许培琳 胡媛

摘 要：选择浙江省台州市2017年8月的Landsat8OLI影像为主数据源，以ENVI遥感软件为平台，利用遥感算法反演出台州市地表温度，并将地表温度换算成热岛强度，然后进行归一化处理并进行密度分割，从而对台州市的热岛情况进行分析。结果表明：台州市市区温度明显高于农村和山区；热岛区和强热岛区主要位于市区建筑群，弱岛区和无岛区主要位于农村和林区等地。

关键词：Landsat8 OLI；台州市；地表温度反演；热岛效应

热岛效应是指在城镇化进程中，由于人口密集，工业蓬勃发展导致的发热，加上建筑物和道路等高蓄热体及绿地减少等因素造成城市“高温化的一种特有问题[1]。随着遥感技术的不断进步，对于热岛效应方面的研究也在逐渐增多。苏嫄等基于单窗算法对陕西省汉中市热岛效应近二十年的时空特征进行了分析；宋瑞祥等利用遥感算法反演出合肥市的地表温度，并对NDVI、NDBI与热岛效应的关系展开了分析。目前对于地表温度的反演主要有三种方法，分别是大气校正法、单通道算法和分裂窗算法[2]。本文以浙江省台州市为研究区，基于大气校正法，利用Landsat8影像反演出台州市地表温度，进而对台州市热岛效应进行分析。

1 研究区概况和数据预处理

台州市位于浙江省，依山傍海，城市平原丘陵交相坐落，山脉连绵。夏季为热带气候，冬季为亚热带气候。通过地理空间数据云下载得到台州市2017年8月24日的Landsat8OLI影像。成像时天气状况均良好，云量较少。首先使用 ENVI5.1 软件对台州市的多光谱和热红外遥感影像数据进行辐射定标，然后进行大气校正，接着利用研究区矢量边界裁剪出研究区影像图。

2 数据处理

对数据进行预处理之后，利用辐射传输方程法对台州市Landsat 8影像第10波段进行遥感反演，计算出台州市地区的地表真实温度。首先进行地表比辐射率ε的计算。公式如下：

（1）

其中，Pv是植被覆盖度，用以下公式计算：

（2）

其中，NDVISoil为完全是裸土或无植被覆盖地区的NDVI值，NDVIVeg为纯植被像元的NDVI值。这里取经验值NDVIVeg = 0.70和NDVISoil = 0.05。从而计算得到地表比辐射率ε。

然后根据公式（3）计算黑体热辐射亮度B（TS）：

（3）

其中，L↑大气向上辐射亮度，L↓为大气向下辐射亮度，τ为大气在热红外波段的透过率，这三个值为大气剖面参数，可在在NASA提供的官方网站中输入影像的成影时间、中心经纬度等数据即可获得。Lλ为热红外辐射亮度值。

接着根据普朗克公式（4）的反函数，将黑体辐射亮度值反演成地表真实温度：

（4）

对于Landsat8OLI传感器，K1=774.89

W/（m2*?m*sr），K2 = 1321.08K。反演得到的台州市当时的地表温度约为4.9度到43.3度。为了更加明显的观察研究结果，这里将地表温度与城市热岛强度按照公式（5）进行换算：

（5）

式中，HII表示城市热岛强度，表示高温地域与其周围具有温度差异的现象，LST表示地表温度，Tmean 则代表平均的地表温度。计算得到热岛强度影像。然后对得到的结果进行归一化处理，使其值处于0到1之间。接着令其按照等差进行密度分割得到热岛强度影像。

密度分割后，利用ENVI自带的统计功能统计出各区域所占比例。结果见表1。

表1 研究区城市热岛强度所占比例

热岛强度 颜色 百分比/%

无岛区（0-0.2） 蓝色 10.8755

弱岛区（0.2-0.4） 绿色 34.7306

正常区（0.4-0.6） 黄色 33.2232

热岛区（0.6-0.8） 橙色 14.5361

强热岛区（0.8-1） 红色 6.6346

3 结果分析

结合表1可知，市区的温度明显高于农村和山区，同时台州市的强热岛区和热岛区占研究区面积的21.1707%，主要位于市区建设区，这跟城市的建设用地快速扩张有着紧密的关系；弱岛区和无岛区主要集中在山區及农村等地，占研究区面积的45.6061%，这与台州市内山峰较多、西南方向山脉连绵，建筑密度稀疏有密切关系。这和热岛效应的分布规律也较为吻合。由于受影像空间分辨率的影响以及其他条件限制，对研究区的热岛效应分析主要是从宏观角度来进行的，具有一定的局限性。但是本次研究成果可为台州市城市建设和规划提供一定的参考和借鉴。

参考文献

[1]杨立稳.屋顶绿化对顶层室内温度和能耗的影响研究[D].东华大学，2015.

[2]刘含海.非渗透表面对地表温度的影响[D].河南大学，2007.