基于Landsat 8数据的地表温度反演技术探讨

　　摘要：地表温度是描述地表过程变化的重要参数，在全球气候变化、地表辐射能量平衡、城市热环境、资源环境监测等研究领域中扮演着重要的角色。随着遥感技术的发展，利用遥感技术估算陆地表面温度的方法不断成熟，热红外遥感技术是核心方法，众多热红外数据中Landsat系列凭借连续性好、易获取的优势被广泛应用于地表温度反演研究。本文梳理了目前利用Landsat 8热红外数据反演地表温度的基础理论、反演算法以及反演参数计算等，并指出基于Landsat 8数据的地表温度反演有待解决的问题，最后对利用Landsat 8数据反演地表温度研究进行了展望。

　　关键词：地表温度;热红外遥感技术;Landsat 8影像;反演

　　陆地表面温度LST(Land Surface Temperature)即地表温度，在地表与大氣能量交换中起着关键作用，是分析和模拟区域尺度地表过程的关键参数[1]。充分了解区域乃至全球水-热循环的内在机理与联系，并定量化模拟这些循环过程是地理学研究的核心和热点。地表温度是连接地表能量平衡与水分循环的关键参数之一。在全球气候变化、地表辐射能量平衡、城市热环境、资源环境监测等研究领域具有极为重要的意义。被反射的太阳辐射和被地面吸收的太阳辐射这两部分热能影响着地表温度，使地面增热，对地面的温度进行测量后得到的温度就是地表温度。

　　地表温度的准确估算是国内外研究的热点。传统的地表温度观测方法大多是基于单点的局地测量，主要包括玻璃液体温度计、铂电阻测温法和红外测温法。气象站主要通过前两种接触式仪器进行测量地表温度。传统的观测手段获取的地表温度信息适用于单点及田间尺度的应用，对于实际的区域尺度研究具有一定的局限性，难以使用常规的空间插值直接应用于区域尺度的研究，不仅会引起较大的精度误差，而且不能满足实际的需求。伴随着新型对地观测卫星的星载传感器的种类、探测精度、实用性能的不断提升，多时相、大范围、多波谱、高分辨率的遥感数据的快速获取，使得遥感技术成为高时效、高精度获取地球表面区域尺度温度分布的最有效手段。利用遥感技术可以获得区域尺度下多种水热情况参数，有利于更精确的描述区域乃至全球地气之间的水热交换过程，使得区域和全球尺度下的地表温度反演精度适用于实际的科研生产需要。

　　1 地表温度反演理论

　　普朗克黑体辐射定律、斯特藩-玻尔兹曼定律和维恩位移定律这三大定律是热辐射基本定律，地表温度反演算法的提出均是基于此。热红外辐射传输方程是热红外遥感反演地表温度的基础，热红外辐射传输方程认为卫星传感器接收到总辐射包括地表热辐射经大气衰减后到达传感器的辐射、大气直接热辐射即大气上行热辐射和经地表发射后通过大气传输到传感器的辐射即大气下行热辐射。

　　2 地表温度反演算法

　　地表温度反演算法主要有单通道算法、多通道算法、多角度算法、多时相算法、高光谱反演算法等，以上算法均可用于反演区域地表温度。载有热红外波段的卫星遥感数据是获取区域地表温度的主要数据来源，目前常用的载有热红外波段的卫星传感器包括：NOAA搭载的AVHRR3;TERRA搭载的MODIS;CBERS搭载的IRMSS;Landsat 5/7搭载的TM/ETM+;Landsat 8搭载的TIRS;FY-2和FY-3搭载的VIRR、HJ-1B搭载的IRS等。

　　众多热红外数据中，Landsat系列具有连续性好、空间分辨率高以及数据易获取的特点，被广泛应用于地表温度研究中。Landsat 8卫星成功发射以来，为地表温度的研究带来了新的机遇，传感器TIRS包含第10和第11两个波段，但由于第11波段正处于不稳定阶段，所以很多学者将第10波段作为单热红外波段进行地表温度的研究，同时这使得劈窗算法不适用以Landsat 8作为基础数据进行地表温度的反演，本文将主要介绍覃志豪单窗算法和Juan C. Jiménez-Mu?oz 单通道算法。

　　3 地表温度反演参数计算

　　3.1 亮温值

　　亮温值Ti是指观测物体和黑体辐射出辐射能量相等时，黑体的温度就被称为观测物体的亮温值，可以作为一个指标来衡量物体温度，但不是物体的真实温度，亮温值的计算公式如下[4]：

　　式中：Ti是为波段i对应的亮度温度(K);Lλ为热辐射强度值(W·m-2·sr-1·μm-1);h为普朗克常数、c为光速、k为玻尔兹曼常数，Landsat 8 TIRS 10波段的中心波长λ为10.9，根据公式可以得出常数K1为774.89 W·m-2·sr-1·μm-1，K2为1321.08K。

　　3.2 地表比辐射率

　　地表比辐射率指相同温度条件下，地表发射的辐射量与黑体发射的辐射量的比值。基于分类的比辐射率方法、基于NDVI的比辐射率方法以及独立温度光谱指数法是目前地表比辐射率计算的主流方法。其中基于NDVI的比辐射率方法具有易获取、限制少的优势被广泛使用于地表比辐射率的计算中。

　　混合像元，包含不同程度的植被和非植被，像元组成复杂。 (3.4)

　　(3.5)

　　纯植被像元，植被覆盖度为1。

　　其中dε表征地表几何形状，地表相对平坦地区取0，对于粗糙地表计算方法如下：

　　(3.6)

　　3.3 大气透过率

　　大气透过率是指电磁波经大气衰减后的电磁辐射通量与入射时电磁辐射通量的比值。利用遥感技术估算地表温度时，大气水汽含量是计算大气透过率的关键参数。通常利用大气模型软件模拟大气透过率与水汽含量的关系。使用现有大气水汽含量产品或气象站气象数据，通过大气模拟来进一步确定大气透过率。Landsat 8 ITRS 10波段 0.5～3 g/cm2水汽范围内大气透过率与水汽含量的关系如下：

　　对于Landsat 8数据来说，大气作用指数算法[7]如下：

　　其中：ω为大气水汽含量。

　　3.4 大气平均作用温度

　　大气剖面气温分布和大气状态是决定大气平均作用温度的主要因素，由于卫星经过研究区上空的时间很短，很难实时观测到大气剖面数据和大气状态。可以通过近地表近似推算得到大气平均作用温度，方便后续推算地表温度。

　　4 结论与展望

　　利用Landsat系列数据进行地表温度反演研究已经取得了显著成效，目前已成为反演地表温度的主流。针对不同的热红外数据，已有很多反演地表温度的算法，这些算法精度和适用性也都具有差异，今后在地表温度反演研究中，提高算法反演精度，减少算法参数，使得模型简单易行，是今后研究的方向。

　　参考文献

　　[1]宋挺，严飞，黄君，等.基于环境小卫星反演地表温度以及与实测数据的比较与分析[J].环境科技，2015，28(01)：39-44.

　　[2]覃志豪，Zhang Minghua，Arnon Karnieli，等.用陆地卫星TM 6数据演算地表温度的单窗算法[J].地理学报，2001，56(4)：456-466.

　　[3]Jiménez-Mu?oz JC，Cristóbal J，Sobrino J A，Sòria G，Ninyerola M and Pons X.2009.Revision of the single-channel algorithm for land surface temperature retrieval from Landsat thermal-infrared data.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2009，47(1)：339-349.

　　[4]赵英时.遥感应用分析原理与方法[M].北京：科学出版社，2013.

　　[5]宋挺，段峥，刘军志，等.Landsat 8数据地表温度反演算法對比[J].遥感学报，2015，19(03)：451-464.

　　[6]Rozenstein O.，Qin Z. H.，Derimian Y.，et al. Derivation of land surface temperature for Landsat-8 TIRS using a split window algorithm [J].Sensors，2014，14(4)：5768-5780

　　[7]Jiménez-Mu?oz J C，Sobrino J A，Skokovic'D，Mattar C and Cristóbal J.2014. Land Surface temperature retrieval methods from landsat-8 thermal infrared sensor data[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters，2014，11(10).

　　[8]Wan Z.，Li Z.L.A physics-based algorithm for retrieving land-surface emissivity and temperature from EOS/MODIS data. IEEE Trans [J].Geosci.Remote Sens，1997(35)：980–996.

　　作者：黎雅楠

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