与遥感指数关系研究
李雄文陈铸
（湖南省第二测绘院，湖南 长沙 410119）
[摘要] 本文基于2013年9月17日的LANDSAT8卫星影像数据，计算了长沙市望城区地表温度（LST）、NDVI、NDBI、BSI、MNDWI，对望城区城市热岛效应以及城市地表温度与NDVI、NDBI、BSI、MNDWI之间的关系进行研究分析，结果表明：望城区城市热岛效应明显，NDBI、BSI与望城区地表温度（LST）呈正相关的线性关系，NDVI、MNDWI与地表温度（LST）呈负相关线性关系，进一步说明水体与植被有助于缓解城市热岛效应，而建筑与裸土则加剧了城市热岛效应。 [关键词] Landsat8；地表温度(LST)；归一化植被指数（NDVI）；归一化建筑指数（NDBI）；裸土指数（BSI）；
改进归一化水体指数（MNDWI）；城市热岛效应
[中图分类号] P237 [文献标识码] A [文章编号] 1674-5019（2015）04-0171-04
Research on the Relationship between Surface Temperature and Remote Sensing Index of Changsha Wangcheng District Based on Landsat8 Data
LI Xiong-wen CHEN Zhu
右派分子1 引言
城市化造成城市数量和规模不断增加，其中城市内部温度显著高于周边郊区。热岛效应是城市气候中典型的特征之一，它不仅是一种大气热污染现象，也是城市环境的一个不可缺少的重要组成部分。城市发展速度迅猛，城市热岛效应日益加剧，国内外许多研究人员对此作了大量研究。周红妹结合遥感和GIS 技术研究了上海城市热岛的动态变化[1]；陈铸运用Landsat TM数据研究了株洲市城市热岛与土地利用/覆盖时空演变[2]；江樟焰运用Landsat TM数据研究了北京市城市热岛效应[3]；历华等运用2005年四个季相的MODIS数据研究了长株潭地区城市热岛效应 [4]。而NDBI、BSI、MNDWI与NDVI一样都是表征地表下垫面性质的参数，且NDBI与BSI一般只受人工影响，不易受季节性变化的影响，性质较为稳定。
咪唑近年来，长株潭一体城市化快速发展使得长沙市望城区城市扩张速度加快，城市热岛效应明显。本文以长沙市望城区为例，采用LANDSAT8数据的第十波段（热红外波段）反演了望城区地表温度，分析了望城区地表温度分布模式，并探讨了地表温度与NDVI、NDBI、BSI、MNDWI四类遥感指数之间的
关系。
2 研究区概况及数据
本文所采用的数据是2013年9月17日获取的Landsat8图像，该景影像覆盖整个望城区，影像质量好，清晰无云。研究的数据包括多光谱波段数据和热红外波段数据，多光谱数据空间分辨率为30米，热红外波段数据空间分辨率为100m。
3 研究方法
（1）地表温度反演
目前对于遥感影像地表温度反演的算法主要有三种：大气校正法（又称为辐射传输方程法）、单窗算法[5]以及分裂窗算法[6]。本研究采用大气校正法，利用Landsat8数据反演了地表温度。处理的技术流程如图1所示。
NDVI是归一化植被指数，其计算公式为：
NDVI=(ρNIR-ρRED)/(ρNIR+ρRED) （1）
Landsat8数据热红外波段与TM/ETM热红外波段波谱范围近似，本研究采用与TM/ETM相同的地表比辐射率计算方法，使用Sobrino提出的NDVI阈值法计算地表比辐射率[7]：
ε=0.004P V+0.986 （2）
其中P V为植被覆盖度，可以用P V=（NDVI-NDVI SOIL）/(NDVI VEG- NDVI SOIL)计算。公式中NDVI为归一化植被
指数，NDVI SOIL为完全被裸土或无植被覆盖区域的NDVI 值，NDVI VEG则代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI 值，根据经验值取NDVI VEG=0.7，NDVI SOIL=0.05。
大气剖面参数可以在NASA公布的网站查询 (atmcorr.v/)，输入时间2013年9月17日得到的大气在热红外波段的大气透过率为Τ=0.55，大气上行辐射亮度为L↑= 3.88 W/(m2*sr*μm)，大气下行辐射亮度L↓=5.89 W/(m2*sr*μm)。
图1 地表温度反演流程
（2）计算NDBI、MNDWI以及BSI
NDBI是查勇提出来的归一化建筑指数[8]，最初主要用于TM数据，由于Landsat8与TM数据波谱范围一致，因此也可以用于Landsat8数据，NDBI的计算公式为：
NDBI=(ρSWIR-ρNIR)/ (ρSWIR+ρNIR) （3）
MNDWI是由徐涵秋提出来的修正的归一化水体指数[9]，MNDWI计算公式为：
MNDWI=(ρGREEN-ρSWIR)/ (ρGREEN+ρSWIR) （4）
BSI是由Rikimaru在1996年提出来的裸土指数，其模型表达式为：
BSI=[(ρSWIR+ρRED)-(ρNIR+ρBLUE)]/[(ρSWIR+ρRED)+(ρNIR+ρBLUE)] （5）4 结果与讨论
（1）城市热岛分析
首先将反演得到的望城区地表温度图划分为超高温区、高温区、常温区、低温区以及极低温区。划分指标依据：高于温度平均值+2倍标准差的数据划为超高温区；介于地表温度平均值+1倍标准差与地表温度平均值+2倍标准差之间范围内的数据作为高温区；地表温度平均值±1倍标准差范围内的数据作为常温区范围；介于地表温度平均值-2倍标准差与地表温度平均值-1倍标准差之间范围内的数据作为低温区；低于温度平均值-2倍标准差的数据划为极低温区范围。分类后图像如图2所示。
从图2可以看出望城区城区地表温度明显高于郊区地表温度，说明城市热岛效应确实存在。极低温区
主要分布在湘江河流两岸，在望城区桥驿镇的黑麋峰国家森林公园内有两处极低温区，分别为上水库与
下水库，主要是由于黑麋峰森林公园海拔较高且植被
覆盖较好。低温区则主要分布在植被覆盖处，由此可
见水体与植被覆盖有助于缓解城市热岛效应，降低了
城市地表温度。
图2 望城区地表温度分区图
超高温区主要分布在望城区城市建成区以及铜
官经济开发区、丁字镇经济开发区。在望城区桥驿镇
有一个强热源，其地表温度分布在45℃～50℃之间，
主要是因为该处有长沙市城市固体废弃物处理厂。铜
官经济开发区强热源分布在长沙华能电厂以及石油
化工厂附近，热电厂与化工厂向外排放大量热量导致
大气和地表温度升高。高温区主要分布在城镇周边以
及道路覆盖处，说明热岛效应由城市中心向外部减
弱。道路面的材质为水泥或者沥青，则会明显提升地
表的温度。
（2）地表温度与各类指数之间的关系
①城市地表温度与NDVI之间的散点图如图3所
示。从总体上看，地表温度(LST)随着 NDVI
的增加
而降低，两者之间存在明显的负相关。中心城区一般
地表温度较高，植被覆盖较少，NDVI值较低；而在
郊区一般林地较茂密，NDVI值比较高，而对应的温
度较低。这与相关研究结果一致。
对图3中所有的点做线性回归分析得到线性方
程为：
LST= -12.89*NDVI+44.15 （6）
NDVI与地表温度之间的相关系数为R=-0.76，两
者为负相关，说明城市地表温度与NDVI之间存在着
明显的相关关系，城市植被覆盖低是导致城市热岛效
应的主要原因。
图3 NDVI值与地表温度关系
②城市地表温度与MNDWI之间的散点图如图4所
示，从总体上看地表温度(LST)随着MNDWI的增加而
降低，两者之间存在明显的负相关。湘江流域地表温
度低，对应的MNDWI较高，极低温区均分布在水域范
围内。
对图4中所有的点做线性回归分析得到线性方
程为：
LST=-4.83*MNDWI+33.9 （7）
MNDWI与地表温度之间的相关系数为R=-0.63，两
者为负相关，说明城市地表温度与MNDWI之间存在着
明显的相关关系，水体有助于降低城市的热岛效应。
图4 MNDWI值与地表温度关系
③城市地表温度与BSI之间的散点图如图5所
示，从总体上看地表温度(LST)随着BSI的增加而增
加，两者之间存在明显的正相关。城市地区尤其是城
流媒体技术市郊区动土项目较多，对应的BSI值较高，其对应的
温度也较高。
对图5中所有的点做线性回归分析得到线性方
程为：
LST=18.9*BSI+41.9 （8）
BSI与地表温度之间的相关系数为R=0.68，两者
为正相关，说明城市地表温度与BSI之间存在着明显
的相关关系，裸地会加剧城市热岛效应。
图5 BSI值与地表温度关系
④城市地表温度与NDBI之间的散点图如图6所示，从总体上看地表温度(LST)随着NDBI的增加而增加，两者之间存在明显的正相关。城市地区地表建筑物较为密集，下垫面主要由砖瓦、水泥、沥青等组成，对应的NDBI值较高，其对应的温度也较高。
对图6中所有的点做线性回归分析得到线性方程为：
LST=17.7*NDBI+41.9 （9）
我们的足球场NDBI与地表温度之间的相关系数为R=0.65，两者为正相关，说明城市地表温度与NDBI之间存在着明显的相关关系，城市建筑会加剧城市热岛效应。
图6 NDBI值与地表温度关系
5 结语
从地表温度反演结果可以看出，长沙市望城区城区地表温度明显比郊区地表温度高，由市中心向外呈现地表温度逐渐降低的趋势。
地表温度与四类遥感指数的回归分析表明，地表温度与这四类遥感指数有着明显的相关关系，植被与水体有助于降低城市热岛效应，建筑与裸地则加剧了城市热岛效应。地表温度与地表土地类型密切相关，将在望城区地理国情普查完成后，利用国情普查数据对望城区的城市热岛效应变化作进一步定量研究。
参考文献
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[4] 历华，柳钦火，邹杰. 基于MODIS数据的长株潭地区NDBI
和NDVI与地表温度的关系研究[J]. 地理科学，2009，29（2）：262-267.
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佳能c6000
Remote Sensing of Environment，2004，90：434-440.
[8] 查勇，倪绍祥，杨山. 一种利用TM 图像自动提取城镇用
江西医学院第二附属医院
地信息的有效方法[J]. 遥感学报，2003，7（1）：37-40.
[9] 徐涵秋. 利用改进的归一化差异水体指数（MNDWI）提取
水体信息的研究[J]. 遥感学报，2005，9（5）：589-595.
[收稿日期] 2015-07-01
[作者简介] 李雄文（1977-），男，工程师，主要研究方向为测绘遥感和GIS应用研究。
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