基于Landsat影像的长春市热岛效应研究

毕 强，王青妹

(1.吉林省水利水电勘测设计研究院测绘院，吉林 长春 130021；2.长春工程学院勘查与测绘工程学院，吉林 长春 130021)

城市是社会、政治、经济以及科学文化水平发展到一定阶段的产物，随着社会的发展，人口急剧膨胀，城市的规模不断扩大，城市化的进程不断加快，一定程度上代表了社会的进步，但是城市中以植被为主的自然地物逐渐被人工的建筑物所代替，从而带来了负面影响，其中热岛效应就是城市化进程中的产物[1]。

城市热岛效应(Urban Heat Island Effects)，是指城市化发展过程中城市的地表温度以及大气温度明显高于外围郊区温度的区域性气候现象[2- 3]。研究地表温度的差异性是研究热岛效应的重要因子，目前对于地表温度的反演主要有两种方法：一是利用地面气象观测站的数据分析历年城区与外围郊区的温度差异，得出热岛效应的分布规律；二是利用热红外遥感技术反演地表温度，进而分析热岛效应的空间分布特征。本文基于第二种方法，采用两幅影像通过大气校正法反演地表温度，研究热岛效应的空间分布特征[4- 5]。

1 研究区概况与数据预处理

1.1 研究区概况

长春市是我国重要的工业基地以及交通枢纽，辖7个区，2个县级市以及农安县，素有“北国春城”的美誉，东毗邻吉林市，南与四平市接壤，西北与松原市相连，总面积20565km2，总人口达到779.3万。长春市属于温带大陆性季风气候，年平均气温4.8℃，最高温度39.5℃，最低温度-39.8℃。

1.2 数据获取

研究的遥感数据是从地理空间数据云官网上下载，根据研究区的经纬度范围确定条带号和行编码，并尽量选取云量低于5%的影像。本文采用的遥感数据包括2011年6月5日的TM数据以及2016年5月17日的TIRS数据。

1.3 数据预处理

首先根据研究区选择118/29和118/30两景影像，对影像进行几何校正、镶嵌，镶嵌完成之后，进行热红外波段的辐射定标，Landsat8上搭载OLI传感器和热红外TIRS两个传感器。对于TIRS数据，利用辐射定标参数将波段10像元灰度值(DN)转换为像元在传感器处的热辐射强度值(Radiance)[5]，根据研究区的行政区划矢量边界数据进行裁剪，得到需要进行地表温度反演的研究区，如图1、2所示。

图1 2011年Landsat5影像

2 研究方法

2.1 地表温度反演

辐射传输方程法是地表温度反演的最基本方法，也称为大气校正法。该方法主要是根据辐射传输方程编制大气校正软件或估算大气下行辐射、大气上行辐射和大气总透过率，然后结合地物的比辐射率ε，利用辐射函数求解出最后的温度[6]。其原理是利用热红外波段反演地表温度，具体计算方法如下：

TS=K2/ln[1+[K1/B(TS)]]

(1)

式中，TS—地表温度；B(Ts)—同温度下黑体辐射亮度值，B(Ts)=[Lλ-L↑-τ(1-ε)L↓]/τε；Lλ—热红外辐射亮度值；L↑—大气上行热辐射强度；L↓—大气下行热辐射强度；K1—辐射亮度；K2—辐射出射度。K1、K2详细参数见表1。

表1 不同数据格式K1、K2值

2.2 归一化植被指数提取

植被指数是由两个或者两个以上的波长范围内的地物反射率做比值运算得到，本文采用的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)，是综合性比较强的植被指数，它能反演叶绿素、植物的叶片含水量等信息，利用影像的红光波段与近红外波段做波段计算，NDVI值的范围是-1～1[7]，计算公式如下：

(2)

式中，ρNIR—近红外波段的反射值；ρRED—红光波段的反射值。

3 结果与分析

3.1 地表温度反演分析

根据公式(1)进行地表温度反演，从制作的温度反演影像上可以看出长春市白天的温度分布有很大差异性，热场表现不均衡，高温地区集中在城市中心，而周围的郊区温度则相对较低。也可以看出南部分布水域的地区温度较其他地方温度要低，一般为10～14℃。

根据两幅同一季节不同年份的遥感影像反演地表温度的结果来看，随着城市化进程的不断加快，热岛也在发生变化，向北方迁移。原因是成立了北部新区，这几年经济的快速发展人们由中心以及周围郊区向此地迁移，导致原来以植被为主的覆盖类型转而由复杂的建筑物以及其他不透水面代替，势必造成热量升高。如图3、图4所示。

图3 2011年6月地表温度反演图像

图4 2016年5月地表温度反演图像

3.2 归一化植被指数与地表温度的关系

为了研究NDVI与地表温度的定量关系，对NDVI进行统计分析。本文选取Landsat5影像，在研究区选择大致20个点作为样本点[8]，分析结果如图5所示。

图5 NDVI与地表温度回归结果图

从回归结果可以得出，NDVI与地表温度呈现负相关关系，二者的相关系数为-0.8947，即植被覆盖越高的地方温度越低。可见，增加绿地面积能够有效缓解城市热岛效应。

4 城市热岛划分

目前，常用的热岛效应等级划分方法有两类：一类是等间距分级法，这种方法是以反演温度的最大值与最小值为端点，将温度的区间等间距地划分成若干个小区间，如划分为6级依次为特高温区、高温区、次高温区、中温区、次中温区以及低温区。这种划分方法在分割阈值及确定分级数量时具有很大的主观性，易造成定量研究城市热岛的不确定性，对研究热岛变化特征缺少说服力；另一类是兼顾均值和标准差的方法，该方法是利用地表温度均值和不同标准差倍数相组合的方式对地表热场进行划分，从而实现对城市热岛区的有效界定。标准差反映了温度相对于平均温度的偏离程度，同时应用均值和标准差能够反映不同地物温度的变异，且标准差一般能够说明地面附近温度与地面平均温度的接近程度，因此均值—标准差法比等间距划分法可更为合理地划分地表温度级别，可更为直观地描述研究区地表温度的差异情况[9]。本文即采用两种方法对研究区的热场进行划分，计算结果详见表2和表3，地表反演温度热场分布图详见图6和图7。

表2 等间距划分地表热场分布

表3 均值-标准差法划分地表热场分布

图6 Landsat5热场分布

图7 Landsat8热场分布

通过对比图6、7热场分布结果，可见等间距法在划分热岛强度细节上表现力差，不能真实客观地反映地物温度特征，而均值—标准差法就可以根据温度区间的划分对应不同的土地覆盖类型，因此，均值—标准差法从温度反演效果上更准确。

5 结论

本文采用大气校正法分别对2011年和2016年长春市范围内的地表温度情况进行了反演，得出结论如下：

(1)随着时间的推移地表温度呈现逐年增加的趋势，热岛效应逐步向周围地区蔓延发展。

(2)地表温度随着归一化植被指数的增加而降低，两者存在负相关关系。

(3)采用均值-标准差法划分城市热场级别效果优于等间距法。由于目前的实验工作仅完成了2011年、2016年影像的温度反演，实验比较与分析的内容还比较局限，在后续的研究中，还将收集不同年份、不同传感器的影像资料，进一步分析城市热环境与城市建成区时间和空间变化的关系，为缓解和控制城市热岛提供更为有效的科学依据[9- 10]。