榮 媛，楊永民

(1.中國科學院地理科學與資源研究所陸地水循環(huán)及地表過程重點實驗室，北京 100101;2.中國科學院研究生院，北京 100049)

地表輻射溫度取代地表溫度的可行性分析
——以“風云2號”C星與MODIS數(shù)據(jù)為例

榮 媛1，2，楊永民1，2

(1.中國科學院地理科學與資源研究所陸地水循環(huán)及地表過程重點實驗室，北京 100101;2.中國科學院研究生院，北京 100049)

為了反演出全天各個時刻的地表溫度數(shù)據(jù)，在不考慮大氣水汽含量和地表比輻射率的情況下，首先建立“風云2號”C星2個熱紅外通道數(shù)據(jù)相對于MODIS地表溫度數(shù)據(jù)之間的回歸方程，反演出各個時刻的5 km空間分辨率的地表輻射溫度;然后根據(jù)地表溫度最大值和最小值出現(xiàn)的時間，將反演的地表輻射溫度降尺度到1 km空間分辨率，在同時刻、同尺度的前提下，通過對“風云2號”C星數(shù)據(jù)反演得到的5 km空間分辨率地表輻射溫度和MODIS數(shù)據(jù)升尺度得到的5 km空間分辨率地表溫度以及它們的空間分布進行對比分析，發(fā)現(xiàn)二者的空間分布格局趨于一致;最后，結(jié)合植被覆蓋分類圖，求出不同植被覆蓋類型區(qū)域在“風云2號”C星(1 km空間分辨率)影像和MODIS(1 km空間分辨率)影像上的平均地表輻射溫度，計算得到的絕對誤差為1.95 K，相對誤差為10.7%。反演結(jié)果表明，以土壤和植被為主體的地表面，用該方法得到的地表輻射溫度與MODIS地表溫度的最大誤差在2 K之內(nèi)。

地表輻射溫度;地表溫度;熱紅外通道;降尺度;“風云2號”C星;MODIS

0 引言

地表溫度是研究區(qū)域和全球尺度地球表層系統(tǒng)過程的一個關(guān)鍵參量［1－2］，是地表能量平衡的綜合結(jié)果，也是全球環(huán)流模型，地表潛熱、顯熱通量方程等計算所需要的基本參數(shù)。但是，由于大氣效應(yīng)、陸地表面比輻射率以及地形糾正等因素的影響，致使利用衛(wèi)星遙感圖像反演地表溫度成為一個公認的且具有挑戰(zhàn)性的課題［3－4］。

在反演地表溫度的眾多方法中，幾乎都需要地表的比輻射率信息［5－6］。近年來，國內(nèi)外學者對用遙感數(shù)據(jù)反演地表溫度的方法進行了大量研究。1996年，Hurtado等人根據(jù)地表能量平衡方程和標準氣候參數(shù)，提出了一種新的大氣校正法，并用于TM數(shù)據(jù)反演地表溫度［7］;2008年，Tang等人提出了利用MODIS 31、32波段數(shù)據(jù)和我國自主研發(fā)的“風云2號”氣象C星(以下簡稱“風云2號”C星)的2個熱紅外通道比輻射率參數(shù)反演地表溫度的算法［8］;2010年，Shu等人在 Sobrino和 Romaguera工作的基礎(chǔ)上，利用“風云2號”C星的2個熱紅外通道數(shù)據(jù)反演地表溫度［9－10］。由于受到數(shù)據(jù)源和技術(shù)條件的限制，根據(jù)現(xiàn)有的方法每天只能反演一個時刻的地表溫度，因此不能滿足實際應(yīng)用及遙感模型計算的需要［11－16］。

本文以“風云2號”C星的2個熱紅外通道(10.3 ～11.3 μm 和11.5 ～12.5 μm)數(shù)據(jù)和 MODIS地表溫度產(chǎn)品數(shù)據(jù)(以下簡稱MODIS地表溫度)為數(shù)據(jù)源，以華北平原為研究區(qū)，以MODIS地表溫度數(shù)據(jù)(升尺度至5 km空間分辨率)作為相對真值，建立它和“風云2號”C星2個熱紅外通道數(shù)據(jù)之間的回歸方程，反演出當天“風云2號”C星每一個時刻的地表輻射溫度，并將其降尺度至1 km空間分辨率，與同時刻具有一定植被覆蓋的MODIS平均地表溫度數(shù)據(jù)進行對比驗證。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于我國華北平原，地理位置介于E114°～118°，N36°～40°間;氣候?qū)倥瘻貛Ъ撅L氣候，四季分明，年均氣溫8～15℃;農(nóng)作物以冬小麥和玉米為主。

2 數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)處理

MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品來源于美國國家航空航天局(NASA)網(wǎng)站(https://wist.ec ho.nasa.gov/api//)，包括地表溫度產(chǎn)品(MOD11)、植被分類產(chǎn)品(MOD12)、地表反射輻射產(chǎn)品(MOD02)、地理定位產(chǎn)品(MOD03)、云檢測產(chǎn)品(MOD35)以及大氣可降水量產(chǎn)品(MOD05)。本文選取2006年3月28日晴天條件下的原始級數(shù)據(jù)產(chǎn)品(MOD1B)和同一天收錄的“風云2號”C星數(shù)據(jù)進行研究。

首先利用IDL編寫程序，通過設(shè)定一個適當?shù)妮椛錅囟乳撝祦頇z測某個像素是否被云信息所覆蓋，再結(jié)合云檢測產(chǎn)品(MOD35)來剔除云信息;然后結(jié)合MOD1B的地面控制點文件，利用地理定位產(chǎn)品(MOD03)，對其進行幾何糾正，用以剔除研究區(qū)內(nèi)的海洋信息。

“風云2號”C星數(shù)據(jù)來源于國家衛(wèi)星氣象中心網(wǎng)站(http://fy3.satellite.cma.gov.cn/PortalSite/Ord/Satellite.aspx?seriesCode=FY2X)。本研究使用了“風云2號”C星的紅外1和紅外2兩個通道的遙感數(shù)據(jù)。

選用的2006年華北平原地表覆蓋類型圖來源于MOD12植被分類產(chǎn)品(圖1)。

圖1 華北平原地表覆蓋類型圖Fig.1 The land cover types of the North China Plain

3 研究方法

3.1 地表輻射溫度的反演

由于大氣對熱輻射能量的衰減非常嚴重，可利用“風云2號”C星2個鄰近的熱紅外通道具有不同的大氣衰減的特點(即紅外2通道的水汽吸收較紅外1通道略多一點)來進行地表輻射溫度的反演。以經(jīng)過處理的MODIS地表溫度數(shù)據(jù)作為相對真值，在Wan和Dozier提出的分裂窗算法的基礎(chǔ)上［17］，建立了“風云2號”C星2個熱紅外通道數(shù)據(jù)相對于MODIS地表溫度之間的回歸方程，其表達式為

式中，LST11MODIS為中午11:00時 MODIS地表溫度;T1、T2分別是 10.3 ～ 11.3 μm 和 11.5 ～12.5 μm兩個熱紅外通道的地表輻射溫度，回歸系數(shù)A、B、C取決于大氣狀況及其他影響通道輻射強度和透過率的相關(guān)因子，可通過IDL編程求出。本文選用了2006年3月28日和2006年4月2日的“風云2號”C星數(shù)據(jù)和MODIS地表溫度數(shù)據(jù)分別進行回歸系數(shù)的驗證?；貧w系數(shù)見表1。

表1 不同天氣狀況下的回歸系數(shù)A、B、CTab.1 Regression coefficient A、B、C in different weather conditions

將A、B、C代入式(2)，即可求出根據(jù)“風云2號”C星遙感數(shù)據(jù)反演的地表輻射溫度TFY，即

3.2 地表輻射溫度的降尺度計算

4 結(jié)果與分析

4.1 同時刻不同尺度“風云2號”C星數(shù)據(jù)反演的地表輻射溫度與MODIS地表溫度對比分析

由2006年3月28日中午11:00時的“風云2號”C星數(shù)據(jù)反演的5 km空間分辨率地表輻射溫度和由MODIS地表溫度升尺度至5 km空間分辨率的地表溫度分布如圖2所示;降尺度至1 km空間分辨率地表輻射溫度和1 km空間分辨率MODIS地表溫度分布如圖3所示。

圖2 “風云2號”C星數(shù)據(jù)反演的地表輻射溫度(5 km空間分辨率，左)與MODIS地表溫度(升尺度至5 km空間分辨率，右)對比Fig.2 Contrasting of FY －2C data land surface radiation temperature(5 km spatial resolution，left)and MODIS land surface temperature(up scale to 5 km spatial resolution，right)

圖3 “風云2號”C星數(shù)據(jù)反演的地表輻射溫度(降尺度至1 km空間分辨率，左)與MODIS地表溫度分布(1 km空間分辨率，右)對比Fig.3 Contrasting of FY －2C data land surface radiation temperature(down scale to 1 km spatial resolution，left)and MODIS land surface temperature(1 km spatial resolution，right)

由圖2可以看出，由2種數(shù)據(jù)獲得的溫度在華北平原范圍內(nèi)的空間分布具有一致性，而且也符合土壤水分、地表反照率和土地利用覆蓋類型的變化規(guī)律。需要說明的是，由“風云2號”C星反演地表輻射溫度時并未剔除研究區(qū)內(nèi)的海洋信息。

將圖3與圖1進行比較分析，可以看出，地表輻射溫度和地表溫度的空間分布與地表覆蓋類型的分布具有較好的一致性。

由“風云2號”C星反演獲得的5 km空間分辨率地表輻射溫度和由MODIS地表溫度數(shù)據(jù)升尺度至5 km空間分辨率的標準偏差和平均值見表2。

表2 “風云2號”C星數(shù)據(jù)反演的地表輻射溫度(5 km空間分辨率)與MODIS地表溫度(升尺度至5 km空間分辨率)的標準偏差和平均值Tab.2 The standard deviation and average of FY －2C land surface radiation temperature(5 km spatial resolution)and MODIS land surface temperature(up scale to 5 km spatial resolution) (K)

從表2可以看出，2種數(shù)據(jù)溫度的平均值近于相等，但是由“風云2號”C星反演獲得的地表輻射溫度標準偏差小于MODIS數(shù)據(jù)的地表溫度標準偏差。這是因為，“風云2號”C星原始影像的空間分辨率較低，混合像元問題突出，地物分類精度低于MODIS影像的分類精度，地物之間的空間相關(guān)性和連續(xù)性也不如MODIS影像，從而壓縮了應(yīng)有的空間變化幅度。

由“風云2號”C星數(shù)據(jù)反演獲得的地表輻射溫度(5 km空間分辨率)和同分辨率的MODIS地表溫度的頻數(shù)分布如圖4所示。

圖4 “風云2號”C星數(shù)據(jù)反演的地表輻射溫度頻數(shù)(5 km空間分辨率，左)與MODIS地表溫度頻數(shù)(5 km空間分辨率，右)對比Fig.4 Frequency contrasting of FY －2C land surface radiation temperature(5 km spatial resolution，left)and MODIS land surface temperature(5 km spatial resolution，right)

從圖4可以看出，由“風云2號”C星反演的地表輻射溫度和MODIS地表溫度的頻數(shù)分布變化趨勢是一致的:在270～285 K溫度范圍內(nèi)，頻數(shù)分布變化平穩(wěn)，但在285～290 K范圍內(nèi)，頻數(shù)直線上升，在290～295 K范圍內(nèi)，頻數(shù)最高，在291 K和294 K這兩個值附近出現(xiàn)了2個波峰，在295～300 K區(qū)間，頻數(shù)直線下降，下降到300 K之后，在300～305 K范圍內(nèi)，頻數(shù)分布趨于穩(wěn)定;頻數(shù)的最高值范圍都出現(xiàn)在290～294 K區(qū)間范圍內(nèi)，最小值都出現(xiàn)在275～280 K和大于300 K的范圍內(nèi);由于“風云2號”C星原始數(shù)據(jù)的空間分辨率(5 km)低于MODIS原始數(shù)據(jù)的空間分辨率(1 km)，混合像元問題比較突出，因此，在高于平均溫度2 K的294 K處出現(xiàn)了一個異常波峰。

4.2 不同地表覆蓋類型的MODIS平均地表溫度和“風云2號”C星平均地表輻射溫度分析

本文選取的遙感數(shù)據(jù)接收日期是2006年3月28日，此時植物正處于生長季初期。分析時，首先根據(jù)地表覆蓋類型圖(圖1)和溫度分布圖(圖3)提取出中午11:00時各地物類型1 km空間分辨率的MODIS平均地表溫度和由“風云2號”C星反演且降尺度至1 km空間分辨率的平均地表輻射溫度(表3)。為了進一步對比驗證，將“風云2號”C星數(shù)據(jù)反演的平均地表輻射溫度與MODIS平均地表溫度進行對比，兩者溫度差如表3所示。

從表3可以得出:在由“風云2號”C星數(shù)據(jù)反演的平均地表輻射溫度中，旱地、裸巖石質(zhì)地、灘地和城鄉(xiāng)工礦居民用地的溫度最高，草地和林地的位于其次，水田和水域處于之后，沙地、鹽堿地、沼澤地和裸土地的溫度最低;MODIS地表溫度分布則是裸土地、旱地、城鄉(xiāng)工礦居民用地、灘地、沙地溫度最高，草地、水田、裸巖石質(zhì)地、林地位于其次，沼澤地、水域溫度低;利用“風云2號”C星的2個熱紅外通道數(shù)據(jù)，通過回歸系數(shù)法反演的地表輻射溫度與MODIS地表溫度總體分布趨勢都是旱地和城鄉(xiāng)工礦居民用地的溫度最高，草地和林地其次，水域溫度最低。

表3 不同覆蓋類型MODIS地表溫度平均值(1 km空間分辨率)和“風云2號”C星地表輻射溫度平均值(1 km空間分辨率)比較Tab.3 Different cover types of average land surface radiation temperature inverted from FY－2C(1 km spatial resolution)and MODIS average land surface temperature(1 km spatial resolution)(K)

由“風云2號”C星反演的平均地表輻射溫度與MODIS平均地表溫度之間的絕對誤差從大到小順序是:裸土地＞湖泊＞灘涂＞沙地＞有林地＞其他林地＞鹽堿地＞河渠＞沼澤地＞疏林地＞灌木林＞城鎮(zhèn)用地、丘陵(旱地)＞平原(水田)＞農(nóng)村居民點＞高覆蓋率草地 ＞低覆蓋率草地 ＞平原(旱地)＞灘地＞山地(水田)＞中覆蓋率草地。部分植被對應(yīng)的絕對誤差較小或較大的原因如下:

(1)平原(旱地)、山地(水田)等對應(yīng)的絕對誤差較小是因為植被覆蓋率較高農(nóng)作物的冠層比輻射率為0.98，濕土的比輻射率可以達到0.95，干土的比輻射率可以達到0.92，均接近于1［19］。由于農(nóng)田被低矮的農(nóng)作物覆蓋，植被覆蓋率越高，比輻射率越大，地表輻射溫度和地表真實溫度差值就越小，所以，對于旱田和水田，用地表輻射溫度來代替MODIS地表溫度，誤差較小;由于水田的土壤水分高于旱田的土壤水分，比輻射率也高于旱田，因此水田用地表輻射溫度取代MODIS地表溫度的誤差小于旱田。

(2)湖泊、河渠等對應(yīng)的絕對誤差較大是由于水體污染嚴重，湖泊和河渠中帶有各種有機質(zhì)，比輻射率變小，用污染水體的地表輻射溫度來代替MODIS地表溫度，會存在較大誤差。

5 結(jié)論

(1)由“風云2號”C星數(shù)據(jù)反演的地表輻射溫度和MODIS地表溫度的平均絕對誤差為1.95 K，平均相對誤差為10.7%。

(2)由“風云2號”C星反演的5 km空間分辨率地表輻射溫度與MODIS地表溫度的空間尺度雖然不同，但是它們的空間分布格局基本是一樣的。

(3)結(jié)合植被覆蓋圖，將同尺度、不同地表覆蓋類型的“風云2號”C星地表輻射溫度與MODIS地表溫度進行對比，認為“風云2號”C星數(shù)據(jù)反演的地表輻射溫度與MODIS地表溫度的總體誤差較小，對以土壤和植被為主體的地表而言，用該方法求得的地表輻射溫度與地表溫度的最大誤差在2 K之內(nèi)。

［1］ Wan Z M，Li Z L.A Physics－ based Algorithm for Retrieving Land－surface Emissivity and Temperature from EOS/MODIS Data［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，1997，35(4):980 －996.

［2］ Li Z L，Becker F.Feasibility of Land Surface Temperature and Emissivity Determination from AVHRR Data［J］.Remote Sensing of Environment，1993，43(1):67 －85.

［3］ Mao K，Qin Z，Shi J，et al.A Practical Split－ window Algorithm for Retrieving Land － surface Temperature from MODIS Data［J］.International Journal of Remote Sensing，2005，26(15):3181 －3204.

［4］ Qin Z H，Karinieli A.Progress in the Remote Sensing of Land Surface Temperature and Ground Emissivity Using NOAAAVHRR Data［J］.International Journal of Remote Sensing，1999，20(12):2367－2393.

［5］ Kaufman Y J，Gao B C.Remote Sensing of Water Vapor in the Near IR from EOS/MODIS［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，1992，30(5):871 －884.

［6］ 張仁華.定量熱紅外遙感模型及地面實驗基礎(chǔ)［M］.北京:科學出版社，2009.

［7］ Hurtado E，Vidal A，Caselles V.Comparison of Two Atmospheric Correction Methods for Landsat TM Thermal Band［J］.International Journal of Remote Sensing，1996，17(2):237 －247.

［8］ Tang B H，Bi Y Y，Li Z L，et al.Generalized Split－ window Algorithm for Estimate of Land Surface Temperature from Chinese Geostationary FengYun Meteorological Satellite(FY－2C)Data［J］.Sensors，2008，8(2):933 －951.

［9］ Shu Y Q，Stisen S，Jenen K H，et al.Estimation of Regional Evapotranspiration over the North China Plain Using Geostationary Satellite Data［J］.InternationalJournalofApplied Earth Observation and Geoinformation，2011，13(2):192 －206.

［10］ Sobrino J A，Romaguera M.Land Surface Temperature Retrieval from MSG1 － SEVIRI Data［J］.Remote Sensing of Environment，2004，92(2):247 –254.

［11］覃志豪，Zhang M H，Karnieli A，等.用陸地衛(wèi)星TM6數(shù)據(jù)演算地表溫度的單窗算法［J］.地理學報，2001，56(4):456 －466.

［12］黃妙芬，劉紹民，劉素紅，等.地表溫度和地表輻射溫度差值分析［J］.地球科學進展，2005，20(10):1075 －1082.

［13］ Kustas P W，Norman J M.Evaluation of Soil and Vegetation Heat Flux Predictions Using a Simple Two－source Model with Radiometric Temperatures forPartialCanopy Cover［J］.Agricultural and Forest Meteorology，1999，94(1):13 －29.

［14］ Zhan X，Kustas W P，Humes K S.An Intercomparison Study on Models of Sensible Heat Flux over Partial Canopy Surfaces with Remotely Sensed Surface Temperature［J］.Remote Sensing of Environment，1996，58(3):242 － 256.

［15］王鵬新，龔健雅.基于植被指數(shù)和土地表面溫度的干旱監(jiān)測模型［J］.地球科學進展，2003，18(4):527 －533.

［16］張仁華.對于定量熱紅外遙感的一些思考［J］.國土資源遙感，1999(1):1－6.

［17］ Wan Z M，Dozier J.A Generalized Split－ window Algorithm for Retrieving Land － surface Temperature from Space［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，1996，34(4):892－905.

［18］張仁華，孫曉敏，王偉民，等.一種可操作的區(qū)域尺度地表通量定量遙感二層模型的物理基礎(chǔ)［J］.中國科學 D輯，2004，34(Z2):200－216.

The Feasibility of Replacing Surface Temperature with Surface Radiation Temperature:A Case Study of“FY －2C”and MODIS Data

RONG Yuan1，2，YANG Yong － min1，2
(1.Key Laboratory of Water Cycle ＆ Related Land Surface Processes，Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research，CAS，Beijing 100101，China;2.Graduate University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China)

In order to invert the land surface temperature data of a whole day，the authors first used data for MODIS land surface temperature and the same passing time of the two infrared channels of FY－2C satellite to obtain the regression coefficient by linear fitting of each pixel without considering atmospheric water vapor content and land surface emissivity，and then inverted the land surface radiation temperature with the spatial resolution of 5 km per hour of the day.Based on the transit time，the maximum and minimum surface temperatures appeared，which were downscaled to the spatial resolution of 1 km.Comparing the distribution of the 5 km spatial resolution land surface radiation temperature inverted from FY－2C data with the distribution of MODIS 5 km spatial resolution land surface temperature at the same time and same scale，the authors found that their spatial distributions are similar.Finally，the authors calculated the average 1 km spatial resolution surface radiation temperature inverted from FY－2C remote sensing data and MODIS 1 km spatial resolution land surface temperature in the regions with different vegetation types in combination with the vegetation cover classification map，and the results suggest that the absolute error is 1.95 K and the relative error is 10.7%，which means that the error of the land surface radiation temperature inverted by the method and the land surface temperature is below 2 K when the main body of the land surface is covered with soil and vegetation.

Land surface radiation temperature;Land surface temperature;Infrared channels;Downscaling;FY－2C;MODIS

TP 79

A

1001－070X(2011)04－0014－06

2011－04－14;

2011－06－24

國家自然科學基金項目(編號:40871170、40801141和41101329)和中國科學院百人計劃項目共同資助。

榮 媛(1988－)，女，博士研究生，主要從事遙感蒸散發(fā)的研究。

(責任編輯:刁淑娟)