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基于 Landsat

Landsat

Landsat ETM+

ETM+

ETM+ 影像的武威地区地表温度反演与

分析

许民，刘勇

兰州大学资源环境学院遥感与地理信息系统研究所，甘肃兰州，（ 730000 ）

E-mail ： magnusxm@yahoo.cn

摘要：陆地表面温度是地 - 气相互作用及其能量相互交换的综合反映，武威地区地处干旱、

半干旱地区，其地表温度（ LST ）与下垫面覆盖有密切关系，本文利用武威地区 2002 年 5 月 3 0

日的 Landsat ETM+ 第六波段数据 , 经过大气和比辐射率校正后 , 运用单窗算法反演武威地区

地表温度 , 得出该地区夏季地面温度场的分布规律。结果表明 , 冰川表面温度最低 , 针叶林及

绿洲次之 , 沙漠最高，地表温度以绿洲为中心从里到外呈带状分布。并运用归一化植被指数

（ NDVI ）计算该地区植被覆盖度（ Fg ） , 进一步研究植被盖度及归一化植被指数与地表温度

的相互关系，几种典型地物 NDVI 值与温度成递减关系，植被盖度与地表温度成线性负相关。

关键词

关键词：地表温度反演 ; 单窗算法 ; 归一化植被指数 ; 覆盖度 ; Landsat ETM + 数据

中图分类号：

中图分类号： 170.4599 文献标识码

文献标识码

文献标识码： A

1 、引言

地表温度在大气与地表的物质与能量交换 , 植被生态，气候变化等方面有着重要的应用

[2]

，利用热红外遥感可以在短时间内获得大范围的地表温度及其温度场空间分布信息 , 与传

统的观测方式相比 , 具有快速、便捷、观测范围大和信息连续等优点。因此 , 利用热红外遥感

数据反演地表温度的应用日趋广泛。

早在 20 世纪 60 年代初期发射 TIROS- Ⅱ 以来 , 学者们就尝试利用卫星遥感数据反演地表温

度。

70 年代以后 , 许多遥感平台的数据应用于地表温度反演 :MODIS

、

AVHRR

、

ETM+

等。

M atson

早在 1978 年 Matson 就利用 A VHRR 热红外数据研究了美国中西部和东北部地城市与乡村地表辐

射温度的差异及其原因；我国学者宫阿都等（ 2005 ）利用 Landsat TM 数据反演了北京市地表

温度；孟宪红等（ 2005 ）利用 LANDSAT - 5 TM 数据反演金塔地表温度；刘卫国等（ 2008 ）基于

TM 影像反演垦利县地表温度等。这些应用研究均取得了很好的结果，对进一步理解土壤 — 植

被 — 大气系统能量交换状况及区域热量分布差异有着重要意义

[5]

。

本文利用 200 2 年 5 月 30 日的 Landsat ETM+ 第六波段数据对武威地区的地表温度夏季分布

规律进行了研究 , 并结合利用遥感数据获得的归一化植被指数及地表覆盖度分析了各区温度

差异的原因与变化规律。

2 、研究区概况和数据来源

2.1 研究区概况

武威地区（图 1 ）位于 E101 ° 50 ’ — 103 ° 35 ’ ， N37 ° 18 ’ — 38 ° 14 ’ ，地处黄土、青藏、蒙新三

大高原交汇地带，地势南高北低，由西南向东北倾斜，依次形成南部祁连山山地、中部走廊

绿洲平原和北部荒漠三个地貌单元，海拔介于 1020-4874 米之间。属典型的大陆性气候，年

平均气温 7.8 摄氏度，降水量 60-610 毫米，蒸发量 1400-3010 毫米，日照时数 2200-3030 小时

，

无霜期 85-165 天，太阳辐射量 127-138 千卡 / 平方厘米。由于该地区生态比较脆弱，在该区利

用遥感信息进行区域尺度的地表温度及时空多变要素监测显得非常重要 , 而且有实际指导意

义。

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图 1 研究区（采用 432 波段假彩色合成）

Fig.1 Study Area （ Pseudo Color Combinations of 432 ）

2.2 数据来源

本次温度反演所使用的数据为 Landsat ETM +

数据 , 获取轨道号为 1 31 / 3 4, 获取时间为 200 2

年 5 月 30 日 , 太阳高度角为 64.8 ° , 太阳方位角为 122.2 ° 。从影像的头文件中可以查出与本研

究有关的遥感数据定标的参数。

3 、研究方法

3.1 几何精纠正

首先，对影像进行几何精纠正，在 erdas 软件的支持下 , 采用 1 ∶ 5 万标准比例尺地形图为

参照 , 选取 20 个控制点 (GCPs) 进行几何纠正 , 与武威行政区划地图数据进行相互配准 , 减少几

何误差 , 纠正的误差控制在 0. 5 个像元内。

3.2 测定比辐射率、大气校正及地表温度的反演

由于大气的影响 , 传感器接收到的辐射亮度一般小于地表亮度 , 不同地表之间的温度差别

也比较小。传感器接收到的热辐射主要由三部分组成 : 地面发射的热辐射、大气向上发射的

热辐射及大气向下的热辐射经地面反射后又被传感器所接收的热辐射 , 主要影响因子有大气

效应、地表比辐射率

[11]

。地表温度反演不可能同时得到地表温度和比辐射率，而地表温度

取决于地表比辐射率，所以我们先要对研究区的地表比辐射率进行计算。

3.2. 1 测定比辐射率

比辐射率的精确程度直接影响到地面温度的反演精度。 Van 等通过实地同时测量一系列自

然地表的热红外 (8 ～ 14 μ m) 比辐射率和归一化植被指数 (NDVI) 后发现 , 经过对数转换以后 ,

它们之间具有良好的相关性 , 相关系数为 0.94 。根据 Van 的经验公式 ,NDVI 较高的地表比辐射

率相应较高 , 裸土的 NDVI 低 , 相应比辐射率也较低。这符合一般的经验 , 能在一定程度上反映

地表比辐射率的变化规律。

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