礦區地表溫度反演算法比較

吳蓉蓉

摘 要：以神東礦區作為研究區域，基于Landsat-8數據，利用單窗算法和單通道算法分別反演研究區地表溫度，并用MODIS地表溫度數據進行驗證，比較不同算法之間的異同。結果表明：兩種地表溫度反演算法中，單窗算法反演精度最高，與MODIS LST數據最接近。

關鍵詞：地表溫度;單窗算法;單通道算法

中圖分類號：TD824;P407;P461 文獻標識碼：A文章編號：1003-5168（2020）04-0149-03

Abstract： Taking Shendong mining area as the research area， based on landsat-8 data， the Mono-window Algorithm and Single-channel Method were used to retrieve the surface temperature of the research area respectively， and MODIS LST data was used to verify， and the similarities and differences between different algorithms were compared. The results show that the single window algorithm has the highest inversion accuracy and is closest to MODIS LST data.

Keywords： surface temperature;Mono-window Algorithm;Single-channel Method

1 研究背景

礦產資源的開發利用，為社會的經濟建設和社會發展提供了支撐，同時也不可避免地對礦區的生態環境造成巨大破壞[1]。礦區的地表溫度在一定程度上反映了其生態環境情況，地表溫度是地學研究中一個非常重要的參量，在陸地環境相互作用過程中扮演著十分重要的角色，是全球變化研究中的關鍵參數，對水文、生態、環境和生物地球化學等研究有重要意義[2]。地表溫度在許多領域有著重要的應用，特別在農業氣象、氣候和環境研究中是一個不可缺少的研究因子，對人們的生產活動和生活有重要影響[3]。目前地表溫度的反演算法主要有單窗算法（Mono-window Algorithm，MW）和單通道算法（Single-channel Method，SC）等，有學者利用不同算法進行地表溫度反演研究，如2016年，Windahl[4]等利用輻射傳導方程法、單窗算法和單通道算法進行地表溫度反演。綜上所述，本文以神東礦區作為研究區，基于Landsat-8數據，對比單窗算法和單通道算法的反演結果，得到最適用于礦區的地表溫度反演算法，以便對礦區生態環境進行研究。

2 數據與工作流程

2.1 研究區概括

神東礦區位于陜西省、內蒙古兩省交界處，1985年始建，處于毛烏素沙漠和陜西黃土高原的過渡帶，被譽為世界七大煤田之一。神東礦區屬于典型的中國西北干旱或半干旱荒漠地區，植被覆蓋率較低。近年來，由于開采活動加劇，使得該地區的生態環境進一步惡化。

2.2 數據介紹

本文以2015年10月5日神東礦區Landsat-8數據為研究對象，分別利用單窗算法和單通道算法反演研究區地表溫度，并利用同天的MODIS的地表溫度（Land Surface Temperature，LST）（1km，daily）產品數據做驗證。其中的數據預處理包括：對原始影像進行輻射校正、大氣校正，消除大氣對影像的影響;影像裁剪，裁剪神東礦區所在區域。

3 地表溫度反演

3.1 單窗算法

單窗算法（Mono-Window Algorithm，MW）是覃志豪[4]等人于2001年提出的，該反演地表溫度算法的計算公式為：

式中，[ε]為地表比輻射率;[T6]為地面亮溫值;[a]和[b]為常數，分別為-67.355 351和0.458 606;[Ta]為大氣平均作用溫度;[τ]為大氣透過率。根據研究區的位置、氣溫和水汽含量確定Ta和t的計算方法，可用如下公式計算[5]：

式中，[t]為大氣平均氣溫;[RH]為相對濕度，可通過中國氣象站網獲取數據。

3.2 單通道算法

單通道算法（Single-channel Method，SC）由Jiménez-Mu?oz[5]等人于2003年提出，其計算公式為：

各項參數取值見表1[9]。

4 地表溫度反演結果與精度評定

兩種地表溫度反演算法的反演結果大體上差別不大，高溫區主要分布在神東礦區的北部和西部，中溫區集中在中部地區，而植被覆蓋率較高的東部地區基本都屬于低溫區。

將兩種溫度反演算法的結果與處理后的MODIS LST數據進行比較，首先需要將MODIS LST數據進行預處理，再將地表溫度反演算法的結果重采樣為1 km，統計各算法和MODIS LST數據的最大、最小值和平均值，結果如表2所示。從表2可知，單窗算法的最大值、最小值和平均值都與MODIS LST溫度產品數據結果最為接近。就平均值來看，單窗算法與MODIS LST數據差大約0.03 K;單通道算法與MODIS LST數據差約0.58 K。

綜合四種典型地物類型，選取多個樣本點，統計其地表溫度的平均值。各地物地表溫度反演結果與MODIS LST數據比較結果如表3所示。從表3的統計結果可以看到，兩種算法的水體反演結果與MODIS LST數據結果差均為3 K左右，單窗算法和單通道算法的裸土反演結果與MODIS LST數據結果分別差0.3 K和0.9 K，植被反演結果與MODIS LST數據分別差0.5 K和0.1 K，建筑物的反演結果與MODIS LST數據分別差0.1 K和0.7 K。其中，單窗算法反演結果與MODIS LST數據結果最為接近，精度最高。

5 結論

本文基于Landsat 8遙感影像，以神東礦區作為研究區，利用單窗算法和單通道兩種算法反演該研究區2015年的地表溫度，并分別用MODIS LST數據驗證反演結果，對比分析兩種地表溫度反演算法的差異性。結果表明，兩種地表溫度反演算法中，單窗算法反演精度最高。

參考文獻：

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[2]李召良，段四波，唐伯惠，等.熱紅外地表溫度遙感反演方法研究進展[J].遙感學報，2016（5）：899-920.

[3]鄭文武，曾永年.地表溫度的多源遙感數據反演算法對比分析[J].地球信息科學學報，2011（6）：840-847.

[4] Windahl E， de Beurs K. An intercomparison of Landsat land surface temperature retrieval methods under variable atmospheric conditions using in situ skin temperature[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation， 2016（51）：11-27.

[5]李恒凱，楊柳，雷軍，等.基于溫度分異的稀土礦區地表擾動分析方法[J].中國稀土學報，2016（3）：373-384.

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