Page 409 - 《环境工程技术学报》2023年第1期

第 1 期 何咪等：昆明市主城区热环境效应及影响因素分析 · 405 ·

表 1 数据来源
Table 1 Data sources
数据名称 时间 来源 用途
2000年2月12日
Landsat TM/OLI 2010年2月7日 地理空间数据云(http://www.gscloud) 反演地表温度与获取地表信息
2020年1月18日
DEM数据 2020年 地理空间数据云(http://www.gscloud) 获取高程与坡度信息
土地利用类型图 2020年 全球地理信息公共产品(http://globeland30.org/) 计算景观格局指数
POI指数 2020年 中国科学院资源环境科学与数据中心（https://www.resdc.cn/） 计算社会经济活动指数

2.2.1 地表温度反演 T a = K 2 （6）
ln(K 1 /L T +1)
2.2.1.1 数据转换
、
式中： T a 为地表亮度温度，℃； K 1 K 2为反演常数。
将像元的灰 度 (DN 转化为辐射亮度，公式如下： 2
)
Landsat5 T M 第 6 波段的 K 1为 607.76 W/(m ·sr·µm)，
4
L λ = Gain×10 DN+Bias （1） K 2为 1 260.56 K， Landsat8 OL 第 I 1 波 段 的 K 1为
0
2
λ
式中：L 为热红外辐射亮度，W/(m ·sr·µm)，Landsat5 TM
774.89 W/(m ·sr·µm)， K 2为 1 321.08 K。
2
采用的是 第 6 波段，Landsat8 OL 采用的是 第 1 波
0
I
2.2.2 地表温度分级
段；Gain、Bia 分别为影像的增益系数与偏移系数，
s
采用标准差法对地表温 度 (T 进行分级，共划分
)
这 2 个系数可以从影像的元数据中获取。
为极低温区、低温区、较低温区、中温区、较高温
2.2.1.2 辐射传输方程法
区、高温区、极高温 区 7 个等级，并将较高温区与高
地表温 度 (LST 是表征城市热场能量平衡的最
)
温区、极高温 区 3 个等级所在的区域视为城市发生
佳指标，对地表温度进行反演是研究城市热环境的
热岛效应的区域。具体的分级标准见 表 2。
核心步骤 [22] 。采用辐射传输方程法进行地表温度的
反演 ，公式如下： 表 2 昆明市主城区地表温度等级划分
[23]
（2） Table 2 Grade classification of surface temperature in the main
L λ = [αL T +(1−α)L d ]τ+ L u
式中： L d为大气的下行辐射亮度，W/(m ·sr·µm)； 为 urban area of Kunming
2
L u
大气的上行辐射亮度，W/(m ·sr·µm)； α为地表比辐射 温度等级 T
2
率 ； L T 为 同 温 黑 体 在 热 红 外 波 段 的 辐 射 亮 度 ， 极低温区 T<u−2.5std
低温区 u−2.5std≤T<u−1.5std
W/(m ·sr·µm)； 为大气在热红外波段的透过率。 L d、
2
τ
较低温区 u−1.5std≤T<u−0.5std
L u、τ 3 个参数可以从美国国家航空航天 局 (NASA)
中温区 u−0.5std≤T<u+0.5std
官网（http://atmcorr.gsfc.nasa.gov）直接获取。
较高温区 u+0.5std≤T<u+1.5std
α的计算公式如下： 高温区
  u+1.5std≤T<u+2.5std
 0.923 NDVI < 0.157 
  极高温区 T≥u+2.5std
 
 
 

1.009 4+0.047·lnNDVI 0.157 ⩽ NDVI ⩽ 0.727  注：T为研究区域的地表温度；u为地表温度的平均值；std为标准差。

α=  
0.994 NDVI > 0.727 




 
 
  2.2.3 地表信息的获取
0.995 NDVI < 0
（3） 2.2.3.1 植被与水体
NDVI = (NIR−Red)/(NIR + Red) （4）
)
I
式中：NDV 为归一化植被指数，为 0.157～0.727； 植被覆盖 度 (FVC 是根 据 NDV 改进用于反映
I
NI 为遥感影像中的近红外波段的波长， 取 0.85～ 植被覆盖状况的指数，计算公式如下：
R
0.88 µm；Re 为红光波段的波长，µm， 取 0.64～0.67 FVC = NDVI−NDVI soil （7）
d
NDVI veg − NDVI soil
µm。 当 NDVI小 于 0 时，地表比辐射率 为 0.995，地
式中 NDVI soil 、NDVI ve g 分别 为 NDV 统计结果中的
I
表是水体； 当 NDV 为 I 0.157～0.72 时，是水泥质地
7
最小值与最大值。
面； 当 NDVI大 于 0.72 时，一般为植被覆盖面；当
7
改进归一化差异水体指 数 (MNDWI 可以更有
)
NDV 小 于 0.15 时，公式不成立。
7
I
效地扩大水体同其他地物之间的差异，计算公式如下：
根据式（2）可推出下述公式： Green−MIR
L T = [L λ − L u −τ(1−α)L d ]ατ （5） MNDWI = Green + MIR （8）
2.2.1.3 地表亮度温度 式中：Gree 为遥感影像中的绿光波段的波长，取
n
将热红外辐射强度转换为像元亮度，公式如下： 0.53～0.59 µm；MI 为短波红 外 1 波段的波长，取
R