基于Landsat-8數據的合肥市主城區地表溫度反演研究

陶旭

摘 要 基于2019年3月12日Landsat-8 TIRS遙感影像數據，通過大氣校正法，在ENVI和ArcGIS軟件的支持下，對合肥市主城區進行地表溫度反演，并通過疊加矢量數據分析。結果表明：運用Landsat-8 TIRS遙感影像數據進行地表溫度反演方法可行;工業生產強度與城市地表溫度高低可能呈正相關性;各地物類型表面溫度由高到低排序依次是建筑物、道路、裸地、植被和水體;合肥市主城區地表溫度由市中心向外逐漸降低。

關鍵詞 Landsat-8數據;大氣校正法;地表溫度;合肥市

中圖分類號：F302.1 文獻標志碼：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2020.23.085

地表溫度（Land surface temperature，LST）是地球能量交換和水汽循環過程中的重要參數。衛星熱紅外遙感為快速、大面積地獲取地表溫度提供了有效途徑[1]。Landsat-8衛星是美國陸地探測系列的后續衛星，其裝備有陸地成像儀（簡稱OLI）和熱紅外傳感器（簡稱TIRS），因其方便獲取、時間序列跨度長、數據質量高等優點而在全世界被廣泛使用，通過Landsat-8 TIRS所獲得的TIRS10和TIRS11來進行地表溫度反演是當前的研究熱點[2]。因此，基于Landsat-8 TIRS數據和安徽省合肥市矢量數據，在ENVI和ArcGIS軟件支持下，運用大氣校正法對合肥市主城區2019年3月12日的地表溫度進行反演，以期證明反演的可行性并且分析當日合肥市地表溫度變化情況以及分布情況。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

合肥市位于安徽省中部，位于北緯30°57′～

32°32′、東經116°41′～117°58′，海拔平均20～40 m。合肥地處中緯度地帶，屬亞熱帶季風性濕潤氣候，季風明顯，四季分明，氣候溫和，雨量適中。年均氣溫15.7 ℃，年均降水量約1 000 mm，年日照時間約2 000 h，年均無霜期228 d，平均相對濕度為77%。全市下轄4個區、4個縣、代管1個縣級市，總面積

11 445.1 km2，建成區面積476.5 km2。此次研究區為合肥市主城區，即廬陽區、蜀山區、包河區和瑤海區，見圖1。

1.2 研究方法

目前，地表溫度反演算法主要包括3種：大氣校正法、單窗算法和分裂窗算法。借鑒其他研究學者研究成果，并根據研究區域的特點，本次采用大氣校正法進行地表溫度反演研究[3-10]。

大氣校正法基本原理：衛星傳感器接收到的熱紅外輻射亮度值Lλ由三部分組成。大氣向上輻射亮度L↑、地面的真實輻射亮度經過大氣層之后到達衛星傳感器的能量、大氣向下輻射到達地面后反射的能量。衛星傳感器接收到的熱紅外輻射亮度值Lλ的表達式可寫為（輻射傳輸方程）：

（1）

式中，ε為地表比輻射率，TS為地表真實溫度（單位為K），B（TS）為黑體熱輻射亮度，τ為大氣在熱紅外波段的透過率。則溫度為T的黑體在熱紅外波段的輻射亮度B（TS）為：

（2）

TS可以用普朗克公式的函數獲取：

（3）

對于TM數據，K1=607.76 W·m-2·?m-1·sr-1，K2=1 260.56 K;

對于ETM+數據，K1=666.09 W·m-2·?m-1·sr-1，K2=1 282.71 K;對于TIRS Band10數據，K1=774.89 W·m-2·?m-1·sr-1，K2=

1 321.08 K。

使用Sobrino[11]提出的NDVI閾值法積算地表比輻

射率：

式中，Pv是植被覆蓋度，用以下公式計算：

其中，NDVI為歸一化植被指數，NDVISoil為完全裸土或無植被覆蓋區域的NDVI值，即純植被像元的NDVI值。取經驗值NDVIVeg=0.70和NDVISoil=0.05，即當某個像元的NDVI大于0.70時，Pv取值為1;當NDVI小于0.05，Pv取值為0。

1.3 數據來源與預處理

從USGS網站（https：//earthexplorer.usgs.gov/）獲取Landsat-8 OLI/TIRS C1 Level-1數據，考慮衛星成像周期、數據云量和季節影響，本研究選取2019年3月12日覆蓋合肥區域的Landsat-8遙感影像，影像條帶號和行編號為121/38，云覆蓋量為0.04%，合肥市域范圍上空無云，符合本研究分析要求。大氣剖面參數獲取可在Atmospheric Correction Parameter Calculator（http：//atmcorr.gsfc.nasa.gov/）網站下載，其主要包含上下行輻射和大氣透過率，通過反演流程（圖2），最終得到地表溫度反演結果為：合肥當天平均溫度16.4 ℃，最高溫度22.9 ℃，最低溫度0.5 ℃，通過安徽省氣象局查閱，合肥市區當天最高氣溫為20.0 ℃，最低氣溫為3.0 ℃。

2 結果與分析

將合肥市四區邊界與地表溫度反演柵格數據進行疊加分區統計，得到2019年3月12日四區的地表溫度反演結果（表1）：蜀山區最高溫度22.9 ℃，出現在區內東南部的經濟開發區內，最低溫度3.0 ℃，出現在大蜀山附近;廬陽區最高溫度20.2 ℃，出現在區內東北部經濟開發區內，最低溫度7.0 ℃，出現在董鋪水庫水面;瑤海區最高溫度18.7 ℃，出現在區內工業聚集區，最低溫度

0.5 ℃，出現在蔡塘水庫水面;包河區最高溫度18.4 ℃，出現在區內經濟開發區內，最低溫度4.3 ℃，出現在巢湖水面。四區當日平均氣溫由高到低依次是：瑤海區17.1 ℃，蜀山區16.9 ℃，廬陽區15.8 ℃，包河區15.1 ℃。

通過鄉鎮邊界數據與地表反演溫度柵格數據疊加分區統計可知，四區范圍內平均溫度最高的區域分別是蜀山區經濟開發區、廬陽區經濟開發區、瑤海區工業園和包河區經濟開發區，與當日各區最高氣溫分布點結果一致，一定程度上反映出工業生產活動強度與城市地表溫度高低呈正相關性。

通過圖3中地表溫度分布圖及分區統計可看出，除去各區內經濟開發區的影響，由市中心向外呈現溫度逐漸下降的趨勢，反映出城市中心區域的熱島效應要高于城市周邊區域。將地表溫度分布圖與最新的谷歌地球遙感影像進行疊加，通過目視解譯的方式可發現，各地物類型的表面溫度由高到低依次是建筑物、道路、裸地、植被和水體，與各區內最低溫度分布點均在植被或水體中的結果相一致;在人類生產活動中，工業生產聚集區的地表溫度最高，商業活動聚集區次之，居民居家（居民樓小區）生產活動溫度最低。

3 結論與討論

3.1 結論

1）通過數據反演得到合肥市當日最高溫度22.9 ℃，最低溫度0.5 ℃，通過安徽省氣象局查閱合肥市區當日最高氣溫為20.0 ℃，最低氣溫為3.0 ℃，差異較小，由此可證明通過遙感數據進行地表溫度反演具有可行性。

2）合肥市四區的工業聚集區是溫度分布最高的區域，工業生產活動強度與地表溫度高低一定程度上呈正相關性。

3）通過疊加谷歌地球遙感影像分析，各地物類型表面溫度由高到低排序依次是建筑物、道路、裸地、植被和水體;合肥市四區最低溫度出現的地物類型是蜀山區植被覆蓋率高的大蜀山，其他三區為水體;在人類生產活動中，地表溫度由高到低依次是工業生產活動、商業生產活動和居民居家（居民樓小區）生產活動。

4）越靠近城市邊緣地表溫度越低，越靠近城市中心地表溫度越高;城市地表溫度以市中心為中心向外呈輻射狀。

3.2 討論

近年來，合肥市社會經濟發展活躍，尤其是在2010年安徽皖江城市帶承接產業轉移示范區建設納入國家發展戰略、合肥市被確立為中國長三角城市群副中心城市以來，該市吸引大量人口，工業生產和城市建設發展迅猛，從而引發城市地表溫度升高、城市熱島效應顯著。

通過本研究可知，植被和水體可有效緩解地表溫度升高和城市熱島效應，未來合肥市在城市規劃和工業用地選址、審批等方面可配備相應的綠化園林用地和水體景觀用地，協調好工業生產與生態景觀之間的關系，從而緩解地表溫度升高和城市熱島效應加劇的現象。

參考文獻：

[1] 劉晶.基于Landsat-8數據的地表溫度反演算法對比[D].西安：長安大學，2018.

[2] 宋瑞祥，張慶國，孟慶巖，等.基于landsat8 oli數據的合肥市熱島時空特征分析[J].安徽農業大學學報，2016，43（3）：474-480.

[3] 徐涵秋.新型Landsat8衛星影像的反射率和地表溫度反演[J].地球物理學報，2015（3）：741-747.

[4] 覃志豪，Arnon Karnieli.用NOAA-AVHRR熱通道數據演算地表溫度的劈窗算法[J].國土資源遙感，2001（2）：33-42.

[5] 胡德勇，喬琨，王興玲.單窗算法結合Landsat8熱紅外數據反演地表溫度[J].遙感學報，2015，19（6）：964-976.

[6] 谷俊鵬，裴亮.基于Landsat 8-OLI/TIRS和HJ-1B太湖葉綠素含量和溫度反演研究[J].測繪與空間地理信息，2017，40（5）：146-151，156.

[7] 孟鵬，胡勇，鞏彩蘭，等.熱紅外遙感地表溫度反演研究現狀與發展趨勢[J].遙感信息，2012，27（6）：118-123，132.

[8] 李鑒清，張慶國，朱雅莉，等.合肥市地表溫度反演及熱力景觀格局動態變化研究[J].安徽農業大學學報，2012，39（4）：629-636.

[9] 劉文淵，謝亞楠，萬智龍，等.不同地表參數變化的上海市熱島效應時空分析[J].遙感技術與應用，2012，27（5）：797-803.

[10] 陳愛蓮，孫然好，陳利頂.基于景觀格局的城市熱島研究進展[J].生態學報，2012，32（14）：4553-4565.

[11] Sobrino JA，Coll C，Caselles V.Atmospheric correction for land surface temperature using NOAA-11 AVHRR channels 4 and 5[J].Remote Sensing of Environment，1991，38（1）：19-34.

（責任編輯：趙中正）