基于LST的旅游路线规划设计

安柏雯 曹艺 王俊雨

关键词：温度反演；劈窗算法；旅游路线规划

1引言

地表温度多年以来一直是气象学家研究的一个重要温度参数，遥感图像范围大，更新快，能够更加方便快捷地获得大范围的地表温度。许多知名学者做了大量温度反演方面的研究。像徐涵秋等人引入了COST算法，通过处理Landsat8的多光谱和红外区域以及反演它们的反射系数和表面温度来创建大气校正模型。

本文以Landsat8影像作为数据来源，采用劈窗算法对济南地区地表温度进行反演。将所获结果与MODIS产品和当天空气温度进行比照，以验证结果的可信度，对热门景区的吸引力进行等级划分，并根据结果结合交通线路及DEM进行规划设计济南夏季旅游线路，实现热门景区与红色景区的联动。

2研究区概况

济南位于中国华东地区华北平原东南部边缘山东省中西部，地理位置为北纬36°32'N～36°51'N，东经116°49'E～117°14'E．山体地形起伏较大，最高和最低海拔分别为1108.4m和5m，南北海拔高差较大。由于地理位置的原因，济南属温带季风气候，夏季温度较高。

3材料和方法

Landsat系列卫星作为地表温度反演常见的遥感数据源，多年来随着其不断创新，Landsat系列卫星已可以提供很多热红外遥感数据。最新的Landsat8卫星其采用的TIRS被称之为性能最出色的热红外传感器。本文采用2021年9月16日和2013年9月26日条带号122，行编号34和35的Landsat8 011—TIRS数据，TIR波段空间分辨率为lOOm。与“TM/ETM+传感器”不同，Landsat8 TIRS热红外传感器具有10和11两个热红外波段，根据其数据的特点，对广泛用于MODIS数据的劈窗算法稍加修改，使之适用于Landsat8数据。

4发展现状

热红外遥感技术作为检测地面温度的重要途径获得了快速发展。从20世纪80时代，热红外遥感就成为一个研究重点，有关专家学者给出了一系列优化算法，包含单通算法、劈窗算法、多波段温度一比辐射率分离方法、多角度温度反演方法和多角度与多路结合的方法等。

相比于其他优化算法，劈窗优化算法是通过其反演海面温度的优势性能进一步发掘出来的，因而还有很多探索空间，与此同时热红外遥感的探索行业主要在深海与大气模拟计算、商业服务活动、海洋环境保护、军事侦察和城市热环保监测等，对应用于旅游路线设计规划方面的研究较少。因此，基于此现状，本文将热红外温度反演技术同旅游路线规划结合起来，探求热红外遥感发展的新道路。

5地表温度反演

5.1亮度温度反演

亮温是与物体辐射能量相同的黑体的温度，通常小于真实温度。将进行预处理后的影像DN值标定为热辐射强度后，可利用普朗克函数求解亮温，计算公式如下：

5.2地表比辐射率估算

地表比辐射率指的是在同样温度下一个物体辐射源亮度与黑体辐射亮度的比率，对LST反演的精确度有关键性影响。在像素尺度上，地物主要由自然地表、水体和城市建筑组成，而自然地表是地物的主体。地表比辐射率的计算公式如下：

5.3大气透过率

热辐射在传输过程中会受到大气气溶胶、水蒸气等化学物质的作用而衰减，从而影响大气透过率。由于水汽对大气透过率的影响最为显著，所以选用MODTRAN4软件模拟两者的关系，由于实时的大气数据很难获得，因此可以通过在NASA网站上输入图像时间和中心经纬度来获得当时大气中的水汽量。本研究区在2013年9月26日Landsat8两个热红外波段的透过率为0.92. 0.83，在2016年9月16日Landsat8两个热红外波段的透过率为0.71，0.62。

5.4劈窗算法温度反演

劈窗算法关键利用2个邻近热红外通道对大气吸收效应的差别，对2个通道精确测量后再进行一定的组合，清除大气影响，以调整大气和地面的比辐射率。分割窗口的算法公式如下：济南市夏季温度大致符合10～40℃温度区间，因此本文选取上述表格第三行相关系数，采用劈窗算法计算研究时间内济南区域地表反演温度，在间隔8年的条件下，济南夏季温度应不会发生过大的变化，理想情况下2013年济南地表反演温度应与2021年同期结果类似，从图1与图2可以看出实验结果符合理想结果，即两幅影像的高温与低温集中区域十分接近，因此实验结果具有一定的可靠性和精确度，同时用MODIS数据进行对比发现，地表温度反演取得较好效果。

6旅游路线规划

6.1旅游路线设计原理

游客的行为规律是设计旅游路线必须考虑的因素之一，设计出的路线应与游客的行为规律相吻合，济南属于中尺度地域，而在中尺度地域上，旅游者既可能采用闭环状路线，也可能采用节点状路线。而且，从实际情况看，随着旅游距离的增加以及景点的增多，交通费用在总体费用中的比例也会增加。因此，在济南旅游路线的设计上，在交通主干道根据温度以及景点分布设计节点状路线。

6.2濟南交通现状

济南市北部多平原，南部多丘陵山峰。这种独特的地形使得济南北部城区内部交通发达，道路多正东正西，正南正北延伸分布，形成独特的网格状。而南部的山峰使得道路多因地势而建，沿山麓延伸．多呈分支状分布。城区之间多由几条主干道相连。

6.3济南旅游景区现状

济南市旅游景区主要分布在济南市主城区，景区较为集中，其中历下区景区聚集较为明显。济南的旅游景区中，地文景观与水域景观占据主体地位，其次是人文景观。济南市共有2个5A级旅游景区，17个4A级景区。景区数量众多，旅游资源丰富。

6.4旅游路线规划

6.4.1交通通达性

交通完备水平对旅游地的产生与发展有着重要作用，因此交通网络通达性是旅游地发展程度的主要因素之一。基于上文筛选出的22景区，将其作为旅游路线的节点。结合济南市交通图和网络查询，确定出济南市主干道和次干道的交通网络分布情况，将所获得的数据在ArcGIS中进行校准并由此建立实际最小距离的矩阵，最终得出济南市旅游交通的通达性分析：济南市各区之间旅游交通通达性存在一定的差距，在其中交通通达度最好的地区以槐荫区、济南槐荫区、历下区、天桥区为代表，并以此作为核心，交通线路往外发散，交通通达性也随之逐步向四周下降。

6.4.2温度反演结果分析

通过劈窗算法得出的反演结果可以得到，温度较高的地区主要分布于济南市中部偏西和东部部分地区，温度较低的地区对应于济南南部山区和人口稀疏区，如商河县、平阴区、济阳区。

6.4.3结合DEM数据综合分析

地形作为影响交通和城镇村分布的关键因素，在路线设计方面产生的影响也不可忽视，因此需要将高程数据作为路线设计方案的另一关键标准，应从地理空间数据云中获取济南市的条带号60、行编号05的SRTM高程数据。在ArcGIS中将DEM数据与温度反演结果数据分别划分为十个由低到高的等级，并通过栅格计算器将其与温度反演结果根据重要性程度占比相加，最终得到将地势和温度综合考虑后的路线设计适宜区，如图3所示，越不适合建立避暑路线的地区显示的暖色调越强。

6.4.4红色景区与热门景点的联动

红色旅游景点虽多但大多数景点小而单一，无法形成大型的综合旅游区，客流量相对较少。然而红色旅游景区是促进红色文化弘扬，红色基因传承的重要载体与形式之一。与之相反，热门景区多以山水风光、趣味性与特色美食等吸引着一大批的青年游客。借用热门景区吸引的游客，将红色景区与热门景区联动起来，让青年在游玩的过程中接受红色文化熏陶，传承红色基因。

考虑到游客愿意前往景点的距离与该景点对游客的吸引力呈正相关，因此我们根据景区等级，客流量和各大旅游网站对该景点的评分，对热门景区的吸引力进行等级划分，形成不同范围的包围圈，将红色景区与之联动。

7结束语

本文采用劈窗算法的温度反演方法，得出了济南市的地表温度。基于对2013年和2021年Landsat8两个热红外波段的劈窗算法的地表温度处理、济南市DEM数据与交通网络的累加处理和对交通通达性剖析得出来的济南市红色+旅游路线的设计，让游客在炎热的夏季可以享受有限条件下最凉爽的红色景点与热门景区联动的别样旅游体验，在丰富红色革命故事，提升爱国主义情感的同时增加旅游者的观光效益，提升游客对区域内旅游景观的体验，促进城市旅游资源的有效发展。