基于Landsat数据的天水地表温度反演与应用研究*

2023-01-18马叶情孙文礼

科技创新与生产力 2022年12期

马叶情，孙文礼

（甘肃工业职业技术学院，甘肃天水 741000）

天水市地处秦岭造山带、祁连造山带之间，地质构造和岩浆活动强烈，具有较好的地热资源形成条件[1]。本文在利用Landsat 8遥感数据分析天水地区的土地利用类型及其地表温度特征的基础上，结合地质调查资料分析对比地热异常区与地表温度异常区，从而圈定天水地区地热资源远景区。

1 多时相数据源

1.1 遥感数据

本文选取高分辨率的热红外遥感数据Landsat 8中的Band10，Band11数据和2019—2020年的2个Landsat 8 OLI影像（见表1）。

表1 研究所用遥感数据

1.2 地质调查及气象数据

主要利用天水地区1∶25万地质图、1∶25万区域地质调查成果报告分析天水地区的区域地质背景情况；1∶1万以上温泉地质图用于地热异常与地温异常对比分析；利用国家气象局的历史气象数据，分析掌握遥感影像产品获取期间天气情况；利用美国地质勘探局（United States Geological Survey，USGS）下载的SRTM DEM（30 m）数据获取大气校正中的地面平均高程参数，进行必要的地形校正、地形等高线的提取和地形分析等工作。

2 数据处理方法

2.1 辐射定标

在对遥感影像进行大气校正前进行辐射定标，主要是为了将传感器记录的DN值（Digital Number）通过公式转换成绝对辐射亮度值，计算公式为

式中：L为辐射亮度值；Gain为增益值；Offset为补偿值。Gain，Offset可以利用ENVI 5.2软件在Data Manager中读取。

2.2 大气校正

利用FLAASH模型对Landsat 8多光谱数据进行大气校正[2]，该模型具备MODTRAN模型的优点，并且大气校正精度高[3]。计算公式为

式中：ρ为像元的地表反射率；ρe为中心像元和其邻近像元的平均地表反射率；S为大气的球面反照率；La为大气散射后的后向辐射强度；A，B为常量，取决于遥感的时相、影像所在的地理位置条件。

2.3 地形校正

本文地形校正采用ENVI的拓展工具Topo_Correction中的SCS+C方法，计算公式为

式中：Lm为校正后的像素值；L为校正前的像素值；cosi为线性回归方程斜率与截距；θ和β分别为太阳天顶角、太阳入射角。

3 地表温度反演算法

本文采用单窗算法[4]反演地表真实温度。该方法可分为3个主要步骤：一是计算得到辐射亮度，这一步主要是利用热红外波段栅格像元值通过辐射定标的方式计算；二是消除对大气的影响，主要选用合适的大气校正模型对栅格影像进行校正；三是确定栅格像元的发射率。该方法的计算公式为

式（4）～式（7）中：a=-67.355 351，b=0.458 606；C和D为参数，由式（5）和式（6）计算可得；Tsensor为传感器亮温；ε为陆面发射率；τ为大气透射率；Ta为大气向上平均作用温度，由式（7）计算可得；T0为地表空气温度。

4 遥感解译结果

1）天水归一化植被指数。本研究依据NDVI=（BAND5-BAND4）/（BAND5+BAND4）计算天水地区归一化植被指数，结果见图1。

图1 天水市比辐射率图像

2）天水地表温度结果。依据单窗算法和Planck定律反演得到的天水市地表温度分布见图2。

图2 基于单窗算法的天水市白天地表温度分布图

3）天水土地利用分类结果。基于Landsat遥感数据和监督算法，天水地区的土地可分以为耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用土地6种类型，所占比例分别约为35.921，33.617，27.886，0.045，2.252和0.279（见图3）。其中，建设用地主要分布于渭河河谷、藉河河谷、葫芦河河谷和清水河河谷等地；水域与建设用地空间重叠图高；林地分布于天水市南部的秦岭山脉和东部的小陇山一带。