1、2023 年 6 月 10 日第 7 卷 第 11 期现代信息科技Modern Information TechnologyJun.2023 Vol.7 No.111111112023.062023.06收稿日期：2023-03-05基金项目：国家自然科学基金（62062061，61762082）；西藏自然科学基金项目（XZ2019ZRG-43）；西藏自治区科技厅项目（XZ202001ZY0055G）；西藏民族大学 2022 年研究生科研创新与实践项目（Y2022095）20072020 年银川市地表温度反演及时空变化分析薛永福，刘炜，郑晨键，冯珂，黄蕊（西藏民族大学 西藏光信息处理与可视化技
2、术重点实验室，陕西 咸阳 712082）摘 要：文章基于 ENVI 与 Arcgis 平台，以 2007、2013、2020 年三期银川市区的 Landsat5 TM、Landsat8 OLI/TIRS 遥感影像为基础数据，通过大气校正法反演地表温度，采用缓冲区分析法、象限方位法，分别从时间与空间层面分析地表温度变化情况。结果表明：在时间层面上，城区整体上以中温区为主，低温区和次低温区呈下降趋势；在空间层面上，银川市地表温度在高温区和低温区两大区域存在较为明显的方向性，其余区域无明显变化。总体来说，在社会经济快速发展与城市内部结构不断优化的同时，城市用地向外扩张，城市中心低温区面积增加，高温区
3、面积减少，有效降低了热岛效应给城市带来的影响。关键词：地表温度；时空变化；遥感影像中图分类号：TP753 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）11-0111-05Inversion and Spatial-temporal Variation Analysis of Surface Temperature in Yinchuan from 2007 to 2020XUE Yongfu,LIU Wei,ZHENG Chenjian,FENG Ke,HUANG Rui(Xizang Optical Information Processing and Visualization
4、 Technology Key Laboratory,Xizang Minzu University,Xianyang 712082,China)Abstract:This paper is based on ENVI and Arcgis platform,using Landsat5 TM and Landsat8 OLI/TIRS remote sensing images of Yinchuan city in 2007,2013 and 2020,the surface temperature was reversed by atmospheric correction method
5、,and the buffer zone analysis method and quadrant orientation method were used to analyze the surface temperature changes from the time and space level respectively.The results show that on the time level,the urban area is dominated by medium temperature area,the low temperature area and the seconda
6、ry low temperature area,the surface temperature in Yinchuan area has obvious direction,with no obvious change in the other regions.In general,with the rapid development of social economy and the continuous optimization of the urban internal structure,the urban land expands outward,the area of the lo
7、w temperature area of the urban center increases,and the area of the high temperature area decreases,which effectively reduces the impact of the heat island effect on the city.Keywords:surface temperature;spatial-temporal variation;remote sensing image0 引 言随着社会的飞速发展，城市用地大幅度增加，城市中心作为城市优先发展的区域，大量建筑物拔地
8、而起，这就使得城市热环境在多重因素的影响下快速变化，对大城市的影响尤为显著，一旦出现城市中心地带的气温远高于其周围城郊地区气温的情况，就会产生热岛效应1-3，致使生态环境问题越演越烈，对城市整体气候造成一定影响，甚至打乱了人们的日常生活。地表温度是地表热环境发生变化的直接体现，也是我们探究城市热环境变化的重要突破口，地表温度的变化也直接影响着城市热环境的变化，对城市的生态环境具有显著影响4-7。地表温度的测量由人工测量逐渐发展为利用遥感影像数据进行反演，该技术主要是通过遥感影像的热红外波DOI:10.19850/ki.2096-4706.2023.11.026段构建反演模型。不同遥感卫星的热红
9、外波段参数不一致，因此针对不同的遥感影像，多位学者提出了适用不同类型遥感影像的反演模型。现如今较为常用的地表温度反演模型有大气校正法8（辐射传输方程法）、单通道算法9、单窗算法10、劈窗算法11等。本文选取银川市 2007 年、2013 年、2020 年三期 Landsat 5 TM 与 Landsat 8 OLI/TIRS 遥 感 影 像 数 据，在 ENVI 与Arcgis 平台上，利用大气校正法反演研究区域的地表温度，并从时间与空间层面探究银川市近十年来的地表温度变化情况，如图 1、图 2 所示。1 数据来源及预处理1.1 数据来源本文从地理空间数据云平台获取了银川市 2007 年一期l
10、andsat 5 TM 影像与 2013 年、2020 年两期 landsat 8 TIRS/OLI 影像作为数据源。银川市影像数据成像质量较好，影像无云覆盖，有利于进行地表温度反演。具体影像数据标识、日期与时间如表 1 所示。表中数据来源于地理空间数据云平台。1121122023.062023.06第 11期现代信息科技表 1 数据获取标识及时间参数年份数据标识获取日期传感器类型2007LT51300332007181IKR002007-06-30;03:30:58landsat 5 2013 LC81300332013197LGN002013-07-16;03:39:09landsat 8
11、2020 LC81290332020178LGN002020-06-26;03:30:44landsat 8Landsat 5 TM与Landsat 8 TIRS/OLI卫星分别于1984年、2013 年发射升空，其中 Landsat 5 TM 卫星于 2011 年停止运行。Landsat 5 TM 卫星包括 6 个多光谱波段和 1 个热红外波段，Landsat 8 TIRS/OLI 卫星在此基础上新增 3 个多光谱波段和 1 个热红外波段。Landsat 5 TM 与 Landsat 8 TIRS/OLI卫星的基本参数如表 2、表 3 所示。表 2 Landsat 5 TM 各波段参数波段波
12、长/m 空间分辨率/m蓝0.45 0.5230绿0.52 0.6030红0.63 0.6930近红外0.76 0.9030中红外波段 11.55 1.7530中红外波段 22.08 2.3530热红外波段10.04 12.50120（30）表 3 Landsat8 TIRS/OLI 各波段参数传感器波段波长/m空间分辨率/mOLI气溶胶0.43 0.4530蓝0.45 0.5130绿0.53 0.5930红0.64 0.6730近红外0.85 0.8830中红外波段 11.57 1.6530中红外波段 22.11 2.2930全色波段0.50 0.6815卷云波段1.36 1.3830TIRS
13、热红外波段 110.60 11.19100（30）热红外波段 211.5 12.51100（30）1.2 数据预处理本文从地理空间数据云下载的 2007 年一期 Landsat 5 TM 影像与 2013 年、2020 年两期 Landsat 8 TIRS/OLI 影像格式为 Level 1T 级别，仅需实施以下三个预处理步骤即可（以下预处理步骤均通过 ENVI 软件实现）。卫星图像经过辐射定标，能够更加准确地提取遥感信息，有助于提高实验的准确性；大气校正是为了减少大气层中多种化学成分对传感器成像的干扰，使其更接近于真实数据，保证了温度反演的准图 1 ENVI 软件示意图图 2 Arcgis
14、软件示意图1131132023.062023.06第 11期确性；影像裁剪的目的是在减少计算量的同时避免对其他区域造成影响。对影像数据进行预处理，将银川市三环路设为裁剪范围，得到最终研究区域。2 研究方法2.1 大气校正法本研究主要使用大气校正法（辐射传输方程法），考虑到地表和大气的影响，通过计算地表比辐射率、大气透射率、大气平均作用温度三个参数来构建大气校正反演模型，该模型在一定的误差下可以满足大多数实验的要求。具体步骤如下：1）计算地表比辐射率。由于研究区域主要是城市地表，因此利用 Sobrino 等基于 Van Hove 经验公式提出的 NDVI 阈值法来计算 值，该算法在城市使用时具有
15、较好的准确性。其计算公式为：=0.004 Pv+0.986 （1）其中，Pv表示植被覆盖度，计算公式为：Pv=(NDVI-NDVIs)/(NDVIv-NDVIs)（2）NDVI=(NIR-Red)/(NIR+Red)（3）植被覆盖度 Pv是在混合像元分解法基础上推导而来的，该方法将整景影像的地类大致分为水体、植被和建筑。NDVI 表示归一化植被指数，NIR 表示近红外波段，Red 表示红波段。NDVIs表示区域内无植被或者为裸地，NDVIv表示区域内被植被高度覆盖。当某区域完全被植被覆盖时，NDVI的值大于NDVIv，Pv取值为1；当某区域不存在植被时，NDVI 的值小于 NDVIs，Pv取值
16、为 0。2）计算黑体辐射亮度值。黑体辐射计算公式为：b2b1b1 （4）其中，b1表示地表比辐射率图像，b2表示辐射亮度图像，L 表示大气向上辐射亮度，L 表示大气向下辐射亮度，表示大气在热红外波段的透过率。在 NASA 官网中输入成影时间以及中心经纬度，则会得到上式中所需的参数。不同时期影像的 L、L、数值如表 4 所示。表 4 各景影像 L、L、取值年份大气透过率 大气向上辐射亮度 大气向下辐射亮度20070.890.831.4120130.880.941.6520200.870.951.683）进行地表温度反演。最后根据普朗克公式的反函数得到地表温度模型计算结果，计算公式为：Ts=(K2)/alog(K1/T+1)-273 （5）其中，T 表示黑体辐射亮度，K1与 K2表示常数，不同卫星的 K1与 K2数值不同，具体数值如表 5 所示。表 5 不同卫星的 K1与 K2值卫星类型landsat 5 TMlandsat 8 TIRS/OLIK1607.76774.89K21 260.561 321.082.2 均值标准差法不同时期因受当天气温、环境等因素的影响而导致地表温度数值不同，