基于Landsat8影像的公园地表温度与植被指数时空变化特征研究

作者: 邓永成 刘妍君 纪丹丹 孟莹

基于Landsat8影像的公园地表温度与植被指数时空变化特征研究0

摘要 [目的]研究城市公园对环境温度的调节作用以及地表温度与植被覆盖的关系。[方法]以武汉市青山公园为研究对象,通过2013、2015、2018年夏季3期Landsat 8遥感影像反演出地表温度和归一化植被指数(NDVI),利用ArcGIS软件提取公园绿地对应的地理信息数据,对地表温度和NDVI的时空变化特征及相关性进行分析。[结果]2013—2018年青山公园NDVI从0.30下降至0.25,地表温度分级中温区减少,低温区和高温区增加,且地表温度和NDVI呈现出明显的负相关,其中2018年最为明显,回归函数为y=-17.229x+34.107(R2=0.560 5)。[结论]该研究为武汉及其他城市绿地规划管理提供理论依据。

关键词 公园绿地;地表温度;植被指数;时空变化特征;遥感反演

中图分类号 X 173  文献标识码 A

文章编号 0517-6611(2023)12-0059-04

doi:10.3969/j.issn.0517-6611.2023.12.013

Study of Temporal-spatial Change Characteristics of Park Surface Temperature and Vegetation Index Based on Landsat 8 Images—A Case of Qingshan Park in Wuhan City

DENG Yong-cheng, LIU Yan-jun, JI Dan-dan et al

(Wuhan Institute of Landscape Architecture,Wuhan,Hubei 430081)

Abstract [Objective]To study the regulating effect of urban parks on environmental temperature and the relationship between surface temperature and vegetation coverage.[Method]Taking Qingshan Park in Wuhan City as the research object,through the inversion of surface temperature and normalized vegetation index (NDVI) from Landsat 8 remote sensing images in the summer of 2013, 2015 and 2018, ArcGIS spatial analysis software was used to extract the corresponding data of park green space.The temporal-spatial change characteristics and correlation of land surface temperature and NDVI were analyzed.[Result]During 2013-2018, NDVI in Qingshan Park decreased from 0.30 to 0.25, the middle temperature area of land surface temperature classification decreased, while the low temperature area and high temperature area increased, and land surface temperature and NDVI showed significant negative correlation.Among them, 2018 was the most obvious, the regression function was y=-17.229x+34.107 (R2=0.560 5).[Conclusion]The study provides a theoretical basis for the planning and management of green space in Wuhan and other cities.

Key words Park green space;Land surface temperature;Vegetation index;Temporal-spatial change characteristics;Remote sensing inversion

作者简介 邓永成(1985—),男,湖北宜昌人,高级工程师,从事园林生态研究。

收稿日期 2022-11-14

20世纪90年代以来,随着城市建成区面积急剧扩张,快速城镇化带来了用地面积紧张、人工热排放量增加等问题,影响着城市热环境。城市内部的公园绿地是优化城市热环境中至关重要的一环,在调节气候、缓解热岛效应方面发挥着不可或缺的作用。基于遥感、气候、规划多学科融合的研究分析和量化调控方法,是探索利用规划手段从“适应”层面主动应对城市气候挑战的可行路径。从武汉城区绿地规划出发对城市热环境时空变化特征进行分析将有助于更好地理解地表温度及热岛的机理,实现“成本最小化、收益最大化”,创造舒适人居环境。

近年来,国内外学者开始利用遥感影像反演获取地表温度和下垫面覆盖变化情况,以此来研究不同土地利用类型变化与地表温度之间的关系[1-3],曹倩倩等[4]基于Landsat 8遥感影像研究发现,城乡工矿居民用地与耕地、草地、林地等土地利用类型的地表温度存在显著差异;张晓娟等[5]以重庆市主城区为研究对象,通过建立缓冲区对地表温度和归一化植被指数(NDVI)进行深入分析,验证地表温度与植被指数的相关性。这些研究均基于宏观角度对区域大环境进行分析,很少针对城市局部环境进行大比例尺下的精细化研究,特别是针对城市绿地调控地表温度、热岛效应的机理及演变规律的研究相对较为匮乏。该研究利用2013、2015、2018年夏季3期Landsat 8遥感影像反演出地表温度和NDVI,利用ArcGIS空间分析软件提取公园绿地对应的信息数据,并对地表温度和NDVI的相关性及时空变化特征进行分析,以期为武汉市生态绿地规划管理提供科学依据。

1 资料与方法

1.1 研究区概况

武汉市位于湖北省东部、长江与汉水交汇处,地理位置为29°58′~31°22′N、113°41′~115°05′E。武汉市东西最大横距134 km,南北最大纵距约155 km,属北亚热带季风性(湿润)气候,具有常年雨量丰沛、热量充足、雨热同季、光热同季、冬冷夏热、四季分明等特点。该试验研究区域为武汉青山公园,位于青山区红钢城(图1)。青山公园占地33万m2,是武汉市最大的区属公园,主要植物有梅花、樱花、桂花、杜鹃等。

1.2 数据来源 该研究遥感影像数据来源于2013年7月31日、2015年8月22日、2018年7月29日的Landsat 8 OLI_TIRS遥感影像,其中可见红光波段和近红外波段(第4波段和第5波段)用于计算NDVI,第10波段用于地表温度反演,分辨率为100 m。

1.3 研究方法

1.3.1 植被指数计算。

有研究表明NDVI是反映地表植物生长状况、植被覆盖度的最佳指标[6],由Landsat 8的可见红光波段和近红外波段(第4波段和第5波段)计算得到,如式 (1) 所示。

NDVI=ρNIR-ρRρNIR+ρR(1)

式中,ρNIR为近红外波段的反射值, ρR为可见红光波段的反射值。

1.3.2 地表温度反演。

Landsat数据反演地表温度的方法较多,其中单窗算法与单通道算法在水体、裸地、植被区域拥有较高的反演精度[7-11]。由于大气水汽含量为单通道算法计算所需参数之一,而已有研究表明,单通道算法的精度会随着大气水汽含量的增加而降低。因武汉气候湿润,故综合考虑,该研究采用单窗算法进行地表温度的反演。

进行地表温度定量反演和下垫面环境特征参数提取之前,利用ENVI 5.31软件对遥感影像进行辐射校正,并利用FLAASH大气校正模块对上述Landsat遥感影像数据进行大气校正,降低大气中的水汽、臭氧、气溶胶粒子等因素对各波段反射率的影响,从而获得更加精确的地物真实反射率,以提高遥感信息定量提取的精度。

单窗算法可将大气、地表的影响直接涵盖在演算公式内,其具体算法见公式(2)~公式(4)。

Ts={a(1-C-D)+[(b-1)(1-C-D)+1]Tk-DTa}/C(2)

C=ετ(3)

D=(1-τ)[1+(1-ε)τ](4)

式中,Ts为遥感影像反演所得地表温度(K);a和b为Landsat 8 OLI_TIRS影像的回归系数,表示热辐射强度与亮度温度的拟合关系;ε为地表比辐射率;C、D为中间过渡值;τ为大气透射率;Tk为TIRS 10的亮度温度(K);Ta为大气平均作用温度(K),在无实测大气数据情况下,可依据4种标准大气估算方程得出。

根据USGS网站提供的相应参数和公式,可对遥感影像进行辐射定标,将其亮度值转换为辐射亮度值,见式(5)[12]。

Lλ=MLQcal+AL(5)

式中,Lλ为波段λ的辐射亮度值;ML为波段λ的增益值,AL为波段λ的偏移值,可从头文件(MTL)中获得,Qcal为影像原始亮度值。

亮温Tk作为地表温度反演的重要参数之一,其运算见式(6)[13]。

Tk=K2/ln(K1/Lλ+1)(6)

式中,K1表示辐射亮度,K2表示辐射出射度,二者均为定标常数。

地表比辐射率是反演地表温度的关键参数之一, 受地表材料与结构的影响。首先,为了增强遥感影像的可分辨度,对遥感影像进行波段的融合,然后利用监督分类,将影像分为自然地表、城镇地表和水体,这三者的地表比辐射率的计算如式(7)~(9)[14]所示。

ε=0.962 5+0.061 4Pv-0.046 1Pv2(自然地表)(7)

ε=0.958 9+0.086 0Pv-0.067 1Pv2(城镇地表)(8)

ε=0.995(水体)(9)

式中,Pv为植被覆盖度,可由NDVI计算得来,其计算公式见式 (10) 。

Pv=NDVI-NDVIsNDVIv-NDVIs(10)

式中,NDVIv、NDVIs分别表示植被和裸地像元的NDVI值。其中NDVIv=0.7,NDVIs=0.05。当NDVI<NDVIs时,Pv=0,此时认为该像元是裸地;当NDVI>NDVIv时,Pv=1,表示该像元为植被覆盖地区。

大气透过率是影响红外辐射传输的重要因素,是指穿过大气之后衰减的电磁辐射通量和入射时的电磁辐射通量的比值,它往往与空气中的水汽含量呈负相关[15]。该研究以Landsat官方网站查询数值为准[16]。

该试验根据中纬度夏季计算公式 (11) 计算Ta:

Ta=16.011 0+0.926 21T0(11)

式中,T0为近地面气温(K),数据可从中国气象科学数据共享服务网与气象站资料查询获取。

2 结果与分析

2.1 青山公园植被指数分析

利用ArcGIS软件分别对青山公园在2013年7月31日、2015年8月22日、2018年7月29日3期遥感影像提取的NDVI进行分析,如图2所示。

NDVI的取值在-1~1,当NDVI为负值时,表示地面覆盖为云、水、雪等;当NDVI等于0时,表示该像元区域有岩石或裸土等;当NDVI为正值时,表示有植被覆盖,且值越大,植被覆盖越密集。从图2可以看出,2013年青山公园NDVI最大值为0.47,平均值为0.30;2015年NDVI有所下降,NDVI最大值为0.43,平均值下降至0.28,其中园区中部和西北部植被覆盖减少;2018年NDVI最大值仍为0.43,但平均值下降至0.25,园区外围植被覆盖明显减少。

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