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        礦區(qū)地表溫度反演算法比較

        2020-04-26 10:10:06吳蓉蓉
        河南科技 2020年4期
        關(guān)鍵詞:演算法單通道反演

        吳蓉蓉

        摘 要:以神東礦區(qū)作為研究區(qū)域,基于Landsat-8數(shù)據(jù),利用單窗算法和單通道算法分別反演研究區(qū)地表溫度,并用MODIS地表溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,比較不同算法之間的異同。結(jié)果表明:兩種地表溫度反演算法中,單窗算法反演精度最高,與MODIS LST數(shù)據(jù)最接近。

        關(guān)鍵詞:地表溫度;單窗算法;單通道算法

        中圖分類號(hào):TD824;P407;P461 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1003-5168(2020)04-0149-03

        Abstract: Taking Shendong mining area as the research area, based on landsat-8 data, the Mono-window Algorithm and Single-channel Method were used to retrieve the surface temperature of the research area respectively, and MODIS LST data was used to verify, and the similarities and differences between different algorithms were compared. The results show that the single window algorithm has the highest inversion accuracy and is closest to MODIS LST data.

        Keywords: surface temperature;Mono-window Algorithm;Single-channel Method

        1 研究背景

        礦產(chǎn)資源的開發(fā)利用,為社會(huì)的經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會(huì)發(fā)展提供了支撐,同時(shí)也不可避免地對(duì)礦區(qū)的生態(tài)環(huán)境造成巨大破壞[1]。礦區(qū)的地表溫度在一定程度上反映了其生態(tài)環(huán)境情況,地表溫度是地學(xué)研究中一個(gè)非常重要的參量,在陸地環(huán)境相互作用過程中扮演著十分重要的角色,是全球變化研究中的關(guān)鍵參數(shù),對(duì)水文、生態(tài)、環(huán)境和生物地球化學(xué)等研究有重要意義[2]。地表溫度在許多領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用,特別在農(nóng)業(yè)氣象、氣候和環(huán)境研究中是一個(gè)不可缺少的研究因子,對(duì)人們的生產(chǎn)活動(dòng)和生活有重要影響[3]。目前地表溫度的反演算法主要有單窗算法(Mono-window Algorithm,MW)和單通道算法(Single-channel Method,SC)等,有學(xué)者利用不同算法進(jìn)行地表溫度反演研究,如2016年,Windahl[4]等利用輻射傳導(dǎo)方程法、單窗算法和單通道算法進(jìn)行地表溫度反演。綜上所述,本文以神東礦區(qū)作為研究區(qū),基于Landsat-8數(shù)據(jù),對(duì)比單窗算法和單通道算法的反演結(jié)果,得到最適用于礦區(qū)的地表溫度反演算法,以便對(duì)礦區(qū)生態(tài)環(huán)境進(jìn)行研究。

        2 數(shù)據(jù)與工作流程

        2.1 研究區(qū)概括

        神東礦區(qū)位于陜西省、內(nèi)蒙古兩省交界處,1985年始建,處于毛烏素沙漠和陜西黃土高原的過渡帶,被譽(yù)為世界七大煤田之一。神東礦區(qū)屬于典型的中國(guó)西北干旱或半干旱荒漠地區(qū),植被覆蓋率較低。近年來,由于開采活動(dòng)加劇,使得該地區(qū)的生態(tài)環(huán)境進(jìn)一步惡化。

        2.2 數(shù)據(jù)介紹

        本文以2015年10月5日神東礦區(qū)Landsat-8數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,分別利用單窗算法和單通道算法反演研究區(qū)地表溫度,并利用同天的MODIS的地表溫度(Land Surface Temperature,LST)(1km,daily)產(chǎn)品數(shù)據(jù)做驗(yàn)證。其中的數(shù)據(jù)預(yù)處理包括:對(duì)原始影像進(jìn)行輻射校正、大氣校正,消除大氣對(duì)影像的影響;影像裁剪,裁剪神東礦區(qū)所在區(qū)域。

        3 地表溫度反演

        3.1 單窗算法

        單窗算法(Mono-Window Algorithm,MW)是覃志豪[4]等人于2001年提出的,該反演地表溫度算法的計(jì)算公式為:

        式中,[ε]為地表比輻射率;[T6]為地面亮溫值;[a]和[b]為常數(shù),分別為-67.355 351和0.458 606;[Ta]為大氣平均作用溫度;[τ]為大氣透過率。根據(jù)研究區(qū)的位置、氣溫和水汽含量確定Ta和t的計(jì)算方法,可用如下公式計(jì)算[5]:

        式中,[t]為大氣平均氣溫;[RH]為相對(duì)濕度,可通過中國(guó)氣象站網(wǎng)獲取數(shù)據(jù)。

        3.2 單通道算法

        單通道算法(Single-channel Method,SC)由Jiménez-Mu?oz[5]等人于2003年提出,其計(jì)算公式為:

        各項(xiàng)參數(shù)取值見表1[9]。

        4 地表溫度反演結(jié)果與精度評(píng)定

        兩種地表溫度反演算法的反演結(jié)果大體上差別不大,高溫區(qū)主要分布在神東礦區(qū)的北部和西部,中溫區(qū)集中在中部地區(qū),而植被覆蓋率較高的東部地區(qū)基本都屬于低溫區(qū)。

        將兩種溫度反演算法的結(jié)果與處理后的MODIS LST數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,首先需要將MODIS LST數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,再將地表溫度反演算法的結(jié)果重采樣為1 km,統(tǒng)計(jì)各算法和MODIS LST數(shù)據(jù)的最大、最小值和平均值,結(jié)果如表2所示。從表2可知,單窗算法的最大值、最小值和平均值都與MODIS LST溫度產(chǎn)品數(shù)據(jù)結(jié)果最為接近。就平均值來看,單窗算法與MODIS LST數(shù)據(jù)差大約0.03 K;單通道算法與MODIS LST數(shù)據(jù)差約0.58 K。

        綜合四種典型地物類型,選取多個(gè)樣本點(diǎn),統(tǒng)計(jì)其地表溫度的平均值。各地物地表溫度反演結(jié)果與MODIS LST數(shù)據(jù)比較結(jié)果如表3所示。從表3的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看到,兩種算法的水體反演結(jié)果與MODIS LST數(shù)據(jù)結(jié)果差均為3 K左右,單窗算法和單通道算法的裸土反演結(jié)果與MODIS LST數(shù)據(jù)結(jié)果分別差0.3 K和0.9 K,植被反演結(jié)果與MODIS LST數(shù)據(jù)分別差0.5 K和0.1 K,建筑物的反演結(jié)果與MODIS LST數(shù)據(jù)分別差0.1 K和0.7 K。其中,單窗算法反演結(jié)果與MODIS LST數(shù)據(jù)結(jié)果最為接近,精度最高。

        5 結(jié)論

        本文基于Landsat 8遙感影像,以神東礦區(qū)作為研究區(qū),利用單窗算法和單通道兩種算法反演該研究區(qū)2015年的地表溫度,并分別用MODIS LST數(shù)據(jù)驗(yàn)證反演結(jié)果,對(duì)比分析兩種地表溫度反演算法的差異性。結(jié)果表明,兩種地表溫度反演算法中,單窗算法反演精度最高。

        參考文獻(xiàn):

        [1]邱文瑋,侯湖平.基于RS的礦區(qū)生態(tài)擾動(dòng)地表溫度變化研究[J].礦業(yè)研究與開發(fā),2013(2):68-71.

        [2]李召良,段四波,唐伯惠,等.熱紅外地表溫度遙感反演方法研究進(jìn)展[J].遙感學(xué)報(bào),2016(5):899-920.

        [3]鄭文武,曾永年.地表溫度的多源遙感數(shù)據(jù)反演算法對(duì)比分析[J].地球信息科學(xué)學(xué)報(bào),2011(6):840-847.

        [4] Windahl E, de Beurs K. An intercomparison of Landsat land surface temperature retrieval methods under variable atmospheric conditions using in situ skin temperature[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2016(51):11-27.

        [5]李恒凱,楊柳,雷軍,等.基于溫度分異的稀土礦區(qū)地表擾動(dòng)分析方法[J].中國(guó)稀土學(xué)報(bào),2016(3):373-384.

        [6]吳志剛,江滔,樊艷磊,等.基于Landsat8數(shù)據(jù)的地表溫度反演及分析研究:以武漢市為例[J].工程地球物理學(xué)報(bào),2016(1):135-142.

        [7]丁鳳,徐涵秋.基于Landsat TM的3種地表溫度反演算法比較分析方法[J].福建師大學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2008(1):91-96.

        [8]徐涵秋,林中立,潘衛(wèi)華.單通道算法地表溫度反演的若干問題討論:以Landsat系列數(shù)據(jù)為例[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào):信息科學(xué)版,2015(4):487-492.

        [9]丁鳳,徐涵秋.TM熱波段圖像的地表溫度反演算法與實(shí)驗(yàn)分析[J].地球信息科學(xué)學(xué)報(bào),2006(3):125-130.

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