热污染的卫星遥感测定
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发布时间：2022-05-07 01:01
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时间：2023-10-10 01:20
目前，卫星热红外遥感所使用的常用信息源主要有NOAA气象卫星AVHRR的第四通道（10.5～11.3μm）、第五通道（11.5～12.5μm）和陆地卫星TM的第六波段（10.4～12.5μm）。由于TM6的影像分辨率为120m，远高于NOAA卫星，且图像近似正射，大气程差较均匀，数据可比性强，对于研究热场的景观结构更为有效，因此，利用TM6图像资料来研究矿区热场分布及热污染强度。
3.5.1.1 图像预处理
（1）几何纠正与配准
TM6图像已经过几何粗纠正，纠正了地球自转、卫星姿态不稳定、传感器非线性响应、大气传输影响等产生的图像几何畸变，但为了能与地图精确配准，还需要进行几何精纠正。几何精纠正采用TM6与矿区1∶5万地形图配准的方法进行。地面控制点（GDP）可从图像和地形图中选取道路、河流交叉口等明显、易识别地物点，采用多项式纠正。控制点选取个数视选用校正数学模型而定，由于热图像中可选的控制点有限，因而校正数学模型不宜复杂，拟合误差控制在小于1个像元水平。
（2）噪声的剔除
尽量选取无云层覆盖影像，但受研究时段的*，有时图像虽然无大面积云层覆盖，但亦有许多细小云斑，因而需对这些云斑及其云影进行剔除。局部区域内图像特征的差异，在图像上表现为不连续性（如灰度级跳及纹理突变等），采用梯度检测方法对影像进行去噪。首先是对图像进行梯度运算，然后对梯度值进行门限化处理，突出梯度边缘，然后将噪声腐蚀、置零，最后对图像进行平滑处理，用周围值充填噪声剔除区域。具体梯度检测步骤如下：
步骤1：图像微分。图像函数f（x,y）在图像坐标位置（x,y）处的梯度定义为：
工矿区环境动态监测与分析研究
在离散数字图像中，对任意像元（i,j）处的梯度的计算方法是采用对该像元的3×3邻域进行差分：
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式中，各下标为相应的像元位置；c为常数，当c=2时，上式为Sobel检测算子；当c=3时，为Sethi检测算子。
在云斑梯度计算中应用Sobel算子，在云影计算中应用Sethi算子，因为Sethi算子对边缘方向角输出的影响有明显改善。
步骤二：梯度边缘矢量化。选取适当的门限，滤出梯度高的图像，然后将其矢量化。
步骤三：矢量栅格转换，剔除噪声。梯度边缘形成矢量多边形，进行栅格化将其置零，然后和原始图像进行叠合。
步骤四：平滑处理。对叠合后的图像进行平滑处理，充填噪声剔除区域。经过这四个步骤处理后，可以分别滤出图像上的云斑和云影。
3.5.1.2亮温标定
TM6图像记录的是矿区下垫面地物的辐射温度（实测为亮温），这种辐射温度是将地物视为黑体，未经大气校正，以像元为单位的平均地面辐射温度。用这种辐射温度表征区域温度场称之为“区域亮温热场”。由于矿区范围有限，可认为矿区水汽状况基本一致，因而可直接用亮温表征矿区地面热场。
利用TM6热红外亮温计算模式，可得到TM6图像亮度值和下垫面亮温的定量关系。
首先，由式（3-12）将TM6像元亮度值转换成绝对辐射亮度值：
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式中，Rmax=1.896（mW·cm-2·Sr）；Rmin=0.1534（mW.cm-2·sr）；DN为TM6图像像元亮度值；RTM6为绝对辐射亮度值（mW·cm-2·sr-1）。
而单位光谱范围的辐射亮度值等于绝对辐射亮度值与其有效光谱范围之比：
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式中，Rb为单位辐射亮度值（mW·cm-2·sr-1·μm-1）；b为有效光谱范围（μm）。
有效光谱范围以使传感器反应＞50%的部分计，取b=1.239（μm）。单位辐射亮度值R、与绝对亮温T的关系可由式3-14给出：
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式中，T为绝对亮温（K）;K1=1260.56K;K2=60.766（mW·cm-2·sr-1·μm-1）。
由式（3-14）所得出的T值为绝对温度，为了便于研究，可将其转化为摄氏温度。对TM6图像的每个像元所对应的地面辐射亮温进行计算，就得到了矿区瞬时地面热场及热污染源的分布状况。
