基于TM影像的森林地表温度遥感反演

第２９卷第４期　２０１０年ｌ１月　中南林业调查规划　ＣＥＮＴＲＡＬ　Ｓ０ＵＴＨ　ＦＯＲＥＳ　ＩＮＶＥＮ　ｒＯＲＹ　ＡＮＤ　ＰＬＡＮＮＩＮＧ　Ｖｏ１．２９　Ｎｏ．４　ＮＯＹ．２０１０　基于ＴＭ影像的森林地表温度遥感反演　陈振雄，贺东北　（国家林业局中南林业调查规划设计院，长沙４１００１４）　摘要：选取海南三亚市的一个典型区域为研究对象，以Ｌａｎｄｓａｔ　ＴＭ影像数据进行林地地表温度遥感　反演，分析不同森林类型的地表温度差异，以及地表温度与ＮＤＶＩ之间的关系。结果表明：研究区不同森　林类型的地表温度有着显著差异；有林地平均地表温度比无林地低０．７℃；天然林平均地表温度比人工　林低２．２℃，天然林在缓解城市热岛效应比人工林更具优势；人工林按优势树种平均地表温度由高到低　的顺序为芒果＞龙眼＞槟榔＞橡胶＞桉树；地表温度和ＮＤＶＩ之间存在高度负相关，相关系数为一０．７６。　关键词：Ｌａｎｄｓａｔ　ＴＭ；地表比辐射；地表温度；森林类型　中图分类号：ＴＰ７９；Ｐ４２３．３　文献标识码：Ａ　文章编号：１００３—６０７５（２０１０）０４－００３０—０４　Ｒｅｔｒｉｅｖｉｎｇ　Ｆｏｒｅｓｔ　Ｌａｎｄ　Ｓｕｒｆａｃｅ　Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｆｒｏｍ　Ｌａｎｄｓａｔ　Ｉ＇Ｍ　Ｄａｔａ　ＣＨＥＮ　Ｚｈｅｎｘｉｏｎｇ，ＨＥ　Ｄｏｎｇｂｅｉ　（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｓｏｕｔｈ　Ｆｏｒｅｓｔ　Ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ　ａｎｄ　Ｐｌａｎｎｉｎｇ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｓｔａｔｅ　Ｆｏｒｅｓｔｒｙ　Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｃｈａｎｇｓｈａ　４１００１４，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｔｕｄｉｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｌａｎｄ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｏｆ　ｔｙｐｉｃａｌ　ｒｅｇｉｏｎ　ｉｎ　Ｈａｉｎａｎ　Ｓａｎｙａ　ｃｉｔｙ　ｂｙ　ｕｓｉｎｇ　ｌａｎｄｓａｔ　ＴＭ　ｄａｔａ，ａｎａｌｙｚｅｄ　ｔｈｅ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｄｉｆｅｒｅｎｃｅｓ　ｏｆ　ｄｉｆｅｒｅｎｔ　ｆｏｒｅｓｔ　ｔｙｐｅｓ，ａｓ　ｗｅｌｌ　ａｓ　ｔｈｅ　ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｌａｎｄ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ａｎｄ　ＮＤＶＩ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗｅｄ　ｔｈａｔ：ｌａｎｄ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｏｆ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｆｏｒｅｓｔ　ｔｙｐｅｓ　ｈａｄ　ａ　ｓｉｇｎｉｉｃａｆｎｔ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　ｉｎ　ｔｈｅ　ａｖｅｒａｇｅ　ｌａｎｄ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ．　ｅ　ａｖｅｒａｇｅ　ｌａｎｄ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｏｆ　ｆｏｒｅｓｔ　ｌａｎｄ　ｗａｓ　ｌｏｗｅｒ　０．７　ｔｈａｎ　ｎｏｎ—ｓｔｏｃｋｅｄ　ｌａｎｄ；ｔｈｅ　ｎａｔｕｒａｌ　ｆｏｒｅｓｔ　ｗａｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｓｉｎｉｇｉｆｃａｎｔｌｙ　ｌｏｗｅｒ　ｌａｎｄ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ（２．２℃）ｔｈａｎ　ｔｈｅ　ｆｏｒｅｓｔ　ｐｌａｎｔａｔｉｏｎ，ｔｈｅ　ｎａｔｕｒａｌ　ｆｏｒｅｓｔ　ｈａｄ　ａｎ　ｉｒｒｅｐｌａｃｅａｂｌｅ　ａｄｖａｎｔａｇｅ　ｉｎ　ａｌｌｅｖｉａｔｉｎｇ　ｔｈｅ　ｕｒｂａｎ　ｈｅａｔ　ｉｓｌａｎｄ　ｅｆｆｅｃｔ　ｉｔｈｅ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｆｒｏｍ　ｈｉｇｈｎｅｓｓ　ｔｏ　ｌｏｗｎｅｓｓ　ｂｙ　ｐｌａｎｔｅｄ　ｄｏｍｉｎａｎｔ　ｔｒｅｅ　ｓｐｅｃｉｅｓ：Ｍａｎｇｏ，Ｌｏｎｇａｎ，Ａｒｅｅａ，Ｒｕｂｂｅｒ　ｐｌａｎｔ，Ｅｕｃａｌｙｐｔｕｓ；　ｔｈｅ　ｐｒｏｍｉｎｅｎｔ　ｌｉｎｅａｒ　ｎｅｇａｔｉｖｅ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｌａｎｄ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ａｎｄ　ＮＤＶ１　ｗａｓ　ｆｏｕｎｄ，ｔｈｅ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ｃｏｅｆｆｉｅｉｅｎｔ　ｗａｓ－－０．７６．　Ｋｅｙ　ＷＯｌ￣１８：Ｌａｎｄｓａｔ　ＴＭ；ｌａｎｄ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｅｍｉｓｓｉｖｉｔｙ；ｌａｎｄ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ；ｆｏｒｅｓｔ　地表温度是地气系统相互作用过程的一个重要　物理参数，它综合反映了地气能量与物质交换的结　面积大、成像周期短、价格相对低廉、又可以周期性获　取的卫星遥感数据成为地表热环境研究的重要数据　果。在天气预报、灾害监测、城市环境等研究领域得到　了广泛的应用Ｉｔ１。以往地表温度的获取大多依靠地面　气象站点的观测资料，这种根据有限观测点的监测数　据所进行的研究很难全面地反映区域地表热环境的　来源。　目前国内外学者对土地利用／覆被类型和地表温　度的关系已经做了一定的研究Ｉ２１，但很少有研究不同　森林类型与地面温度的关系。本研究在前人，研究的　基础上，利用Ｌａｎｄｓａｔ　ＴＭ数据进行森林地表温度反　空间分布状况。随着卫星遥感技术的发展，瞬时覆盖　・　收稿日期：２０１０－０４—０６　修回日期２０１Ｏ－０８—１０　作者简介：陈振雄（１９７９一）。男。湖南新邵人，研究生，从事林业调查规划设计工作。　・３０・　２０１０年第４期　陈振雄，等：基于ＴＭ影像的森林地表温度遥感反演　第２９卷　演。采用遥感影像监督分类结合森林资源二类调查、公　２．２土地覆盖分类　益林区划等数据进行土地分类，并利用地理信息系统　（ＧＩｓ）技术分析比较不同土地覆被类型的温度差异，探　讨地表温度与不同森林类型的关系，以期合理地利用　林地资源、规划城市建设、科学经营森林、缓解和控制　为了更好地了解各种地表覆盖类型和地表温度之　间的关系，根据研究区的土地覆盖特点，对研究区遥感　影像进行土地覆盖分类，先对遥感影像采用最大似然　法进行监督分类，并利用最新三亚市二类调查成果数　城市热岛、改善气候、建设良好的可持续发展的环境提　据、公益林区划成果数据进行修正，得到研究区土地分　供实践和理论依据。　ｌ研究区概况　选取海南省三亚市的一个典型区域为研究对象，　１８。３７　１０＂一１８。５７　４１”Ｎ、１０８。５７　４１＂－１０９。３２　１９”Ｅ。区域　面积１０．９８万ｈｍ　，主要涉及的行政乡镇有崖城镇、天　涯镇、凤凰镇以及部分海域。研究区地势北高南低，北　部为山地、丘陵，南部为台地和平原。该区域地处热带。　属热带海洋性季风气候，受南海海洋气候影响较大，长　夏无冬，作物一年四季均可生长。植被属热带雨林、季　雨林，尚有残存的原生热带雨林和季雨林植被，其它多　为封育而成的次生植被以及部分人工植被。现有植被　类型主要有山地常绿林、山地雨林、低地雨林、橡胶林、　桉树林、木麻黄林、芒果林、荔枝林、龙眼林、槟榔林等。　２数据准备　２．１数据预处理　本次研究选用２００７年４月１日采集的Ｌａｎｄｓａｔ　ＴＭ遥感数据，其中ＴＭ　６热红外波段波长范围１０．４　—１２．５　ａｍ，轨道号为１２４／４７，数据质量较好，清晰无　云。其他辅助数据有地形图、ＤＥＭ数据、最新森林资源　二类调查成果、公益林区划成果和行政界线等。根据研　究的目的和数据应用的特点，遥感数据预处理主要包　括正射校正（控制ＲＭＳ误差在０．５个像元以内）、数据　投影变换、重采样（将空间分辨率为６０　ｉｎ的热红外波　段重采样成３０　ｍ）以及研究区的裁剪提取等。经过处　理好后的遥感影像见图１。　图ｌ研究区ＴＭ遥感影像图（波段组合４５３）　类结果，见图２。研究区地类划分为有林地、无林地ｆ未　成林造林地、无立木林地、宜林地）、耕地、水域、建设用　地（含未利用地）。为了进一步研究不同森林类型的地　表温度差异，又将有林地按起源（天然、人工）和优势树　种做了进一步细分。　图２研究区土地类型分布图　３地表温度反演　以研究区ＴＭ图像作为输人文件。利用ＥＲＤＡＳ　ＩＭＡＧＩＮＥ　９．１（Ｍｏｄｅｌ　Ｍａｋｅｒ）进行建模。分别计算亮度　温度、地表比辐射率、植被指数等，得到研究区地表温　度反演浮点型分级图像。并在ＧＩＳ技术的支持下，将地　表温度与土地利用分类图进行掩膜和叠加分析，统计　出不同土地利用覆被类型地表温度的均值和标准差　等。　３．１亮度温度　将热红外波段的ＤＮ值转换成辐射值，然后再将　辐射值进一步反演成地面亮温，计算过程如下。　１）ＴＭ　６波段数据辐射值计算。根据参考文献州，利　用以下公式计算Ｌａｎｄｓａｔ　ＴＭ６波段的辐射亮度。　厶：Ｚｘｍｉｎ＋．　（１）　ａＩｍ　＝Ｂ　ｒｅｓｅａｉｅ＋Ｇ　ｒｅｓｃａｉｅＱｃａｌ　（２）　式中，厶为辐射亮度ｗ／（ｍ２￣ｓｒ・ｕｒｎ））；　为ＴＭ　６　・３１・　２０１０年第４期　中南林业调查规划　第２９卷　波段图像的ＤＮ值；Ｇｎ　和Ｂ酬。分别为辐射亮度的　增益量和偏移量；　与　分别为　辐射亮度的最　当ＮＤＶＩ：］ｘ于Ｏ．０５，　取值为０。　大值与最小值。对于Ｌａｎｄｓａｔ　ＴＭ　６，　＝０．０５５１５８，　玩　＝１．２３７８，　一＝１５．３０３，ｋ　＝１．２３７８。　２）求出辐射亮度后直接利用普朗克（Ｐｌａｎｃｋ）公　式计算亮度温度，也可以用如下公式近似计算获得：　。一　一　：Ｉｎ（量＋１）　（３）　式（３）中。　为传感器的亮度温度　；Ｋ和　是发射前　预设常量，对于Ｌａｎｄｓａｔ５，Ｋ，＝６０．７７６（ｗ／（ｍｓ・ｓｒ・ｕｒｎ）），　Ｋ２＝１２６０．５６（Ｋ）。　３．２反演地表温度　由上述（１）（２）（３）式计算的只是传感器的亮度温　度，还需根据地物的比辐射率对其作进一步校正，从而　计算出地表温度。　：　１＋（　×　Ｉｐ）Ｉｎ　（４）　式中：　为地表温度，　为传感器亮度温度（Ｋ）；热红　外波段中心波长　＝Ｉ　１．５彻；Ｐ　矗　—ｔｒ（１．４３８ｘ—１０－２ｍｋ）　其中光速ｃ＝２．９９８ｘ１０。ｍ／ｓ；　普朗克常数　ｈ＝６．６２６×１０　ａｓ；波耳兹曼常数　＝１．３８ｘ１０　Ｊ／Ｋ；　ｓ为地表比辐射率。　３－３地表比辐射率计算　首先对研究区进行监督分类，将遥感影像分为水　体、城镇和自然表面３种类型。水体像元的比辐射率　赋值为０．９９５，自然表面和城镇像元的比辐射率估算则　分别根据以下公式［５１计算：　Ｃｓｕｒｆａｃ。＝０．９６２５＋０．０６１４Ｐｖ一０．０４６１　（５）　ｆ，ｆ－船＝０．９５８９４－０．０８６Ｐｖ一０．０６７１ｐ￣　（６）　式中，　。、　ｉｌｔ—ｕｐ分别代表自然表面像元和城镇　像元的比辐射率，Ｐ　为植被覆盖度，计算方法如下：　胪［　ＮＤＮＤＶＩｙ　Ｉ“—一ＮＮＤＤｙｌＶ　Ｉｒｍｎ　（７）　ＮＤ　：—Ｂａｎｄ４－Ｂａｎｄ３　—Ｂａｎｄ４＋Ｂａｎｄ３　（８）　式中，ＮＤＶＩ为归一化差异植被指数，Ｂａｎｄ　是近红外　波段，Ｂａｎｄ，为可见光红波段。计算得到研究区的植　被指数图见图３。取ＮＤ　＝０．７，ＮＤＶＩ．￣　＝０．０５，　且有：当某个像元的ＮＤＶＩ大于０．７时，只取值为ｌ；　・３２・　图３研究区植被指数图　４结果与分析　４．１地表温度空间分布格局　２００７年４月１日温度分布图的统计数据表明研　究区当天地表平均温度２６．７℃。其中：水体的平均温　度最低，为２０．６℃；建设用地的平均温度最高，为３５５℃。　从地表温度分级图４中可以看出：研究区高温区分布　相对集中，主要分布在靠近沿海的城区范围内，地表温　度明显高于周边郊区，同时零星地分布在裸地（无林　地）区域。这是由于高温区内多为建筑物比较密集的　商业区和居住区，人为热排放较多。低温区主要分布在　水体、植被覆盖较高的三亚市抱龙林场和山体阴面的　区域。　图４研究区地表温度分级图　４．２不同地表覆盖的温度差异　１）按地类分。由表１可以看出：研究区建设用地　和耕地地表温度的平均值都较高，而水域和有林地地　表温度的平均值较低，有林地平均地表温度比无林地　低０．７℃。按平均温度由高到低的顺序排列，次序为：　建设用地＞耕地＞宜林地＞无立木林地＞未成林造林地＞　有林地＞水域。　２０１０年第４期　陈振雄，等：基于ＴＭ影像的森林地表温度遥感反演　第２９卷　２）按森林类型分。为了进一步研究不同森林类　在缓解城市热岛效应更具有不可替代的优势。人工林　型之间地表温度的差异，将森林按不同起源、优势树　按不同优势树种平均温度由高到低的顺序排列，次序　种进行了地表温度计算。得到的结果见表２。从表２中　为：芒果＞龙眼＞槟榔＞橡胶＞桉树。芒果与龙眼由于其　可以看出：天然林平均地表温度为２５．４　ｃ【＝，人工林平　受人为活动干扰较多，且裸地所占面积较大，因此，地　均地表温度为２７．６　ｏＣ，天然林平均地表温度比人工林　表平均温度较高。　低２．２℃，说明天然林在降低地表温度比人工林显著，　表２研究区不同森林类型地表温度的差异　４．３地表温度与ＮＤＶＩ的关系　表３　ＮＤＶＩ与地表温度的相关关系　从以上的分析中可以看出，地表温度与地表覆盖　类型之间有着密切的关系。ＮＤＶＩ常用于检测植被生　长状态、植被覆盖度等，ＮＤＶＩ能反映出植物冠层的背　景影响，如土壤、潮湿地面、枯叶、粗糙度等，且与植被　覆盖有关。为了能够定量分析地表温度与ＮＤＶＩ之间　的关系，做出地表温度与ＮＤＶＩ之间的散点图。从图５　可知，地表温度和ＮＤＶＩ之间存在显著线性负相关，　料在０．０１水平（双侧）上显著相关。　在ＳＰＳＳ１８．０中计算出ＮＤＶＩ与地表温度的相关关系，　见表３，其相关系数为一０．７６。表明当ＮＤＶＩ增加时，植　５结语　被覆盖度增大，地表温度降低，说明植被的蒸腾降温作　本文以ＴＭ为数据源进行了地表温度遥感反演。　用和对城市热岛的缓解具有明显效果。　并通过ＧＩＳ叠加统计方法和相关分析模型定量的分析　了土地覆被类型与地表温度的关系。结果表明：研究　区建设用地和耕地地表温度平均值较高，而水域和森　林地表温度平均值较低；自然植被中森林对降低地表　地　表　温度较为显著，且天然林在降低地表温度比人工林显　温　度　著，天然林在缓解城市热岛效应中比人工林更具优　势；地表温度和ＮＤＶＩ之间　寺注显著线性负相关。但　Ｏ　ａ．Ｉ　２　０．鲁　●　ｏ．基　Ｏ　●　。＿’　由于没有卫星过境时的同步气象数据，无法对地表温　度反演结果进行客观的评价，同时也没有实测比辐射　图５研究区地表温度与ＮＤＶＩ之间的散点图　率数据进行验步证实。（下转第３７页）　・３３・　２０１０年第４期　邢元军。等：基于面向对象的高分辨率影像的森林植被变化信息提取研究　第２９卷　表２实地验证结果　薯）在影像上反映的光谱信息与森林植被信息很难区　分，需作进一步地研究。　４）在实际生产中对提取的森林植被变化小班应　进一步开展人机交互判读，以提高判读区划的精度和　由表２可知：正判图斑为７６个，正判面积为　５２２．２　ｈｍ　，图斑个数正判率为８０．８５％，面积正判　率为８４．９０％。　减少实地验证的工作量。　参考文献：　【Ｉ１郑凤英，张英珊．我国森林资源及其可持续发展对策【Ｊ】．西部资　源，２００６，（０５）：１０－２０　４结论与讨论　１）基于面向对象和多尺度分割技术遥感影像信　息分类方法，通过影像分割，首先建立均质区域的影　像对象，然后在此基础上进行信息提取。得到的分类　图详细而又较符合实际情况，分类精度较高，可以达　到８０．８５％　【２１钟文君兰樟仁．基于高空间分辨率遥感影像的湿地信息提取技　术研究［Ｊ】．云南地理环境研究，２００７，１９（５）：１３４—１３９．　【３ｌ佃袁勇．基于遥感影像的变化检测研究【Ｄ】．武汉：武汉大学，２００５．　ｆ４】ＢＡＡＴＺＭ，ＳＣＨＡＰＥ　Ａ．Ｍｕｌｔｉ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ：Ａｎ　Ｏｐ－　ｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　Ａｐｐｒｏａｃｈ　ｆｏｒ　Ｈｉ曲Ｑｕａｌｉｔｙ　Ｍｕｈｉｓｅａｌｅ　Ｉｍａｇｅ　Ｓｅｇ－　ｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ａｎｇｅｗａｎｄｔｅ　Ｇｅｏｇｒ［Ｒ１．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｖｅｒａｒｂｅｉｔｕｎｇ，ｅｄ．ｂｙ　Ｓｔｒｏｂｌ　Ｊ，Ｂｌａｓｃｈｋｅ　Ｔ，Ｗｉｅｈｍａｎｎ，Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ．２０００，Ⅶ：１２—２３　２）面向对象的分类方法提取精度很大程度上取　决于影像的分割尺度。如何综合影像的光谱、形状、紧　密度、光滑度等因子，并结合研究区域地物特征和实　际应用的需要，获取最优的影像分割尺度，仍需作进一　步深人研究。　ｆ５】ＨＡＹＧＪ，ＮＩＥＭＡＮＮ　Ｋ　０．Ｖｉｓｕａｌｉｚｉｎｇ　３－Ｄ　Ｔｅｘｔｕｒｅ：Ａ　Ｔｈｒｅｅ－　Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ　Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ　Ａｐｐｒｏａｃｈ　ｔｏ　Ｍｏｄｅｌ　Ｆｏｒｅｓｔ　Ｔｅｘｔｕｒｅ【Ｊ１．　Ｃａｎｄｉａｎ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｒｅｍｏｔｅ　Ｓｅｎｓｉｎｇ．１９９４，２０（２）：９０－１０１．　【６　钱巧静，等．面向对象的土地覆盖信息提取方法研究【６】ＪＪ．遥感技术　与应用，２００５．２００）：３３８—３４２　【７】尹作霞，等．面向对象的高光谱遥感影像分类方法研究【ＪＪ．遥感信　息，２００７，（４）：３Ｏ一３３．　３）海南地处亚热带地区，部分木本农作物（如木　（上接第３３页）　【６）：ｌＯ６一ｌ　ｌ３．　应用多时相、不同分辨率遥感数据研究不同森林类型　在不同季节的地表温度关系及其变化动态，有待进一　步研究。　参考文献：　【ｌ】林志彬．基于Ｌａｎｄｓａｔ　ＥＴＭ＋影像的城市热岛研究　，安徽农业科　学，２００９，３７（２８）：１３９６１一ｌ３９６３．　ｆ３】谭桂客，蔡哲等．基于Ｌａｎｄ，ｓａｔ影像的南京地区热岛效应【Ｊ】．安徽　农业科学，２００９，３７（１３）：６０５０—６０６６．　【４】Ｃｈａｎｄｅｒ，Ｇ．；Ｍａｒｋｈａｍ，Ｂ．Ｒｅｖｉｓｅｄ　Ｌａｎｄｓａｔ－５　ＴＭ　ｒａｄｉｏｍｅｔｒｉｅ　ｅａｌｉ－　ｂｒａｔｉｏｎ　ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ　ａｎｄ　ｐｏｓｔｅａｌｉｂｒａｔｉｏｎ　ｄｙｎａｍｉｃ　ｒａｎｇｅｓ…．１ＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　Ｏｉｌ　Ｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｒｅｍｏｔｅ　Ｓｅｎｓｉｎｇ，２００３，４１（１　１）：　２６７４—２６７７．　１５】丁风。徐涵秋．基于Ｌａｎｄｓａｔ　ＴＭ　３种地表温度反演算法比较分　【Ｊ】．福建师范大学学报，２００８，２４（１）：９１—９６．　【２】季青，贺伶俐，余明等．基于Ｌａｎｄｓａｔ　ＥＴ　Ｍ＋数据的福州市土地利　用，覆被与城市热岛的关系研究【Ｊ】．福建师范大学学报，２００９．２５　・３７・