基于Landsat影像的晋江市地表温度与植被指数关系研究

论文总字数：20546字

目 录

摘要 1

Abstract 2

1 绪论 3

1.1 研究背景及目的 3

1.2 发展现状 3

2 研究区与数据介绍 4

2.1 研究区概况 4

2.2 数据来源 6

3 研究方法 6

3.1 植被指数的提取 6

3.2 地表温度的反演 7

3.2.1 Landsat 8影像的预处理 7

3.2.2 比辐射率的计算 7

3.2.3 辐射亮度值的计算及地表温度的反演 8

4 LST反演结果及趋势分析 9

4.1 地表温度反演结果 9

4.2 趋势分析 10

5 相关性分析 11

5.1 不同植被指数与地表温度相关分析 11

5.1.1 三种植被指数的差异 11

5.1.2 不同植被指数与地表温度之间的相关性对比 12

5.2 区域化fc与地表温度的分析 13

6 结论与讨论 15

7 展望与不足 15

参考文献 16

致谢 19

基于Landsat影像的晋江市地表温度与植被指数关系研究

徐伊超

摘要：本文使用Landsat 8的四个时相遥感影像数据对晋江市植被指数和地表温度（LST）进行相关性分析。本文首先计算了三种植被指数（NDVI、RVI及fc），并采用大气校正法对晋江市的4个时相Landsat 8的地表温度进行了反演，然后从多个角度分析不同时相地表温度与各植被指数的相关性。研究结果表明：LST与植被指数在不同季节都呈负相关，其中夏季的相关性最高，冬季最低，呈现弱相关，春秋季介于二者之间；三种植被指数中，fc（植被覆盖度）与地表温度相关性最高，是研究与地表温度相关性最佳的植被指数。最后本文利用夏季的影像对晋江市的植被指数与地表温度进行了区域化的研究，并简单地探讨了城市热岛效应与这两者之间的联系。

关键词：地表温度；植被指数；相关性；大气校正法；Landsat 8

Study on the Relationship between Land Surface Temperature and Vegetation Index in Jinjiang City based on Landsat image

Xu Yichao

School of Geography and Remote Sensing, NUIST, Nanjing 21004, China

Abstract:In this paper,using the four time phase of Landsat 8 remote sensing data in Jinjiang city,the vegetation index and land surface temperature were analyzed .At frist,we calculate the three vegetation indices (NDVI, RVI and FC). Then using the atmospheric correction method for four Phase Landsat 8 land surface temperature inversion in Jinjiang City,and analysing the correlation of land surface temperature and vegetation index from different angles.The results show that LST and vegetation index in different seasons showed negative correlation,which the correlation is the best in summer,and the lowest in winter, showing weak correlation,The spring and Autumn period is between the winter and summer,in three vegetation index,the correlation of FC (vegetation coverage) and land surface temperature is the highest,fc is the best vegetation index to study land surface temperature.At last, this paper makes a study on the vegetation index and land surface temperature by using the image of summer in Jinjiang city, and discusses the relationship between urban heat island effect and the two.

Keywords:Land Surface Temperature (LST);Vegetation Index;correlation;atmospheric correction; Landsat 8

1 绪论

1.1 研究背景及目的

随着21世纪的到来，人们进入了一个全新的世界，生机勃勃的信息技术时代以计算机和互联网为代表，正以迅猛的速度改变着人们的生活方式和学习方式。而在这种背景下，地理信息系统（GIS）技术和遥感（RS）技术也在不断地发展，它们渐渐地走进人们的生活工作学习中，在各个领域大显神通。它们对个人，城市社会，国家乃至整个人类的发展做出了巨大的贡献！

植被指数和地表温度是描述陆地表面特征的重要参数。植被指数是根据可见光的红光波段极强的吸收特性及近红外波段极强的反射特性的原理，通过遥感卫星探测数据计算而得出，其能反映植物的生长状况，是描述陆表特征的重要参数之一。

现如今，城市化是自20世纪初期以来地球上最为显著的人类活动过程。随着城市的快速发展，城市下垫面结构和性质发生了巨大的变化，大量的植被和裸露的土壤被人工不透水面为主的沥青、水泥以及金属等人文景观所代替，地表与大气之间的水循环、热循环随之改变，一定程度上加剧了城市热岛效应，导致生态环境的日益恶化。地表温度（Land Surface Temperature）简称LST，如字面意思，就是陆地表面的温度。太阳的热能辐射到地面后，一部分通过反射，还有一部分被地面吸收，从而使地面温度上升。地表温度是描述陆表特征的另一重要参数，同时也是描述城市热岛效应的重要参数之一，我们可以根据对其的研究来探究城市热岛效应，从而对资源环境及城市规划有重要的指导意义。因此地表温度地反演已成为当今人们研究如何优化城市功能的分区、城市规划、城市建设、城市运行以及城市可持续发展等方面的重要手段。

植被指数和地表温度分别作为植被覆盖度和城市热岛效应的两个重要的参数，导致越来越多人关注植被指数与地表温度。一些科学家认为植被覆盖与地表温度之间必然存在某些联系，并希望通过科学的分析与研究来探究两者之间的规律。近些年来，一些国内外学者针对植被指数与地表温度相关性分析这一研究课题进行了一系列的研究。而地表温度与植被指数之间的相关性研究，对监测城市生态环境及预测未来城市发展及规划有重要的意义。本文正是借鉴前人的探索与成果，对这一课题也进行了粗浅的探究。

然而如何精确地获取植被指数和地表温度也是本研究中一个重要的问题。随着遥感卫星的发展与普及，中等分辨率的遥感影像因为性价比比较高，逐渐成为众多空间地理分析的首选数据源。Landsat系列遥感数据一直是计算植被指数和地表温度反演的重要数据源。随着遥感卫星影像技术的不断发展，使用遥感影像进行地表温度地反演的方法不断增加，例如单窗算法、劈窗算法、双角度法和大气校正法等。本文根据遥感影像可以计算出植被指数值，也可以反演出LST，然后利用GIS的相关软件分析和回归统计，从而对植被指数和地表温度进行多角度的定量的相关性分析。

1.2 发展现状

目前，随着遥感技术的不断成熟，遥感的应用也随之不断深入。对于陆表过程、城市化发展、农林种植的研究，遥感的多光谱数据产品成为了各种时间尺度及空间尺度的植被指数和地表温度的数据源。一些研究者对植被指数和地表温度进行了定性定量地分析，从中发现并总结了两者之间的一些空间特征的变化规律，对于陆表演化的过程，城市化的发展及农林研究都有很好的参考描述价值。

遥感卫星影像数据进行反演地表温度的技术日趋成熟，人们对大气辐射传输方程进行了各种假设与推理，并针对不同的遥感数据，相继提出了多种算法对地表温度进行反演，如单窗算法、大气校正法、劈窗算法、单通道多角度算法、多通道多角度算法等。Jimenez-Munoz等人^[1]对单通道算法和劈窗算法的反演精度进行了对比分析。Yu等人^[2]对辐射传输方程法、劈窗算法以及单通道算法这3种算法的反演精度进行了对比分析。

在植被指数和地表温度相关性研究中，NDVI为众多植被指数中应用最为广泛的指数之一。Goetz,Carlson等人^[3,4]分别从不同分辨率的遥感数据中得到了NDVI和LST，发现了两者之间存在负相关关系。Boegh,Prihodko等人^[5,6]基于NDVI和地表温度研究了地表蒸发量。Gillies,Sandholt,Price,Carlson等人^[7,8,9,10]发现在研究区域的植被覆盖和土壤湿度跨度比较大的情况下，NDVI和地表温度的散点图呈现三角形，并利用土壤湿度-植被覆盖-大气传输模型对结论进行了验证。程云浩等人^[11]研究了植被指数与LST等数据对植被覆盖表达的差异性。程承旗，吴宁等人^[12]在对城市热岛效应的研究中利用TM热红外数据计算了北京市的地表亮温，认为热岛效应与地表温度存在相关性，并发现了热岛效应强度与NDVI存在线性关系。Le等人^[13,14]利用NDVI和地表温度的空间分布估算出了土壤湿度参数，从而计算出地表蒸散。马雪梅等人^[15]利用Landsat 7的第6波段并结合NDVI对地表温度进行了相关性分析。从理论的角度上，Moran等人^[16]通过分析，得出NDVI与地表温度呈梯形关系，并利用NDVI-LST-空气温度差值构成的梯形图，进一步解释了作物缺水指数算法。然而，江樟焰等人^[17]发现，在NDVI小于0.161时，NDVI与LST之间没有相关性。且相比其他植被指数，地表覆盖度与LST有更好的相关性。Weng,Schubring等人^[18]研究表明，使用ETM 混合的分解模型估算得出的植被覆盖指数与地表温度呈明显负相关。

2 研究区与数据介绍

2.1 研究区概况

福建省晋江市位于北纬24°30′-24°54′，东经118°24′-118°43′，是个海滨城市，地处福建四大河流之一晋江南岸，东与石狮市接壤，东面濒临台湾海峡，西与南安市交界，北与泉州鲤城区相邻，南与金门岛隔海相望，因特殊的地理位置，历史上，晋江在经济、军事、文化上占据了重要地位，是古代“海上丝绸之路”重要起点之一。

　　晋江全境地形比较平缓，主要以平原和丘陵为主。平原主要位于东北部靠近泉州湾和西南部围头湾一带。丘陵则大小分布在各个地方，海拔均比较低。海拔较高的山峰有北部紫帽山和中部灵源山。晋江最高点在紫帽山，海拔517.8米。晋江地势由西北向东南倾斜，地貌类型以台地、平原和丘陵为主，其中台地占市域面积67.3%。由于晋江属于沿海城市，三面临海，具有海岸曲折、多港湾、多岛礁，滩涂面积大的特性。

　　晋江市的气候属于南亚热带湿润性气候，年均气温20℃-21℃，一月平均温度11.9℃，七月平均温度28.2℃，年均日照2130小时，年均降雨量911毫米—1231毫米。同时，晋江是一个夏季多台风的城市。

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