单窗算法结合Landsat8热红外数据反演地表温度_胡德勇.docx
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1007-4619(2015)06-0964-13 JournalofRemoteSensing遥感学报
单窗算法结合Landsat8热红外数据反演地表温度
胡德勇1,乔琨1,王兴玲2,赵利民3,季国华1
1.首都师范大学资源环境与旅游学院,北京100048;
2.民政部国家减灾中心,北京100025;
3.中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100101
摘要:
Landsat热红外系列数据一直是地表温度反演重要的遥感数据源,目前用于地表温度反演的单窗算法主要针对LandsatTM/ETM+第6波段数据(TM6)建立的,Landsat8热红外传感器(TIRS)与TM6相比有很多变化,因而其单窗算法也需要改进。
本文以Landsat8TIRS第10波段(TIRS10)为数据源,提出了针对TIRS10的单窗算法(TIRS10_SC),并对研究区地表温度进行反演研究,确定了研究区不同类型地表的温度值。
研究结果表明:
(1)TIRS10_SC算法可以较好地应用于Landsat8数据的地表温度反演,平均反演误差为0.83℃,相关系数为
0.805,反演温度与模拟数据和实测数据都具有较好的一致性;
(2)通过对单窗算法中的地表发射率、大气水汽含量和大气平均作用温度等参数敏感性分析发现,TIRS10SC算法能够获得较为可靠的反演结果;同时,TIRS10SC算法对大气水汽含量和地表发射率敏感性较高,对大气平均作用温度敏感性稍弱。
该算法对于利用Landsat8TIRS数据快速反演地表温度具有应用价值。
关键词:
热红外遥感,地表温度反演,单窗算法,Landsat8TIRS,MODIS
中图分类号:
TP79 文献标志码:
A
引用格式:
胡德勇,乔琨,王兴玲,赵利民,季国华.2015.单窗算法结合Landsat8热红外数据反演地表温度.遥感学报,19(6):
964-976
HuDY,QiaoK,WangXL,ZhaoLMandJiGH.2015.LandsurfacetemperatureretrievalfromLandsat8ther-malinfrareddatausingmono-windowalgorithm.JournalofRemoteSensing,19(6):
964-976[DOI:
10.11834/jrs.20155038]
1引 言
地表温度是常见的地表生物物理参量之一,在城市热环境、地表辐射能量平衡、全球气候变化等应用领域都有重要研究价值。
热红外遥感探测技术能够获取地表热红外谱段的辐射能量,并基于地表物体的发射率特性反演其热力学温度,因而成为了获取大区域温度值及其时空分布特征的重要途径(覃志豪等,2005;Sobrino等,2005;宋挺等,2015)。
目前地表温度的遥感反演算法包括辐射传输方程法(Sobrino等,2004;Li等,2004;毛克彪等,2007)、单窗算法(Qin等,2001;Jiménez-Muoz和Sobrino,2003;周纪等,2011)、分裂窗算法(Wan和
Dozier,1996;Ri等,2013)以及多通道多角度算法(Sobrino等,1996;Gillespie等,1998;毛克彪等,2006)等,不同的算法适用于不同的遥感传感器的热红外数据(罗菊花等,2010)。
Landsat卫星的热红外系列数据一直是地表温度反演最重要的遥感数据之一,从LandsatTM、LandsatETM+、到2013年3月发射成功的Landsat8热红外传感器TIRS(Ther-malInfraredSensor),Landsat为遥感用户提供了可供长期、连续观测的热红外遥感图像。
对于最新的Landsat8TIRS数据,已有研究者通过正演模拟方法,构建模拟数据开展了TIRS数据地表温度反演算法研究,如Jiménez-Muoz等人(2014)对单通道算法和分裂窗算法的反演精度和敏感性进行了对比分析,结果表明随着大气水汽含量的增加,分裂窗
收稿日期:
2015-03-17;修订日期:
2015-06-19;优先数字出版日期:
2015-06-26基金项目:
国防科工局民用航天“十二五”预研项目(编号:
D030101)
第一作者简介:
胡德勇(1974—),男,副教授,主要研究领域为资源环境遥感、自然灾害遥感监测与评估。
E-mail:
deyonghu@163.com
通信作者简介:
乔琨(1989—),女,硕士,主要从事环境遥感研究。
E-mail:
qiaoyingying2009@126.com
胡德勇等:
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算法的精度略高于单通道算法;Rozenstein等(2014)探讨了分裂窗算法反演地表温度的可行性以及相关参数的敏感性;Yu等(2014)对辐射传输方程法、分裂窗算法以及单通道算法3种算法的反演精度进行了定量对比分析,结果表明辐射传输方程法精度最高,其次是分裂窗算法、单通道算法。
但是,上述提到的研究都是基于模拟数据集,没有涉及到Landsat8TIRS图像;另外,美国地质调查局USGS(UnitedStatesGeologicalSurvey)指出由于Landsat8卫星刚发射运行不久,TIRS第11波段暂时存在定标不稳定性,因而不建议运用分裂窗算法进行定量研究,如分裂窗算法反演地表温度以及大气校正等(USGS,2014),故本文主要针对Landsat8TIRS10数据讨论其单窗算法。
单窗算法能够将大气和地表的影响直接包括在演算公式内,与辐射传输方程法相比简单易行、应用方便,能够适用于Landsat数据长时间序列的地表温度反演研究。
国内外很多学者已经针对
Landsat系列卫星热红外遥感数据的地表温度反演的单窗算法开展了大量研究,主要有Jiménez-Muoz单通道算法(简写为JM_SC)和覃志豪单窗算法(简写为Qin_SC)。
JM_SC分析了大气水汽含量和大气透过率、大气上行辐射和大气下行辐射等3参量之间的关系,提出了采用大气水汽含量值来量化该3个参量的方法,因而在确知地表发射率情况下,将单通道算法表达为以大气水汽含量为变量的函数(Jiménez-Muoz和Sobrino,2003);Qin_SC分析了大气平均作用温度和大气上行辐射和大气下行辐射等2参量之间的关系,将单窗算法表达为大气透过率和大气平均作用温度的函数(Qin等,2001)。
大气透过率和地表发射率等参数之间的关系,提出了针对TIRS10的单窗算法;利用Landsat8图像和其他辅助数据完成了研究区的地表温度反演及其结果精度验证,并讨论了算法中相关变量的敏感性。
图1Landsat5第6波段与Landsat8
第10波段光谱响应函数
Fig.1SpectralresponsefunctionforLandsat5andLandsat8thermalbands
2原理和方法
2.1 TIRS接收到的辐射能量
地表热辐射传输方程是遥感反演地表温度的基础。
Landsat8卫星TIRS接收到的辐射通量主要包括地表热辐射、大气上行热辐射以及大气下行热辐射被地表反射回传感器部分:
Li(Ti)=τiεiLB(Ts)+τi(1-εi)Li↓+Li↑
(1)式中,Ti,Ts分别代表亮温和地表温度(K),i代表TIRS波段;Li(Ti)为亮温为Ti时传感器接收到的辐
射能量(W·m-2·sr-1·μm-1);L(T)为地表温度为
目前,针对Landsat8TIRS图像反演地表温度的单 B s
s i
, T时的辐射能量(W·m-2·sr-1·μm-1);τ为大气
窗算法研究的文献还未能发现故本文以Landsat8
TIRS10遥感图像反演地表温度为目标,提出针对
TIRS10的单窗算法。
Landsat8TIRS包括两个热红外波段,第10波段(10.60—11.19μm)和第11波段(11.50—
12.51μm),TIRS10位于较低的大气吸收区,其大
透过率(无量纲);εi代表地表发射率(无量纲);
i i
L↓为大气下行辐射(W·m-2·sr-1·μm-1);L↑为大气上行辐射(W·m-2·sr-1·μm-1)。
{
通过数学积分简化,Li↑和Li↓可近似为(覃志豪,2001):
气透过率值高于TIRS11,更适合于单波段的地表温度反演(Jiménez-Muoz等,2014;Yu等,2014)。
Li↑≈(1-τi)LB(Ta)
Li↓≈(1-τi)LB(Ta↓)
(2)
与LandsatTM6相比,Landsat8TIRS10的波段范围变窄,光谱响应函数也发生了变化(如图1所示),因而其单窗算法需要针对其光谱特性开展具体分析和改进。
本文综合TIRS10特性和热辐射传输方程,建模地表温度和亮温、大气平均作用温度、
式中,Ta和Ta↓分别表示大气向上和向下的平均作
用温度(K);LB(Ta)为大气温度为Ta时的大气向上辐射能量;LB(Ta↓)为大气温度为Ta↓时的大气向下辐射能量。
研究表明用Ta代替Ta↓对求解地表温度产生的影响可以忽略不计,则LB(Ta)可以代替
966 JournalofRemoteSensing遥感学报2015,19(6)
LB(Ta↓)进行计算(Qin等,2001)。
下文中大气平均作用温度均由Ta表示。
将式
(2)代入式
(1),则Landsat8第10波段(TIRS10)接收到的辐射能量可简化为:
L10(T10)=τ10ε10LB(Ts)+
(1-τ10)[1+(1-ε10)τ10]LB(Ta)(3)
式中,τ10为TIRS10的大气透过率;ε10为TIRS10的地表发射率。
2.2 针对TIRS10的单窗算法
LB(Tj)=LB(T)+(Tj-T)LB(T)/T+δ=
(Q+Tj-T)LB(T)/T (6)
式中,Q=[LB(T)+δ]/[LB(T)/T]。
LB(T)为温度为T时的辐射能量;Q为温度参数;T为某一固定的温度;δ为一阶泰勒展开余项;LB(T)/T为辐射函数对温度T求偏导。
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