基于ETM热红外波段的郑州地区地表温度反演算法研究

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1、基于ETM+热红外波段的郑州地区地表温度反演算法研究摘 要陆地表面温度在地一气相互作用过程中扮演着十分重要的角色，是全球变化研究的关键参数，对水文、生态、环境和生物地球化学等研究有重要意义，并且在农业气象、热惯量计算等方面也有重要的应用价值，定量精确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。因此，利用卫星遥感资料进行地表温度的反演己成为目前遥感定量研究中的重要任务之一。区域性的地表温度，是该地区热能量分布的重要参数，通过遥感影像获得是最便捷、最有效的方法.热红外遥感是遥感研究中的一个重要领域，而从热红外遥感图像中提取

2、出温度信息是热红外遥感技术应用的前提。本文在地表温度研究进展的理论基础上,以黄河中下游沿岸城市郑州市和开封市进行了案例研究。在遥感和GIS技术的支持下， 2001年5月10日的Landsat7ETM+热红外遥感影像数据采用单窗算法进行定量反演，得到了研究区地表温度的空间分布变化。 关键词：热红外遥感； 地表温度反演； 单窗算法； ABSTRACTLand surface temperature is playing a very important role in ground-atmosphere interaction. It is a key parameter in the globa

3、l change studies, playing very important meanings in researches such as hydrology, ecology, environment and biological geochemistry, and there is important application value in calculating agricultural weather, hot inertia etc, Achievement of quantitative and accurate land surface promotes the proce

4、ss of prediction of drought disaster、study of crops，estimation on crop output, numerical weather forecast, global climatic change and global carbon balance. So it becomes one of important tasks in quantitative remote sensing research to make use of satellite remote sensing to retrieve land surface t

5、emperature at present. Land surface temperature (LST) is a crucial parameter in indicting thermal energy distribution, the most efficient way to acquire it is through thermal infrared remote sensing images. Thermal infrared remote sensing is an important branch of remote sensing whereas LST retrievi

6、ng is the premise of it. In this paper，with the help of RS and GIS technology，Landsat7ETM+ IR images of Zhengzhou City and Kaifeng City were employed to retrieve several parameters between land and atmosphere such as surface albedo, surface emissivity Based on these parameters and other data which m

7、ainly atmosphere data, land surface temperature were calculated to study the temporal change trend and spatial distribution characters in study area.Key words: thermal infrared remote sensing; LST retrieving; mono-window algorithm目 录1 绪论11.1 研究意义12 基于地表温度的遥感反演方法12.1 理论基础12.1.1 基尔霍夫定律12.1.2 普朗克定律22.2

8、 常见反演方法23 热红外遥感的应用43.1 热红外遥感资料在地震预报中的应用43.2 热红外遥感技术在旱情监测的应用53.3 热红外遥感在城市环境中的应用54 研究区概况及数据预处理64.1 研究区范围及概况64.2 数据预处理84.2.1 遥感数据源的选择及非遥感资料的收集84.2.2 Landsat 7 和ETM+介绍94.2.3 遥感数据的预处理104.3 单窗算法反演地表温度124.3.1 大气等效温度和大气透射率124.3.2 大气透过率的估计124.4 反演结果135 结论16参考文献17致 谢181 绪论1.1 研究意义地表温度是区域和全球尺度上陆地表面物理过程的一个关键参数，

9、是地球表面能量平衡和温室效应的良好指示计，综合了地气间相互作用的结果在气候、水文、生态、军事和生物地球化学等研究领域有着广泛的应用。从学科发展角度看，利用遥感实现对城市地表温度的快速反演从而可以反映城市热岛效应的空间特征及变化过程，可以大幅度提高城市尤其是大城市地表过程参数(地表温度)的范围和精度。研究对于促进学科交叉发展，在传统问题研究中深入探讨遥感技术手段的潜力方面都有一定的推动作用。在实际应用上，目前基于遥感进行地表温度反演的研究主要集中在北京、上海、武汉和南京等特大和大型城市。作为中国人口数量最多的省份，大多数学者们的研究都显示河南省的城市化水平偏低。郑州市作为省会城市，属于“小马拉大

10、车”，尽管发展较快但城市规模仍有待迅速扩大;而开封市作为具有悠久历史的文化名城，城市规模发展一度迟缓。随着“中原城市群”概念的提出以及“郑沛一体化”的发展，由此引发的一系列环境问题应该引起人们的足够重视。本文以郑州市和开封市为研究地区，使用2001年5月10日的Landsat7ETM+和热红外遥感数据，运用单窗算法反演研究区的地表温度，通过反演地表温度揭示研究区地温的真实分布和变化特点。2 基于地表温度的遥感反演方法2.1 理论基础所有的物质，只要其温度超过绝对零度，就会不断发射红外辐射。不同的地表物质，由于其表面形态、内部组成等等的不同，其热惯量、热容量、热传导及热辐射一般也各不相同，其向外

11、发射的热红外能量也存在差异。常温的地表物体发射的红外辐射主要在大于3m的中远红外区，又称热辐射1。热辐射不仅与物质的表面状态有关，而且是物质内部组成和温度的函数。在大气传输过程中，热辐射能通过3-5m和8-14m两个窗口。热红外遥感就是利用星载或者机载传感器收集、记录地物的这种热红外信息，并利用这种热红外信息来识别地物和反演各类地表参数。2.1.1 基尔霍夫定律在一定的温度下，任何物体的辐射出射度F，T与其吸收率A，T 的比值是一个普适函数E(，T)。E(，T)只是温度和波长的函数，与物体的性质无关。 (式2-1)这就是基尔霍夫定律。基尔霍夫定律表明：任何物体的辐射出射度F，T与其吸收率A，T

12、 的比值都等于同一温度下的黑体的辐射出射度E(，T)。E(，T)与物体的性质无关，吸收率A，T大的，其发射能力就强。黑体的吸收率A，T=1，其发射能力最大。通常把物体的发射出射度与相同温度下的黑体的辐射出射度的比值，成为物体的比辐射率，它表征物体的发射本领： (式2-2)可见= A，T，即物体的比辐射率等于物体的吸收率。2.1.2 普朗克定律 绝对黑体的辐射光谱E(，T)对于研究一切物体的辐射规律具有本质意义。1900年普朗克引进量子概念，将辐射当作不连续的量子发射，成功地从理论上得出了与实验精确符合的绝对黑体辐射出射度随波长的分布函数: (式2-3)式中E(，T)的单位是c是光速，c=2.9

13、9793h是普朗克常量，h=6.6262；k是波尔兹曼常数，k=1.3806。2.2 常见反演方法自上世纪60年代初期发射TIROS-II以来，利用卫星数据反演地表温度，探讨卫星热通道数据的理论及实际应用方法己成为遥感科学的一个重要研究领域。目前从遥感热通道数据反演地表温度的方法可分为两类:实验方法和理论计算方法。前者主要利用地面定标，实测出在传感器过顶时的地表温度，建立起图像灰度值和地面辐射能量值之间的回归方程进而得到地表温度;后者则是通过求解辐射传输方程，消除大气影响，求出地表温度。在实际应用过程中，前者由于存在地区局限性，加上对地面观测数据的严重依赖性以及反演的精度较低等问题一般不采用;

14、学者们对后者进行了深入的探讨，并得到了适用于不同传感器的多种算法。而理论计算方法在发展过程中又分为己知或假设地表比辐射率的反演算法和地表比辐射率与地表温度同步反演算法两大类。(1)分窗算法分窗算法(又称劈窗算法，split window algorithm)是以卫星观测到的热辐射数据为基础，利用大气在两个波段上的吸收率不同来去除大气影响，并用这两个波段辐射亮温的线性组合来计算地表温度。分窗算法是在光谱信息上进行研究得到的有效方法。F.Becker:和Zhao-liangLi2通过研究把该算法从海面温度（SST，Sea Surface Temperature）遥感引入到陆地表面温度(Land S

15、urface Temperature)遥感。目前在所有的反演地表温度的方法中，分窗算法得到了非常广泛的应用。以NOAA卫星的AVHRR数据为例，根据普朗克热辐射函数，将AVHRR的两个热通道即通道4(0.3m-11.3m)和通道5(11.5m- 12.5m)转化为相应的亮度温度，然后通过亮温来反演地表温度。分裂窗算法的表达形式如下： (式2-4)其中Ts是地表温度（K），T4和T5分别为AHVRR的第四第五通道的亮度温度（K）。用NOAA/AVHRR的第四第五通道反演地面亮温主要采用普朗克函数进行计算： (式2-5)其中:TB为亮度温度;E为定标后的辐射率;V为探测波段的中心波数;C1、C2为

16、玻尔曼常数。A0 、A1 、A2是由大气状况，观测角及地表比辐射率所决定的系数，对于不同算法其系数的确定有所区别。尽管计算比较简单，分窗算法应用还是有一定的限制。由其所确定的参数只能在局地范围上适用，在全球尺度上并不适用也不能反映实际的变化情况。当大气水汽含量和地表比辐射率有较大变化时，这种经验、半经验型公式就会产生较大的偏差。分窗算法在海面温度的反演上精度较高，因为海水的比辐射率可以认为是固定的，但是对于陆地表面而言就比较复杂。(2)单窗算法由于只有一个热红外波段，这种算法就要求提前获得精确的大气在水平和垂直方向上的温度、水汽含量等参数。大气轮廓线可以由卫星上的垂直探空仪器(如果有的话)得到

17、，或者数据气候模型预测以及无线电探空仪获得。目前利用TM/ETM+热红外波段(TM6)反演地表温度主要有三种方法:辐射传输方程法辐射传输方程法又称大气校正法，该方法主要根据卫星上遥感器所观测到的热辐射强度的构成来求算地表温度。方程表示为： (式2-6)在式2-6中，I是热辐射强度：是地表比辐射率;B(Ts)是用Planck函数表示的黑体热辐射强度，其中，Ts是地表温度(K) ;：是大气透射率，可以用大气水分含量来估计；和分别是大气的下行和上行热辐射强度。由辐射传输方程可知，要得到地表温度Ts必须要知道大气透过率，大气下行辐射亮度，大气上行辐射亮度。通过同步观测的无线电探空数据输入大气校正模型M

18、ODTRAN3可以计算出这三个大气参数。从辐射传输方程可以解出地表温度Ts，这种方法一个最大的限制条件是要求卫星过境时的大气无线电探空数据。如果能够获得准确的大气轮廓线，利用这种方法可以得到比较准确的地表温度4。对于TM热红外数据，如果能够获取卫星过境时的大气轮廓线数据则可利用MODTRAN软件对大气轮廓线数据进行模拟大气得到大气参数然后利用辐射传输方程计算出比较准确的地表温度，同时还可以与地表观测数据进行对比验证反演精度。单窗算法单窗算法(Mono-window Algorithm)适用于只有一个热波段的遥感数据，主要用于TM 6和ETM+数据进行地表温度反演。覃志豪根据地表热辐射传导方程，

19、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2-7中： （式2-7） 式中，TS是地表实际温度;Tb是行星亮度温度;Ta为大气等效温度;a和b是参考系数，取a = -67.355351, b = 0.458606; C和D是中间变量。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精度较高。当参数估计没有误差时，该方法的地表温度演算精度达到0.4 ，在参数估计有适度误差时，演算精度仍达1 .1。(3)多角度算法假设大气在水平方向上是均匀的，多角度方法是充分利用了同一目标在不同的观测角度下大气对地表辐射吸

20、收率差异。多角度观测可以是同一卫星在不同角度观测，也可以是不同卫星对同一目标观测。1991年ATSR是第一个能进行双角度观测的传感器，它的星下点观测角度为0-220，前向观测角度小于550。目前国内本领域的研究处于刚起步阶段，学者徐希孺5、陈良富6等呼吁加强该方法的应用研究，本文不再展开介绍。到目前为止，利用热红外遥感的方法反演地表温度己经取得了一定的成就，利用热红外遥感可以得到大范围的地表温度面信息，与传统的地表温度测量方式相比，具有快速、便捷、测量范围大、信息连续等特点，但由于大气影响和陆地表面比辐射率的不确定性，地表温度的反演精度受到了限制，还不能完全满足实际应用的测量精度要求，因此利用

21、热红外遥感数据反演地面温度目前仍然是一个研究热点和难点。综合以上各种算法，最重要的困难在于:(1)陆地表面的比辐射率不但依赖于地表的组成成分，而且与物理状态(如含水量、粗糙度)和视角等因素有关，且像元尺度的地表比辐射率难以预先确定；(2)由于地表比辐射率明显小于1，大气下行辐射效应也成为大气修正的内容之一。然而大气下行辐射效应的精确修正又依赖地表比辐射率己知比辐射率又要事先知道陆面温度，这样就构成了一个死循环;要得到地表。(3)未知量多于方程数，方程组不完备，从而构成了温度反演的不确定性。3 热红外遥感的应用3.1 热红外遥感资料在地震预报中的应用自20世纪80年代末以来，随着卫星遥感技术的迅

22、速发展。在地震预测预报中也提出了利用卫星红外遥感技术进行地震预测的方法9。国内外不少地震学者作了大量的地震红外异常机理、岩石实验、红外遥感技术的应用方法及典型震例对比分析研究，取得了许多有意义的研究结果。典型震例卫星热红外波段的温度资料分析结果表明震前确有增温现象。地震热红外异常很可能是通过地表和底层大气表现出来，直接原因是目标物的辐射温度发生变化。1988年，前苏联学者Gorny, Tronin等分析中亚地区的地震卫星热红外遥感图像时意外发现，该地区的一些中强地震(Ms5.5)震前，卫星红外图像上存在热异常现象，且与断裂构造的活动有关。在活动断层表面存在着稳定和不稳定的热红外辐射异常，异常增

23、温可达到几度的量级，异常的形态为线性条带。我国科学家很快意识到这一发现的重要性，迅速开始了这方面的探索研究，并将这一方法正式应用于地震预报实践。1996年Tronin等进一步对中亚地区近10年约10000景NOAH卫星热红外通道的热像进行系统分析，证实中亚地震活动区震前的卫星热红外异常(平均1-50C)与该区地震活动存在显著的统计关系。3.2 热红外遥感技术在旱情监测的应用我国北方地区地处干早、半干旱地带，降水少，蒸发强烈，水资源十分贫乏，旱灾频繁，严重制约着地区经济的发展。因此干早是制约我国、特别是北方干旱、半干早地区农牧业生产的最重要因素之一。寻找合适的干旱监测和评估方法，对于农牧业趋利避

24、害具有十分重要的意义。近年来，迅速发展的卫星遥感技术，使得快速、及时、动态监测与评估区域性的土壤水分状况和干早成为可能10。用红外遥感方法监测土壤水分和干早的研究始于上世纪70年代。1978年热容量制图卫星(HCMM)的发射成功，以及具有获得高分辨率图像能力的TIROSS和NOAH系列气象卫星的相继运行，使得大规模地研究和应用热红外技术遥感监测土壤水分和干早成为可能。发展的监测方法较多，目前主要采用两类方法，即热红外方法(热惯量模式)和微波遥感方法。还有人采用植被(作物)缺水系数法，但通常也可将此类方法归入热红外方法。国内外许多研究表明，利用土壤热学特性的热红外技术在遥感监测土壤水分和干早方面

25、具有巨大潜力和广阔的发展前景。热红外遥感技术监测土壤水分和干旱主要是应用热惯量模式。热惯量是土壤阻止温度变化的一个度量，反映了土壤的热学特性。由于土壤密度、热传导率和比热等特性的变化在一定条件下主要取决于土壤水分含量的变化，因而土壤热惯量与土壤含水量之间必定存在事实上的相关性。这样，就可通过遥感获取地表的有关信息，求算出热惯量及热惯量与土壤水分含量之间的相关关系，从而达到监测土壤水分状况和干早发生、发展趋势的目的。3.3 热红外遥感在城市环境中的应用（1）地表水体热污染调查随着城市化的发展，工业废水和居民排污量与日剧增，城市地表水体的污染日益严重，常规地面调查方法已不能适应治理工作的需要，应用

26、热红外遥感技术在水体调查方面解决了以下问题:发现热源点和排污口;调查江河、湖面水体污染程度和热扩散范围；研究地表水体污染的时空变化规律11。（2）研究城市下垫面结构与温度场关系城市地面温度变化反映了城市建筑材料性质、建筑密度、道路、体育场馆、植被、水体等分布特征。通过白天和夜间热红外数字化彩色图像镶嵌图，根据地面辐射温度高低和昼夜温度变化规律，可以对城市下垫面热力景观结构进行分析。此项研究对制定城市规划、城市改建、城市绿化具有很大指导意义。局地温度监测。高层建筑物产生的阴影效应对城市绿化，植被生长有很大影响，致使某些植物不能健康生长，甚至导致死亡，通过热红外遥感方法可以对地面温度场进行不同季节

27、的精确监测以正确的指导花草、树木的栽培，搞好城市绿化工作。（3）采用热红外图像的温度数据与常规地面监测方法相结合，可以加深城市气象研究工作。根据温度场图像可以更合理的布置地面气象观测站点;研究城市“热岛”效应。城市“热岛”是城市的一种特殊气象现象，是衡量城市环境质量的重要指标。根据热红外图像经计算机处理后绘制的地面辐射温度等值线图，可以描述了城市冬季白天和夜间城市“热岛”的时间和空间特征。根据热图像还可以制作城市“热岛”三维立体图，形象客观地反映了城市“热岛”的平面分布规律与强度变化持征，给人以直观形象的立体感;根据不同时相的遥感资料，还可研究城市热岛的日变化和年变化规律12。总结城市热岛与下

28、垫面性质的相关关系，可从城市规划入手，制约那些形成城市热岛的因素，防止城市环境的进一步恶化。还可以用来研究城市风场的变化规律，建立大气污染与温度场的关系。4 研究区概况及数据预处理4.1 研究区范围及概况郑州市是河南省省会，位于河南省中部偏北，北临黄河，西依n山，东南为广阔的黄淮平原。郑州地区属暖温带大陆性气候，四季分明，年平均气温14.4 0C ,年平均降水量为640.9mm。境内大小河流35条，分别属于黄河和淮河两大水系，其中流经郑州段的黄河150.4km。本文所研究的郑州市指的是郑州市管城、金水、邝山、二七和中原区等五个市辖区(不包括上街区)，位于东经113026-113051之间，北纬

29、 34035一34057之间。研究区的西南和西北为侵蚀黄土丘陵地区，在邝山区和金水区有洼地分布，其余为冲积平原区。海拔在80-190m之间，地势是西部高、东部低，西南高、东北低。土壤主要以褐土、潮土为主，也有部分水稻土。开封市是中国著名的七朝古都，同时还是国家首批公布的24座历史文化名城之一。开封市位于东经114011-114028、北纬34043-34055，开封市距离省会郑州市70km。整体上看是处于河南省中部偏东，地处黄河中下游冲积平原的西部，北依黄河，南接黄淮平原。开封市海拔69-78m，地势平坦，气候冬寒春暖，夏热秋凉，四季分明，属于典型的暖温带大陆性季风气候，全年平均气温14.52

30、0C，平均降水量622mm。开封河流湖泊较多，地上地下水资源丰富，自然生态环境较好。土壤主要为以潮土为主，另外风沙土、盐土和新积土也有少量分布。研究区在河南省的位置示意图如下图所示：图4-1研究区在河南省行政区划图的位置示意图如图4-1所示，本文研究区指的是郑州市和开封市两市市辖区，不包括其管辖范围内的县级市和县。图4-2 研究区在Landsat影响中的位置4.2 数据预处理4.2.1 遥感数据源的选择及非遥感资料的收集目前国内外用于地表温度及大气参数反演的主要遥感数据源有NOAA卫星搭载的AVHRR数据、Landsat卫星的TM/ETM和TERRA卫星搭载的MODIS ,ASTER传感器数据

31、等。其中Landsat TM/ETM和ASTER因为其分辨率比较高从而得到了广泛的应用。尤其是Landsat-5因为发射时间较长、数据时间序列比较完整应用更为广泛。Landsat-5轨道高度705km，轨道倾角98.220，扫描带宽为185km,卫星由北向南运行每16天即可实现对同一地区重复观测。Landsat-7卫星于1999年4月15日发射升空，其ETM(enhanced thematic mapper)数据共包含8个波谱段。除了同以前的ETM有相同波谱和空间分辨率的波段以外(热红外波段空间分辨率由原来的120m提高到60m，增加一个分辨率为15m的全色波段(pan)。在数据的辐射特征方面

32、，Landsat-7 ETM传感器的辐射定标误差与Landsat-5数据相比精度提高了近一倍，达到5%。本文中，在温度的反演之外为了更好的对城市地表温度进行分析比较，最终选取Landsat TM/ETM遥感影像作为主要数据源。所采用的遥感影像是成像质量较好(研究区无云)、轨道号为3 6的Landsat TM/ETM，具体是成像于 2001年5月10日(ETM ) 。表4-1 TM的最小、最大辐射亮度波段最小/最大辐射亮度波段宽度1-0.0099/1.0040.662-0.0227/2.4040.0813-0.0083/1.4100.0694-0.0194/2.6600.1395-0.0079/

33、0.58730.2166-0.00375/0.35950.25070.154/1.8961.2394.2.2 Landsat 7 和ETM+介绍7号卫星仅搭载ETM+ (Enhanced Thematic Mapper)，为改进增强的专题制图仪。该传感器在保持Landsat 4和5 TM的基本特征基础上做了一些改进，包括将热红外波段的空间分辨率从120m提高到60m，利用一个全孔检校板来改进绝对辐射检校等。另外还增加了一些有利于Landsat 7数据接收和使用的特征。例如，Landsat 7采用一个容量为378Gb的固态记录仪，它可存贮约40min相当于100帧ETM十影像数据，以便在卫星飞临

34、专设的地面接收站视界之内时再向下传输。上述特征保证了ETM+传感器采集覆盖全球的数据的能力。同Landsat 6一样，原计划在Landsat 7上搭载两种传感器:一种是改进的ETM，以保持数据的连续性;另一种是高分辨率多光谱立体成像仪(HRMSI ) 。HRMSI也属于一种推扫式线阵列传感器，它具有空间分辨率高(全色5m，多光谱l 0m)的特点，另外还具备获取同一轨道上的立体像对和不同轨道之间重复访问的能力。对HRMSI的设计是从1992年9月开始的，但再次由于财政上的困难和政策等方面的原因，HRMSI于1994年5月停止研究。这样对Landsat 7的设计制造方案不得不重新调整， Lands

35、at 7只搭载ETM+传感器，为保持数据连续性而作的飞行卫星。表4-2 ETM+的一些轨道参数扫描带宽度185Km重复覆盖间隔16天（233 orbits）轨道高度705Km卫星数据容量约375Gb(solid state)倾斜度与太阳同步，倾角98.20过赤道时间上午10:00+/- 15 分发射时间1999.4.15表4-3ETM+的光谱范围和地面分辨率波段光谱范围/地面分辨率/m10.45-0.5153020.525-0.6053030.63-0.6903040.75-0.903051.55-1.7530610.40-12.56072.09-2.3530Pan(全色波段)0.52-0.9

36、015陆地卫星7号与4号、5号的显著区别在于:(1)在多光谱波段的基础上增加了一个IFOV为l5m的全色波段;(2)热红外波段的分辨率由陆地卫星4, 5号的120m提高到60m; (3)可以得到全世界范围内的记录数据(如以光盘形式获得)而不一定得通过地面接收站;(4)沿轨道方向与垂直方向每400m就有一个精确的测地坐标。相同点：它与陆地卫星4,5号一样，能在地面形成185*185Km的扫描带宽。4.2.3 遥感数据的预处理(1)影像配准所谓影像配准即同一区域内一幅图像(基准图像)对另一幅图像的校准，以使两幅图像中的同名像元配准7。之所以进行影像配准，是因为本论文在研究中需要用到多个时期的遥感影

37、像。这些影像往往在时相或者所获得的遥感器上有所不同，这就要求把这些影像统一到一个坐标系统下，并且要求同一地物的像元在不同影像中的位置相互重叠。(2)影像的亮度值(DN值)转化为大气层顶反射率遥感影像的亮度值(DN值)都是经过量化和纠正过的以8bit编码的数字影像，为了精确反演地物特性，有必要将DN值转化为星上辐射亮度值和反射率。像元的亮度值(DN值)是由传感器所探测到的地面目标物的电磁辐射强度决定的。入射到传感器中的电磁波被探测器元件转换为电信号，经过模数转换，成为绝对辐射亮度值，为便于应用，绝对辐射亮度值又被转换为能够表征地物辐射亮度的相对值。由相对值到绝对值的转化过程实质上就是由像元的亮度

38、值转化为星上辐射亮度值的过程。 陆地卫星一7手册提供了像素DN值转化为绝对辐射亮度值公式和辐射率到反射率的转换公式8: (式4-1)其中：为传感器探孔处光谱辐射强度，即为星上辐射亮度；和是头文件提供的偏差参数，即和分别为图像的增益和偏置；为经过辐射订正的图像灰度即DN值；通过以下公式可以得出大气顶部的反射率： （式4-2）其中：为大气顶部反射率；为传感器探孔处光谱辐射强度，即卫星上辐射亮度值；d为日地天文单位距离；为大气层顶部的太阳平均辐照度；为成像时的太阳天顶角，即太阳高度角的余角，可以从头文件中读取。表4-4日地天文单位距离对照表Earth-Sun Distance in Astronom

39、ical UnitsJulianDistanceJulianDistanceJulianDistanceJulianDistanceJulianDistanceDayDayDayDayDay10.9832740.99451521.01402271.01283050.9925150.9836910.99931661.01582421.00923190.9892320.98531061.00331821.01672581.00573350.9860460.98781211.00761961.01652741.00113490.9843600.99091351.01092131.01492880.9

40、9723650.9833Landsat 7 的参数可在表4-5、4-6、4-7中获得表4-5Landsat 7ETM+影响的增益watts/ (meter squared*ster*m)ETM+ Spectral Radiance Range watts/(meter squared*ster*m)BandBefore July1,2000After July1,2000NumberLow GainHigh GainLow GainHigh GainLMINLMAXLMINLMAXLMINLMAXLMINLMAX1-6.2297.5-6.2194.3-6.2293.7-6.2191.62-6.

41、0303.4-6.0202.4-6.4300.9-6.4196.53-4.5235.5-4.5158.6-5.0234.4-5.0152.94-4.5235.0-4.5157.5-5.1241.1-5.1157.45-1.047.70-1.031.76-1.047.57-1.031.0660.017.043.212.650.017.043.212.657-0.3516.60-0.3510.932-0.3516.54-0.3510.808-5.0244.00-5.0158.40-4.7243.1-4.7158.3表4-6Landsat 7 ETM+大气层顶部的太阳平均辐照度ETM+ Solar

42、Spectral IrradiancesBandwatts/ (meter squared*ster*m)11969.00021840.00031551.00041044.0005225.700782.0781368.000表4-7Landsat7 ETM+热红外波段校正参数ETM+ Thermal Band Calibration ConstantsUnitswatts/ (meter squared*ster*m)KelvinConstantK1K2Landsat 7666.091282.714.3 单窗算法反演地表温度覃志豪的单窗算法是一种根据地表热辐射传导方程而不需要大气校正直接反演地

43、表温度的方法，假定在天空晴朗且没有明显大气垂直涡流作用情况下，可把大气分成几个平行层面，如果缺乏实时的大气剖面资料，仍可把标准大气数据和当地实时地面气象资料(主要是气温和大气水分含量)结合起来，具体应用公式如后所述（式2-7）4.3.1 大气等效温度和大气透射率大气等效温度主要取决于大气剖面的气温分布和大气状态，而大气透射率则主要取决于大气水分含量。覃志豪大气平均作用温度的近似估计分为四种:USA 1976平均大气，Ta=25.9396+ 0.88045T0热带平均大气，Ta =17.9769 + 0.91715 T0中纬度夏季大气，Ta=16.0110 + 0.92621 T0中纬度冬季大气

44、，Ta =19.2704 + 0.91118 T0式中，T。为卫星过境时地面附近(大约高度)的气温；Ta和T。的单位均为K。 本研究区位于中纬度且成像时间为5月，因此，采用中纬度夏季平均大气近似推算Ta。4.3.2 大气透过率的估计表4-8将根据不同的温度范围和水分含量给出了不同的大气透射率估计方程，可以根据实际的温度和水分含量选择相应的方程。表4-8大气透过率估计方程气温特征水分含量w（g/cm2）大气透射率估计方程高气温(350C)0.41.6=0.974290一0.080071.63.0=1.031412一0.11536低气温(180C)0.41.6=0.982007一0.096111.

45、63.0=1.053710一0.14142其中，W为卫星过境时地面附近(大约2m高度)的大气水分含量，单位为g/cm2。从当地气象资料中查到卫星过境时的地面大约2m处的气温为23.60C，通过6S模型推算出卫星过境时的地面附近2m处的大气水分含量为1.25g/cm2 。因此，大气透射率估计方程应选用=0.982007一0.09611至此，至此，本文已经得到了运用单窗算法反演地表温度的所有参数，利用RS软件并结合GIS软件就可以反演出研究区地表温度。4.4 反演结果本文的温度反演是基于遥感软件ENVI环境下实现。图4-3 2001年5月10日郑州地区地表温度分布图表4-92001年5月10日郑州

46、地区地表温度基本统计信息统计信息最小值最大值均值标准差温度值34.7764.0849.695.82图 4-4 2001年郑州市地表温度分布图图 4-5 2001年开封地区地表温度分布图表4-102001年开封地区地表温度基本统计信息统计信息最小值最大值均值标准差温度值34.1960.1748.465.27图 4-6 2001年开封市地表温度分布图5 结论本文以黄河中下游沿岸的郑州市和开封市为例，在RS, GIS技术的支持下， 2001年5月10日时段的ETM+影像为主要数据源，结合利用研究区基本地理数据和气象观测资料进行地表温度的反演，以Landsat数据和气象资料为数据源，选取郑州市和开封市

47、为研究区，在遥感软件ENVI环境下通过对地表比辐射率、大气平均作用温度和大气透射率等参数的推导分别反演出两城市地表温度。从反演结果来看，利用该方法进行研究是可行的。参考文献1 田国良等.热红外遥感M.北京：电子工业出版社，20062 Becker, F., Li, Z. LTowards a local split window method over land surface J. International Journal of Remote Sensing, 1990(11):369-393.3 Berk A., Bernstein L.S.,& Robertson D.C. A Mod

48、erate Resolution Model for Lowtran 7, technical report GL-TR-89-0122M, Geophys.Lab, Bedford, MA, 1989.4 覃志豪.单窗算法的大气参数估计方法J.国土资源遥感.2003,(2) :37-43.5 徐希孺，庄家礼，陈良富.热红外多角度遥感和反演混合像元组分温度J.北京大学学报(自然科学版),2000,36 ( 4):555-560.6 陈良富，徐希孺.陆面温度反演的新进展J.国土资源遥感,1999( 3):47-50.7 赵英时等.遥感应用分析原理与方法M.北京:科学出版社，2004.8 http:/ltpwww.gsfc.nasa.gov/IAS/handbook/handbook_tmls/chapterl l/chapterll.html.9 强祖基.卫星热红外图像亮温异常一一短临震兆J.中国科学.1998,28(06 ):22-2510 李亚春，王志华.我国干早热红外遥感监测方法的研究进展J.干旱地区农业研究.1999,17(2):98-102.11 刘三超，张万昌.张掖绿洲城市热效应的遥感研究J.国土资源遥感.2003,(4):1721.12 杨英宝.南京市热岛效应的遥感图像分析与应用研究D.中国科学院.2005.