熱紅外遙感在地熱異常提取中的應用

翟錫丹 邢立新 元楠楠 王曉東 高志勇 陳瀟

摘要 熱紅外遙感技術對地熱的研究是一項非常重要的手段，在對地熱的研究中，利用Landsat8衛星數據源的熱紅外波段，采用輻射傳輸方程算法進行地表溫度反演，結果發現受地形因素的影響，溫度反演的熱異常點分布在接收太陽輻射較多的區域。為了減弱這一影響，該研究進行了地形校正，并以撫松縣地區為研究對象分析了地表溫度的熱異常狀況。結果表明，經過地形校正，在一定程度上顯現了真實的溫度異常區域，撫松縣內已知的2個地熱資源也在反演結果中顯示出來，并且該縣的北部與西南部都有地表溫度異常區，可以作為地熱資源的預測。

關鍵詞 熱紅外遙感;地熱;輻射傳輸方程;地形校正

中圖分類號 S126;TP79 ?文獻標識碼 A ?文章編號 0517-6611（2015）03-358-03

Application of Thermal Infrared Remote Sensing Technology in Extracting Heat Anomalies of Geothermal

ZHAI Xidan， XING Lixin*， YUAN Nannan et al

（College of Geoexploration Science and Technology， Jilin University， Changchun， Jilin 130026）

Abstract Thermal infrared remote sensing technology is a very important tool to the study of geothermal. The surface temperature was inversed by using radiative transfer equation algorithm and the data source is the thermal infrared band of satellite Landsat8. It was found that the abnormal thermal inversion points tend to appear in the regions where they receive more solar radiation， being affected by the topography. In order to reduce the impact of topography， a topographic correction was conducted， and the heat anomalies of the surface temperature in a case study of Fusong area were analyzed. After topographic correction， the results show the true temperature to a certain extent in the former anomaly region， and both the known geothermal resources within Fusong are obtained in the inversion results. Besides， there are heat anomalies of the surface temperature areas in the north and southwest of the county shown in the inversion results， which could predict geothermal resources.

Key words Thermal infrared remote sensing; Geothermal; Radiative transfer equation; Topographic correction

基金項目 吉林省地質勘查基金項目（2014地勘1313）。

作者簡介 翟錫丹（1989- ），女，山西運城人，碩士研究生，研究方向：熱紅外遙感。

*通訊作者，教授，碩士生導師，從事遙感與GIS研究。

收稿日期 20141208

熱紅外遙感技術對研究地表溫度具有重要的意義，它以信息量大、檢測精度高以及受地面條件限制小等優點應用于地熱資源。調查中。地球表面的溫度一部分是太陽輻射的作用，另一部分是來自于地球內部的熱源該研究主要探討后者的地熱能。1999年楊鋒杰等采用衛星多波段遙感影像處理與解譯，發現地熱異常區域^[1]。2003年楊波等對TM6熱紅外信息分析處理，結合遙感構造解譯，對騰沖西南216 km²范圍內進行了地熱資源預測^[2]。2007年許軍強等利用ETM熱紅外波段數據和相應的氣象資料，采用單窗算法，反演佳木斯地表溫度，分析了地表溫度的空間分布特征和熱異常狀況^[3]。筆者在綜合前人研究的基礎上，利用Landsat8衛星數據源熱紅外波段，采用輻射傳輸方程法進行地表溫度反演，以撫松縣為研究區進行地熱分析，并利用已知地熱點對比進行研究區的地熱資源預測研究。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

撫松縣位于吉林省東南部長白山西北麓，平均海拔530 m，湯河流經該區域，在大地構造單元上位于中朝準地臺太子河—渾江褶皺斷束、老嶺斷塊西北側，溫泉村一帶為構造侵蝕地貌^[4]。湯河兩岸有斷續的Ⅰ、Ⅱ級階地分布，地熱資源多位于Ⅰ級階地前緣，四周為中生界上侏羅統火山巖地層。研究區附近的斷裂構造分兩組，為北東向的逆斷層和北西向的正斷層，在各斷裂帶有中酸性巖脈出露^[5]，該區為地熱資源豐富，已知的溫泉山莊和仙人橋溫泉度假村2個地熱資源已經開發利用。

1.2 數據來源以及預處理

Landsat8陸地衛星攜帶了2個主要載荷：運行陸地成像儀（OLI）和熱紅外傳感器（TIRS），OLI的Band4波長為0.63～0.68 μm，Band5波長為0.845～0.885 μm，空間分辨率均為30 m，TIRS的Band10波長為103～11.3 μm，Band11波長為11.5～12.5 μm，空間分辨率均為100 m^[6]，首先對這3個波段進行大氣校正，大氣校正完成后，為了便于波段運算，需要重采樣數據使所有波段的空間分辨率都為30 m，最后裁剪出研究區范圍。為了能夠更好地提取熱異常點，預測溫度異常區域，達到相互印證的目的，該研究選用1月22日、4月28日、10月16日3個不同時相的Landsat8影像對其進行溫度反演處理。

2 地表溫度反演

地球表面的溫度一部分來自太陽輻射的作用，一部分來自地球內部的熱能，而地表溫度反演可以將地球表面的熱異常信息提取出來，從而為地熱預測的圈定提供依據。

地表溫度反演算法有多種，包括輻射方程算法、分裂窗算法、單窗算法、單通道算法、多通道算法，等等，各有優缺點。該研究選擇輻射方程算法的原因是與其他算法相比，它僅需要3個基本參數：植被覆蓋度、地表比輻射率、輻射亮度。根據撫松縣的地理位置，該研究采取多時相數據進行輻射傳輸方程算法定量反演，獲取地表的真實溫度。

輻射傳輸方程法，又稱大氣校正法，首先利用與衛星過空時間同步的大氣數據來估計大氣對地表熱輻射的影響;然后把這部分大氣影響從衛星高度上傳感器所觀測到的熱輻射總量中減去，從而得到地表熱輻射強度;最后把這一熱輻射強度轉化為相應的地表溫度^[7-8]。輻射傳輸方程法需要的參數有3個：植被覆蓋度、地表比輻射率、輻射亮度。以下就這3個參數作如下運算。

2.1 植被覆蓋度

植被覆蓋度FV的計算主要根據Landsat8衛星OLI數據的可見光波段計算，采用的是混合像元分解法，將整景影像的地類大致分為水體、植被和建筑^[9]，具體的計算公式為：

FV =（NDVI-NDVIS）/（NDVIV-NDVIS）（1）

式中，NDVI為歸一化差異植被指數，取NDVIV為影像為植被的最大DN值，NDVIS為影像中裸土的最小DN值。

NDVI=（B₅-B₄）/（B₅+B₄）（2）

式中，B₄為植被在紅光波段的葉綠素吸收特征波段的反射率;B₅為近紅外平臺特征波段的植被反射率。

2.2 地表比輻射率計算

物體的比輻射率是物體向外輻射電磁波的能力表征。目前只是基于某些假設獲得比輻射率的相對值^[10]。

根據前人的研究，將遙感影像分為水體、城鎮和自然表面3種類型。該研究采取以下方法計算研究區地表比輻射率：水體像元的比輻射率賦值為0.995，自然表面和城鎮像元的比輻射率估算則分別根據（3）、（4）式進行計算：

εsurface =0.962 5+0.061 4FV-0.046 1F²V（3）

εbuilding =0.958 9 +0.086 0FV-0.067 1F²V（4）

式中，FV 為植被覆蓋度。

2.3 計算相同溫度下黑體的輻射亮度值

衛星傳感器接收到的熱紅外輻射亮度值由3部分組成：大氣向上輻射亮度，地面的真實輻射亮度經過大氣層之后到達衛星傳感器的能量;大氣向下輻射到達地面后反射的能量。衛星傳感器接收到的熱紅外輻射亮度值的表達式可寫為：

Lλ=LMINλ+LMAXλ-LMIXλQCALMAX-QCALMIN ·（QCAL-QCMIN）（5）

式中，QCAL為熱紅外波段的DN值;LMAXλ、LMINλ、QCALMAX、QCALMIN都是指熱紅外波段的數值，可以在頭文件中找到。

B（TS）=[Lλ - L↑- τ·（1-ε）L↓]/τ·ε（6）

式中，ε為地表輻射率;TS為地表真實溫度;B（TS）為黑體在TS的熱輻射亮度;τ為大氣在熱紅外波段的透過率;L↑為大氣向上輻射亮度;L↓為大氣向下輻射亮度。在NASA官網上中輸入成影時間以及中心經緯度，則會提供上式中所需要的參數。

2.4 地表溫度

根據輻射理論，黑體的輻射強度與溫度和波長有直接關系。根據普朗克公式的反函數^[11]，即可反演出地表真實溫度，公式如下：

TS=K₂ln（K₁B（TS）+1）（7）

在Landsat8數據中，K₁=774.89 W·m^-2·sr^-1·μm^-1，K₂=1 321.08K;B（Ts）為黑體在熱紅外波段輻射亮度。

將地表溫度反演結果進行異常信息分級顯示，紅色代表異常信息級別最高，其次為黃色、藍色。該研究3個時相的溫度反演結果如圖1所示。

從圖1中可以看出，已知的地熱資源溫泉山莊和仙人橋溫泉度假村在3個時相中都有顯示，而且溫度異常等級很高。4月份右下角的幾小塊溫度異常區域經過實地驗證是稀疏的人工林，大部分地表裸露而出現熱異常情況，1月份很少存在植被覆蓋的影響，所以在1月份的溫度反演結果圖上右下角區域沒有出現溫度異常點。經過認真分析，發現溫度異常的區域集中在地形的陽坡，進而考慮是否是地形引起的溫度異常點的差異。為了驗證這一想法，該研究嘗試采用地形校正法對研究區進行處理。

3 地形校正

地形校正的目的是消除由于地形導致地物輻射亮度值的差異，能夠使得遙感影像更加真實地反映地物的波譜特征，而經驗統計地形校正主要考慮了有效入射角的余弦值與地物輻射亮度值之間的關系，總體校正精度較高，從而使的溫度反演結果更加真實可靠^[12]。

3.1 經驗統計地形校正

經驗統計地形校正法就是設定太陽輻射與影像像元輻射亮度值之間有一定的線性關系，通過回歸分析，建立二者之間的線性關系，然后通過這一回歸關系將坡面像元接收的輻射能量校正到水平位置，從而達到消除地形影響的效果，計算公式如下：

LT=m×cos（i）+b（8）

LH=LT-（m×cos（i）+b）+LT（9）

式中，LT為校正前的地物輻射亮度值;m和b是回歸分析得到的參數;LH為校正后的地物輻射亮度值;LT為理論上是無地形起伏的平坦地區地物的輻射亮度值。

太陽有效入射角是被照射像元法線與太陽直射光線間的夾角，一般用i表示，太陽有效入射角的計算公式為：

cos（i）=cos（z）×cos（S）+sin（z）×sin（S）×cos（Φx-Φn）（10）

式中，z為太陽天頂角;Φx為太陽方位角;S為像元坡度角;Φn為像元坡向角。

3.2 地形校正后溫度反演結果

地形校正后，對3幅影像進行溫度反演，結果如圖2所示。與圖1相比，圖2中溫度異常不再大部分出現在陽坡區域，仙人橋溫泉度假村（圖2A）和溫泉山莊（圖2B）在3個時相的影像中異常級別仍然很高。結果表明，地形校正確實在不同程度上完善了異常信息區域的合理性，大大增強了預測溫度異常區域的準確性。

4 結果與討論

熱紅外遙感技術是研究地熱資源的有效途徑之一，該研究通過對撫松縣地區多時相遙感數據進行地表溫度反演，與已知地熱異常點非常吻合。為了得到更加精確的結果，對研究區進行了地形校正，在此基礎上，預測得出了A、B、C（圖2）3個地熱資源異常區。由圖2可以看出，這3個異常區域在3個時相中都有明顯顯示，且異常等級很高，可以作為地熱勘探的有利區域。

圖1 溫度反演結果

圖2 地形校正后的溫度反演結果

參考文獻

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