基于單窗算法的青島地區溫度反演研究

李云寶 楊法凱 王健 楊士杰

摘要：本文選取青島地區2009年11月份、2014年11月份以及2018年11月份遙感影像并利用單窗算法進行溫度反演。然后根據反演得到的青島地區的地表溫度進行分析，以此來得到青島地區近年來的溫度變化情況。

關鍵詞：溫度反演;單窗算法;溫度變化

1 基本原理

對研究區遙感影像進行影像裁剪、影像鑲嵌、輻射定標、大氣校正等預處理。然后求解利用單窗算法進行地表溫度反演所需要的參數：地表比輻射率、大氣透射率和大氣平均作用溫度。最后根據單窗算法公式：

Ts=a1CD+b1CD+C+DTbD·TaC[1]

求解出地表溫度。其中，a=67.35535，b=0.458608，C=ε·τ，D=（1τ）[1+τ（1ε）]，Tb為亮度溫度，可求算;Ta為大氣平均作用溫度;ε為地表比輻射率;τ為大氣透射率。

2 研究區概況

青島市地處山東半島東南部沿海，膠東半島東部;瀕臨黃海，隔海與朝鮮半島相望，東北與煙臺毗鄰，西與濰坊相連，西南與日照接壤。青島市總面積11282平方公里，目前轄7個區，代管三個縣級市，有1個國家級新區，截至2018年年末，全市常住人口939.48萬人，常住人口城鎮化率達到73.67%。

3 數據處理

3.1 ε為地表比輻射率

利用經驗公式求算：ε=1.0094+0.047Ln（NDVI）。其中，ε為地表比輻射率，NDVI為歸一化植被指數，其公式為：

NDVI=（NIR-Red）/（NIR+Red）

NIR是近紅外波段，Red是紅光波段。其中Landsat45 TM數據的第3波段為紅色波段（Red），第4波段為近紅外波段（NIR）;Landsat8數據的第4波段為紅色波段（Red），第5波段為近紅外波段（NIR），可借助ENVI軟件中的NDVI工具直接計算。其中，2009年11月份數據為Landsat 45 TM數據。2014年與2018年數據為Landsat 8數據。

3.2 τ為大氣透射率

其估算方法為τ=0.9820070.09611ω[2]

青島地區水分含量按ω=0.906計算[3]

3.3 亮度溫度Tb

亮度溫度是指與地表具有相同輻射亮度的黑體的溫度，是地表物體的自身輻射溫度，是傳感器在衛星高度觀察的輻射強度，其計算方法：Tb=K2ln（K1Lλ+1），Tb為地表亮度溫度，單位為K;K1，K2為衛星預設常量，K1單位為W·m2·sr1·μm1，K2單位為K，Lλ為輻射定標后的熱輻射強度值。

表1 Landsat衛星熱紅外波段K值表[4]

衛星波段K1K2

Landsat5 TM （band6）607.761260.56

Landsat7 ETM （band6）666.091282.71

Landsat8 TIRS （band10）774.891321.08

Landsat8 TIRS （band11）480.891201.14

3.4 Ta為大氣平均作用溫度

大氣平均作用溫度的計算方法如下，T0為近地表溫度。

表2 基于TIRS數據的覃志豪單窗算法大氣平均作用溫度估算方程[5]

標準大氣廓線大氣平均作用溫度估算方程

TropocalTa=17.9769+0.91715T0

MidLatitude summerTa=16.0110+0.92621T0

MidLatitude WinterTa=19.2704+0.91118T0

1976 US StandardTa=25.9396+0.88045T0

4 成果分析

選取青島市作為研究區，選取青島市2009年11月、2014年11月以及2018年11月三個時間節點進行研究。利用ENVI軟件對原始遙感圖像基于單窗算法的原理進行處理，得到以下圖像。

由圖1結合ENVI處理結果可知：青島地區2009年11月最低溫度為6.15℃，最高溫度為25.85℃，絕大部分地區溫度為885℃。由圖2結合ENVI處理結果可知2014年11月最低溫度為1.85℃，最高溫度為26.85℃，絕大部分地區溫度為15.85℃。由圖3結合ENVI處理結果可知2018年11月最低溫度為285℃，最高溫度為29.85℃，絕大部分地區溫度為18.85℃。

由此可知，青島地區在2009年11月到2018年11月期間內，絕大部分地區溫度普遍升高，最高溫度與最低溫度都有了明顯升高。這在一定程度上反映了全球氣候變暖給青島所帶來的影響。

參考文獻：

[1]覃志豪.用陸地衛星TM6數據演算地表溫度的單窗算法[J].地理學報，2001，56（4）：461462.

[2]王樂.基于RS的西安市地表溫度反演及城市熱環境研究[D].長安：長安大學，2015.

[3]王炳忠，劉庚山.我國大陸大氣水汽含量的計算[J].地理學報，1993，48（3）：245247.

[4]王駿飛.西（安）咸（陽）新區城市地表溫度遙感反演及其變化研究[D].重慶：西南大學，2015.

[5]陸品廷.基于Landsat_8數據的青藏高原地區地表溫度反演研究[D].南京：南京信息工程大學，2018.