基于Landsat8衛星影像的臺州市熱島效應分析

許培琳 胡媛

摘 要：選擇浙江省臺州市2017年8月的Landsat8OLI影像為主數據源，以ENVI遙感軟件為平臺，利用遙感算法反演出臺州市地表溫度，并將地表溫度換算成熱島強度，然后進行歸一化處理并進行密度分割，從而對臺州市的熱島情況進行分析。結果表明：臺州市市區溫度明顯高于農村和山區；熱島區和強熱島區主要位于市區建筑群，弱島區和無島區主要位于農村和林區等地。

關鍵詞：Landsat8 OLI；臺州市；地表溫度反演；熱島效應

熱島效應是指在城鎮化進程中，由于人口密集，工業蓬勃發展導致的發熱，加上建筑物和道路等高蓄熱體及綠地減少等因素造成城市“高溫化的一種特有問題[1]。隨著遙感技術的不斷進步，對于熱島效應方面的研究也在逐漸增多。蘇嫄等基于單窗算法對陜西省漢中市熱島效應近二十年的時空特征進行了分析；宋瑞祥等利用遙感算法反演出合肥市的地表溫度，并對NDVI、NDBI與熱島效應的關系展開了分析。目前對于地表溫度的反演主要有三種方法，分別是大氣校正法、單通道算法和分裂窗算法[2]。本文以浙江省臺州市為研究區，基于大氣校正法，利用Landsat8影像反演出臺州市地表溫度，進而對臺州市熱島效應進行分析。

1 研究區概況和數據預處理

臺州市位于浙江省，依山傍海，城市平原丘陵交相坐落，山脈連綿。夏季為熱帶氣候，冬季為亞熱帶氣候。通過地理空間數據云下載得到臺州市2017年8月24日的Landsat8OLI影像。成像時天氣狀況均良好，云量較少。首先使用 ENVI5.1 軟件對臺州市的多光譜和熱紅外遙感影像數據進行輻射定標，然后進行大氣校正，接著利用研究區矢量邊界裁剪出研究區影像圖。

2 數據處理

對數據進行預處理之后，利用輻射傳輸方程法對臺州市Landsat 8影像第10波段進行遙感反演，計算出臺州市地區的地表真實溫度。首先進行地表比輻射率ε的計算。公式如下：

（1）

其中，Pv是植被覆蓋度，用以下公式計算：

（2）

其中，NDVISoil為完全是裸土或無植被覆蓋地區的NDVI值，NDVIVeg為純植被像元的NDVI值。這里取經驗值NDVIVeg = 0.70和NDVISoil = 0.05。從而計算得到地表比輻射率ε。

然后根據公式（3）計算黑體熱輻射亮度B（TS）：

（3）

其中，L↑大氣向上輻射亮度，L↓為大氣向下輻射亮度，τ為大氣在熱紅外波段的透過率，這三個值為大氣剖面參數，可在在NASA提供的官方網站中輸入影像的成影時間、中心經緯度等數據即可獲得。Lλ為熱紅外輻射亮度值。

接著根據普朗克公式（4）的反函數，將黑體輻射亮度值反演成地表真實溫度：

（4）

對于Landsat8OLI傳感器，K1=774.89

W/（m2*?m*sr），K2 = 1321.08K。反演得到的臺州市當時的地表溫度約為4.9度到43.3度。為了更加明顯的觀察研究結果，這里將地表溫度與城市熱島強度按照公式（5）進行換算：

（5）

式中，HII表示城市熱島強度，表示高溫地域與其周圍具有溫度差異的現象，LST表示地表溫度，Tmean 則代表平均的地表溫度。計算得到熱島強度影像。然后對得到的結果進行歸一化處理，使其值處于0到1之間。接著令其按照等差進行密度分割得到熱島強度影像。

密度分割后，利用ENVI自帶的統計功能統計出各區域所占比例。結果見表1。

表1 研究區城市熱島強度所占比例

熱島強度 顏色 百分比/%

無島區（0-0.2） 藍色 10.8755

弱島區（0.2-0.4） 綠色 34.7306

正常區（0.4-0.6） 黃色 33.2232

熱島區（0.6-0.8） 橙色 14.5361

強熱島區（0.8-1） 紅色 6.6346

3 結果分析

結合表1可知，市區的溫度明顯高于農村和山區，同時臺州市的強熱島區和熱島區占研究區面積的21.1707%，主要位于市區建設區，這跟城市的建設用地快速擴張有著緊密的關系；弱島區和無島區主要集中在山區及農村等地，占研究區面積的45.6061%，這與臺州市內山峰較多、西南方向山脈連綿，建筑密度稀疏有密切關系。這和熱島效應的分布規律也較為吻合。由于受影像空間分辨率的影響以及其他條件限制，對研究區的熱島效應分析主要是從宏觀角度來進行的，具有一定的局限性。但是本次研究成果可為臺州市城市建設和規劃提供一定的參考和借鑒。

參考文獻

[1]楊立穩.屋頂綠化對頂層室內溫度和能耗的影響研究[D].東華大學，2015.

[2]劉含海.非滲透表面對地表溫度的影響[D].河南大學，2007.