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基于TM遥感影像的北京城区温度反演研究
山东农业大学
毕业论文
题目:
基于TM遥感影像的北京城区温度反演研究
二○一三年六月十五日
CONTENT
2TheIntroductionoftheMultispectralRemoteSensingImageRetrievingLandSurface
基于TM遥感影像的北京城区地表温度反演研究
2009级遥感二班:
袁汝青
指导教师:
邱健壮
【摘要】:
以LandsatTM为主要遥感数据源,辅助以气象数据资料,利用NDVI计算出植被覆盖率,继而计算出地表比辐射率,并利用单窗算法精确反演得到了北京市1995、2007年夏季地表温度。
北京划分为首都功能核心区、中心城市功能拓展区、城市发展新区和生态涵养区,规划中北京城市城区的范围是北京五环路以内;研究表明,北京城区热岛效应严重,城区大热岛区中还存在多数热岛效应更为严重的“岛中岛”;北京热岛分布与其下垫面环境有密切的关系。
【关键词】:
温度反演;LandsatTM;热岛效应;单窗算法
TMimagesofBeijing-basedurbansurfacetemperatureinversion
Remotesensingof2009:
YuanRuqing
TheInstructor:
QiuJianzhuang
【Abstract】:
UsingLandsatTMasthemaindatasource,aidedbythemeteorologicaldata,usingNDVItocalculatethevegetationcoveragerate,andthencalculatethesurfaceemissivity,andtheuseofsinglewindowalgorithmaccuratelyretrievedlandsurfacetemperatureinBeijingcityin1995and2007.Beijingisdividedintothecoreareaofthecapitalfunction,thefunctionofCentralCityDevelopmentZone,citydevelopmentandecologicalconservationarea,BeijingcityurbanplanningintherangeiswithintheBeijingringroad;studiesshowthat,theheatislandeffectinBeijingcityisserious,mostoftheheatislandeffecturbanheatislandareainmoreserious"islandina";thecloserelationshipofBeijingheatislanddistributionandunderlyingsurface.
【keyword】:
temperatureinversion;LandsatTM;heatislandeffect;singlewindowalgorithm
1绪论
1.1研究背景及意义
1.1.1研究背景
地球表面温度是一个重要的水文、气象参数,它影响着大气、海、陆之间的感热和潜热交换,是诸多研究领域不可或缺的基础资料,精确定量反演陆面温度的成果将推动旱灾预报和作物缺水研究、农作物产量估算、数值天气预报、全球气候变化和全球碳平衡等领域研究的进展。
地表温度在大气与地表的物质与能量交换,植被生态,气候变化等方面有着重要的应用。
而遥感信息技术发展以来,以其独特的优势在各个领域得到重大应用。
利用热红外遥感可以在短时间内获得大范围、多时相、多分辨率的地表温度及其温度场空间分布信息,与传统的观测方式相比,具有快速、便捷、观测范围大和信息连续等优点。
因此,利用热红外遥感数据反演地表温度的应用日趋广泛,利用卫星遥感资料进行地表温度的反演也成为目前遥感定量研究中的重要任务之一。
1.1.2研究意义
近年来“城市气候和环境”问题引起了研究者的广泛兴趣,其中城市热环境、城市热岛效应及其与环境的相互关系等领域是当前城市气候与环境研究的中心问题[1]。
地表温度是很多环境模型的一个重要参数,在大气与地表的物质与能量交换,天气预报,气候变化等方面有着重要的应用。
利用热红外遥感[2]可以在短时间内获得大范围的地表温度及其温度场空间分布信息,与传统的观测方式相比,具有速度快、便捷、观测范围大和信息连续等优点。
本文利用LandsatTM第6波段数据反演北京地区地表温度,分析了北京地区地面温度分布模式及城市热岛效应,并探讨了城市热岛效应与城市土地覆盖类型及植被指数之间的关系。
1.2国内外研究现状
随着遥感科学与技术的发展,各种传感器综合平台被用来研究地球表面温度。
热红外遥感记录的是地物发射的热辐射能量,具有不破坏地表热力学状态的特点,用其反演陆面温度早已被科学家重视。
国外适用于大范围陆地表面资源调查的卫星数据源有具有高空间分辨率的美国LandsatTM/MSS数据、法国的SPOT图像及中分辨率的NOAA、MODIS卫星数据等。
对地表温度的遥感研究主要是通过对城市下垫面的热红外遥感来进行的。
早在20世纪60年代初期发射TIROS-Ⅱ以来,学者们就尝试利用卫星遥感数据反演地表温度。
在研究成果方面,Matson早在1978年就利用AVHRR热红外数据研究了美国中西部和东北部地城市与乡村地表辐射温度的差异及其原;美国Landsat卫星TM及TM数据的热红外波段具有较高的空间分辨率(120m及60m),能更好地用于地表温度的研究。
Tran等综合利用了MODIS和TM数据对东京、北京、上海、汉城、平壤、曼谷、马尼拉及胡志明市的热场状态进行了分析,进而研究了昼夜变化及季节变化特征与植被状况、热场空间分布模式、城市自身热辐射之间的关系。
Ca-mahan和Larson应用Landsat卫星的TM传感器的热红外波段数据研究了美国城市印第安纳波利斯的区域地表温度特征,通过与乡村地表温度的对比发现,在某一时期城市地域表现出更低的地表辐射温度。
Rothetal(1989)利用AVHRR数据对北美西海岸的几个重要城市的地表温度极其差异进行研究[3];Galloeal(1993)分析了归一化植被指数(NDVI)与利用遥感手段反演出的地表温度之间的相互关系[4];Van(1993)研究了下垫面地物比辐射率与NDVI的相互关系,发现它们之间在NDVI的值位于一定范围内存在良好的指数关系[5]。
在研究方法与技术方面,Jmenez-Munoz等提出了一种仅需知道大气水汽含量即可反演地表温度的单窗算法。
毛克彪把针对TM影像的单窗算法改进成适应于ASTER传感器的单窗算法,先ASTER的13波段(10.25-10.95um)和14波段(10.95-11.65um)的Planc方程进行线性简化,然后用单窗算法分别对ASTER的第13和14波段建立方程,从而形成了针对ASTER传感器的单窗算法,并对参数的获取做了介绍。
通过对大气向下热辐射的近似解和对Planck辐射函数的线性化,Qin推导了他们的分裂窗算法,该算法仅需要2个因素来进行地表温度的演算。
这一算法提出了地表比辐射率和大气透过率的算法。
该算法已在MODIS数据中得到了广泛的应用。
在紧跟国际新技术的同时,国内一些重点院校也纷纷积极投入到了这一领域的研究工作,都在进行对温度反演的探索。
和一些发达国家相比,我国地表温度反演技术也取得了一系列明显的成果。
如2001年,覃志豪“用陆地卫星TM数据反演地表温度的单窗算法”提出了针对TM6地温反演的单窗算法。
这一算法把大气和地表状态对地表热传导的影响直接包括在演算公式中,只需要两个大气参数进行地表温度的演算,即大气平均作用温度和大气透射率[6]。
我国学者丁金才(2002)利用热红外数据研究了上海市1992年与1998年的城市热岛效应及其变化[7],宫阿都等(2005)“利用LandsatTM数据反演了北京市区地表温度的方法研究”根据北京地区LandsatTM热红外遥感影像,通过单通道算法反演得到了北京地区地表温度分布图[8];孟宪红等(2005)“基于MODIS数据的进他绿洲地表温度反演”利用MODIS数据反演了地表温度所需要的关键参数:
大气透过率和地标比辐射率,然后运用分裂窗算法繁衍了金塔绿洲地区的地表温度,并与地面实测数据进行了对比分析[9];许民等(2008)“基于LandsatETM+影像的干旱半干旱地区地表温度反演研究与分析”得出该地区夏季地面温度场分布规,。
结果表明,几种典型地物随NDVI值的减小,温度呈递增关系,植被覆盖与地表温度成线性负相关[10]。
从20世纪60年代至今,遥感反演地表温度经历了50多年的发展,取得了很大成果。
这些应用研究均取得了很好的结果,对进一步理解土壤—植被—大气系统能量交换状况及区域热量分布差异有着重要意义[11]。
1.3研究内容与研究方法
1.3.1研究内容
在理论上,本文对遥感影像反演的理论基础以及反演方法做了一系列学习,在实践中,本文利用ERDAS以及ENVI软件,1995年及2007年两年的LandsatTM数据的热红外数据(第六波段,波长0.4-12.5μm)对北京市主城区的地表温度夏季分布规律进行了研究,并结合利用遥感数据获得的土地利用/覆盖资料和社会经济统计资料分析了各区温度差异的原因与变化规律,为北京市的城市建设和土地合理利用规划提供一定的借鉴。
1.3.2研究方法
理论上,对多波段遥感影像地表温度反演的理论基础和理论方法做出了学习研究,主要通过阅读文献、参考文章的方式。
在实验上,以LandsatTM数据作为主要数据源,首先在ERDASIMAGINE8.5下对遥感影像进行几何校正,然后根据北京市的行政区划图,在ERDAS中做图像裁剪,得到研究区范围,在ENVI软件中测定影像的比辐射率,然后经过一系列的处理,得到地表温度。
第一步对遥感影像进行辐射定标、几何校正,然后根据北京市的行政区划图,在ERDAS中做图像裁剪,得到研究区范围;然后计算NDVI值。
第二步,运用ENVI软件对遥感影像测定比辐射率。
第三步,计算相同温度下黑体的辐射亮度值。
第四步,反演地表温度。
第五步,温度归一化。
第六步,将两幅图像进行对比,得出结论。
2多波段遥感影像地表温度反演概述
2.1遥感影像反演简介
遥感上的反演是指在基于模型知识的基础上,依据可测参数值去反推目标的状态参数[12]。
或者说,根据观测信息和向前物理模型求解或推算描述地面实况的应用参数(或目标参数)。
20世纪60年代开始利用卫星多光谱遥感数据反演地表温度,利用卫星遥感图像资料,应用多光谱地表温度反演方法,可获得地球表面的最新温度信息,且具有覆盖地域大和动态观测的特点[13]。
地表温度是监测地球资源环境动态变化的重要指标之一,对水文、生态、环境和生物地球化学等研究有重要意义[14]。
传统获取地表温度的做法是采用温度计测量,所测的结果只代表观测点的局部温度,唯有遥感可以提供二维陆面温度分布信息,并且可以快速同步地获取大面积区域地表温度。
因此利用卫星数据演算地表温度,探讨卫星热通道的理论及其实际应用方法,已经成为遥感科学的一个重要领域。
热红外遥感记录的是地物发射的热辐射能量,具有不破坏地表热力学状态的特点,用其反演陆面温度早已被科学家重视,可以从1962年发射的TIROS卫星算起[15]。
热红外遥感是利用热红外波段研究地球物质特性的技术手段,可以获得地球表面温度,在城市热岛效应、林火监测、旱灾监测等领域有很好的应用价值。
热红外遥感的信息源来自物体本身,其基础是:
只要其温度超过结对零度,就会不断发射热红外能量,即地表热红外辐射特性[16]。
由于热红外遥感本身较为复杂,如地表发射率的测定、大气效应订正、温度与发射率的分离以及非同温像元混合问题等,使得反演陆地温度复杂了许多,精度也受到了限制。
随着空间信息技术的发展,遥感陆面温度的反演技术也取得了很大进步,已发展出了多套地面温度反演方法[17]。
2.2地表温度反演理论基础
遥感反演地表温度的最基本的理论依据是维恩位移定律和普朗克定律。
依据这一基础的方法主要有传统的大气校正法、单窗算法、分裂窗算法等。
从理论上讲,自然界任何高于热力学温度(Kinetictemperature)的物体都不断地向外发射具有一定能量的电磁波。
其辐射能量的强度和波谱分布的位置是温度的函数。
随着温度的增加,总辐射能量将相应增加,辐射能量的最大波长也将逐渐变短。
通常用Planck定律来描述这种现象。
根据Planck定理,黑体的光谱发射特性可以表示为:
C1/λ5(eC
/λT-1)
(1)
式中Bλ(T)是黑体辐射强度,单位为W
㎡
sr-1
um-1,λ是波长,C1和C2是辐射常数,C1=3.7418×10-16W
m-2;C2=1.4387685104um
K,T是热力学温度,单位是K。
Planck函数给出了黑体辐射的辐射强度与温度和波长的定量关系。
从
(1)式可以看出,温度确定后,由Planck函数可以确定辐射源的能量谱分布,进而可以推算出物体的能量谱峰值的波长。
反之,从物体的能量谱分布及辐射强度也可计算出物体的实际温度。
这也是地表温度能被反演的理论基础。
2.3地表温度反演方法
从20世纪80年代至今,遥感反演地表温度经历了20多年的发展,取得了很大成果,但地表温度的精确反演仍然是当前研究的热点与难点之一,下面对各种算法做一介绍。
2.3.1单窗算法
陆地卫星TM数据(TM6)热波段表示地表热辐射和地表温度变化。
长期以来,从TM-6数据中演算地表温度通常是通过所谓大气校正法。
这一方法需要估计大气热辐射和大气对地表热辐射传导的影响,计算过程很复杂,误差也较大,在实际中应用不多。
根据地表热辐射传导方程,推导出一个简单易行并且精度较高的演算方法把大气和地表的影响直接包括在演算公式中。
该算法需要用地表辐射率、大气透射率和大气平均温度3个参数进行地表温度的演算。
验证表明,该方法的地表温度演算较高。
当参数估计没有误差时t该方法的地表温度演算精度达到 因该方法适用于仅有一个热渡殷的遥感数据,故称为单窗算法。 单窗算法利用大气透射率 、大气平均作用温度Ta和地表比辐射率 ,3个参数便能从亮温Tsensor推导出地表温度Tsurface,计算公式如下: (2) 式中, 是实际地表温度 是传感器的亮温C和D为中间变量,C= ,D= ; 是地表比辐射率, 为大气透射率;Ta为大气平均作用温度;a和、b是根据热辐射强度和亮温的关系拟合出来的回归系数。 2.3.2分裂窗算法 分裂窗算法以地表热辐射传导方程为基础,利用10-13um大气窗口内,2个热红外通道(一般为10.5-11.5um、11.5-12.5um)对大气吸收作用的不同,通过2个通道测量值的各种组合来剔除大气的影响,进行大气和地表比辐射率的修正。 分裂窗算法主要是针对NOAA/AVHRR开发的,并被首先运用到海面温度反演。 经过20多年的发展,目前公开发表的分裂窗算法已经将近20个。 (1)分裂窗算法的一般形式 基于NOAA/AVHRR数据的分裂窗算法的一般形式为: (3) 式中TS为陆面温度,T4、T5为AVHRR通道4、通道5的亮温值,系数A、B由大气状况及其它影响通道4、通道5的辐射和透过率的有关因子决定,不同的分裂窗算法有不同的A、B值。 (2)分裂窗算法的其它形式 分裂窗算法的另一种常用表达式为(式中A0、A1、A2是参数): (5) A直接表示为通道0、1和通道4、5的地表比辐射率的函数,T5为AVHRR通道5的亮温值。 Price首次将分裂窗算法应用于地表温度的反演,他将地表看作黑体,且只考虑大气水汽的吸收和散射,取系数B=0,表达式为: (4) 式中 , 分别为AVHRR通道4和通道5的地表辐射率。 2.4遥感影像处理软件简介 ENVI(TheEnvironmentforVisualizingImages)是美国ITTVisualInformationSolutions公司的旗舰产品。 ENVI由遥感领域的科学家采用IDL开发的一套功能强大的遥感图像处理软件;它是快速、便捷、准确地从地理空间影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案,它提供先进的,人性化的使用工具来方便用户读取、准备、探测、分析和共享影像中的信息。 今天,众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从地理空间影像中提取信息。 已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋,测绘勘察和城市与区域规划等行业。 ENVI包含齐全的遥感影像处理功能: 常规处理、几何校正、定标、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、神经网络分析、区域分析、GPS联接、正射影象图生成、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用的函数库、制图、数据输入/输出等功能组成了图像处理软件中非常全面的系统。 ENVI对于要处理的图像波段数没有限制,可以处理最先进的卫星格式,如Landsat7、IKONOS、SPOT,RADARSAT,NASA,NOAA,EROS和TERRA,并准备接受未来所有传感器的信息。 主界面图如图1。 图1ENVI主界面图 ERDASIMAGINE是一款遥感图像处理系统软件。 ERDASIMAGINE是美国ERDAS公司开发的遥感图像处理系统。 它以其先进的图像处理技术,友好、灵活的用户界面和操作方式,面向广阔应用领域的产品模块,服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS(遥感图像处理和地理信息系统)集成功能,为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具,代表了遥感图像处理系统未来的发展趋势。 该软件功能强大,在该行业中是最好的一款软件。 目前ERDASIMAGINE软件已经成为世界上占最大市场份额的专业遥感图像处理软件。 ERDASIMAGINE具有非常友好、方便地管理多窗口的功能。 不论是几何校正还是航片、卫片区域正射矫正以及其它与多个窗口有关的功能,IMAGINE都将相关的多个窗口非常方便地组织起来,免去了用户开关窗口、排列窗口、组织窗口的麻烦,应用方便因而加快了产品的生产速度。 IMAGINE的窗口提供了卷帘、闪烁、设置透明度以及根据坐标进行窗口联接的功能,为多个相关图像的比较提供了方便的工具。 IMAGINE的窗口还提供了整倍的放大缩小、任意矩形放大缩小、实时交互式放大缩小、虚拟及类似动画游戏式漫游等工具,方便对图像进行各种形式的观看与比较。 主界面图如图2。 图2ERDAS主界面图 3反演实例 3.1研究区概况及数据资料获取 北京地处华北平原北端,位于北纬39°26'--41°4',东经115°24'--118°31'之间。 位于华北平原西北边缘。 毗邻渤海湾,上靠辽东半岛,下临山东半岛。 北京与天津相邻,并与天津一起被河北省环绕。 西部是太行山山脉余脉的西山,北部是燕山山脉的军都山,两山在南口关沟相交,形成一个向东南展开的半圆形大山弯,人们称之为“北京弯”,它所围绕的小平原即为北京小平原。 全市土地面积16410平方公里,其中平原面积6338平方公里,占38.6%。 属于典型的温带大陆性季风气候,冬季寒冷干燥,夏季高温多雨。 在该区利用遥感信息进行区域性尺度的地表温度及时空要素监测非常重要,有实际指导意义。 本文选用LandsatTM/ETM的影像数据,TM影像包含7个波段,各个波段的特征和用途见表1。 而ETM影像包含8个波段,比TM影像增加了一个全色波段,而在分辨率方面其热红外波段的分辨率为60m,全色波段的分辨率为15m。 选取1995年、2007年的TM影像,选用植被覆盖率相对较高的6月左右的遥感影像,以便对其进行分类。 遥感数据详细信息见表2。 本文选用的非遥感数据为各种地理空间数据与资料数据,主要需要北京市的行政区划图。 研究主要用到的遥感软件有ERDASIMAGE8.5,ENVI4.5。 表1TM影像各波段特征及主要用途 波段号 波段类型 波长 空间分辨率 功能与主要用途 1 蓝色 0.45-0.52 30 对水体有穿透能力,用来分析土地利用、干燥的土壤、植被特征、编制森林分布图 2 绿色 0.52-0.60 30 对水体的穿透能力较强,对植被的反射敏感,位于叶绿素的两个吸收带之间,利用 这一波段增强鉴别植被的能力;能区分林型、树种 3 红色 0.63-0.69 30 位于叶绿素的吸收区,能增强植被覆盖与无植被之间的反差,亦能增强同类植被的 反差;可根据植被的色调判断植物的健状况 4 近红外 0.76-0.90 30 集中反映植物的强反射,用于植被类型、生物量和作物长势的调查,绘制水体边界和土壤湿度,也可用来增强土壤与农作物 和陆地与水域之间的反差 5 中红外 1.55-1.75 30 处于水的吸收带,对含水量反应敏感,可用于土壤湿度、植物含水量调查、水分状 况研究、作物长势分析 6 热红外 10.4-12.5 120 属于热红外波段,对热异常敏感。 监测与人类活动有关的热特征,用于热分布制图、岩石识别和地质探矿、水体温度变化制图 7 中红外 2.08-2.35 30 探测高温辐射源,如监测森里火灾、火山活动等,区分岩石类型、地质探矿与制图 表2数据源详细信息 数据日期分辨率(m)投影 1999-05-2530UTM,WGS84Zone50 2009-05-1230UTM,WGS84Zone50 3.2遥感数据预处理 由于地球自转、大气折射、地形起伏、传感器姿态变化等多种因素的影响,使遥感图像产生辐射失真和几何变形,这些失真与畸变会影响影像的质量和应用,必须进行消除。 这里的操作用ERDAS软件。 3.2.1辐射定标 辐射定标,就是将像素灰度值DN(DigitalNumber)转换为辐射亮度或者反射率。 通过定标,可以消除一些大气的干扰。 本文通过ENVI软件中自带的对TM的定标工具,计算辐射亮度或反射率。 对于TM/ETM+影像采用下面公式将亮度值DN6转换为大气顶部辐射亮度L : TM: L =L +(L -L )×Q /Q (6) ETM+: L =L +(L -L )× (7) 其中: L 为 波段的辐射亮度,DN是每个像元的遥感影像的灰度值。 Qmax和Qmin是像元可取的最大值(255)和最小值(0)。 Lmax—Lmin分别为定标常数,传感器辐射亮度的范围。 不同时期的LandsatETM+的Lmax和Lmin值参见表3。 表3LandsatETM+的Lmax和Lmin值 2001.7.1之前2001.7.1之后 波段LOWGAINHIAGGAINLOWGAI
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