矿区地表温度反演算法比较

吴蓉蓉

摘 要：以神东矿区作为研究区域，基于Landsat-8数据，利用单窗算法和单通道算法分别反演研究区地表温度，并用MODIS地表温度数据进行验证，比较不同算法之间的异同。结果表明：两种地表温度反演算法中，单窗算法反演精度最高，与MODIS LST数据最接近。

关键词：地表温度;单窗算法;单通道算法

中图分类号：TD824;P407;P461 文献标识码：A文章编号：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

矿产资源的开发利用，为社会的经济建设和社会发展提供了支撑，同时也不可避免地对矿区的生态环境造成巨大破坏[1]。矿区的地表温度在一定程度上反映了其生态环境情况，地表温度是地学研究中一个非常重要的参量，在陆地环境相互作用过程中扮演着十分重要的角色，是全球变化研究中的关键参数，对水文、生态、环境和生物地球化学等研究有重要意义[2]。地表温度在许多领域有着重要的应用，特别在农业气象、气候和环境研究中是一个不可缺少的研究因子，对人们的生产活动和生活有重要影响[3]。目前地表温度的反演算法主要有单窗算法（Mono-window Algorithm，MW）和单通道算法（Single-channel Method，SC）等，有学者利用不同算法进行地表温度反演研究，如2016年，Windahl[4]等利用辐射传导方程法、单窗算法和单通道算法进行地表温度反演。综上所述，本文以神东矿区作为研究区，基于Landsat-8数据，对比单窗算法和单通道算法的反演结果，得到最适用于矿区的地表温度反演算法，以便对矿区生态环境进行研究。

2 数据与工作流程

2.1 研究区概括

神东矿区位于陕西省、内蒙古两省交界处，1985年始建，处于毛乌素沙漠和陕西黄土高原的过渡带，被誉为世界七大煤田之一。神东矿区属于典型的中国西北干旱或半干旱荒漠地区，植被覆盖率较低。近年来，由于开采活动加剧，使得该地区的生态环境进一步恶化。

2.2 数据介绍

本文以2015年10月5日神东矿区Landsat-8数据为研究对象，分别利用单窗算法和单通道算法反演研究区地表温度，并利用同天的MODIS的地表温度（Land Surface Temperature，LST）（1km，daily）产品数据做验证。其中的数据预处理包括：对原始影像进行辐射校正、大气校正，消除大气对影像的影响;影像裁剪，裁剪神东矿区所在区域。

3 地表温度反演

3.1 单窗算法

单窗算法（Mono-Window Algorithm，MW）是覃志豪[4]等人于2001年提出的，该反演地表温度算法的计算公式为：

式中，[ε]为地表比辐射率;[T6]为地面亮温值;[a]和[b]为常数，分别为-67.355 351和0.458 606;[Ta]为大气平均作用温度;[τ]为大气透过率。根据研究区的位置、气温和水汽含量确定Ta和t的计算方法，可用如下公式计算[5]：

式中，[t]为大气平均气温;[RH]为相对湿度，可通过中国气象站网获取数据。

3.2 单通道算法

单通道算法（Single-channel Method，SC）由Jiménez-Mu?oz[5]等人于2003年提出，其计算公式为：

各项参数取值见表1[9]。

4 地表温度反演结果与精度评定

两种地表温度反演算法的反演结果大体上差别不大，高温区主要分布在神東矿区的北部和西部，中温区集中在中部地区，而植被覆盖率较高的东部地区基本都属于低温区。

将两种温度反演算法的结果与处理后的MODIS LST数据进行比较，首先需要将MODIS LST数据进行预处理，再将地表温度反演算法的结果重采样为1 km，统计各算法和MODIS LST数据的最大、最小值和平均值，结果如表2所示。从表2可知，单窗算法的最大值、最小值和平均值都与MODIS LST温度产品数据结果最为接近。就平均值来看，单窗算法与MODIS LST数据差大约0.03 K;单通道算法与MODIS LST数据差约0.58 K。

综合四种典型地物类型，选取多个样本点，统计其地表温度的平均值。各地物地表温度反演结果与MODIS LST数据比较结果如表3所示。从表3的统计结果可以看到，两种算法的水体反演结果与MODIS LST数据结果差均为3 K左右，单窗算法和单通道算法的裸土反演结果与MODIS LST数据结果分别差0.3 K和0.9 K，植被反演结果与MODIS LST数据分别差0.5 K和0.1 K，建筑物的反演结果与MODIS LST数据分别差0.1 K和0.7 K。其中，单窗算法反演结果与MODIS LST数据结果最为接近，精度最高。

5 结论

本文基于Landsat 8遥感影像，以神东矿区作为研究区，利用单窗算法和单通道两种算法反演该研究区2015年的地表温度，并分别用MODIS LST数据验证反演结果，对比分析两种地表温度反演算法的差异性。结果表明，两种地表温度反演算法中，单窗算法反演精度最高。

参考文獻：

[1]邱文玮，侯湖平.基于RS的矿区生态扰动地表温度变化研究[J].矿业研究与开发，2013（2）：68-71.

[2]李召良，段四波，唐伯惠，等.热红外地表温度遥感反演方法研究进展[J].遥感学报，2016（5）：899-920.

[3]郑文武，曾永年.地表温度的多源遥感数据反演算法对比分析[J].地球信息科学学报，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]李恒凯，杨柳，雷军，等.基于温度分异的稀土矿区地表扰动分析方法[J].中国稀土学报，2016（3）：373-384.

[6]吴志刚，江滔，樊艳磊，等.基于Landsat8数据的地表温度反演及分析研究：以武汉市为例[J].工程地球物理学报，2016（1）：135-142.

[7]丁凤，徐涵秋.基于Landsat TM的3种地表温度反演算法比较分析方法[J].福建师大学报（自然科学版），2008（1）：91-96.

[8]徐涵秋，林中立，潘卫华.单通道算法地表温度反演的若干问题讨论：以Landsat系列数据为例[J].武汉大学学报：信息科学版，2015（4）：487-492.

[9]丁凤，徐涵秋.TM热波段图像的地表温度反演算法与实验分析[J].地球信息科学学报，2006（3）：125-130.