基于多時相衛星影像的城市熱島效應遙感監測方法研究

梁 菲，王 博，徐 陽，孟 萌

（1.山東省國土測繪院，山東濟南 250102；2.山東省地礦工程集團有限公司，山東濟南 250200）

0 引言

城市是人類賴以生存的綜合體，是人類活動與精神文明的載體［1］。城市熱島效應是指某一個地區的溫度高于周圍地區的溫度。城市的熱島效應給人類的生活帶來巨大的影響與挑戰。首先，熱島效應會導致天氣的異常變化，并且可能引發極端天氣，如夏季的連續高溫與暴雨冰雹災害、冬季的連續低溫與凍害。其次，城市熱島效應會嚴重危害人類身體健康，如連續高溫導致的消化不良、中暑、輻射病、呼吸疾病、精神疾病等，以及連續低溫導致的戶外工作者身體局部凍傷等。再次，當城市的氣溫持續在高峰時，城市用電量、用水量也會增加，造成電力緊張，供水困難。最后，城市地區的高溫也會加快城市廢氣的排出，并且其中的氮氧化物和碳氫化合物的光化反應形成的光化煙霧，使地表臭氧濃度增加，破壞大氣環境。因此，對城市熱島效應的監測迫在眉睫［2］。

傳統的城市熱島效應監測多為布設氣象站點或抽樣溫度測量，該方法費時費力，且存在局部不確定性，精度往往較差。隨著遙感技術的發展，越來越多的學者通過衛星影像開展城市熱島效應監測［3-5］。壽亦萱等在前人研究基礎上，對城市熱島效應監測手段進行歸納分析，對城市熱島效應導致的8 個問題進行了詳細地探討［6］。目前城市熱島效應監測多從地表溫度數據反演入手，如基于MODIS LST 數據的長時間序列大尺度溫度變化監測［7］。MODIS LST 地表溫度數據雖然具有較好的適用性，但其存在像元異常值，針對局部地區不能較好地反映出真實情況，而Landsat 8 數據作為中高分辨率衛星影像，并且具有熱紅外波段，可較好地解決這一問題。目前針對城市熱島效應的監測多從溫度反演入手，而基于溫度數據與植被指數數據反演的干旱指數也是一個熱島監測的指標，如溫度植被干旱指數（TVDI）與條件植被溫度指數（VTCI），2 種指數均從溫度與植被角度考慮地表實際旱情，并通過干旱指數數值反映相對應的熱島效應［8-9］。如尹珂珂等利用Landsat 數據反演了土壤、溫度、旱情等指數，并結合多種指數進行了蘭州城市熱島效應的分析［10］。

本研究在基于Landsat 8 影像的溫度反演基礎上，引入TVDI 與VTCI 2 種指數作為城市熱島效應監測指標［11］，通過多時期對比，分析城市熱島效應變化情況。

1 數據及原理

1.1 數據介紹

本研究選擇的影像是中高分辨率衛星影像Landsat 8。Landsat 8 于2013 年發射升空，攜帶了陸地成像儀（OLI）、熱紅外傳感器（TIRS）。陸地成像儀包括9 個波段，其中包括1 個15 m 的全色波段、8 個30 m 的多光譜波段。為了避免大氣吸收特征，OLI 對波段進行了重新調整，比較大的調整是OLI 陸地成像儀的第5 波段排除了0.825 μm 處水汽吸收的特征；此外還新增了藍色波段（0.433～0.453 μm）主要應用海岸帶觀測、短波紅外波段（1.360 ～1.390 μm）可用于云檢測。熱紅外傳感器TIRS 包括2 個單獨的熱紅外波段。成像效果如圖1 所示。

圖1 Landsat 8 影像示意圖

1.2 原理方法

本研究選擇TVDI 與VTCI 作為研究城市熱島效應的2 個監測指標，2 種指數的計算原理分別如下所示：

TVDI 干旱指數是Sandholt 在研究土壤水含量時提出的遙感監測干旱狀況的指數概念，其公式如式（1）、式（2）、式（3）所示：

式（1）中：Ts為地表溫度像元值；式（2）、式（3）中Ts，min、Ts，max分別為地表溫度的最低像元值與最高像元值；a1、a2、b1、b2分別為待定系數。

同理，VTCI 的計算公式如式（4）、式（5）、式（6）所示：

式（4）中：LSTNDVIimax、LSTNDVIimin分別為在研究區內當NDVIi值等于某一特定值的地表溫度的最大值和最小值；LSTNDVIi為某一像元值的NDVI 為NDVIi時的地表溫度；a、b、a′、b′為待定系數。

1.3 技術路線

本研究選用2019 年夏季至2021 年夏季的Landsat 8 影像，通過預處理獲取真實地表反射率數據，然后分別反演三年的NDVI、LST 指數，將NDVI 與LST 分別帶到TVDI、VTCI 模型中進行計算，并擬合干濕邊方程，最終得到反映城市熱島效應的成果。

2 結果分析

2.1 溫度反演

基于Landsat 8 熱紅外通道反演溫度需要進行中心經緯度及參數計算，通過Landsat 8 影像源文件信息查看計算后，反演得到的2019 年、2020 年、2021 年地表溫度數據（LST）分別如圖2（a）、2（b）、2（c）所示。由圖2 可知：地表溫度數據較好地反映了城市地區及周邊耕地、山地地區的實際溫度，其中城鎮地區溫度較高，其次是山地地區，溫度最低的為耕地。究其原因，選擇的影像為夏季農作物長勢較旺盛時期，植被吸收與散射熱量優于硬化地表與山地巖石等。通過計算連續三年的LST 數據可知，城鎮地區夏季的溫度呈緩慢上升趨勢，且在2021年達到較高數值。

圖2 LST 反演圖

2.2 植被指數反演

對Landsat 8 數據進行輻射校正，然后選取紅光波段與近紅外波段進行植被指數反演，通過連續三年的植被指數對比，分析城鎮周邊的植被生長變化情況。反演的植被指數（NDVI）分別如圖3（a）、3（b）、3（c）所示。由圖3 可知：夏季山地地區與耕地內農作物長勢均較好，三年的差異較低。而河流與城鎮地區，在NDVI 上顯示負值，且與周邊植被區分較明顯，其中，城鎮地區在NDVI 上的數值整體略大于水體，水體數值最小。通過NDVI，可較好地區分出植被與非植被地類分布情況。

圖3 NDVI 反演圖

2.3 干旱指數反演

2.3.1 TVDI反演

通過結合LST 與NDVI 指數分別反演了2019年、2020 年、2021 年植被溫度干旱指數TVDI，如圖4（a）、4（b）、4（c）所示。由圖4 可知：通過連續三年對比TVDI，城鎮地區熱島效應呈上升趨勢，城鎮地區干旱指數在2019 年處于最低狀態，而后緩慢上升，在2021 年達到最高，且2021 年城鎮周邊的山地地區、耕地地區干旱指數也高于往年，顏色呈深褐色。2020 年城鎮地區的干旱指數雖然高于2019年，但2020 年山地地區與耕地地區的干旱指數低于2019 年與2021 年，即2020 年植被覆蓋地區的干旱指數更小，整體氣候條件更適合植被生長。

圖4 TVDI 反演圖

2.3.2 VTCI反演

通過結合LST 與NDVI 指數分別反演了2019年、2020 年、2021 年條件溫度植被指數VTCI，如圖5（a）、5（b）、5（c）所示。相對于TVDI，VTCI 在計算干旱指數時避免了NDVI 與LST 的極值與異常值對整體反演結果的影響。整體來說，VTCI 的反演情況與TVDI 的趨勢一致。熱島效應最嚴重的是2021年，該年城鎮地區熱島效應最嚴重，在圖5 中明顯高于2019 年與2020 年，且城鎮周邊的數值明顯低于城鎮地區。此外，2020 年的植被覆蓋地區的干旱指數明顯低于周邊地區以及其他年份。

圖5 VTCI 反演圖

2.3.3 擬合方程

反演TVDI 與VTCI 具有較好的擬合效果如圖6（a）、6（b）、6（c）所示。其中，擬合效果相對較好的是2019 年，該年的干邊與濕邊擬合線均在點位周邊，僅有為數不多的點位處于離散狀態。2020 年的擬合效果相對也較好，僅在濕邊方程時有部分離散點位處于擬合線上部。擬合效果相對較差的是2021 年，濕邊方程中，較多的點位距離擬合曲線較遠。三年的擬合方程中，點位離散的分布均在NDVI 小于0.2 的數值范圍內，究其原因是TVDI 與VTCI 線性擬合的濕邊方程擬合較差。

圖6 干濕邊擬合方程示意圖

2.4 熱島效應分析

本研究通過反演地表溫度LST、植被指數NDVI、干旱指數TVDI/VTCI，綜合監測城市熱島效應。通過對比連續三年的指數可以發現，城鎮地區的地表溫度呈上升趨勢，且植被指數呈下降趨勢，城市的熱島效應提升，導致LST 與NDVI 數值的相應變化。為了更準確地反映熱島效應，通過反演干旱指數進行進一步監測。TVDI/VTCI 兩種干旱指數對城鎮及周邊的旱情監測整體較一致，且城市熱島效應的監測效果較好，2019 年至2021 年城鎮地區干旱指數逐年呈上升趨勢，且在2021 年達到最高，即2021 年城鎮地區熱島效應最嚴重。隨著經濟發展，城鎮的擴張與硬化地表鋪設，導致城鎮地區的熱循環進一步封閉，人類活動與工廠等產生的熱量與廢氣堆積在城鎮范圍內，再疊加光合作用，最終導致城鎮地區的熱島效應進一步加劇，最終影響到人類生活的方方面面。

3 結語

本研究在基于Landsat 8 影像的溫度反演基礎上，引入溫度植被干旱指數（TVDI）與條件植被溫度指數（VTCI）2 種指數作為城市熱島效應監測指標，通過多時期對比，分析城市熱島效應變化情況。通過本研究的開展，得到以下結論：

1）地表溫度數據較好地反映了城市地區及周邊耕地、山地地區的實際溫度，其中夏季城鎮地區溫度較高，其次是山地地區，溫度最低的為耕地。

2）通過紅波段與近紅外波段反演植被指數可知，夏季山地地區與耕地內農作物長勢均較好，三年的差異較低。而河流與城鎮地區，在NDVI 上顯示為負值，說明植被較少，且與周邊植被區分較明顯。

3）通過反演TVDI 與VTCI 監測城市熱島效應，整體來說，VTCI 的反演情況與TVDI 的趨勢一致，熱島效應最嚴重的是2021 年。并且VTCI 在反演時避免了NDVI 與LST 的極值與異常值的影響。

4）在計算干旱指數時擬合得到了2019 年效果較理想的干濕邊方程，擬合線均在點位周邊。通過綜合分析各指數反演成果可知，隨著經濟發展，城鎮的擴張與硬化地表鋪設，導致城鎮地區的熱循環進一步封閉，最終導致城鎮地區的熱島效應進一步加劇，最終影響到人類生活的方方面面。

本研究雖然在城市熱島效應監測中取得了較好的成果，但仍存在一定的問題。首先，本研究選用的影像為Landsat 8 衛星影像，該影像重訪周期為15 天，相對于熱島效應的每日變化，該影像不能滿足其應用監測。此外，本研究選用的是干旱指數反演監測熱島效應方法。雖然取得了較好的成果，但該方法對于雨季或氣候較濕潤的城市不確定是否通用，在今后的研究工作將積極解決以上問題。