基于Landsat 8數(shù)據(jù)的地表溫度反演技術探討

　　摘要：地表溫度是描述地表過程變化的重要參數(shù)，在全球氣候變化、地表輻射能量平衡、城市熱環(huán)境、資源環(huán)境監(jiān)測等研究領域中扮演著重要的角色。隨著遙感技術的發(fā)展，利用遙感技術估算陸地表面溫度的方法不斷成熟，熱紅外遙感技術是核心方法，眾多熱紅外數(shù)據(jù)中Landsat系列憑借連續(xù)性好、易獲取的優(yōu)勢被廣泛應用于地表溫度反演研究。本文梳理了目前利用Landsat 8熱紅外數(shù)據(jù)反演地表溫度的基礎理論、反演算法以及反演參數(shù)計算等，并指出基于Landsat 8數(shù)據(jù)的地表溫度反演有待解決的問題，最后對利用Landsat 8數(shù)據(jù)反演地表溫度研究進行了展望。

　　關鍵詞：地表溫度;熱紅外遙感技術;Landsat 8影像;反演

　　陸地表面溫度LST(Land Surface Temperature)即地表溫度，在地表與大氣能量交換中起著關鍵作用，是分析和模擬區(qū)域尺度地表過程的關鍵參數(shù)[1]。充分了解區(qū)域乃至全球水-熱循環(huán)的內在機理與聯(lián)系，并定量化模擬這些循環(huán)過程是地理學研究的核心和熱點。地表溫度是連接地表能量平衡與水分循環(huán)的關鍵參數(shù)之一。在全球氣候變化、地表輻射能量平衡、城市熱環(huán)境、資源環(huán)境監(jiān)測等研究領域具有極為重要的意義。被反射的太陽輻射和被地面吸收的太陽輻射這兩部分熱能影響著地表溫度，使地面增熱，對地面的溫度進行測量后得到的溫度就是地表溫度。

　　地表溫度的準確估算是國內外研究的熱點。傳統(tǒng)的地表溫度觀測方法大多是基于單點的局地測量，主要包括玻璃液體溫度計、鉑電阻測溫法和紅外測溫法。氣象站主要通過前兩種接觸式儀器進行測量地表溫度。傳統(tǒng)的觀測手段獲取的地表溫度信息適用于單點及田間尺度的應用，對于實際的區(qū)域尺度研究具有一定的局限性，難以使用常規(guī)的空間插值直接應用于區(qū)域尺度的研究，不僅會引起較大的精度誤差，而且不能滿足實際的需求。伴隨著新型對地觀測衛(wèi)星的星載傳感器的種類、探測精度、實用性能的不斷提升，多時相、大范圍、多波譜、高分辨率的遙感數(shù)據(jù)的快速獲取，使得遙感技術成為高時效、高精度獲取地球表面區(qū)域尺度溫度分布的最有效手段。利用遙感技術可以獲得區(qū)域尺度下多種水熱情況參數(shù)，有利于更精確的描述區(qū)域乃至全球地氣之間的水熱交換過程，使得區(qū)域和全球尺度下的地表溫度反演精度適用于實際的科研生產需要。

　　1 地表溫度反演理論

　　普朗克黑體輻射定律、斯特藩-玻爾茲曼定律和維恩位移定律這三大定律是熱輻射基本定律，地表溫度反演算法的提出均是基于此。熱紅外輻射傳輸方程是熱紅外遙感反演地表溫度的基礎，熱紅外輻射傳輸方程認為衛(wèi)星傳感器接收到總輻射包括地表熱輻射經(jīng)大氣衰減后到達傳感器的輻射、大氣直接熱輻射即大氣上行熱輻射和經(jīng)地表發(fā)射后通過大氣傳輸?shù)絺鞲衅鞯妮椛浼创髿庀滦袩彷椛洹?/p>

　　2 地表溫度反演算法

　　地表溫度反演算法主要有單通道算法、多通道算法、多角度算法、多時相算法、高光譜反演算法等，以上算法均可用于反演區(qū)域地表溫度。載有熱紅外波段的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)是獲取區(qū)域地表溫度的主要數(shù)據(jù)來源，目前常用的載有熱紅外波段的衛(wèi)星傳感器包括：NOAA搭載的AVHRR3;TERRA搭載的MODIS;CBERS搭載的IRMSS;Landsat 5/7搭載的TM/ETM+;Landsat 8搭載的TIRS;FY-2和FY-3搭載的VIRR、HJ-1B搭載的IRS等。

　　眾多熱紅外數(shù)據(jù)中，Landsat系列具有連續(xù)性好、空間分辨率高以及數(shù)據(jù)易獲取的特點，被廣泛應用于地表溫度研究中。Landsat 8衛(wèi)星成功發(fā)射以來，為地表溫度的研究帶來了新的機遇，傳感器TIRS包含第10和第11兩個波段，但由于第11波段正處于不穩(wěn)定階段，所以很多學者將第10波段作為單熱紅外波段進行地表溫度的研究，同時這使得劈窗算法不適用以Landsat 8作為基礎數(shù)據(jù)進行地表溫度的反演，本文將主要介紹覃志豪單窗算法和Juan C. Jiménez-Mu?oz 單通道算法。

　　3 地表溫度反演參數(shù)計算

　　3.1 亮溫值

　　亮溫值Ti是指觀測物體和黑體輻射出輻射能量相等時，黑體的溫度就被稱為觀測物體的亮溫值，可以作為一個指標來衡量物體溫度，但不是物體的真實溫度，亮溫值的計算公式如下[4]：

　　式中：Ti是為波段i對應的亮度溫度(K);Lλ為熱輻射強度值(W·m-2·sr-1·μm-1);h為普朗克常數(shù)、c為光速、k為玻爾茲曼常數(shù)，Landsat 8 TIRS 10波段的中心波長λ為10.9，根據(jù)公式可以得出常數(shù)K1為774.89 W·m-2·sr-1·μm-1，K2為1321.08K。

　　3.2 地表比輻射率

　　地表比輻射率指相同溫度條件下，地表發(fā)射的輻射量與黑體發(fā)射的輻射量的比值。基于分類的比輻射率方法、基于NDVI的比輻射率方法以及獨立溫度光譜指數(shù)法是目前地表比輻射率計算的主流方法。其中基于NDVI的比輻射率方法具有易獲取、限制少的優(yōu)勢被廣泛使用于地表比輻射率的計算中。

　　混合像元，包含不同程度的植被和非植被，像元組成復雜。 (3.4)

　　(3.5)

　　純植被像元，植被覆蓋度為1。

　　其中dε表征地表幾何形狀，地表相對平坦地區(qū)取0，對于粗糙地表計算方法如下：

　　(3.6)

　　3.3 大氣透過率

　　大氣透過率是指電磁波經(jīng)大氣衰減后的電磁輻射通量與入射時電磁輻射通量的比值。利用遙感技術估算地表溫度時，大氣水汽含量是計算大氣透過率的關鍵參數(shù)。通常利用大氣模型軟件模擬大氣透過率與水汽含量的關系。使用現(xiàn)有大氣水汽含量產品或氣象站氣象數(shù)據(jù)，通過大氣模擬來進一步確定大氣透過率。Landsat 8 ITRS 10波段 0.5～3 g/cm2水汽范圍內大氣透過率與水汽含量的關系如下：

　　對于Landsat 8數(shù)據(jù)來說，大氣作用指數(shù)算法[7]如下：

　　其中：ω為大氣水汽含量。

　　3.4 大氣平均作用溫度

　　大氣剖面氣溫分布和大氣狀態(tài)是決定大氣平均作用溫度的主要因素，由于衛(wèi)星經(jīng)過研究區(qū)上空的時間很短，很難實時觀測到大氣剖面數(shù)據(jù)和大氣狀態(tài)。可以通過近地表近似推算得到大氣平均作用溫度，方便后續(xù)推算地表溫度。

　　4 結論與展望

　　利用Landsat系列數(shù)據(jù)進行地表溫度反演研究已經(jīng)取得了顯著成效，目前已成為反演地表溫度的主流。針對不同的熱紅外數(shù)據(jù)，已有很多反演地表溫度的算法，這些算法精度和適用性也都具有差異，今后在地表溫度反演研究中，提高算法反演精度，減少算法參數(shù)，使得模型簡單易行，是今后研究的方向。

　　參考文獻

　　[1]宋挺，嚴飛，黃君，等.基于環(huán)境小衛(wèi)星反演地表溫度以及與實測數(shù)據(jù)的比較與分析[J].環(huán)境科技，2015，28(01)：39-44.

　　[2]覃志豪，Zhang Minghua，Arnon Karnieli，等.用陸地衛(wèi)星TM 6數(shù)據(jù)演算地表溫度的單窗算法[J].地理學報，2001，56(4)：456-466.

　　[3]Jiménez-Mu?oz JC，Cristóbal J，Sobrino J A，Sòria G，Ninyerola M and Pons X.2009.Revision of the single-channel algorithm for land surface temperature retrieval from Landsat thermal-infrared data.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2009，47(1)：339-349.

　　[4]趙英時.遙感應用分析原理與方法[M].北京：科學出版社，2013.

　　[5]宋挺，段崢，劉軍志，等.Landsat 8數(shù)據(jù)地表溫度反演算法對比[J].遙感學報，2015，19(03)：451-464.

　　[6]Rozenstein O.，Qin Z. H.，Derimian Y.，et al. Derivation of land surface temperature for Landsat-8 TIRS using a split window algorithm [J].Sensors，2014，14(4)：5768-5780

　　[7]Jiménez-Mu?oz J C，Sobrino J A，Skokovic'D，Mattar C and Cristóbal J.2014. Land Surface temperature retrieval methods from landsat-8 thermal infrared sensor data[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters，2014，11(10).

　　[8]Wan Z.，Li Z.L.A physics-based algorithm for retrieving land-surface emissivity and temperature from EOS/MODIS data. IEEE Trans [J].Geosci.Remote Sens，1997(35)：980–996.

　　作者：黎雅楠

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