李靜， 孫強強， 張平， 孫丹峰， 溫禮， 李憲文

(1.中國農(nóng)業(yè)大學土地科學與技術學院，北京 100193； 2.中國國土勘測規(guī)劃院，北京 100035)

0 引言

隨著我國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)，鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能過剩問題日漸突出[1]，也不利于資源環(huán)境與經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展[2]。國務院2016年提出，在此后5 a內鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能繼續(xù)壓減1～1.5億t粗鋼產(chǎn)能，壓減任務十分艱巨[3]。因此，及時掌握鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)狀態(tài)，對實現(xiàn)國家鋼鐵企業(yè)去產(chǎn)能任務具有重要意義[4]。而現(xiàn)階段，政府主要通過成立督導檢查組的手段檢查鋼鐵企業(yè)響應限產(chǎn)措施的落實情況，這種監(jiān)管手段不但耗費大量人力資源，而且獲得的產(chǎn)能數(shù)據(jù)存在不確定性[5]。

近年來，熱紅外遙感技術逐漸被國內外應用于熱島效應[6-9]、行業(yè)相關熱水污染[10]、地震[11]及森林火災爆發(fā)[12]等熱效應研究中[13]，而較少與鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能變化監(jiān)測相聯(lián)系。理論上，自然界中一切溫度高于絕對零度(-273 ℃)的物體都會通過輻射紅外線表征物體的不同熱特征信息[14]。一方面，鋼鐵企業(yè)在生產(chǎn)過程中會產(chǎn)生大量的熱，并和周圍環(huán)境形成較為鮮明的對比； 另一方面，衛(wèi)星熱紅外遙感器通過星載傳感器或者機載的傳感器能記錄地物體發(fā)射的熱輻射信息[15]，因此利用熱紅外遙感監(jiān)測鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)狀態(tài)具有理論上的可行性。在中尺度遙感數(shù)據(jù)中，Landsat系列衛(wèi)星已提供了近30 a的對地熱紅外觀測數(shù)據(jù)，其2013年2月11日新發(fā)射的Landsat8衛(wèi)星在許多方面又有了明顯的改進[16]。Landsat8不僅繼承了熱紅外通道高空間分辨率的特征，而且其搭載的熱紅外傳感器(thermal infrared sensor，TIRS)上首次引入了量子學紅外光子檢測技術，增強了TIRS對熱紅外波段的敏感性，因而，Landsat8更加適合于對地表溫度、熱空間分布進行精確反演分析[17]。Landsat8被大量應用于土地利用分類[18]、地表溫度反演[19-20]和生態(tài)監(jiān)測[21]等領域。GF-2衛(wèi)星全色影像空間分辨率達到0.81 m，多光譜空間分辨率達到3.24 m[22]，已成功運用于地質調查[23]、滑坡災害識別[24]和海岸線提取[25]等諸多領域。

地表溫度是大氣與陸地相互作用過程中的一個重要參數(shù)[26]。目前，利用熱紅外遙感數(shù)據(jù)已有大量的地表溫度反演算法，其中，代表性算法有覃志豪單窗算法[27]和劈窗算法[19]、JCJ Muoz單通道算法和劈窗算法[28]、JK Dan單窗算法[29]和Sobrino多通道多角度算法等。Landsat8衛(wèi)星自發(fā)射以來，其地表溫度反演算法的研究相繼問世。TIRS傳感器上攜帶2個熱紅外波段，但是由于TIRS第11波段的定標參數(shù)仍不理想，因此采用已提出的劈窗算法誤差較大。相比之下，單窗算法和單通道算法對大氣水汽含量和地表發(fā)射率敏感性更高，反演誤差更小，其反演溫度和實測數(shù)據(jù)具有較好的一致性[19,26-29]。

本研究通過TIRS單通道算法反演地表溫度，建立熱輻射監(jiān)測模型來探討熱紅外遙感技術在輔助鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能變化監(jiān)測中的可行性，并以高分影像(GF-2)空間結構變化信息和月產(chǎn)量數(shù)據(jù)為基礎驗證判斷結果。以期及時掌握目標鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)狀態(tài)，服務于國家產(chǎn)業(yè)結構調整和優(yōu)化升級的戰(zhàn)略決策與管理。

1 假設與方法

1.1 理論假設

衛(wèi)星傳感器接收到的熱輻射信息主要為鋼鐵企業(yè)地面熱輻射和大氣熱輻射信息[15]，鋼鐵企業(yè)地面熱輻射包括了生產(chǎn)熱輻射和背景熱輻射，其中背景熱輻射就是指生產(chǎn)區(qū)域背景熱輻射和非生產(chǎn)區(qū)域背景熱輻射代表的環(huán)境背景溫度(圖1)。

圖1 鋼鐵企業(yè)熱輻射示意圖Fig.1 Schematic diagram of thermal radiation in iron and steel enterprises

對于鋼鐵企業(yè)來說，一方面生產(chǎn)區(qū)域在非生產(chǎn)情況下自身會發(fā)射一定的熱，即生產(chǎn)區(qū)域背景熱輻射： 另一方面鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)過程中高爐風溫高達1 100 ℃左右，引起企業(yè)內部的生產(chǎn)區(qū)域顯著升溫并會輻射出大量的熱，即生產(chǎn)熱輻射，和周圍不受鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)影響的生產(chǎn)區(qū)域背景熱輻射信息形成鮮明的對比。而非生產(chǎn)區(qū)域輻射的熱主要是自身背景發(fā)射的，即非生產(chǎn)區(qū)域背景熱輻射。在假設生產(chǎn)區(qū)域和非生產(chǎn)區(qū)域背景熱輻射相等的前提下，2個不同區(qū)域熱輻射信息的差值可以用來提取鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)熱輻射，從而反映鋼鐵企業(yè)的運行狀態(tài)。在此假設下，熱紅外遙感可以通過星載傳感器對鋼鐵企業(yè)產(chǎn)生的熱輻射信息和周圍環(huán)境背景熱輻射信息進行收集和記錄，建立生產(chǎn)熱輻射監(jiān)測模型來判斷鋼鐵企業(yè)的生產(chǎn)狀態(tài)。

1.2 研究方法

根據(jù)以上理論假設，通過輻射亮溫和地表溫度反演，獲取生產(chǎn)區(qū)域熱輻射和非生產(chǎn)區(qū)域背景熱輻射信息，再基于閾值法構建鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)熱輻射監(jiān)測模型，獲取生產(chǎn)熱輻射變化折線圖； 結合生產(chǎn)區(qū)域熱輻射面積變化情況和生產(chǎn)熱輻射變化情況，判斷該時期鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)狀態(tài)； 最后利用GF-2號數(shù)據(jù)以及收集到的月產(chǎn)量數(shù)據(jù)進行驗證。具體技術路線如圖2。

圖2 技術路線Fig.2 Technical route

1.2.1 輻射亮溫和地表溫度反演

地表溫度與熱輻射強度有很強的相關性，可以反映出下墊面的熱輻射信息[26,30]。Landsat8 TIRS傳感器上攜帶有2個熱紅外波段，但由于第11波段存在定標問題，無法用于定量研究[31-32]，所以本研究選用Landsat8衛(wèi)星第10波段進行研究。首先，將第10波段的亮度值轉換為大氣頂部的光譜輻射值，即

Lλ=MLQcal+AL，

(1)

式中：Lλ為波段λ的大氣頂部光譜輻射值；Qcal為影像以16 bit量化的亮度值；ML和AL分別為波段λ的調整因子和調整參數(shù)，可從頭文件中獲得。

將大氣頂部光譜輻射值轉換成亮度溫度值?？梢岳肞lanck公式獲得，即

T=K2/ln(K1/Lλ+1)-273.15，

(2)

式中：T為傳感器處的輻射亮溫，℃；K1和K2為熱紅外波段的定標常數(shù)，對于TRIS第10波段，K1=774.89 W·m-2·sr-1·μm-1，K2=1 321.08 W ·m-2·sr-1·μm-1)[29,33]。

最后，采用單通道算法反演地表溫度[34]，即

LST=γ[ε-1(ψ1Lλ+ψ2)+ψ3]+δ，

(3)

γ≈T2/(bγLλ)，

(4)

δ≈T-T2/bγ，

(5)

ψ1=1/τ，

(6)

ψ2=-L↓-L↑/τ，

(7)

ψ3=L↓，

(8)

式中：ε為地表比輻射率，可通過ASTER光譜庫獲得主要地物在TIRS第10波段的比輻射率，林地、草地、土壤、建筑物和水體在TIRS第10波段的比輻射率分別為0.981 3，0.982 3，0.972 2，0.921 2和0.990 8[35]； 參數(shù)bγ為1 324 K；Lλ和T分別由式(1)—(2)獲得；ψ1，ψ2和ψ3分別為大氣水汽含量w的函數(shù)；τ為大氣透過率；L↓和L↑為大氣上行和下行輻射強度。

1.2.2 閾值劃分

鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)過程中釋放大量的熱，產(chǎn)生溫度異常，形成低溫區(qū)(主要是非生產(chǎn)區(qū)域)和高溫區(qū)(主要是生產(chǎn)區(qū)域)(圖3(a))； 另一方面，2個區(qū)域之間結構特征存在明顯的差異(圖3(b))，生產(chǎn)區(qū)主要包括車間、煙囪和冷卻塔等區(qū)域； 非生產(chǎn)區(qū)域主要包括儲氣罐、煤堆等受生產(chǎn)影響較小的區(qū)域。由于鋼鐵企業(yè)的生產(chǎn)區(qū)域并不一定進行生產(chǎn)，所以需要以鋼鐵企業(yè)熱輻射信息為主導輔以結構特征進行高溫區(qū)和低溫區(qū)的劃分。所以，本研究結合鋼鐵企業(yè)空間結構特征和地表溫度數(shù)理統(tǒng)計特征，通過多次選取和試驗，最終選定地表溫度均值±標準差(圖3(a))[36]為閾值將鋼鐵企業(yè)區(qū)域劃分為高溫區(qū)和低溫區(qū)(圖3(c))。

(a) 鋼鐵企業(yè)地表溫度分布直方圖(b) 生產(chǎn)區(qū)與非生產(chǎn)區(qū)分布及結構特征

(c) 閾值劃分結果圖3 閾值選取依據(jù)Fig.3 Threshold selection

1.2.3 生產(chǎn)熱輻射監(jiān)測模型

假設在高溫區(qū)和低溫區(qū)的大氣熱輻射和背景熱輻射相等的前提下，2個區(qū)域熱輻射信息的差值可以剔除掉鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)區(qū)域背景熱輻射信息和大氣熱輻射信息，從而可以反映鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)所帶來的熱輻射信息。所以高溫區(qū)和低溫區(qū)平均地表溫度的差值可以反映鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)對于地表溫度的平均貢獻，再乘以高溫區(qū)面積則可以得出鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)時所產(chǎn)生的熱輻射，從而間接反映該企業(yè)的產(chǎn)能狀況[37]。鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)熱輻射值越高，說明該時間點鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)能越高。以上假設可以簡化為

H=(Tmax-Tmin)·Smax，

(9)

式中：H為鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)熱輻射，℃；Tmax和Tmin分別為高溫區(qū)和低溫區(qū)的平均地表溫度，℃；Smax為高溫區(qū)面積，在影像中對應高值區(qū)的柵格數(shù)。

2 案例與分析

2.1 研究區(qū)概況

唐山市地處環(huán)渤海灣中心地帶，是渤海經(jīng)濟區(qū)的重要組成部分，也是京津唐城市群的主要城市之一[16]。唐山市鋼鐵規(guī)模大，但鋼鐵產(chǎn)業(yè)市場結構分散，集中度比較低，需求下滑與產(chǎn)能過剩導致全行業(yè)虧損[17]。因此，作為化解產(chǎn)能過剩的重點地區(qū)和重點行業(yè)，河北省唐山市鋼鐵行業(yè)承擔著十分繁重的壓減產(chǎn)能任務[2]。選擇唐山市A，B，C和D(圖4)4個典型鋼鐵企業(yè)作為研究對象進行生產(chǎn)狀態(tài)輔助監(jiān)測，并結合GF-2影像數(shù)據(jù)對企業(yè)A和 C進行驗證(企業(yè)B和D未獲得GF-2數(shù)據(jù))； 為了加強驗證，本研究通過生產(chǎn)熱輻射H變化趨勢判斷出D鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)狀態(tài)之后，結合D鋼鐵企業(yè)的月產(chǎn)量數(shù)據(jù)進行補充驗證(企業(yè)A，B和C未獲得月產(chǎn)量數(shù)據(jù))。

圖4 唐山2016年5月13日Landsat8遙感影像(Landsat8 B7(R),B6(G),B4(B)假彩色合成)Fig.4 Landsat8 image in Tangshan on May 13，2016

2.2 數(shù)據(jù)來源

采用2016年5期Landsat8 數(shù)據(jù)開展地表溫度反演，影像數(shù)據(jù)通過美國地質調查局網(wǎng)站下載，同時獲取2期GF-2 PMS數(shù)據(jù)用于結果目視驗證。Landsat8衛(wèi)星的時間分辨率較低(16 d)，同時考慮到影像質量，時間上連續(xù)的影像無法獲得，最終選擇的5期影像參數(shù)如表1所示。

表1 影像數(shù)據(jù)列表Tab.1 Image data list

2.3 結果與分析

以唐山市4個典型鋼鐵企業(yè)為例，基于地表溫度反演和閾值劃分建立鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)熱輻射監(jiān)測模型來研究鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)變化狀態(tài)，各個企業(yè)熱輻射監(jiān)測結果及生產(chǎn)熱輻射H折線圖分別如圖5和圖6所示。

(a) 企業(yè)A(b) 20160207(c) 20160310

(d) 20160326(e) 20160513(f) 20160529

(g) 企業(yè)B(h) 20160207(i) 20160310

(j) 20160326(k) 20160513(l) 20160529

圖5-1 鋼鐵企業(yè)熱輻射監(jiān)測結果Fig.5-1 Monitoring results of thermal radiation in iron and steel enterprises

(m) 企業(yè)C(n) 20160207(o) 20160310

(p) 20160326(q) 20160513(r) 20160529

(s) 企業(yè)D(t) 20160207(u) 20160310

(v) 20160326(w) 20160513(x) 20160529

圖5-2 鋼鐵企業(yè)熱輻射監(jiān)測結果Fig.5-2 Monitoring results of thermal radiation in iron and steel enterprises

(a) 企業(yè)A(b) 企業(yè)B

圖6-1H折線圖

Fig.6-1Hlinechart

(c) 企業(yè)C(d) 企業(yè)D

圖6-2H折線圖

Fig.6-2Hlinechart

由圖5(b)—(f)可見，在研究時間內企業(yè)A高溫區(qū)面積不斷減小，生產(chǎn)熱輻射H也隨著時間的變化由804.1 ℃降低到了374 ℃，降低了53.49%(圖6(a))； 由圖5(h)—(l)可見，在研究時間內企業(yè)B的高溫區(qū)面積不斷增加，與此同時生產(chǎn)熱輻射H也隨著時間的變化由480.24 ℃上升到了1 404.36 ℃，升高了192.42%(圖6(b))； 由圖5(n)—(r)可見，在研究時間企業(yè)C高溫區(qū)面積幾乎不變，同時生產(chǎn)熱輻射H也隨著時間的變化穩(wěn)定波動(圖6(c))； 由圖5(t)—(x)可見，在研究時間內企業(yè)D高溫區(qū)面積逐漸減小，同時生產(chǎn)熱輻射H也隨著時間的變化由2 696.58 ℃降低到了1 638 ℃，降低了39.26 %(圖6(d))。在研究時間內處于減產(chǎn)狀態(tài)鋼鐵企業(yè)的5期地表溫度圖像的高溫區(qū)面積呈減小趨勢，其生產(chǎn)熱輻射H變化折線圖也呈現(xiàn)下降趨勢； 處于增產(chǎn)狀態(tài)鋼鐵企業(yè)的5期地表溫度圖像高溫區(qū)面積呈現(xiàn)增大趨勢，其生產(chǎn)熱輻射H變化折線圖呈現(xiàn)上升趨勢； 處于穩(wěn)產(chǎn)狀態(tài)鋼鐵企業(yè)的5期地表溫度圖像高溫區(qū)域面積大小幾乎不變，其生產(chǎn)熱輻射H折線圖也呈現(xiàn)一個穩(wěn)定狀態(tài)。由此判斷，研究區(qū)2016年A鋼鐵企業(yè)為減產(chǎn)狀態(tài)，B鋼鐵企業(yè)為增產(chǎn)狀態(tài)，C鋼鐵企業(yè)為穩(wěn)產(chǎn)狀態(tài)，D鋼鐵企業(yè)為減產(chǎn)狀態(tài)。

2.4 結果驗證

2.4.1 基于高分數(shù)據(jù)的結果目視驗證

通過GF-2影像可準確識別鋼鐵企業(yè)空間結構和形態(tài)改變，對判斷結果進行驗證。由于無法獲取2016年企業(yè)B和D對應的高分數(shù)據(jù)，所以只對企業(yè)A和C進行結果驗證。鋼鐵廠空間結構變化見圖7。

(a) 2015年企業(yè)A(b) 2016年企業(yè)A

(c) 2015年企業(yè)C(d) 2016年企業(yè)C

圖7鋼鐵廠空間結構變化

Fig.7Spatialstructurechangeinironandsteelworks

由圖7可發(fā)現(xiàn)，企業(yè)A在2016年堆料場已清空，廠房、輸料管等少量生產(chǎn)設施開始拆除(圖7黃色圓圈內)，判斷A鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模在縮小，有減產(chǎn)趨向，與判斷結果相符； 企業(yè)C廠區(qū)結構在此期間未發(fā)生顯著變化，判斷C鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模不變，生產(chǎn)狀態(tài)穩(wěn)定，與判斷結果一致。

2.4.2 基于月產(chǎn)量數(shù)據(jù)的結果驗證

為加強驗證，從中國產(chǎn)業(yè)競爭情報網(wǎng)獲取了2016年2—6月企業(yè)D的月產(chǎn)量數(shù)據(jù)。其產(chǎn)量數(shù)據(jù)及其與H值的線性回歸分析如圖8所示。

(a) 2016年企業(yè)D月產(chǎn)量(b) 生產(chǎn)熱輻射H值與月產(chǎn)量回歸分析

圖82016年D鋼鐵企業(yè)月產(chǎn)量及其和生產(chǎn)熱輻射的線性回歸分析

Fig.8SteelcompaniesDmonthlyyieldin2016andlinearregressionanalysisofproductioninheatradiationHandmonthlyproduction

由圖8(a)可以看出，企業(yè)D在該時間段內均為減產(chǎn)狀態(tài)，與通過生產(chǎn)熱輻射H變化判斷結果相符合。同時，利用線性回歸模型對企業(yè)D生產(chǎn)熱輻射H值與月產(chǎn)量進行回歸分析(圖8(b))，其R2為0.831 6，表明生產(chǎn)熱輻射H與月產(chǎn)量之間呈現(xiàn)較強線性關系。

3 結論與討論

以唐山市鋼鐵企業(yè)為例，通過對Landsat8遙感影像數(shù)據(jù)運用單通道算法反演地表溫度，結合GF-2影像數(shù)據(jù)劃分鋼鐵企業(yè)的高溫區(qū)和低溫區(qū)，建立基于時間序列的高溫區(qū)H變化折線圖，從而判斷出鋼鐵企業(yè)的生產(chǎn)狀態(tài)。最后通過高分影像數(shù)據(jù)提供的鋼鐵企業(yè)結構變化信息以及鋼鐵企業(yè)的月產(chǎn)量數(shù)據(jù)對判斷結果進行了驗證，得出以下結論：

1)利用高分影像提供的鋼鐵企業(yè)結構信息，結合數(shù)理統(tǒng)計特征選取劃分高溫區(qū)和低溫區(qū)的閾值，能夠精確地劃分高溫區(qū)與低溫區(qū)。

2)通過熱紅外遙感技術，結合高分影像，建立鋼鐵企業(yè)基于時間序列的生產(chǎn)熱輻射模型，判斷鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)狀態(tài)，從而實現(xiàn)對鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)狀態(tài)輔助監(jiān)測的方法基本可行。

本研究為輔助監(jiān)測鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)狀態(tài)提供了參考方法，但將此方法推廣到實際應用中還存在以下問題： 由于數(shù)據(jù)時間分辨率較低以及無法獲得對應時刻的鋼鐵企業(yè)產(chǎn)量數(shù)據(jù)，因此較難實現(xiàn)監(jiān)測效果的驗證； 另外由于無法獲得高時間分辨率的連續(xù)監(jiān)測影像，所以不能實現(xiàn)實時監(jiān)測。若想通過遙感技術實現(xiàn)對鋼鐵企業(yè)運行狀態(tài)的監(jiān)測，需研制發(fā)射更高空間分辨率的衛(wèi)星或多源數(shù)據(jù)融合組網(wǎng)以獲取高時間分辨率的熱紅外影像。