采用TM影像的沈阳市热环境变化研究

谢志伟 王洪明

【摘要】城市热环境是城市空间环境在热力场中的综合表现，掌握城市的热环境状况可以为城市的发展规划和生态建设提供有效的依据。本文将TM数据作为实验数据，采用单窗地表温度反演算法，通过辐射亮温的计算、比辐射率估算、大气平均作用温度的估计、大气透过率的估计、地表温度计算等5个关键步骤，分别得到了1992年、2001年、2010年的沈阳市地表温度，从而获得了沈阳市热环境的变化情况。实验结果表明，沈阳市的最低温度、最高温度和平均温度均呈现上升趋势。具有明显热岛效应。

【关键词】单窗算法 比辐射率 地表温度 热岛效应 沈阳市

Lake在1833年首次对伦敦市中心的气温比郊区高的现象进行定义，提出了“热岛效应”。城市热岛效应对城市的气候环境、公共健康、能源消耗、空气质量以及经济发展等都造成了深遠的负面影响。所以，城市热环境的研究越来越被重视。因此，快速、科学、有效的获取大面积地表温度，已经成为国内外遥感的重要内容，是城市热岛效应从定性转为定量研究的基础。

McMillin等人最早提出劈窗算法，适用于有两个热红外波段的数据，如AVHRR和MODIS数据。Wan等人利用MODIS的7个波段，提出了多通道算法，可以反演多个热红外波段数据的地表温度，该方法不需要高精度的大气温度和水汽轮廓线数据，误差主要是数据的配准误差。覃志豪等人提出了单窗算法，通过引入大气平均温度的概念，基于热辐射传导方程，针对仅有一个热红外波段的遥感数据，提出了的根据TM6获取地表温度的方法。覃志豪的单窗算法所需参数较少，具有较高的反演精度。

沈阳市是我国重要的东北工业基地之一。在城市快速发展的同时，使得城市热量增加、流通缓慢，进而产生严重的热岛效应。如何让沈阳在经济大发展的同时打造宜居城市的口号能够实现，研究其热环境状况，并分析其缓解对策是必经之路。

本文选择单窗算法进行沈阳市地表温度反演，获取沈阳市的地表温度变化情况，为进一步地表热环境动态监测提供科学依据。一、基于单窗算法的沈阳市地表温度反演

单窗算法利用热红外波段进行地表温度反演主要包括五个部分：辐射亮温的计算、比辐射率估算、大气平均作用温度的估计、大气透过率的估计、地表温度计算。单窗算法反演地表温度流程图如图1所示。

（1）辐射亮温的计算。辐射亮温计算的关键步骤是对热红外波段进行辐射定标，进而求出相应亮度温度。公式为：

Lλ=gain*DN+offset

（1）

式中：Lλ为传感器入瞳处热辐射亮度值，gain为波段增益系数，DN为热红外波段的灰度值，offset为偏移系数。由上述公式计算可得研究区不同年份地表辐射亮温。

（2）比辐射率的估算。比辐射率用e表示，定义为物体在温度T、波长λ下的辐射出射度Ms与同温度、同波长下黑体辐射出射度Mb的比值。本文采用可见光和近红外的光谱信息参数，利用经验和半经验公式进行地表比辐射率的估计。

（3）大气平均作用温度的估计。大气平均作用温度主要取决于大气剖面气温分布和大气状态。本文通过分析标准大气的水分含量以及气温随高程变化的规律，以标准大气状态为标准，计算出在实际大气剖面数据缺乏的情况下，大气的平均作用温度与近地面（离地高2m左右）气温的关系。

（4）大气透过率的估计。大气透过率τ是地表温度遥感反演的基本参数。本文运用大气模拟程序LOWTRAN7，考虑了大气水分在20.4-6.4g/cm区间内变动的情况下，模拟了大气水分含量变化与大气透射率变化之间的相关关系，并建立了相关方程，如表1所不。

（5）计算地表温度。得到所需反演参数后，依据地表温度反演公式，对遥感数据进行反演。

二、实验分析

应用单窗地表温度反演算法分别对沈阳市1992年、2001年、2010年的TM影像进行地表温度反演，并统计了不同时相地表温度反演得到的结果，得到的地表温度结果如图2所示。从图2可以看出1992年的最低温度为7.35度、最高温度为21.63度、平均温度为14.05度；2001年的最低温为11.94度、最高温度为27.31度、平均温度为19.39度；2010年的最低温度为18.65度、最高温度为28.44度、平均温度为23.54度。通过实验结果可以看出，1992年、2001年和2010年沈阳市的最高温度、最低温度和平均温度均呈现出升高的趋势，沈阳市的热岛效应明显。

三、结论

本章首先叙述了采用单窗算法反演地表温度的原理；然后，阐述了单窗算法反演地表温度的具体步骤；最后，通过实验得到出了沈阳市的1992年、2001年和2010年的地表温度，并发现了沈阳市的各项温度均呈现升高的趋势，得到了沈阳市热岛效应显著的结论。