基于Landsat 8 OLI的地表温度反演—以石家庄为例

王玉渲,王奕丹,白洋,张云鹏

(华北理工大学 矿业工程学院,河北 唐山 063210)

近年来,随着现代化进程的不断加快,大量的农村人口不断涌入城镇,加快了城镇的建设,在建设过程中土地覆盖类型会发生变化。因此,国内外的许多学者通过遥感影像对地表温度进行分析,例如冯鹏利用Landsat 8 OLI数据对哈尔滨主城区进行地表温度反演,发现哈尔滨主城区有显著的热岛效应[1];童新华等人利用Landsat 8 OLI数据结合辐射传输方程法对南宁市进行热岛效应研究,发现地表温度与土地利用的关系[2];熊晓峰等人利用MODIS数据研究长三角城市群的城市热岛的时空变化规律[3];吉曹翔等人利用Landsat 8 OLI数据,采用大气校正法反演地表温度,分析沈阳市热岛强度分布特征,发现沈阳市五区热岛效应明显[4];因此,该项研究利用Landsat 8 OLI数据进行地表温度反演,而国内外的许多学者对适用Landsat 8 OLI数据的方法进行研究,其中辐射传输方程[5]、单窗算法[6]、TIRS10单窗算法[7]、JM_SC10算法[8]、劈窗算法[9]等比较常用,其中段金馈通过对多种地表温度反演的方法进行对比,发现TIRS10单窗算法的精度更高[10]。夏安全等人对利用大气校正法、JM_SC10算法和TIRS10单窗算法反演的精度进行对比,发现TIRS10单窗算法反演的精度最高[11]。

因此,以石家庄作为研究区域,基于2014年、2016年、2018年、2020年夏季的Landsat 8 OLI的遥感影像,利用TIRS 10单窗算法对石家庄近几年的影像进行地表温度反演,利用监督分类方法对石家庄的土地利用情况进行分类,通过分析石家庄地表温度变化,分析地表覆盖物对地表温度的影响。

1研究区概况

以石家庄市为研究区,石家庄市位于东经113°31′～115°29′,北纬37°26′～38°46′,位于河北省的中南部,属山西地台和渤海凹陷之间的接壤地带,地貌比较复杂,东西部海拔高差较大,西部太行山地的海拔高度在1 000 m左右,最高海拔地处的山峰驼梁为2 281 m,而东部平原的海拔在30～100 m。石家庄属于暖温带大陆性季风气候,使得石家庄的4个季节的特征表现明显,降雨量集中。夏季和冬季的时间长,春季和秋季的时间短。

2数据来源及研究方法

2.1 数据来源

以石家庄为研究区域,采用在地理空间数据云网站获取的Landsat 8遥感影像作为数据源,为了保证地表温度反演的准确性,要尽量选择云量较小、且日期相差不大的遥感影像。因此,选用2014年6月、2016年8月、2018年9月和2020年5月的4期数据。每期数据由行列号为124/33和124/34的2幅影像拼接而成,在拼接前每期影像都进行辐射定标和大气校正预处理,拼接后的影像进行矢量裁剪,最后得到图1所示研究区域遥感影像图。

图1 石家庄遥感影像图

2.2 地表温度的反演

选取石家庄市2014年、2016年、2018年、2020年夏季的4期影像,采用胡德勇等在覃志豪单窗算法的基础上针对Landsat TIRS 传感器提出的(TIRS10-SC算法)。表达式为:

(1)

C=ετ

(2)

D=(1-τ)[1+(1-ε)τ]

(3)

式中,Ts是地表反演温度(K),Ta是大气平均作用温度(K),C、D为中间参数,T10为地表亮度温度(K),ε为地表辐射率,τ为大气透过率。

因此,利用TIRS10-SC算法反演地表温度需要计算参数大气作用平均温度、地表亮度温度、大气透过率和地表比辐射率。

2.2.1大气作用平均温度

由于遥感影像选择的时间段在夏季,因此选择中纬度夏季的平均大气轮廓线式近似计算大气平均作用温度。

Ta=0.926 21T0+16.011 0

(4)

式中,T0为近地面气温(K)。

2.2.2地表亮度温度

地表亮度温度T10的计算公式如下:

(5)

式中,K1、K2为常数,K1=774.89 W/(m2·sr·μm),K2=1 321.08 K,L10为图像的热辐射亮度值,W/(m2·sr·μm)。

2.2.3大气透过率

大气透过率是通过大气(某气层)后辐射强度与入射前辐射强度之比。该项研究中的大气透过率根据在NASA公布的网站(https://atmcorr.gsfc.nasa.gov/)查询,输入研究区域的经纬度坐标和过境时间。

2.2.4地表比辐射率

地表比辐射率是物体与黑体在同温度、同波长下的辐射度的比值,是计算地表温度的重要参数之一。该项研究主要采用NDVI阙值法对研究区域的地表比辐射率进行计算。

2.3 土地利用分类

利用监督分类法对影像进行土地利用分类。同时结合天地图和遥感影像,将石家庄市的土地覆盖类型分为:建设用地、耕地、水域、林地和草地。

2.4 地表温度等级划分

为了能够更好地展现地表温度的反演结果,利用平均值-标准差的方法对地表温度进行分级,分为低温区、次中温区、中温区、次高温区和高温区,总共分为5类,分级标准如表1所示。

表1 地表温度分级

3结果分析

3.1 地表温度空间变化分析

利用ENVI5.2对石家庄的遥感影像进行地表温度反演,其结果如图2所示。

图2 地表温度反演结果图

为了能够更准确地对比温度计算的精度,查询当天的温度与反演的温度并进行对比。2014年6月7日当日温度为19.4～33.4 ℃,反演的平均温度为37.23 ℃;2016年8月31日当日温度为23.4～35.1 ℃,反演的平均温度为29.25 ℃;2018年9月22日当日温度为14.8～28.2 ℃,反演的平均温度为26.07 ℃;2020年5月22日当日温度为15.7～32.7 ℃,反演的平均温度为32.92 ℃。通过对比发现2016年、2018年、2020年反演的结果都在其当天温度范围内,2014年反演的结果比当天的温度高,但是相差不大,这是由于地表覆盖物的复杂性和地势的差异,不能简单地使用气温来对地表温度进行精确验证,但是从反演的结果和温度值可以看出,利用TIRS10-SC算法反演出的结果大致精确。

为了能够更好地展现地表温度反演的结果,对结果进行温度分级,其结果如图3所示。

图3 2014～2020年石家庄热岛分级图

从热岛分级的结果可以显示,在2014～2020年,石家庄低温区和次中温区主要分布在石家庄北部和东部地区,2014年高温区和次高温区主要分布在石家庄北部和中部地区;与2014年相比,2016年的高温区和次高温区的面积减少了21.5 km2,其中石家庄北部的变化最为明显,高温区和次高温区逐渐向东部地区转移;与2016年相比,2018年的高温区和次高温区主要分布在石家庄南部和东部地区,且高温区和次高温区的面积增加了718.28 km2;2020年的高温区转移到石家庄北部、中部和南部的部分地区,与2018年相比高温区和次高温区面积减少291.56 km2。

3.2 土地利用变化分析

为了能够深入分析地表覆盖物对地表温度的影响,通过监督分类对石家庄2014～2020年的土地利用情况进行分类,分为水域、耕地、草地、林地和建设用地5类,其分类情况如图4所示。

图4 2014～2020年土地利用分类图

将4期的影像土地利用分类的结果进行统计,表2所示为不同时期土地利用类型占比率。

通过图4分析可知,2014～2020年土地利用类型的分布格局相差不大,林地、草地主要分布在石家庄西部地区,耕地主要分布在石家庄中部和东部地区,但土地利用类型的占比面积多有不同,由表4分析可得,2014～2020年建设用地的面积不断增加,由2014年的21.20%增加到2020年的27.44%,林地的面积在2016年有所增加,但其余时期逐渐减小;耕地面积由2016年的46.86%减小到2014年的41.61%,但是2018年与2020年耕地的面积大于2016年的耕地面积,且2018年与2020年的耕地面积相差较小,耕地面积逐渐稳定;而水域的面积由2014年的3.24%逐渐减小到2020年的1.72%。

综上所述,2014～2020年,石家庄城镇化的快速发展导致建设面积的增加,同时会造成原来水域、耕地等自然地表覆盖类型面积的减小,而水域、耕地和林地的地表覆盖面积减少较多,草地的地表覆盖面积减小较少。

3.3 地表温度与土地利用分析

利用ArcGIS对石家庄2014～2020年的土地利用情况与地表温度进行叠加分析,通过对比不同土地利用类型的平均温度,研究不同土地利用类型对地表温度的变化的影响,其结果如表3所示

表3 不同时期土地利用类型的平均地表温度/℃

由表3可知,不同时期的土地利用类型的平均地表温度不同,将5种土地利用类型按照地表温度从高到低依次排序,2014年,建设用地>水域>草地>耕地>林地;2016年,建设用地>草地>水域>耕地>林地;2018年,建设用地>耕地>水域>草地>林地;2020年,建设用地>草地>耕地>水域>林地。4个年份的土地利用类型的平均地表温度排序不同,但建设用地的地表温度最高,这是由于建设用地的地下垫面主要是水泥、沥青等吸热性较好的材料组成,同时由于城市人口密度大,汽车尾气的排放量大等因素,造成地表吸热性强,散热性差,导致地表温度较高,形成“热岛”现象;林地的地表温度最低,这是由于石家庄市的林地主要分布在石家庄北部和西部高海拔区域,同时,植被有较好的散热性,不利于热量的存储,因此地表温度较低。水域、耕地和草地的平均温度都小于建设用地。因此,增加植被的种植面积和水域面积会降低城镇发展引起地表温度升高的影响。

4结论

(1)利用TIRS10单窗算法反演地表温度的结果与实际测得的温度相差不大,能够反映地表温度分布的实际情况。

(2)2014～2020年,石家庄城镇化的快速发展导致建设面积的增加,同时会造成原来水域、耕地等自然地表覆盖类型面积的减小,而水域、耕地和林地的地表覆盖面积减少较多,草地的地表覆盖面积减小较少。

(3)2014～2020年地表温度和土地利用类型有着显著的关系,建设用地的平均地表温度始终大于耕地的平均地表温度,且平均地表温度最高,林地的平均地表温度最低。因此,为了降低城镇发展对地表温度的影响,应该增加植被的种植面积和水域面积。