2018Esri开发竞赛ENVI-IDL组作品欣赏-Landsat8城市生态环境监测

作品名称: Landsat8 城市生态环境监测

作者单位: 山东科技大学 测绘科学与工程学院、广西大学 海洋学院

小组成员: 宿鑫 、马小雨

指导老师: 江涛、 陈正华

获奖情况: 三等奖

作品概述

近年来,随着我国经济和城市化进程快速发展与不断加快,生物质燃烧、城市生活造成的污染物排放,空气中产生了大量的气溶胶,导致城市大气污染问题日益突出,研究表明,大气颗粒物已成为影响我国城市空气质量的首要污染物。不同粒径的气溶胶颗粒对人体造成的危害不同,一般来说粒径越小,对人体危害越大 ,PM10 能够达到人体呼吸系统的支气管区, PM2.5 能够直接进入人体肺泡,对人体造成严重危害。同时气溶胶的消光作用会导致大气能见度降低,从而影响城市交通与居民生活等。

城市热力环境是城市生态系统中很重要的一部分,热岛效应的强弱反应了城市气候特征。所谓城市热岛,即是指城市中城区的气温比周围地区气温要高,在城市热力场分布图上显示出城区好像是一个高温岛屿的现象,它的形成与许多因素有关。城市热岛效应对城市的生态环境十分不利:城市热岛效应会使城市中的相对湿度比郊区小,而暴雨等对流性天气却增多;热岛效应还会使城市空气质量下降。城市热岛效应的加剧不但影响局地气候、大气环境,而且对人们的生产和生活质量也造成了严重的影响,随着全球工业化和城市化的飞速发展,热岛效应成为城市发展过程中出现的重要环境问题之一。

城市地区生态环境与人们的生活息息相关,大气污染以及城市热岛效应已经严重影响人们的生活质量。

作品制作流程

作品城市环境监测包含以下内容:

图 城市环境监测内容

2.1   关键技术

2.1.1.   大气水汽反演

大气水汽含量是反演地表温度的关键参数,前人在进行 Landsat8 地表温度反演的时候,通常借助地面气象站与 MOD05 水汽产品来得到大气水汽含量,或者通过辐射传输模拟得到透过率。这些额外的输入降低了程序的自动化,增加了反演的繁琐度,不利于业务化运行,综合前人大气水汽反演研究,将分裂窗协方差 - 方差比大气水汽反演算法移植到 Landsat8 ,利用其热红外两个波段反演水汽含量,提高了程序的自动化,具体反演流程如下图所示:

图 大气水汽反演流程图

2.1.2.   地表温度反演流程

地表温度反演主要包括大气水汽反演,植被覆盖度反演,地表辐射率反演等多个步骤,本研究直接将多个步骤融合为一个流程。本研究算法与其他算法想法主要有以下优势,( 1 )不需要外界参数输入,所有地表温度反演参数均取自影像本身,降低异源数据匹配的时间误差与分辨率误差,提高反演精度。( 2 )提供了两种非线性劈窗算法结果,提高了结果的可信度与鲁棒性。

图 地表温度反演流程图

2.1.3.   Landsat8 逐像元成像角度计算

逐像元角度对于气溶胶反演及其重要,之前的研究中都是以影像中心角度进行反演,而 Landsat8 的视场角达到了 15 °,这不可避免的引入角度误差,所以本小节介绍如何插值出逐像元的成像角度。角度误差分析如下图所示:

图 角度误差带来的气溶胶反演误差

1 )太阳角度角度计算

太阳角度使用 ENVI 函数 Result = ENVI_COMPUTE_SUN_ANGLES(day, month, year, time_float, lat,lon) 进行计算, Result 返回两个数值,第一个是太阳高度角,第二个是太阳方位角。考虑到逐像元计算比较好费时间,并且每个像元的角度变化很小,所以为了加快处理速度,每 100 个像元间隔取一个点计算,从而得到一个粗分辨率的太阳角度,然后再插值到与 30m 分辨率,下图为计算得到太阳角度:

2 )卫星角度计算

        卫星角度基于卫星角度查找表进行计算,查找表文件: l8SensorAngleLut ,本文件存储着行卫星天顶角与方位角,经过读取插值后结果如下:

2.1.4.   气溶胶光学厚度反演

        气溶胶光学厚度主要分为以下几步:

图 气溶胶反演总流程

        气溶胶反演中地表反射率估算是关键问题,通过综合前人的研究,将 MODIS V5.2 算法完美移植到 Landsat8 ,算法取得了极高的反演精度, V5.2 算法是增强型暗目标法,判断暗目标的阈值更宽泛,大大增加了反演范围。本文算法与其他算法相比,具有以下几个优势:( 1 )分辨率高, MODIS 10*10 窗口的值进行处理,大约为 10KM 分辨率, Landsat8 10*10 窗口像元,反演分辨率大约为 300m 分辨率,分辨率更高,具有更多细节信息。( 2 )加入 0.430um 波段反演结果限制。前人对 Landsat 或者 MODIS 研究,均只考虑 0.480um 波段或者 0.480um 0.650um 波段,而 0.430um 波段专门设计用于气溶胶研究,并且相对于 0.480um 0.65um ,其波长更短,对气溶胶更加敏感,本文综合考虑 0.430um 0.480um 两个波段,最终取两个波段结果的加权平均值,增强反演鲁棒性。( 3 )基于逐像元角度反演,降低了角度误差,提高了反演精度。

2.2   结果验证与分析

2.2.1.   反演结果

图 反演结果图

2.2.2.   气溶胶光学厚度验证

气溶胶光学厚度使用剖面线对比方式,选取 2017 7 1 UTC 2:25 MOD04-3K 数据产品进行对比,注意, Landsat8 数据成像时间大约在 UTC 3:00 ,并将 Landsat8 反演结果重采样到 3km

图 剖面线示意图

a )散点图验证结果                      b )绝对误差结果

从剖面线示意图中可以看出,二者反演趋势一致,从散点图中可以看出,二者相关性较高达到了 0.8813 ,说明反演结果真实可信。

2.2.3.   地表温度对比

MODIS 逐日地表温度产品共有两种, MOD11L2 MOD11A1 ,其中 MOD11A1 使用精度更高的昼夜算法,所以本小节使用此产品进行对比验证,由于是 7 月,地表温度时间变化大,时间越靠近中午地表温度越大且随时间强烈变化。 Landsat8 TIRS 100m 分辨率经过 USGS 预处理后背重采样到 30m 分辨率,以下为验证结果图。

图 地表温度散点图验证结果

可以看出, Landsat8-LST MODIS-LST 产品相关系数较高,截距与斜率上看,二者数值及其相近,但是从数据离散程度上,温度从高到低,越来越离散,说明 Landsat8 劈窗算法再高值区准确性更高。

研究结论

2.3   研究结论

(1)      经过与 MODIS 同类产品进行对比,发现气溶胶光学厚度相关系数为 0.88 ,地表温度相关系数为 0.87 ,相关性较高,证明反演结果真实可信。

(2)      在地表温度反演中,不需要外界任何参数输入,所有参数均来自影像本身,降低异源数据匹配的时间误差与空间误差,提高反演精度。

(3)      提供两种非线性劈窗算法结果,提高了反演结果的可信度与鲁棒性

(4)      气溶胶反演研究中,推导出逐像元的成像角度与太阳角度,降低了角度误差。

(5)      与前人研究相比,考虑了气溶胶对 0.430um 波段的影响,使用 0.430um 0.480um 两个波段反演,最后取二者的加权平均结果,增强反演的鲁棒性。

(6)        使用本研究算法,对两个典型案例进行监测与分析,发现监测效果明显,结果真实可信,输入简单,可以用于城市生态环境业务化监测。

作品亮点

(1)      作品过程完整,算法上有所创新。

(2)      从算法实现、验证到应用,都有详细过程,结论清晰。

(3)      能够编写相应的批处理程序和扩展应用,代码完成度较高。

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