TM与ETM+的热红外波段影像进行温度反演，通过查询相关气象资料对比，发现反演的结果落在气象的最低温和最高温的区间内，说明该反演方法可行，且流程化清晰，可以流程化操作.从2010年至2017年的地表温度反演结果对比分析，结合实际调查，得出由于泉州市的中心城区城市建设发展快速，特别是有向城市外围拓展，造成地表温度有向城市外围拓展的趋势，说明泉州市的城市热岛有外溢效应.