基于MODIS数据的云南省地表温度反演研究

徐 虹，戴丛蕊

（云南省气候中心，云南 昆明 650034）

基于MODIS数据的云南省地表温度反演研究

徐 虹，戴丛蕊

（云南省气候中心，云南 昆明 650034）

基于MODIS数据反演云南省地表温度，采用分裂窗算法需要参数较少、易实现。研究表明：云南省地表温度由北向南递增，东部高、西部低，基本符合云南省实际情况。利用气象观测站实测数据进行验证，平均误差为3.16℃，两组数据基本接近，证明基于 MODIS数据和分裂窗算法反演云南省地表温度是可行的。

遥感；MODIS；地表温度；反演；云南

地面温度是反映土壤、植被、大气系统能量流动与物质交换、土地资源和环境管理的重要参数［1］，它在气象、地质、水文、生态等众多领域有着广泛的需求。以往研究地表温度变化，常规方法是使用地面气象站点的观测资料。而现在的，由于常用气象站点空间分布不均匀，依靠地面观测站大面积获取地表温度参数、宏观把握其时空分布规律有难度。应用遥感技术可以弥补这一不足，大面积地定量反演地表温度［2］。

MODIS中分辨率传感器针对陆地、海洋、大气等波谱特征设计，36个波段中，有5个近红外波段，分别是波段2、5、17、18和19，其中17、18 和19波段是水汽吸收波段，而波段2、5是大气窗口波段。31、32波段是热红外波段范围，可用来反演地表温度。MODIS地面分辨率分别为250m、500m、1000m，光谱分辨率高［3］。因此，利用MODIS遥感影像获取大区域地表温度信息和空间分布规律，对于监测地表状况和生态环境变化有重要意义。

1 MODIS数据的地表温度反演

劈窗算法是目前遥感反演地表温度发展最成熟的一种方法，在众多的劈窗算法中，覃志豪等［4］提出的分裂窗算法需要参数少、计算简单、反演精度较高。本文应用该方法进行 MODIS地表温度的反演。

式中，Ts为地表温度，T31、T32为 MODIS31、32波段的亮度温度，单位℃，其中：

A0＝－64.6036E1－68.7258E2－273.16，A1＝1＋A＋0.440817E1，A2＝A＋0.473453E2，A＝D31／E0，E0＝D32C31－D31C32，E1＝D31（1－C31－D31）／E0，E2＝D32（1－C32－D32）／E0，Ci＝εiτi，Di＝（1－τi）（1＋τi－εiτi），i＝31、32，E0、E1、E2、C31、C32、D31、D32为中间变量，εi为地表比辐射率，τi为大气透过率。可见大气透过率和地表比辐射率是求解地表温度的两个关键参数，只要计算出这两个参数，就可以得到地表温度。

1.1 大气透射率

大气透射率是地表辐射、反射透过大气到达传感器的能量与地表辐射能、反射能的比值。MODIS 31／32冬季中纬度标准大气状况下大气水汽含量 ω 和τ透过率呈线性关系［5］：τ31＝ －0.10671ω＋1.0415，τ32＝－0.12577ω＋0.99229。

大气水汽含量 ω可由 MODIS大气水汽吸收波段19、大气窗口波段 2反演得到［6］：

其中：τω＝ρ19／ρ2，ρ19、ρ2为MODIS第19、2波段反射率，α、β是参数，对于复合性地表 α＝0.02、β＝0.651。

1.2 地表比辐射率

地表比辐射率是物体与黑体在不同温度、不同波长下的辐射出射度的比值。MODIS混合像元的地表比辐射率［7］：

式中：εiv、εis为植被和裸土在第i（i＝31、32）波段的地表比辐射率；Pv为像元植被覆盖度，Pv＝ks、kv为完全裸土和植被的植被指数，根据经验分别取0.1和0.65；任意像元的植被指数，k＝为MODIS第2、1波段的反射率。

对于水体像元，ε31＝0.99683、ε32＝0.99254，Rv、Rs为植被和裸土的温度比率，根据地表典型地物温度差异进行模拟，得出简单估算植被、裸土的温度比率公式为：Rv＝0.9332＋0.585Pv、Rs＝0.9902＋0.1068Pv，dε是热辐射相互作用校正，由植被与裸土之间的热辐射相互作用产生，可通过如下经验公式来估计［8］：dε＝0.003796min（Pv，1－Pv），式中：min （Pv，1－Pv）取 Pv和 （1－Pv）的最小值。

2 结果与分析

利用上述方法，选取2012年12月16日14时47分过境的 MODIS数据反演云南省地表温度如图1（图中云南省东部和西北部白色区域有云、雪覆盖）。

影响地表温度的因素主要有：纬度、海拔和地表覆盖状况等。云南地处低纬高原，地理位置特殊，地形地貌复杂，属低纬山原季风气候，全省气候类型丰富多样。这决定了其地表温度的空间分布的复杂格局。总体来看，云南省地表温度分布由北向南递增，以哀牢山为界将全省分成两个区，东部高、西部低。滇西北的迪庆州、怒江州由于海拔较高，地表温度最低。滇西的保山市、德宏州植被覆盖率高、森林资源丰富，客观上起到调节小气候的作用，这些因素一定程度上造成了这些地区地温相对较低。滇东南的文山、红河和滇南的版纳平均地表温度最大。

不同的地物类型的地表温度差异明显。滇西北有雪覆盖的区域，地表平均温度最低，约为 ＜5℃；滇池、抚仙湖、阳宗海、杞麓湖、程海、洱海等九大高原湖泊由于水面的热容量大，地表温度相对较低，约为10～15℃；金沙江、元江、红河等干热河谷地区的地表平均温度最高，约为＞30℃。

3 精度评价

本文利用2013年1月21日、1月31日、2月15日、2月 22日、3月 15日、3月 20日、4月 7 日14时云南省125个气象观测站点5cm地表温度数据与当日14时过境的 MODIS卫星反演结果进行精度分析。地表实测温度 Tm和 Tr反演结果的平均误差：

表1 地表温度反演误差统计表（℃）

125个站点的平均误差为3.16℃，最小绝对误差为0.55℃，最大绝对误差为5.9℃。其中，5站绝对误差 ＜1℃，63站绝对误差＞3℃，误差存在主要原因可能有以下几个方面：

（1）遥感数据反映的是1km2范围内平均的地表温度，气象观测站得到的是单点地温数据，与遥感反演的地表温度会产生很大误差。

（2）受地形和复杂地表覆盖影响，地表比辐射率这一关键参数有一定误差，造成卫星反演数据的误差；卫星过境时间只有几分钟，而地面测量时间一般是在14∶00～15∶00，时间不同步造成误差。

（3）使用粗略的大气校正方法，不能精确地去除大气影响。

4 结论

MODIS数据是一种高时间分辨率的遥感数据，可以广泛应用到区域生态环境的近实时监测。目前，地表温度反演方法中覃志豪等提出的分裂窗算法精度较高、反演参数较少。而且该算法所需要参数均可以从 MODIS的波段中反演出来，因此选择此算法对云南省的地表温度进行反演。结果表明：利用遥感反演的云南省地表温度在空间上呈现由北向南递增，东部高、西部低的特征；不同地物类型的地表温度差异明显。基本符合云南省地表温度空间分布规律。与实测数据相比较，总体上接近，取得了较好的效果，证明应用 MODIS遥感数据反演云南省地表温度是可行的。

［1］Li Z，Becker F.Feasibility of land surface temperature and emissivity determination from AVHRR Data［J］.Remote Sensing of Environment，1993，（43）：67－85.

［2］刘玉洁，杨忠东.MODIS遥感信息处理原理与算法 ［M］.北京：科学出版，2001：1－3.

［3］毛克彪，覃志豪.MODIS影像反演环渤海地区的大气水汽含量 ［J］.遥感信息，2004，76（4）：47－49.

［4］Mao K.A Study of Methods for Land Surface Temperature Retrieval from MODIS Data［M］.Nanjing：Nanjing University Press，2004：26－31.

［5］覃志豪，李文娟，徐斌，等.陆地卫星TM6波段范围内地表比辐射率估计 ［J］.国土资源遥感，2004，（3）：28－32.

［6］覃志豪，高懋芳，秦晓敏，等.农业旱灾监测中的地表温度遥感反演方法：以 MODIS数据为例 ［J］.自然灾害学报，2005，14（4）：64－71.

［7］Sobrino J A，Jimenez－Muiioz J C，Aolini L.Land surface temperature retrieval from LANDSAT TM5［J］.Remote Sensing of Environment，2004，（90）：434－440.

［8］延昊，王长耀，牛铮，等.利用遥感和常规资料对比研究中国地面温度变化 ［J］.气候与环境研究，2001，6（4）：447 －459.

Study on Land Surface Temperature Retrieval of Yunnan Province Using MODIS Data

XU Hong，DAI Cong－Rui
（Yunnan Province Climate Center，Kunming Yunnan 650034 China）

Land Surface Temperature（LST）of Yunnan Province was retrieved using the split window algorithm based on MODIS data.This algorithm needs fewer parameters and is easy to achieve.The results showed that the temperature was increased spatially from north to south in Yunnan.The eastern land surface temperature is higher than the west.The result was accorded to the actual situation of Yunnan.The observed data of the weather was used to verify the retrieval result.The average error was 3.16℃.Two groups of data were very close.Therefore，it was practicable to retrieve land surface temperature in Yunnan province applying the split window algorithm based on MODIS data.

remote sense；MODIS；land surface temperature；retrieval；Yunnan

X16

A

1673－9655（2014）05－0001－03

2014－03－27

徐虹 （1974－），女，硕士，高级工程师，主要从事农业气象与卫星遥感应用研究。