ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА РАСЩЕПЛЁННОГО ОКНА ПРОЗРАЧНОСТИ ДЛЯ РАСЧЁТА ТЕМПЕРАТУРЫ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ НА ОСНОВЕ МАТЕРИАЛОВ ТЕПЛОВОЙ КОСМИЧЕСКОЙ СЪЁМКИ
С использованием теплового инфракрасного излучения, отражаемого и излучаемого земной поверхностью, можно оценить температуру земной поверхности (ТЗП), которая является важным параметром при оценке биологических, химических и физических процессов. Данные о температуре поверхности используются в моделировании глобальных изменений климата, городском землепользовании, гидрологических, метеорологических, биогеохимических, экологических, сельскохозяйственных исследованиях и др. [1]. Важность изучения ТЗП состоит в том, что многие изменения в географической оболочке обусловлены изменениями температуры.
Тепловое дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) позволяет производить расчётную оценку температуры поверхности, для чего может быть использован ряд методов, различающихся в том числе по точности оценки. Вместе с тем тепловое ДЗЗ обеспечивает уникальную возможность получения данных о ТЗП в региональном и глобальном масштабах с достаточно высоким временным и пространственным разрешением, в том числе данных о временной и пространственной динамике поверхности [2].
Аппарат Landsat-8 оснащён двумя сканирующими радиометрами (OLI и TIRS), первый из которых собирает данные с пространственным разрешением 15 (панхроматический канал) и 30 метров в девяти спектральных каналах в видимой, ближней инфракрасной и коротковолновой инфракрасной областях электромагнитного спектра, а второй – данные в двух каналах теплового инфракрасного диапазона (канал 10, 10,6–11,2 мкм и канал 11, 11,5–12,5 мкм). Наличие двух тепловых каналов, регистрируемых с пространственным разрешением 100 м, позволяет реализовать один из алгоритмов оценки ТЗП, называемый алгоритм расщепленного окна прозрачности, который характеризуется в публикациях как сравнительно высокоточный [5].
Материалы и методы исследования
Восточная часть провинции Хузестан на юго-западе Ирана (30 °40′54′′– 32 °47′25′′ с.ш., 48 °08′03′′– 50 °32′47′′ в.д.), выбранная в качестве тестового полигона для проведения исследования, относится к аридным регионам. Территория характеризуется высокими суточными и сезонными изменениями температуры и высокими значениями температуры весной и летом, которые являются ключевым фактором формирования растительного покрова в регионе [3]. Район исследования перекрывается сценой p165 r38 съёмки Landsat-8 (рис. 1).
Реализация алгоритма расщепленного окна прозрачности подразумевает выполнение радиометрической и атмосферной коррекции, которые были выполнены в пакете ENVI 5.1, и выполнение подготовительных процедур, таких как расчет радиационной температуры на основе тепловых каналов и расчёт излучательной способности земной поверхности для тепловых каналов на основе красного и ближнего инфракрасного спектрозональных каналов (рис. 2).
Поскольку, как и в других подобных алгоритмах, радиационная температура вычисляется с использованием идеальной модели (абсолютно черного тела), необходима коррекция полученных значений с учётом характера изучаемой поверхности. В соответствии с алгоритмом расщепленного окна прозрачности, ТЗП вычисляется с использованием уравнения, связывающего значения радиационных температур ВТ, вычисленных по данным двух соседних тепловых каналов и значений излучательной способности земной поверхности, вычисленной для этих каналов [5]:


(1)
где W – содержание водяного пара в атмосфере 0,053 г×см-2 (содержание водяного пара в атмосфере рассчитано с использованием модели атмосферы MODTRAN), ε = (ε10 + ε11)/2, ε10 и ε11 – растры излучательной способности земной поверхности, полученные по каналам 10 и 11, BT10 и BT11 – радиационные температуры каналов 10 и 11, измеряемые в кельвинах, Δε = ε10 – ε11. Коэффициенты уравнения: C0 = –0,268, C1 = 1,378, C2 = 0,183, C3 = 54,300, C4 = –2,238, C5 = –129,200, C6 = 16,400.

Рис. 1. Географическое положение исследуемой территории

Рис. 2. Алгоритм расчета ТЗП
Данное уравнение (1) основано на математических построениях [5] и применяется при обработке данных, получаемых с различных сенсоров. Его можно использовать для исследований, в том числе аридных территорий. Коэффициенты уравнения вычисляются статистическими методами, используемыми при моделировании базы данных. При моделировании учитываются характеристики атмосферы в момент зондирования (применяются модельные расчёты MODTRAN).
Значения радиационной температуры (температуры абсолютно черного тела) вычисляются на основе значений спектральной яркости [7]:
(2)
где K1 (774,89 для канала 10 и 480,89 для канала 11) и K2 (1321,08 для канала 10 и 1201,14 для канала 11) – калибровочные коэффициенты, обычно указываемые в метаданных снимков, Lλ – спектральная яркость измеряемая в Вт/(м2×ср×мкм).
Спектральная яркость – это значение суммарной энергии, регистрируемой спутниковым датчиком. Преобразование целочисленных значений каналов снимка в значения спектральной яркости для Landsat-8 выполняется следующим образом [7]:
(3)
где ML (0,000342 для 10 и 11 каналов) и AL (0,1 для 10 и 11 каналов) – калибровочные коэффициенты, обычно указываемые в метаданных снимков, Qcal – целочисленные значения каналов снимка.
Излучательная способность земной поверхности (Land Surface Emissivity) – это коэффициент, показывающий отношение (спектральной) яркости земной поверхности к (спектральной) яркости абсолютно чёрного тела. Основными методами расчета излучательной способности являются: метод на основе классификации [4], метод на основе нормализованного разностного вегетационного индекса NDVI [6] и метод на основе независимых спектральных индексов дневной и ночной температуры [8].
Почвенный и растительный покров различаются по излучательной способности, в том числе в зависимости от пропорционального отношения площадей открытой почвы и сомкнутой растительности. Излучательная способность земной поверхности может быть оценена на основе номинальных значений излучательной способности растительности и почвы, и фракционного коэффициента растительного покрова FVC (Fractional Vegetation Cover), по следующей формуле [7]:
(4)
где εv (0,971 для канала 10 и 0,977 для канала 11) и εs (0,987 для канала 10 и 0,989 для канала 11) – излучательные способности растительности и почвы соответственно, FVC – фракционный коэффициент растительного покрова.
FVC показывает пропорциональное соотношение площадей различных типов растительного покрова в каждой ячейке снимка, в данном случае, соотношение площадей оголённого почвенного покрова и растительного покрова. Оценка выполняется с учётом значений NDVI для оголённой почвы и плотного растительного покрова по следующей формуле [7]:
(5)
где NDVIs – NDVI оголённой почвы (0,2) и NDVIv – NDVI плотной растительности (0,8).
Методы на основе классификации и независимых спектральных индексов дневной и ночной температуры ограничены рядом дополнительных требований, в связи с чем в данном исследовании использован метод на основе NDVI. Индекс вычислялся на основе значений спектральной яркости красного (RED) и ближнего инфракрасного (NIR) каналов снимка, к которым была применена атмосферная коррекция, по стандартной формуле [7]:
(6)
Результаты исследования и их обсуждение
Вычисление ТЗП и построение карт ТЗП (рис. 3) с использованием снимков Landsat-8 были автоматизированы в ArcGIS. В табл. 2 показаны температуры поверхности, рассчитанные в контрольных точках.
Оценка точности полученных результатов выполнена с использованием данных о приземной температуре воздуха, собранных на метеорологических станциях, расположенных на исследуемой территории. Данные получены из метеорологического бюро провинции Хузестан. В табл. 1 представлены координаты использованных станций (рис. 1).
Таблица 1
Координаты метеорологических станций на исследуемой территории
|
Метеостанция |
Широта |
Долгота |
|
Ахваз |
31 °20'40,48"с.ш. |
48 °44'38,14" в.д. |
|
Шуштер |
32 °04'16,79"с.ш. |
48 °52'05,27" в.д. |
|
Месджеде-Солейман |
31 °58'15,28"с.ш. |
49 °19'16,14" в.д. |
|
Изе |
31 °51'40,46"с.ш. |
49 °52'46,38" в.д. |
|
Молласани |
31 °29'08,38"с.ш. |
48 °52'26,36" в.д. |
|
Рамхормоз |
31 °18'38,52"с.ш. |
49 °36'47,63" в.д. |
|
Багмалек |
31 °33'24,55"с.ш. |
49 °53'57,55" в.д. |

Рис. 3. Карты температуры земной поверхности за (а) 18.05.2013, (б) 21.05.2014 и (в) 24.05.2015
Таблица 2
Температуры ( °C), вычисленные на основе данных Landsat-8 и полученные в результате наблюдений на метеорологических станциях
|
Ключевые точки |
Ахваз |
Шуштер |
Месджеде- Солейман |
Изе |
Молласани |
Рамхормоз |
Багмалек |
СКО |
R2 |
|
Радиационная температура канала 10 (BT10) 18.05.2013 |
31,96 |
37,02 |
34,81 |
26,92 |
25,84 |
38,73 |
30,45 |
– |
– |
|
Радиационная температура канала 11 (BT11) 18.05.2013 |
32,13 |
37,19 |
34,97 |
27,23 |
26,11 |
38,89 |
3,64 |
– |
– |
|
Температура по данным Landsat-8 18.05.2013 |
31,13 |
36,63 |
34,10 |
26,47 |
25,45 |
38,12 |
29,95 |
1,86 |
0,841 |
|
Температура по данным метеостанций 18.05.2013 |
33,00 |
34,50 |
34,00 |
26,50 |
29,00 |
36,50 |
29,00 |
– |
– |
|
Радиационная температура канала 10 (BT10) 21.05.2014 |
35,73 |
38,39 |
47,13 |
39,65 |
34,21 |
48,79 |
45,53 |
– |
– |
|
Радиационная температура канала 11 (BT11) 21.05.2014 |
35,90 |
38,61 |
47,29 |
39,79 |
34,37 |
48,93 |
45,71 |
– |
– |
|
Температура по данным Landsat-8 21.05.2014 |
35,27 |
37,94 |
46,82 |
39,17 |
33,82 |
48,48 |
45,15 |
1,61 |
0,978 |
|
Температура по данным метеостанций 21.05.2014 |
34,00 |
36,50 |
43,50 |
38,50 |
33,00 |
47,50 |
44,00 |
– |
– |
|
Радиационная температура канала 10 (BT10) 24.05.2015 |
34,84 |
42,73 |
42,42 |
36,80 |
38,28 |
46,43 |
39,24 |
– |
– |
|
Радиационная температура канала 11 (BT11) 24.05.2015 |
34,98 |
42,89 |
42,67 |
37,05 |
38,46 |
46,65 |
39,40 |
– |
– |
|
Температура по данным Landsat-8 24.05.2015 |
34,59 |
42,39 |
42,18 |
36,57 |
37,98 |
46,09 |
38,91 |
1,39 |
0,991 |
|
Температура по данным метеостанций 24.05.2015 |
33,00 |
33,00 |
40,50 |
35,50 |
36,00 |
45,50 |
37,50 |
– |
– |
В качестве параметров оценки точности использованы средние квадратические ошибки (СКО) и коэффициенты детерминации (R2), рассчитанные для результатов оценки ТЗП по данным Landsat-8 (табл. 2).
Использованные в работе снимки подобраны с учётом доступности наземных метеорологических данных. Использованы среднесуточные значения приземной температуры воздуха, зафиксированные на метеорологических станциях. При определении значений температуры по данным Landsat-8 использовались значения ТЗП, зафиксированные в пикселях снимка, совпадающих с положением метеостанций. Интерполяция по соседним пикселям не применялась.
Результаты оценки точности, представленные в табл. 2 демонстрируют значения СКО в пределах 2 °C и значения R2 не ниже 0,841. Другими словами, значения ТЗП, определённые по спутниковым данным, имеют хорошую сходимость с фактическими значениями среднесуточной приземной температуры воздуха, определёнными в результате наземных измерений. Полученные расхождения между фактическими и расчетными температурами являются приемлемыми для многих предметных областей.
В соответствии с построенными картами ТЗП, температуры ниже 0 °C фиксируются только для снежного покрова в горах Загрос. В остальных случаях, для водных массивов, растительного покрова и открытых грунтовых поверхностей температуры положительны, что характерно для данного региона.
Таким образом, полученные результаты демонстрируют возможность проведения оценки температуры земной поверхности (либо приземной температуры воздуха, если требуется её приближенная оценка) в аридных районах с достаточно высокой точностью. Вместе с тем, учёт различий излучательной способности большего числа типов земной поверхности, таких как водные объекты, ледники, различные типы растительности и почвы, вероятно, мог бы усовершенствовать применённый метод.
Заключение
В рамках данного исследования выполнены расчет ТЗП и построение карт ТЗП на основе данных тепловой съёмки Landsat-8 с использованием алгоритма расщепленного окна прозрачности, а также оценка точности полученных результатов с использованием данных наземных наблюдений на метеорологических станциях. Для повышения точности оценки ТЗП по материалам спутниковой тепловой съёмки в использованном алгоритме применено вычисление значений излучательной способности земной поверхности для двух характерных для исследуемого региона типов покрова, растительности и оголённых почв. Результаты исследования показывают достаточно высокую сходимость оценок ТЗП по данным спутниковой съёмки с данными наземных измерений приземной температуры воздуха, зафиксированными на метеорологических станциях.
Таким образом, рассмотренные в работе алгоритм и данные могут быть в дальнейшем использованы для проведения оценки и мониторинга ТЗП на исследуемой территории (юго-запад Ирана, восточная часть провинции Хузестан). Вероятно, точность применённого алгоритма может быть повышена за счёт более диверсифицированной оценки излучательной способности различных типов земной поверхности, и включения других типов поверхности помимо растительного покрова и открытых грунтов. Аналогичная диверсификация, вероятно, необходима в случае применения алгоритма для изучения ландшафтов других типов, так как исследованные в работе аридные ландшафты, в целом характеризуются достаточно высокой однородностью покрова. Будущие исследования должны быть направлены в том числе на дальнейшее повышение точности оценок ТЗП.
Библиографическая ссылка
URL: https://www.natural-sciences.ru/article/view?id=36503 (дата обращения: 22.08.2026).
