我国南方山地陆表温度

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1、第１期，总第６３期国土资源遥感Ｎｏ．１，２００５２００５年３月１５日ＲＥＭＯＴＥＳＥＮＳＩＮＧＦＯＲＬＡＮＤ＆ＲＥＳＯＵＲＣＥＳＭａｒ．，２００５基于ＡＳＴＥＲ数据反演我国南方山地陆表温度王凤敏，田庆久，虢建宏（南京大学国际地球科学系统研究所，南京２１００９３）摘要：以贵州省黎平县山地植被覆盖区为例，基于ＡＳＴＥＲ遥感数据进行１５ｍ分辨率的归一化植被指数制图和地表发射率制图，在利用ＭＯＤＴＲＡＮ４大气辐射传输模型进行大气订正的基础上，基于普朗克辐射方程的推导反演陆表温度，取得了较为理想的结果。关键词：热红外；遥感；ＡＳＴＥＲ；陆表温度；发射率中图分类号：ＴＰ７２２．５文献标识码：

2、Ａ文章编号：１００１－０７０Ｘ（２００５）０１－００３０－０４文件信息可知，该幅影像成像质量很好。０引言２陆表温度反演热红外遥感是研究地表热辐射特性的重要手段之一。与ＡＶＨＲＲ、ＭＯＤＩＳ数据相比，ＡＳＴＥＲ具有较陆地表面温度反演技术流程如图１所示。高的空间分辨率，而与ＴＭ／ＥＴＭ数据相比，ＡＳＴＥＲ［１，２］数据有更多的热红外波段和更高的波谱分辨率。此外，ＡＳＴＥＲ数据的低价位使其拥有非常广泛的应用领域和市场。因此，研究如何利用ＡＳＴＥＲ数据进行发射率制图和温度反演，尤其是植被覆盖区复杂山地地表发射率制图和温度的反演，不仅可用于计算全球与区域尺度上的土壤水分蒸腾与蒸发量和植被蒸

3、腾与蒸发量，而且对于评价植被受旱状况，森林火情监测与火险预警，作物估产以及推进全球水分［３］平衡和碳循环研究具有重要意义。１研究区域与数据资料以贵州省黎平县为研究区，该区位于云贵高原向江南丘陵过渡的黔、桂、湘三省交界处，一般海拔为６００～８００ｍ，地貌类型复杂多样。全境处于亚热带［４］季风湿润气候区，四季分明，年平均气温１５．６℃。黎图１陆表温度反演技术流程平地区森林资源丰富，林业用地占全县面积的８３．７８％，下垫面大致分为植被覆盖区、非植被覆盖区及两者２．１传感器辐射定标混合区。利用ＡＳＴＥＲ影像数据头文件中的定标信息（表研究所用数据为２０００年５月２０日上午过境的１），对研究

4、区数据进行辐射定标，获取了ＡＳＴＥＲ数ＡＳＴＥＲ１Ａ数据，该数据覆盖了整个黎平县大约４／５据各波段的表观辐射亮度，即的面积，插页彩片６是研究区行政位置和几何精校Ｒａｄｉａｎｃｅ＝Ｇａｉｎ·ＤＮ＋Ｏｆｆｓｅｔ（１）正后的ＡＳＴＥＲ３、２、１假彩色合成图像，从影像和头式中，Ｇａｉｎ与Ｏｆｆｓｅｔ分别为传感器本身的增益与偏差。收稿日期：２００４－０７－１２；修订日期：２００４－１０－１４第１期王凤敏，等：基于ＡＳＴＥＲ数据反演我国南方山地陆表温度·３１·表１ＡＳＴＥＲ可见／近红外及热红外波段辐射定标系数定标值Ｂａｎｄ１Ｂａｎｄ２Ｂａｎｄ３Ｂａｎｄ１０Ｂａｎｄ１１Ｂａｎｄ１２Ｂａｎｄ１３

5、Ｂａｎｄ１４Ｇａｉｎ０．６７６０．７０８０．８６２０．００６８８２０．００６７８００．００６５９００．００５６９３０．００５２２５Ｏｆｆｓｅｔ－０．６７６－０．７０８－０．８６２－０．００６８８２－０．００６７８０－０．００６５９０－０．００５６９３－０．００５２２５２．２几何精校正为了获取研究区更为真实的归一化植被指数首先，根据２０００年８月研究区实地采集的４２（ＮＤＶＩ），本研究借助于“６Ｓ”大气辐射传输模型对个ＧＰＳ地面控制点，在ＡＳＴＥＲ图像上选取相应位置ＡＳＴＥＲ可见／近红外波段数据进行模拟传输，获取可［７］点，建立影像和控制点之间的坐标关系，即控制点的见／近红外波段的

6、地表反射率（表３）。经纬度对应图像上的行列值，从而对研究区的可见／表３研究区可见／近红外波段“６Ｓ”的校正结果近红外整幅影像进行几何精校正，校正精度为０．５波段系数ｘａ系数ｘｂ系数ｘｃ个像元；然后，基于几何精校正过的可见／近红外影１０．００２３００．０６１０３０．１２０９６像，采用ＥＮＶＩ４．０所提供的“ＩｍａｇｅＴｏＩｍａｇｅ”方法，对研究区热红外影像选取同名控制点，完成研究区２０．００２５３０．０３４６３０．０８７４４热红外影像基于“ＩｍａｇｅＴｏＩｍａｇｅ”方法的几何校正，３０．００３５８０．０１８４７０．０５７４８研究中共选取分布均匀的１０个同名点，校正精度为ｙ＝ｘａ·（

7、ｍｅａｓｕｒｅｄｒａｄｉａｎｃｅ）－ｘｂ；ａｃｒ＝ｙ／（１＋ｘｃ·ｙ）；ｍｅａｓｕｒｅｄ０．５个像元。ｒａｄｉａｎｃｅ为可见／近红外各波段各像元表观辐亮度值；ａｃｒ为要求２．３大气订正的地表反射率。陆地表面温度的反演精度主要决定于大气和比２．４ＮＤＶＩ制图与地物分类辐射率的影响程度，如果两者的影响没有被订正，反由于研究区绝大部分被植被覆盖，且植被覆盖［５］演地表温度的误差可能很大。本研究利用大气辐密度有明显的差异，故可根据植被指数进行地物分射传输模型ＭＯＤＴＲＡＮ４对各波段进行了