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1、分类号： UDC：密 级：公 开 编 号：成都信息工程学院学位论文成都市城市热岛效应时空演变分析论文作者姓名：申请学位专业：地理信息系统申请学位类别：理学学士指导教师姓名（职称）：论文提交日期：第 28 页 共 21 页毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作
2、者 签 名： 日 期： 指导教师签名： 日期： 使用授权说明本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名： 日 期： 学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和
3、集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名： 日期： 年 月 日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期： 年 月 日导师签名： 日期： 年 月 日成都市城市热岛效应时空演变分析摘 要近年来,随着城市化进程加快,城市热岛现象日趋明显，直接影响了人们的日常生活,成为人们关注的重
4、要对象，本文在获取1992年、2000年和2005年的Landsat TM/ETM+影像基础之上，采用决策树分类方法将研究区土地利用类型分为城区建筑、水体和自然地表三类，分类数据是用于计算比辐射率的重要依据之一，然后进一步采用单通道算法对成都市遥感数据进行地表温度反演，将反演结果进行等温度分级显示，得到不同时段的地表温度分级图，对这些温度分级图进行分析得到成都市的热岛动态变化趋势，结果表明，水体和植被覆被比城区建筑覆被温度低，城区建筑覆被对热岛效应具有绝对贡献，城市面积不断扩大，高温区面积随着城市的扩展也在不断扩大，城市热岛强度随着时间而不断加强，热岛呈现环状分布，热岛核心向城市中心东南方潜移
5、，植被和水体属于低温区，适当增加城市绿地对于缓解城市热岛效应具有积极作用。关键词：城市热岛; 成都市;Landsat TM/ETM+;热岛分布spatial and temporal evolution of urban heat island effect in ChengduAbstractIn recent years, along with urbanization the urban heat island phenomenon is increasingly clear , it direct impact on peoples daily lives and has attrac
6、te many attention, The article is based on Landsat TM / ETM data of 1992, 2000 and 2005 , land use types are divided into urban, water, and natural surface by using the method of decision tree classification, disaggregated data is one of the important basis of emissivity , And then using remote sens
7、ing data inverse surface temperature of chengdu by further single-channel algorithm , obtained the different period surface temperature distribution data to analyze Chengdu urban heat island changing trend .the results show that the temperature of water and vegetation cover is lower than the buildin
8、g cover, urban construction cover have absolute contribution to heat island, the area of heat island ,expand with the urban area, the urban heat island intensity continue to strengthen as the time, and the heat island showing annilar distribution, the heat island areas move to the south-east of the
9、city center. vegetation and water belonging to the low temperature region. we can see that water and vegetation have a positive effect on slowing down the heat island effect.Keywords: urban heat island; Chengdu; Landsat TM / ETM +; heat island distribution目录论文总页数：22页1引言21.1课题背景21.2 国内外研究现状21.3 研究内容、
10、方法和技术路线31.3.1研究内容31.3.3技术路线42.研究区概况42.1总体概述42.2地理特征52.3气候特征53数据来源及预处理53.1数据来源53.1.1 Landsat TM/ETM介绍53.1.2 数据介绍63.2数据预处理73.2.1几何校正73.2.2大气校正73.2.3裁剪74 基于LandSat TM/ETM+的地表温度反演研究84.1基于LandSat TM/ETM+地表温度反演算法84.1.1辐射传导方程法84.1.2覃志豪单窗算法94.1.3普适性单通道算法94.2基于覃志豪单窗算法的地表温度反演104.2.1 TM的亮温计算104.2.2地表温度反演参数计算11
11、4.2.3 覃志豪单窗算法地表温度反演145 成都热岛分析155.1 不同地表覆被温度变化分析155.1.1不同地表覆被多年平均温度状况分析155.1.2不同地表覆被温度差异的时间变化分析165.2热岛强度分析165.3热岛空间变化分析176结论与讨论176.1结论176.2讨论18参考文献19致 谢20声 明211引言1.1课题背景城市热岛效应是指热量在城市空间范围内聚集，使得城市气温比周边明显偏高的现象。城市热岛是由特殊的城市下垫面、大量人为热源和局地大气环流条件造成的，它反映了城市的热环境状况1,2。自1833年Lake Howard提出“城市热岛”概念以来，城市热环境问题一直备受关注，
12、1918年，Howard又在伦敦的气候一书中，把伦敦城的市区气温比周围相邻的农村气温高的现象称之为“Urban Heat Island”和“Hotisland Effect”，即“城市热岛”和“热岛效应”3。西方发达国家如美国、英国、加拿大以及西欧等国，相继在此领域开展了多项探索和研究4-6。热岛效应反映的是一个温差的概念，只要城市与郊区有明显的温差，就可以说存在了城市热岛，因此，一年四季都可能出现城市热岛。在全球增暖和高速城市化的背景下，城市热环境及其热效应已成为主导城市气候与环境的要素之一，对人们生存空间质量的提高带来不良影响。近年来，随着城市化进程加快，城市热岛现象日趋明显，直接影响了人
13、们的日常生活，成为人们关注的重要对象，因此，研究城市热岛效应的时空演化规律，对改善城市生态环境和城市居民居住环境有重要的现实意义。成都位于四川省的中部、四川盆地的西部，是四川省省会，近几年来随着经济的飞速发展，大量外来人口涌入，购车人数也越来越多以及温室气体的大量排放，导致成都市市区与郊区的温度差异较大，据中国之声央广新闻13时34分报道，根据卫星遥感监测发现，成都城区内外的温差最高达到8以上。城市比郊区温度偏高，形成了“热岛效应”，成都的“热岛”呈环状分布，在全国都比较少见。因此，对成都市进行热岛效应变化研究已经非常必要，这也为成都市缓解高温压力提供了依据。1.2 国内外研究现状Rao首次利
14、用热红外遥感数据ITOS-1研究城市热岛现象7。之后，利用NOAA/AVHRR 数据对城市地表分布、城市热岛变化等情况的研究陆续出现。随着美国陆地卫星的发射成功，人们采用TM 6对城市地表温度分布格局、城市热岛强度扩展、城市热岛与城市土地利用及植被覆盖度的关系等进行研究。国内学者也先后采用常规方法和热红外遥感方法对北京、上海、广州、武汉、杭州、长春等主要城市的热岛现象进行了监测8-11。关于城市热岛问题，国内外学者做了较多的研究。可以概括为5种：(1)气象站法：传统的热岛效应运用气象站历史数据，选取若干个温度指标，分析一个城市或区域在不同发展阶段热岛特征变化情况。(2)定点观测法：根据城市热岛
15、空间分布状况，定点观测可以从水平和垂直方向2方面考虑。其中，城市热岛水平分布特征一般是选用城郊若干个典型的位置，进行数项温度气候指标的测定比较；或者是利用横穿城市剖线进行观测研究。由于城市热岛不仅影响近地面温度，还会影响城市边界层内能量交换，具有明显的立体空间分布特征。城市气候立体特征研究多是使用探空气球、飞机等进行观测，观测高度在1007000米之内。也有学者为了获取长期连续不断的城市与郊区气温垂直变化资料，将气温表安放在铁塔的不同高度，观测城郊气温垂直差异。(3)运动样带法：运动样带法通常是在车辆上安装气温测定传感器，并连接着一个便携式的数据采集器。(4)是采用遥感技术，对遥感卫片、航片资
16、料进行分析，进而监测城市的热岛效应。根据地物在不同波段辐射值的差异，利用热红外传感器对城市地表温度进行大面积观测，再通过计算机技术，进行室内解译，就可以分析得到地物的热量空间分布。(5)模拟预测法：模拟预测法是运用计算机技术运用的统计模型、数值模型、解析模型和物理模型四种模型模拟城市热岛效应变化的方法，这四种模型已经广泛地应用于理论和实践研究，其中物理模型是有多种云物理和边界层的物理过程和四维固化功能实验室模拟最有代表性的是Stretke的高斯模型、Mihalalako等人工神经网络模型等，这些模型都可以简单的归纳为数学模型和实验室模拟2大类。本文则主要是以Landsat TM/ETM+遥感影
17、像为基础，通过对不同时期的遥感影像进行对比分析，研究成都市城市热岛效应的时空演变特征。1.3 研究内容、方法和技术路线1.3.1研究内容本文下载研究区域1992年、2000年、2005年共3期遥感影像的，在对数据进行预处理的基础之上，首先采用决策树的方法将研究区的地表分为城区建筑、水体、自然地表共三类，作为地表温度反演中地表比辐射率确定的重要依据之一，进一步采用单窗算法进行地表温度反演，将得到的温度有图进行等温度间隔分级显示，分析成都市热岛的特征和变化以及热岛强度的变化。1.3.2研究方法（1）基于TM遥感影像的成都市地表覆被域值分类遥感图像分类就是利用计算机通过对图像中各类地物的光谱信息和空
18、间分布进行分析，利用归一化植被指数NDVI和归一化城市指数NDBI，分析不同地物的NDVI和NDBI特征，设置适宜的域值对数据进行分类，本文主要将TM/ETM+影像分为城区建筑、水体、自然地表三类，本分类为成都市地表温度反演提供土地覆被数据。（2）基于覃志豪单窗算法的成都市地表温度反演覃志豪单窗算法是从TM6 的DN 值中求算实际地表温度。该方法需要两个大气参数，即大气透射率和大气平均作用温度，从已得的气象数据中可以获得这两个大气参数的值。地表比辐射率可以通过植被覆盖度进行计算，而植被覆盖度则是利用地表分类的图像求得。（3）成都市热岛时空变化分析通过地表温度反演得到成都城市温度分级图，在Arc
19、Gis中利用各年地表分类图统计出各年不同地物的面积比例，利用各年温度分级图和地物分类图统计每类地物温度的最大值（Max）、平均值（Mean）和最小值（Min），对这些数据进行分析。（4）成都是热岛强度分析提取出成都市城区建筑主要区域，计算该区域的平均温度，再对成都市城区建筑主要区域做缓冲区分析，提取出缓冲区域减去城区建筑主要区域的温度平均值，这个平均温度代表的是郊区的平均温度。1.3.3技术路线论文技术路线如下图。地表比辐射率NDVINDBI分类图（城区建筑、水体、自然地表）预处理（大气矫正、几何校正、裁剪）成都TM/ETM+影像成都市城市热岛时空分析城市热岛分布图气象数据（温度、湿度等）大气
20、透射率、大气平均作用温度图1 技术路线图2.研究区概况2.1总体概述成都位于四川中部，四川盆地西部，介于10254E10453E和3005N3126N之间，东西最大横距192km，南北最大纵距166km，幅员面积12390km2，耕地面积4320km2。成都东与德阳、资阳毗邻，西与雅安、眉山、阿坝接壤；距离东海1852km，距离南海1090km。成都，别称“蓉城”，四川省省会，西南地区教育、科技、商贸、金融、文化中心，通信、交通枢纽，享有“天府之国”美誉。成都幅员面积12390k（截至2013年1月31日）；管辖9个区、6个县，代管4个县级市（截至2013年1月31日）, “九天开出一成都，万
21、户千门入画图”，在中国偌大的历史版图上，成都是惟一建城以来城址以及名称从未更改的城市。1982年2月15日，成都跻身首批国家历史文化名城。2.2地理特征成都境内的龙泉山脉海拔600m至1000m，植被破坏较为严重，以东北-西南走向穿过成都市东部的龙泉驿区和金堂县，该山脉为成都平原和盆中丘陵的分界线，龙泉山脉以东，浅丘连绵起伏。成都市域内只有金堂县的部分地区位于该山脉以东的丘陵区。 成都平原海拔450m至720m，是由岷江、沱江及其支流冲积而成的冲积扇平原。成都平原得益于都江堰水利工程，河网密布，同时由于土地肥沃，是中国最重要的粮食产区之一。平原上也零星分布着一些浅丘，比如成都近郊的凤凰山、磨盘
22、山。2.3气候特征成都属亚热带季风气候，具有春早、夏热、秋凉、冬暖的气候特点，年平均气温16，年降雨量1000毫米左右。成都气候的一个显著特点是多云雾，日照时间短。民间谚语中的“蜀犬吠日”正是这一气候特征的形象描述。成都气候的另一个显著特点是空气潮湿，因此，夏天虽然气温不高(最高温度一般不超过35)，却显得闷热；冬天气温平均在5摄氏度以上，但由于阴天多，空气潮，却显得很阴冷。成都的雨水集中在7、8两个月，冬春两季干旱少雨，极少冰雪。3数据来源及预处理3.1数据来源3.1.1 Landsat TM/ETM介绍第一颗陆地卫星是美国于1972年7月23日发射的，也是世界上第一次发射的真正的地球观测卫
23、星，原名叫做地球资源技术卫星(Earth Resource Technology Saet111teERTS)，1975年更名为陆地卫星，由于它的出色的观测能力推动了卫星遥感的飞跃发展，迄今Landsat己经发射了7颗卫星，但第6颗卫星发射失败，第7颗星于1999年4月15日发射，但是在2003年7月出现仪器故障，2003年7月之后可以利用的为是第5号星，即Landsats5。Landsat主题成像仪是Landsat4和Landsat5 携带的传感器，从1982年发射至今，其工作状态良好，几乎实现了连续的获得地球影像。Landsat4和Landsat5同样每16 天扫瞄同一地区，即其16天覆盖
24、全球一次。LandsatTM影像包含7个波段，波段1-5和波段7的空间分辨率为30m，波段6（热红外波段）的空间分辨率为120m。南北的扫描范围大约为170km，东西的扫描范围大约为183km。 下表为Landsat TM/ETM+各波段基本参数信息表：表1 Landsat TM/ETM+各波段基本参数信息表主题成像仪Landsats4-5波段波长(微米)分辨率(米)主要作用TM/ETM+Band 1蓝绿波段0.45-0.5230用于水体穿透，分辨土壤植被Band 2绿色波段0.52-0.6030分辨植被Band 3红色波段0.63-0.6930处于叶绿素吸收区域，用于观测道路/裸露土壤/植被
25、种类效果很好Band 4近红外波段0.76-0.9030用于估算生物量，尽管这个波段可以从植被中区分出水体，分辨潮湿土壤，但对道路辨认效果不如TM3Band 5中红外波段1.55-1.7530用于分辨道路/裸露土壤/水，它在不同植被之间有好的对比度，并且有较好的穿透大气、云雾的能力。Band 6热红外波段10.40-12.50120/60感应发出热辐射的目标。Band 7中红外波段2.08-2.3530对于岩石/矿物的分辨很有用，也可用于辨识植被覆盖和湿润土壤。Band 8微米全色0.52-0.9015得到的是黑白图象，分辨率为15m，用于增强分辨率, 提供分辨能力。3.1.2 数据介绍本文所
26、采用的数据资源主要是美国陆地卫星 Landsat5 TM 和 Landsat7 ETM+的全波段图像，数据主要在马里兰大学和中国科学院遥感与数字地球研究所的开放网站进行下载。气象数据是由成都信息工程学院大气学院实验室提供，数据为气象站的原始数据，需要加载到Micaps进行读取，1992年数据由于时间间隔比较久，实验室无数据，该年数据是通过都江堰市的气象数据进行推算的，遥感数据极其的对应气象数据属性如下表2：表2 遥感数据及气象数据属性传感器图幅景号获取时间温度Landsat5 TM129/391992-08-1626Landsat5 TM129/392000-05-0227Landsat7 E
27、TM+129/392005-05-1019.33.2数据预处理由于遥感成像过程中各种因素(如卫星速度变化、大气与地物反射与发射电磁波的相互作用、随机噪声)的影响，实际的图像灰度值并不完全是地物辐射电磁波能量大小的反映，其中还包括着上述因素作用的结果，在进行图像处理前，需进行预处理，以消除上述因素的影响。遥感图像预处理包括辐射校正与几何校正(粗校正与几何精校正)。前者包括传感器校正、太阳高度角和地形引起的畸变校正以及大气散射校正。3.2.1几何校正几何校正是指消除或改正遥感影像几何误差的过程。我国卫星地面站提供给用户的数据基本上己做了几何粗校正。引起遥感图像几何畸变的因素有传感器方面、遥感平台方
28、面以及地球本身的原因，对它进行处理的方式有系统校正，利用控制点校正及混合校正。系统校正就是把传感器的校准数据、位置、卫星姿态等测量值带入理论校正公式进行几何畸变校正，控制点校正是选取一些变形的图像与标准地图之间的对应点(即控制点数据对)，用一种数学模型来近似描述遥感图像的几何形变过程，通过几何控制点求出几何畸变模型，然后进行校正。本文中进行几何校正的工具是ENVI，选用二次方多项式方法校正，采点数大于20个。3.2.2大气校正即使遥感系统工作正常，获取的数据仍然带有辐射误差，其中主要是两种最重要的环境衰减因素，一是由大气散射和吸收引起的大气衰减，二是由地形导致的衰减。由于成都盆地地形起伏不大，
29、但大气衰减明显，因此，只利用ENVI自带的大气校正模块进行了简单的Dark Subtract大气校正。3.2.3裁剪由于受获取影像云覆盖区域较为严重的限制，只选择了成都市几年来完全没有云覆盖的地区的数据进行分析，对于研究成都市热岛效应时空变化还是具有一定的意义。在裁剪过程中利用了1：400万地形图在ArcGis中进行矢量边界对栅格数据的裁剪。下图1为2009年3月24日遥感影像进行裁剪后得到的结果图：图2 2005年裁剪后的5、4、3波段合成图像图3 裁剪用的 1：400万地形图4 基于LandSat TM/ETM+的地表温度反演研究4.1基于LandSat TM/ETM+地表温度反演算法La
30、ndsat TM/ETM+数据第6波段（120/60m）的地面分辨率远高NOAA气象卫星（1.1km）的热红外波段的地面分辨率，而且Landsat数据资料年限长且多，有利于研究城市热岛动态变化，因此选用TM/ETM+数据进行地表温度反演。但是Landsat 数据只拥有一个热红外波段，无法使用劈窗算法、TES等发展相对成熟的算法来反演地表温度，这使Landsat数据获取地表温度方面受到较大的限制。目前，应用TM6数据反演地表温度有3种算法：辐射传导方程法、单窗算法和单通道算法。4.1.1辐射传导方程法辐射传导方程法也称大气校正法，是完全根据电磁辐射从地球表面到传感器的传输过程来计算的，热红外辐射
31、传感器所接收的能量主要包括三个部分：经大气削弱后被传感器接收的地表热辐射，大气下行辐射经地表反射后再被大气削弱，最终被传感器接收的那部分能量和大气上行辐射，即 (1)试中，是被传感器接收到的或者是大气顶层的辐射亮度；是地表比辐射率；是根据普朗克辐射定律计算出的黑体的辐射强度；即为真实地表温度；是大气本身以及地球辐射被大气反射回的向下的辐射强度；是大气本身向上的辐射强度；是地表与传感器之间总的大气透射率。这一方法实际应用起来非常困难，除计算过程复杂之外，大气模拟需要精确的实时（卫星飞过天空时）大气廓线数据，包括不同高度的气温、气压、水汽含量、气溶胶含量，CO2含量、O3含量等等，对于所研究的区域
32、而言，这些实时数据一般是没有的。因此，大气模拟通常是使用标准大气廓线数据来替代大气实时数据，或者是用非实时的大气探空数据来替代。由于大气廓线数据的非真实性或非实时性，根据大气模拟结果所得到的大气对地表热辐射的影响的估计通常存在较大的误差，从而使得大气校正法获得的地表温度精度较差。4.1.2覃志豪单窗算法覃志豪12,13等根据地表热辐射传导方程，通过一系列假设，建立了适用于从Landsat TM 第6波段（即热红外通道，以下称为TM6）反演地表温度的算法。该算法的优点在于仅需要三个基本参数：地表比辐射率、大气透过率和大气平均作用温度。其表达试由以下三个试子构成： (2) (3) (4)式中，表示
33、反演的地表温度；Ta表示亮度温度；是大气平均作用温度；和是常数，当地表温度在O-70之间是分别等于-67.355351和0.458606；是地表辐射率；表示大气透射率。大气透过率和大气平均作用温度可以根据近地面的大气湿度和平均气温来估计。在大多数情况下，各地方气象观测站均有对应于卫星过境时天气要素的实时观测数据。该算法的缺点在于：在参数化过程中使用的数据仍然是标准大气廓线的，并没有使用实时的大气廓线数据，这使得推导出的经验公式有可能在某些情况下不太适用。4.1.3普适性单通道算法Jimenez-Munoz和Sobrino(2003)通过对普朗克函数在温度值Tsensor附近作一阶泰勒级数展开，
34、提出了另一种适用于TM数据的普适性单通道算法(Single-Channel Algorithm，SC)，其表达式为： (5) (6) (7)其中，是地表温度，是传感器观测到的光谱辐射亮度()，是传感器观测到的亮温(K)，是有效波长，大气参数、和可以根据大气总水分含量来确定，对于TM热红外波段而言，参数计算公式如下： (8) (9) (10)为大气水分含量。对于上述三种算法，Sobrino and Jimenez-Munoz通过实例做了比较，在参数都齐备的情况下，三种算法都能得到较准确的结果，其中辐射传输方程法结果最为准确，均方根差仅为O.6K，但是在卫星过境实测资料没有的情况下，辐射传输方程不
35、能用，而只能用覃志豪单窗算法或者Jmienez-Munoz and Sobrino的单通道算法，Sobrino and Jimenez-Munoz比较得出的结论是，用Jimenez-Munoz and Sobrino单通道算法计算出来的均方根差要小于覃志豪单窗算法的计算结果，但是当用上一些实测的大气参数后。在没有实测的大气参数的情况下，覃志豪单窗算法的精确度略高于Jmineez-Munoz and Sobrino的单通道算法，因此，本文的研究中即使用覃志豪的单窗算法来反演成都市的地表温度。4.2基于覃志豪单窗算法的地表温度反演4.2.1 TM的亮温计算第一，通常从第6波段的数据中计算亮度温度，
36、应该先把灰度值（DN值）转化为与之对应的热辐射强度值，再由热辐射强度值推算所对应的亮度温度。由TM传感器得到的遥感影像中，根据landsat TM使用手册提供的资料，由TM的DN值转为辐亮度（即热辐射强度值）的计算公式如下： (11)其中: 为TM/ETM+遥感器所接收到的辐射强度（），为最大的DN值，即，为像元的灰度值，和为TM传感器所接受到的最大和最小辐射强度值，即相对应于和时的最大和最小辐射强度。发射前已预设TM6的常量，若当时，；当时，=255。因此，公式（4.9）可以写成如下形式： (12)由热辐射强度值转换得到亮度温度的计算公式如下： (13)试中，为第6波段的像元温度（K），和为
37、发射前预设的常量，对于Landsat5的TM数据，。对于Landsat 7的ETM+数据，。4.2.2地表温度反演参数计算 亮度温度并不是地表的真实温度，它包含了大气和地表比辐射率等诸多因素的影响，表达的是大气层外表面的温度情况，因此要想获得地表的真实温度，必须对亮度温度进行大气校正和地表比辐射率的校正，这一校正过程需要实时的大气剖面数据和地表覆盖状况，通常比较复杂，众多研究人员也在试图探寻更简单的方法，从热红外遥感图像中提取最真实的地表温度。本文所采用的覃志豪单窗算法进行成都市地表温度反演时，主要涉及到三个参数，他们分别是大气平均作用温度，大气透射率，地表比辐射率，下面分别阐述三大参数在本研
38、究中计算流程。（1）大气平均作用温度的计算覃志豪等(2001)根据Modtran所提供的标准大气推到出一个经验公式，认为在标准大气状态下(天空晴朗、没有涡旋作用)，大气平均作用温度(Ta，单位K)与地面附近(一般为2m处)气温(To，单位K)存在如下表线性关系。 = 25.9396 + O.88045 (For USA 1976) (14) = 17.9769 + 0.gl715 (For tropical) (15) = 16.0l10 + 0.92621 (中纬度夏季 ) (16) = 19.2704 + 0.9lll8 (中纬度冬季) (17)式中，T0代表近地面层大气温度，可通过地面观
39、测站的数据获得。对于成都市，处在中纬度地区，于是我们选择了式16和式17，在下表3中列出了由近地面层大气温度推求得到的大气平均作用温度。表3 各年分大气平均作用温度对照表（单位：K）获取时间近地面层大气温度大气平均作用温度1992-08-16 02：55299.15293.0867222000-05-02 13：14300.15294.0129322005-05-10 11：22292.45287.140514（2）大气透射率大气透射率由电磁波的波长和当时的天气情况来决定，覃志豪通过大气模拟得出大气透射率的变化主要取决于大气水分含量的动态变化，其它因素因其动态变化不大而对大气透射率的变化没有显
40、著影响，因此，水分含量就成为大气透射率估计的主要考虑因素，他运用大气模拟程序LOWTRAN 7 模拟大气水分含量变化与大气透射率变化之间的关系，建立了相关方程。当水分含量在区间内时，可以用下表4的估算方程进行简单推算。表4 大气透射率的估算方法大气剖面水汽透射率估计方程平方差 标准差High air temperature0.4-1.60.996110.0023681.6-3.00.998270.002539Low air temperature0.4-1.60.994630.0033401.6-3.00.998990.002375但由于未获取到准确的大气水分含量数据，无法使用此方法进行计算。
41、NASA提供的了一个可以自动计算大气透射率，该网址为http:/atmcorr.gsfc.nasa.gov/，由该网址只能智能计算2000年7月以后的大气透射率，只能将09年和2000年的数据通过与其他年份的数据进行对比，推测其大气透射率。各年分的大气透射率如下表5：表5 大气透射率对照表获取时间大气透射率1992-08-16 02：550.822000-05-02 13：140.922005-05-10 11：220.9（3）地表比辐射率计算地表比辐射率有多种方法，本文中我们采用对地表进行分类的方法来计算地表比辐射率，且这是一种即较简单，也较实用的一种方法。对TM/ETM+陆地卫星影像来说，
42、有7个波段，其中第6个波段为热红外波段，这7个波段正好覆盖相同的地理区域，用除6波段之外的其它波段做的分类图像正好与热红外图像相吻合，再根据分类图像将每一种地物类型赋值就可以得出一幅地表比辐射率的图像。本文中采用的是决策树的分类方法将基于TM/ETM+图像的成都市的地表分为三类，分别为城区建筑、水体和自然地表，分类的依据是归一化植被指数NDVI和归一化城市指数NDBI，他们计算公式分别如下： (18) (19)式中，b3、b4、b5分别为TM/ETM+数据第3、4、5波段的表观反射率数据。由于每幅图像的具体情况不同，不同地类所对应的分类变量的域值的设定也就不同，以下是本文依据NDBI和NDVI进行成都市不同时期水体、城市和自然地表分类的阈值的设定。表6 遥感影像分类依据获取时间水体城市自然地表1992-08-16 02：55NDBI = -0.02NDVI -0.02NDVI 0.04其它2000-05-02 13：14NDBI = 0NDVI 0NDVI 0.03其它2005-05-10 11：22NDBI = -0.15NDVI -0.15NDVI 0.7时，=1；当NDVI0.05时，=0；当0.05NDVI0.7时，。图7 1992年比辐射率图图8 20