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算计射率石市地表反黄一、数据预处理1、打开：用 ENVI5.1 将黄石市 2000 年遥感影像数据的 3,、4、5 波段打开（1）用鼠标左键双击 ENVI5.1 图标，打开 ENVI5.1 程序；（2）打开黄石市 2000 年遥感影像数据的 3,、4、5 波段。
File→Open Image File→选择黄石市 2000 年遥感影像数据的 3、4、5波段→打开。
波段进行合成。
4、5年遥感影像数据的 3、 2、合成：对黄石市 2000感遥2000 年 File Basic Tools→LayerStacking→Import →选择黄石市→2000_band543_hecheng→波段543影像数据的、、→Ok→Choose 命名（）打开→Ok黄石市遥感影像。
、裁剪：用黄石市边界矢量数据裁剪合成后的20003波段；5 3、4、遥感影像数据的（1）打开合成后的黄石市2000 年）→打开→Ok2000_band543_hecheng File→OpenImage File→选图（）打开黄石市边界矢量数据；2（→选图（黄石市边界范围.evf)→打开File Vector→OpenVector备注：建立掩膜时一定要将 2000_band543_hecheng 和黄石市矢量边界的影像打开。
（3）以黄石市边界矢量数据建立掩膜；Basic Tools→Masking→Bulid Mask→Display #1→Options →ImportEVFS→选图（111）→Ok→Choose→命名（2000_band543_hecheng_yanmo)→打开→Apply（4）应用掩膜；Basic Tools→Masking→Apply Mask→2000_band543_hecheng→Select Mask Bang→2000_band543_hecheng_yanmo→Ok→Ok→Choose →命名（2000_band543_hecheng_clip)→打开→Ok内黑色背景面积太大可以进行调整。
收稿日期:2004207225;修订日期:2004208228基金项目:国家重点基础研究发展规划项目(“973”项目)(G 2000077908)资助。
作者简介:王介民(1937-),男,研究员,博士生导师,主要从事大气科学与遥感应用研究。
关于地表反照率遥感反演的几个问题王介民1,高 峰1,2(11中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,甘肃兰州 730000;21中国科学院资源环境科学信息中心,甘肃兰州 730000))摘要:分析了地表反照率对陆面辐射能收支以及区域和全球气候的影响,强调了地表反照率是遥感反演陆面参数时的第一重要参数,地表反照率或多波段遥感中不同谱段的地表反射率的准确反演常常是准确估算其它陆面参数如植被和土地利用 土地覆盖等状况的先决条件。
在对当前关于反照率的概念及容易混淆的术语进行阐述和说明的基础上,简述了遥感反演地表反照率的步骤和主要难点的解决方法,进而对常用陆面过程模式计算地表反照率的过程作了分析,并将其结果与M OD IS 有关产品进行了比较,强调了遥感与陆面过程模式和气候模式的结合。
关 键 词:地表反照率;二向反射分布函数;地面能量收支;陆面过程模式;遥感中图分类号:T P 79 文献标识码:A 文章编号:100420323(2004)05202952061 引 言反照率似乎是一个教科书上早已讲述过的基本概念,然而在卫星遥感日新月异地发展和广泛应用的今天,却时时出现许多混淆和困惑。
地表反照率的遥感反演,经过多年的实验研究已经有了一些成熟的算法,但其精确估算依然存在诸多困难。
概念上,反照率(albedo )是对某表面而言的总的反射辐射通量与入射辐射通量之比。
一般应用中,指的是一个宽带,如太阳光谱段(～013-410Λm )。
对多波段遥感的某个谱段而言,称为谱反照率(sp ectral albedo )。
这都是指向整个半球的反射。
对某波段向一定方向的反射,则称为反射率(reflectance )。
基于地表裸露度和地表返照率影响的喀斯特地区热环境变化分析发布时间：2022-06-08T10:46:02.150Z 来源：《福光技术》2022年12期作者：陈庆霞1 王红2 [导读] 在自然和人为因素的影响下,喀斯特地区地表覆盖受到破坏,导致大面积地表裸露,同时影响着地表反照率的变化，进而引起周围地表温度发生改变。
1山东吉环环境科技有限公司山东济南 2501002山东吉达环境科技有限公司山东济南 250000 摘要：在自然和人为因素的影响下,喀斯特地区地表覆盖受到破坏,导致大面积地表裸露,同时影响着地表反照率的变化，进而引起周围地表温度发生改变。
以典型喀斯特区域安顺市为例,基于大气校正法反演地表温度,并结合同时期的地表裸露度和地表反照率变化情况分析喀斯特地区热环境变化特征。
关键词：喀斯特地区;地表裸露度;地表反照率;地表温度前言：喀斯特地貌在世界上分布广泛,其演变发展与全球变化和碳循环关系密切。
中国南方喀斯特在全球三大喀斯特集中连片区域中分布面积最大、发育类型最全。
西南喀斯特地区生境脆弱,对气候变化敏感。
土壤温度的动态变化特征对研究喀斯特山区生态交错带的土壤活性及生态小气候的监测具有重要意义,也有助于揭示土壤温度对喀斯特山区生态环境和生产力的影响。
作为影响土壤呼吸速率的重要因子,土壤温度对土壤无机碳释放具有重要影响。
有研究发现,西南地区年降雨量和降雨次数逐渐下降,而且极端降水事件增多,导致该区碳酸盐集聚层变浅、土壤无机碳库流失巨大。
因此,在全球气候变化和极端降水事件增加的背景下,研究喀斯特地区土壤温度变化特征及其影响因子能够为喀斯特土壤肥力评价提供科学参考,对于揭示喀斯特地区土壤碳循环和固存机理具有重要意义。
一、数据来源及研究方法（一）数据来源及预处理以Landsat影像为主要数据源﹐分别选用安顺市2020年4月[专题制图仪( thematic mapper，TM) ].2020年5月L增强专题制图仪(enhanced the-matic mapper，ETM+)]和2021年5月(OIL_TIRS,OIL为陆地成像仪﹐TIRS为热红外传感器)的三期影像﹐每期由行列号127/42和128/42的两景影像拼接而成,因受到喀斯特地貌及多云雨季风气候的影响,数据获取较为困难,三期影像时间间隔不一致。
44科技资讯 SC I EN C E & TE C HN O LO G Y I NF O R MA T IO N测 绘 工 程地表反照率是地表对太阳辐射的反射通量密度与总入射通量密度之比。
反照率的传统计算方法是用实测资料结合植被特征和土壤类型来估算的[1]。
但这种方法往往因观测资料代表性和地表参数的不确定性而影响其计算精度。
由于地表反照率受地球表面覆盖类型等地表特征和太阳高度角等因素的影响,具有较大的时空分异性。
遥感技术克服了上述缺点,同时具有信息量大、覆盖面广、实时性强等优点,因此近年来日益受到重视。
本研究应用Landsat-5遥感影像估算研究区地表反照率并验证其精度,为研究区的生态建设、资源利用与环境评价等方面提供了地表反照率的计算方法。
1 研究区概况及数据准备1.1研究区概况祁连县位于青海省东北部、海北藏族自治州的西北部,地处祁连山中段。
地理坐标为37°25'16''～39°05'18''N ,98°05'35''～101°02'06''E,研究区地理位置如图1所示。
研究区南北两侧和中部为高山,其他地区地势较为平坦,最高海拔5264m、最低海拔2646m,平均海拔3500m。
县境沿祁连山南麓呈北西—南东向的不规则长条形,东北—西南宽约50km,东南—西北长约300km,总面积14781km 2。
1.2数据源(1)遥感数据。
研究中所使用的遥感影像为Landsat-5 TM影像,来源于美国地质勘探局网站(USGS)(/)。
考虑到影像的覆盖范围及成像时间的一致性,仅选用了可以覆盖祁连县大部分区域的一景影像,其影像轨道号为P134R033,分辨率为28.5m,成像日期为2009年7月17日,成像时间为北京时间11:50am,影像云覆盖率为0.35%。
(2)D EM 数据。
地表反照率单位地表反照率是指地球表面对太阳辐射的反射能力，也就是地表反射的光照强度与入射的光照强度之比。
它是一个衡量地表能量平衡和气候系统的重要指标。
地表反照率的单位是无量纲的。
地表反照率是通过观测和模拟来确定的。
观测方法主要包括地面和卫星观测。
地面观测主要是利用遥感技术进行，通过测量地表反射的光谱信息来计算反照率。
卫星观测则是利用地球观测卫星上的传感器对地表进行观测，获取地表反射率的数据。
模拟方法则是利用地球系统模型对地表反射率进行模拟和预测。
地表反射率受到很多因素的影响，主要包括地表类型、季节、地理位置和天气条件等。
不同的地表类型具有不同的反照率，例如大陆地表和海洋地表的反照率存在较大差异。
季节变化会影响地表上的植被覆盖情况，进而影响地表反照率。
地理位置的不同会导致地表接受不同程度的太阳辐射，进而影响反照率。
天气条件也会对地表反照率产生影响，例如云层的存在会降低地表反照率。
地表反照率在气候系统中起着重要的作用。
地表反照率的改变会影响地表能量平衡，进而对气候变化产生影响。
高反照率的地表会反射更多的太阳辐射，使得地表吸收的能量减少，进而影响大气温度和降水等气候要素。
例如，高冰雪覆盖的地区具有较高的反照率，反射大部分太阳辐射，使得该地区气温较低。
相反，低反照率的地区会吸收更多的太阳辐射，使得该地区气温较高。
地表反照率还对气候变化产生反馈作用。
随着气候变暖，冰雪覆盖减少会导致地表反照率下降，进一步增加地球的吸收能力。
这可以导致更多的能量储存在地表和大气之间，进一步加剧气候变暖的趋势。
因此，地表反照率是气候系统中一个重要的正反馈机制。
地表反照率还对环境和人类活动产生影响。
地表反照率的变化会影响地球能量平衡，对生态系统和生物多样性产生影响。
例如，由于城市化和工业化的影响，城市地区的地表反照率普遍较低，导致城市热岛效应的出现。
高反照率的建筑材料和绿化覆盖可以减少城市热岛效应，并改善城市环境。
总之，地表反照率是一个重要的气候系统指标，它可以反映地球表面的能量平衡和气候变化。
avhrr 地表反照率AVHRR（Advanced Very High Resolution Radiometer）是一种被广泛应用于地球遥感领域的传感器，它能够获取地表的反照率信息。
地表反照率是指地表面对太阳辐射的反射能力，是地球表面特性的重要指标之一。
地表反照率的测量对于气候研究、环境监测和农业生产等领域具有重要意义。
通过监测地表反照率的变化，可以了解地表的特征和变化情况，进而推断出地表的物理属性和环境变化过程。
AVHRR利用其高分辨率和多光谱成像能力，能够提供多个波段的反照率数据，从而获取不同地表类型的特征信息。
不同地表类型的反照率差异较大，如水体的反照率较低，而植被覆盖的地表反照率较高。
通过分析不同波段的反照率数据，可以精确判断地表类型，监测植被生长状况、水域污染程度等。
地表反照率的变化对气候变化研究具有重要意义。
气候变化导致大气成分和云量的变化，进而影响到地表反照率。
通过长期观测地表反照率的变化，可以研究气候变化与地表特征的相互关系，进一步推测气候变化对地球表面的影响。
地表反照率的测量还可以用于环境监测。
例如，通过监测水体的反照率变化，可以判断水质的变化和水体污染的程度。
同时，地表反照率还可以用于监测土地利用变化、城市扩张等人类活动对自然环境的影响。
农业生产中，地表反照率的测量也具有重要作用。
植被的生长状况与地表反照率密切相关，通过监测植被的反照率变化，可以了解植被的生长状态和植被覆盖程度。
这对于农作物生长监测、灾害预警和农业管理等方面具有重要意义。
AVHRR地表反照率是一项重要的地球遥感技术，它通过获取地表的反照率数据，为气候研究、环境监测和农业生产等领域提供了重要的信息。
通过分析地表反照率的变化，可以了解地表的特征和变化情况，推断出地表的物理属性和环境变化过程。
这对于认识地球的变化和人类活动对自然环境的影响具有重要意义。
第25卷 第4期华侨大学学报(自然科学版)V ol.25 N o.4 2004年10月Journal of Huaqiao University(Natural Science)Oct.2004 文章编号 100025013(2004)0420430205福建沿海地区太阳辐射时空变化分析林文鹏① 陈金华② 王长耀①(①中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,北京100101;②华侨大学经济管理学院,福建泉州362021)摘要 借助GIS平台和NOAA2AVHRR的CH1和CH2资料,反演得到福建沿海地区地表反照率.利用1961～2000年累计年月平均气候资料,采用气候学方法计算福建沿海地区太阳总辐射、直接辐射、散射辐射、辐射平衡,并分析其时空变化规律.结果表明,运用遥感技术可定量反演地表反照率,结合太阳辐射计算方法,可确定各地乃至更细小网格的辐射值,精度可满足要求.这既可以弥补地区太阳辐射观测资料空缺,又可以为农业生产和科学研究提供有关辐射资源的基础数据.关键词 GIS,NOAA2AVHRR,太阳辐射,地表反照率,福建沿海地区中图分类号 TP79∶P407∶P44.1(257)∶P208文献标识码 A太阳辐射能是地2气系统的主要能源和影响气候的主要因素.大气和地面接收到的太阳辐射能,对大气加热和对流、地面热状况及生物生长、人类活动、太阳能利用等,都有巨大的影响.它是重要的农业资源与立地环境条件.太阳辐射的变化对地球上生物的影响很大.探讨区域性的太阳辐射量的变化是研究资源与环境的基本问题之一.福建沿海地区太阳辐射观测站很少,资料很不完整.随着新技术特别是GIS与遥感的应用、辐射研究方法的进展和气候条件的变化,选取一种更准确、适合于该地区的太阳辐射计算方法和新技术手段,以确定各地乃至更细小网格的辐射值.这不仅可以弥补此地区太阳辐射观测资料空缺,还可以为农业生产和科学研究提供有关辐射资源的基础数据.1 资料来源与处理福建沿海地区包括福州、莆田、厦门、漳州、泉州5地市及其所辖的46个县、市,面积4.2×104km2,占全省面积1/3.地区跨纬度(北纬)23°28′～27°00′,经度(东经)116°55′～120°43′.从北到南跨中亚热带和南亚热带2个气候带,是全省辐射资源最佳的地区.1.1 资料来源气候资料取自福建沿海地区1961～2000年气候整编资料,辐射资料由气候学方法计算得到.遥感资料由国家气象局卫星中心提供,并从1999年1月至12月NOAA2AVHRR1B格式数据资料,选取包括该地区在内的局部地区数据资料其网格点之间的距离为0.01°,即地面分辨率为1km2,为减少云的干扰,选用晴空天气下的遥感资料,每月选取2组数据.1.2 数据处理与分析(1)太阳辐射的气候学计算方法.福建沿海地区只有福州市有长期的辐射观测资料,因此只能采用气候学计算的方法来求算太阳辐射.目前,被大家公认的太阳辐射的计算公式主要基于日照和云量两项常规观测指标来计算〔1〕.本文采用通用的日照百分率方法,计算福建沿海地区的太阳辐射.对计算结果 收稿日期 2004202224 作者简介 林文鹏(19732),男,博士研究生,主要从事大气遥感和G PS气象学的研究.E2mail:linwenpeng@ 基金项目 国家重点基础研究发展规划基金资助项目(G2000077902);国家自然科学基金资助项目(40271086)进行效果验证,分析其误差情况.用福建沿海地区各县、市气象台站近40a 整编资料(月、年日照百分率的多年平均值、当地月、年天文辐射值),代入所建立的回归方程,求出各县、市水平地面总辐射、直接辐射的月、年平均辐照度.(2)NOAA 气象卫星资料的处理.其AVHRR 辐射共有5个遥感通道.采用通道1(0.580～0.680μm ),2(0.725～1.100μm ),探测地表白天对太阳辐射中可见光和近红外光的反射率图1 1B 数据处理流程图P CH1,P CH2.首先将1B 格式的NOAA 2AVHRR 数据资料进行投影变换,生成等经纬网格的福建沿海区域数据.在变换过程中,对数据资料作定标和太阳高度角订正,并完成几何纠正.然后通过反演得到行星反照率,进而求算出地表反照率.其处理流程,如图1所示.2 太阳辐射平衡各分量的计算2.1 太阳总辐射与直接辐射和散射辐射计算太阳总辐射、直接辐射和日照百分率关系的气候学计算公式〔1〕,如式(1),(2).这是因为翁笃鸣〔2〕,祝昌汉〔3,4〕曾就太阳辐射气候计算中的基本问题作了较全面、深入的论述.他们论证了采用天文辐射计算总辐射及其分量的合理性.有Q =(a +bS i )Q 0,(1)D =(c +dS i )Q 0.(2)式(1),(2)中的Q ,D 为水平地面太阳总辐射、直接辐射的月、年平均辐照度(W ・m -2),S i 为各月、年的日照百分率,Q 0为各月、年的天文辐射(W ・m -2),a 和b 为经验系数.本文在建立计算太阳辐射的经验公式时,利用1961～2000年福州市历年各月、年的辐射值和日照百分率的实测值各480个样本,分别建立总辐射、直接辐射与日照百分率之间的相关方程.求得经验系数和相关系数如表1.结果表明,各月、年的相关系数r 均大于r 0.001,而且大部分月的相关系数大于0.85.因此可以建立总辐射、直接辐射与日照表1 福建沿海各月和年太阳总辐射与直接辐射经验系数(a ,b ,c ,d )及相关系数(r 1,r 2)值系数1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月年总值a 0.1260.1260.1320.1250.2350.2430.2780.2160.1670.2560.1680.1540.243b 0.7000.6700.6500.6100.6300.6500.5600.5400.6100.5000.5900.6800.570r 10.8100.7700.8600.8200.8900.9700.9300.9100.8800.8400.8900.7100.930c -0.019-0.061-0.143-0.125-0.115-0.007-0.201-0.096-0.035-0.056-0.031-0.005-0.021d 0.5800.4100.4600.5300.4900.5600.5900.4500.6100.4700.4500.4800.510r 20.8600.7700.6900.9200.8300.8700.9500.8100.8500.9000.8600.7900.910百分率之间的相关方程.为了检验这些方程是否有意义,对所有方程进行方差分析,结果计算值F 大于F 0.01,表明回归方程是有意义的.为了检验用福州市的回归方程计算福建沿海太阳辐射的误差情况,我们选用与福州所在纬度相近并有地面实测数据的邻近地区南昌市进行检验.用南昌年平均各月和年的日照百分率和当地的天文辐射值代入回归方程,求得各月和年辐射的计算值并与该地的实测值对比,计算出相对误差,结果列于表2.从表中可以看出,大部分月份相对误差小于10%.可见,上述太阳辐射气表2 辐射计算的相对误差(%)月份1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月年总值总辐射7.310.78.59.74.97.35.26.15.810.611.212.74.1直接辐射9.412.311.48.96.88.14.15.74.69.19.313.35.9候学计算公式精度较高,用其计算福建沿海各地的月、年辐射的多年平均值完全是可信的,而且是适用的.建立了回归方程之后,把各地区各县、市气象台站的40a 整编资料的月、年日照百分率多年平均值,与当地的月、年天文辐射值,代入回归方程.计算出各县、市水平地面总辐射、直接辐射的月、年平均辐照度.再把总辐射减去直接辐射,便可得出散射辐射.2.2 地表有效辐射的计算134第4期 林文鹏等:福建沿海地区太阳辐射时空变化分析234 华侨大学学报(自然科学版) 2004年地表有效辐射的计算,气候上常用布朗特公式〔5〕来计算.即L n=σ(273+T)4(0.56-0.08e d)(0.01+0.90S i).(3)式中L n为地表有效辐射,σ为Stefan2Boltzmann常数,T为摄氏温度,e d为实际水气压,S i为日照百分率.以上公式中的各气象要素值,取自1961～2000年各地区累年气候整编资料.2.3 地表反照率的计算地表反照率是地面辐射平衡方程中一个重要的参数.利用NOAA2AVHRR1B数据资料,运用遥感技术和GIS技术反演,提取了平均地表反照率.以下叙述其反演方法和过程.(1)行星反照率的反演. NOAA气象卫星的AVHRR辐射计共有5个遥感通道.采用通道1(0.580～0.680μm)与通道2(0.725～1.100μm),探测到地表白天对太阳辐射中可见光和近红外光的反射率P CH1和P CH2.它们代表行星地球在相应波段内的平均反射率.由P CH1和P CH2反演行星反照率,考虑到现有方法具有很多的不确定性,这里直接采用了马霭乃的公式〔6〕反演福建沿海地区的行星反照率.这是因为金莲姬〔7〕等已运用该公式,利用NOAA2AVHRR遥感资料反演长江三角洲地表反照率.实验结果已表明,采用该公式计算反演行星反照率的可行性和准确性.算得P=0.432P CH1+0.577P CH2.(4) (2)行星反照率计算得到地表反照率.根据大气柱太阳辐射平衡方程,晴天行星反照率与地表反照率A 的关系,采用的公式〔8〕为P=Aa+b, a=Q/Q0, b=1-(Q+Q b)/Q0,(5)式中Q0为天文辐射,Q为地表总辐射,Q b为从地表到大气上界之间的整个气柱吸收的太阳辐射.这里关键是确定系数a,b.由前面计算得出的Q,Q0值可求得系数a,b.A的确定采用了前人的方法〔9〕,定义f=b/(1-a),取f=0.22,可算出b,这样便可得出地表反照率A.在反演过程中还需剔除云的影响,根据云的光谱反射特性,并考虑到在CH1,CH2.大多数云具有较高的反照率,其经验剔除规则为〔7～10〕, P CH1大于30%或P CH2大于35%,就可初步认定为云覆盖所致而加以剔除.这样通过遥感技术反演,可得1999年各月、年平均地表反照率.由于福建沿海地区位在中亚热带南部和南亚热带,地表状况年变化不大,地表反照率的年变化也不大.可把利用遥感方法反演得到的当年地表反照率,近似当成为历年各月、年的平均地表反照率.2.4 地表净辐射的计算地表辐射平衡方程为〔11〕R n=Q(1-A)-L n,(6)式中R n为地表净辐射,Q为总辐射,A为地表反照率,L n为地表有效辐射.由前面计算得出的结果代入上式,便可得出地表净辐射值.3 时空变化规律及其原因分析3.1 太阳总辐射和直接辐射计算结果可见,各地太阳总辐射的月平均辐照度,均以7月为总辐射最多月,8月次之.自7月至12月,总辐射值逐月降低,其中以8月至11月间降低最明显.12月至次年2月,总辐射值变化不大.南部多以1月或2月为最少月.自2月至7月,总辐射值逐月增大.6月至7月间总辐射值增多最明显.各地太阳总辐射的年平均辐照度年际变化是在波动中呈递减趋势,而且其递减速率明显体现出由沿海城市向靠近沿海的内陆西北地区减少.各月及年总辐射的地区分布特征基本一致.以年总辐射为例,如图2(a)为东南向西北减小.南安、仙游一线以南总辐射年平均辐照度高于150W・m-2.全省最高值出现在东山岛.直接辐射的月、年平均辐照度的变化规律与总辐射差不多,年平均辐照度的年际变化也是在波动中呈现逐年递减趋势.其分布的特征纬带性较明显,自南向北、自东向西减小(图2b).影响到达地面太阳辐射强弱变化的因素有很多.决定太阳辐射逐月变化规律的主要因素是太阳的运行规律.到达大气层顶的太阳辐射随太阳位置而变化,其月辐射量基本为定值.进入大气层后,大气分子、云量、大气中水汽及悬浮物等,对太阳辐射的吸收、反射、散射作用削弱了到达地面的太阳辐射程度.因此,到达地面的太阳辐射并不完全遵循太阳运行规律,而是在其基础上又叠加了外在因素的影响.3.2 散射辐射各地散射辐射的月平均辐照度,以12月或1月为最少月,5月,6月为最多月.因为12月,1月的闽东南各地为少雨月,云量少,大气透明度高,5月,6月则为多雨月.散射辐射年平均辐照度年际变化是在波动中呈递增趋势,其递增速率同样表现出由沿海城市向靠沿海内陆西北地区减少.散射辐射年平均辐照度等值线的走向接近东西向(图2c ),表现其空间分布以经向差异为主.在东西方向上分布形势呈两高一低型.即沿海半岛、岛屿,闽中大山带南段、中段为高值区.东部沿海平原的内陆地区(除半岛、岛屿外)为低值区.除沿海半岛、岛屿小面积高值区外,年平均散射辐射有随高度升高而增大的趋势.闽中大山带南段和沿海东山岛、厦门等地,散射辐射年平均辐照度超过80W ・m -2.3.3 地面有效辐射地面有效辐射最低值多出现在5月或6月,大多数市、县地面有效辐射最多月是10月,少数地方为11月.这两个月由于云量少,使地面有效辐射值高.南部年差别较大.其年平均辐照度分布特征呈现自东南向西北减少(图2d ),高值区出现在惠安以南的沿海半岛、岛屿.3.4 地表净辐射地表净辐射的月、年变化与地面温度变化基本一致,7月为各地净辐射最高值月.此后逐月减少,最低值月为12月.各地地表净辐射的差别南部最小,中部最大,北部次之.年平均辐照度空间分布大体自(a )总辐射(b )直接辐射(c )散射辐射(d )地表有效辐射(e )地表净辐射图2 福建沿海地区太阳年平均辐照度(W ・m -2)分布图闽东南沿海向北减少至闽江干流及其两侧地区,自闽江干流向北其值又略增大(图2e ).4 结束语(1)利用已有的辐射观测资料,采用气候学计算方法计算太阳辐射,可运用于福建沿海地区太阳辐射的计算,精度可满足要求.(2)运用遥感技术可定量反演地表反照率,结合太阳辐射计算方法,可确334第4期 林文鹏等:福建沿海地区太阳辐射时空变化分析434 华侨大学学报(自然科学版) 2004年定各地乃至更细小网格的辐射值.这样不仅可弥补地区太阳辐射观测资料空缺,还为农业生产和科学研究提供有关辐射资源的基础数据.(3)分析福建沿海地区太阳辐射空间分布变化表明,城市发展已对太阳辐射产生影响.各地太阳总辐射空间变化,明显体现由沿海城市向靠沿海内陆西北地区减少,而散射辐射则相反.通过分析还可以看出,太阳辐射年变化速率也体现出城市发展越快,其变化速率越快的规律.这都表明城市发展影响着太阳辐射〔11〕.(4)通过对福建沿海地区太阳辐射时间变化分析表明,天文辐射在实际辐射中居主导位置,但到达地面的太阳总辐射除受天文辐射的影响外,大气层的衰减也是一重要因素.福建沿海地区太阳总辐射、直接辐射近年来呈减少趋势,散射辐射则呈逐年递增趋势.其主要原因是由于大气中总悬浮微粒的增加〔12,13〕,并且推测太阳总辐射仍继续呈减少趋势.(5)太阳辐射的变化,将会对该地区的农业生产有一定影响.了解了太阳辐射的变化规律,对该地区农业可持续发展,具有一定的战略意义和指导作用.参 考 文 献1 高国栋.气候学教程[M]1北京:气象出版社,1996.82～882 翁笃鸣.试论总辐射的气候学计算方法[J].气象学报,1964,34(3):304～3153 祝昌汉.再论总辐射气候学计算方法(一)[J].南京气象学院学报,1982,5(1):15～244 祝昌汉.再论总辐射气候学计算方法(二)[J].南京气象学院学报,1982,5(2):196～2065 左大康.地球表层辐射研究[M]1北京:科学出版社,1991.274～2926 马霭乃.遥感信息模型[M]1北京:北京大学出版让,1990.172～1767 金莲姬,李雁领,刘晶淼等.利用NOAA2AVHRR遥感资料反演长江三角洲地表反照率的实验[J].南京气象学院学报, 2002,25(2):28～348 Zhong Qiang,Li Y inhai.Satellite observation of surface albedo over the Qinghai2X izang plateau region[J].Adv.Atm os.Sci., 1988,5(1):57～659 Chen T S,Ohring G.On the relationship between clear2sky planetary and surface albedos[J].Adv.Atm os.Sci.,1984,41(1):156～15810 范辽生,刘新安,于贵瑞等.东北地区辐射资源栅格化信息系统的建立[J].资源科学,2003,25(2):59～6511 林正云,刘孟珠,黄燕平等.福州城市发展对太阳辐射的影响[J].太阳能学报,1997,18(1):41～4512 陈千盛,池艳珍.福州大气污染对太阳辐射等要素的影响[J].环境科学学报.1998,18(5):557～56013 刘德祥,陈昌毓,权天平等.兰州空气污染对太阳辐射的影响[J].环境科学,1990,11(3):73～78Analysing Temporal and Spatial V ariation of SolarR adiation in Coastal Areas of FujianLin Wenpeng① Chen Jinhua② Wang Changyao①(①Inst.of Rem ote Sensing Appl.,ACS,100101,Beijing,China;②C ollege of Econ.M anag.,Huaqiao Univ.,362021,Quanzhou,China)Abstract With the aid of GIS platform as well as CH1and CH2data of NOAA2AVHRR,the surface albedo in coastal areas of Fujian can be derived by inversion.By using average climate data for m onths and years in succession since1960to2000and adopting climatog2 ic method,the authors compute total s olar radiation and direction radiation and scattered radiation and radiation equilibrium in coastal ar2 eas of Fujian;and analyse the regular pattern of their temporal and spatial variation.As shown by the results,by using rem ote sensing technology,the surface albedo can be quantitatively derived through inversion;by combining with method and means of s olar radiation computation,the radiation values with satis factory precision of various localities and even m ore trivial lattices can be determined.Thus not only the vacancy of observed s olar radiation data in certain region can be made up,but als o basic data about radiation s ource can be offered for agricultural production and scientific research.T o understand the regular pattern on temporal and spatial variation of s olar ra2 diation is of important significance for the strategy of sustainable agricultural development in related locality.K eyw ords GIS,NOAA2AVHRR,s olar radiation,surface albedo,coastal areas of Fujian。
收稿日期:2000-12-03;修订日期:2001-3-22基金项目:国家重点基础研究发展规划项目(G 1999043404);国家自然科学基金重大项目(39899374)作者简介:陈云浩(1974-),男,安徽固镇人,北京师范大学资源科学研究所博士后。
研究方向:生态环境遥感。
E 2mail :cyh @文章编号:1000-0690(2001)04-0327-07我国西北地区地表反照率的遥感研究陈云浩,李晓兵,谢 锋(北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京师范大学资源科学研究所,北京100875)摘要:由于地表反照率受地球表面覆盖类型等地表特征的影响,因而利用遥感资料计算大面积区域地表反照率日益受到重视。
通过对研究区下垫面类型进行分类(共分雪地、裸土、植被、沙漠和水体等五类),然后针对不同下垫面类型分别建立相应的地表反照率计算方法,对我国西北地表反照率的计算,验证了该方法具有较高的计算精度,适于大面积区域地表反照率的计算。
最后对我国西北地区地表反照率的分布特征进行了分析。
关 键 词:地表反照率;遥感;植被指数;地表温度中图分类号:P407.8 文献标识码:A1 引言地表反照率表征地球表面对太阳辐射的反射能力,是数值气候模型和地表能量平衡方程中的一个重要参数。
如何准确测定地表反照率是研究地表能量和水分平衡中的一项重要工作,具有十分重要的意义。
传统的计算方法是根据实测资料结合植被特征和土壤类型推算地表反照率。
如K ung 1]、陈建绥[2]、陆渝蓉[3]等根据日射站的观测资料并结合自然地理条件,研究地表反照率的分布特征。
但这种方法往往由于观测资料代表性和地表参数的不确定性而影响其计算精度[4]。
由于地表反照率受地球表面覆盖类型等地表特征和太阳高度角等因素影响,具有时空分异性,因而利用遥感资料求取区域地表反照率的方法日益受到重视。
其中Zhong [5]、吴艾笙[6]等人利用气象卫星资料,应用回归方法计算了青藏高原地区及黑河地区的地表反照率。
表观反射率（反射率、反照率）的计算第一步、分别计算各个波段每个像元的辐射亮度L 值：L=Gain*DN+Bias或者min min minmax minmax )(*L QCAL QCAL QCAL QCAL L L L +---=式中，QcaL 为某一像元的DN 值，即QCAL=DN 。
QCALmax 为像元可以取的最大值255。
QCALmin 为像元可以取的最小值。
如果卫星数据来自LPGS(The level 1 product generation system)，则QCAL=1(Landsat-7数据属于此类型)。
如果卫星数据来自美国的NLAPS ( National Landsat Archive Production System )，则QCALmin=0 (Ldsat-5的TM 数据属于此类型)。
根据以上情况，对于Landsat-7来说，可以改写为(QCALmin=1)：minminmax )1(*254L DN L L L +--=对于Landsat-5来说，可以改写为(QCALmin=0)：minminmax *255L DN L L L +-=表1 Iandsa-7 ETM+各个反射波段的Lmax 和Lmin 值Table1The values of Lmmax and Lmin for reflecting bands of Landsat-7ETM+(W ˙m-2-sr-1˙μm-1) 波段 Band 2000年7月1日之前 2000年7月1日之后低Gain 高Gain 低Gain高Gain LminLmax LminLmax LminLmax LminLmax 1 -6.2 297.5 -6.2 194.3 -6.2 293.7 -6.2 191.6 2 -6.0 303.4 -6.0 202.4 -6.4 300.9 -6.4 196.5 3 -4.5 235.5 -4.5 158.6 -5.0 234.4 -5.0 152.9 4 -4.5 235.5 -4.5 157.5 -5.1 241.1 -5.1 157.4 5 -1.0 47.7 -1.0 31.76 -1.0 47.57 -1.031.06 7 -0.3516.6-0.3510.932-0.35 16.54-0.3510.8表2 Landsat-5 TM 各反射波段的Lmax 和Lmin 值Table 2 The values of Lmax and Lmin for reflecting bands of Landsat-5 TM (W ˙m-2-sr-1˙μm-1)波段 Band 1984/03/01至2003/05/04 2003/05/04之后 Lmin Lmax Lmin Lmax 1 -1.52 152.10 -1.52 193.0 2 -2.84 296.81 -2.84 365.0 3 -1.17 204.30 -1.17 264.0 4 -1.51 206.20 -1.51 221.0 5-0.3727.19-0.3730.27 -0.15 14.38 -0.15 16.5为了使传感器的辐射分辨率达到最大，而又不使其达到饱和，根据地表类型(非沙漠和冰面的陆地、沙漠、冰与雪、水体、海冰、火山等6大类型)和太阳高度角状况来确定采用高增益参数或是低增益参数。
黄石市地表反射率计算一、数据预处理1、打开：用ENVI5.1将黄石市2000年遥感影像数据的3,、4、5波段打开（1）用鼠标左键双击ENVI5.1图标，打开ENVI5.1程序；（2）打开黄石市2000年遥感影像数据的3,、4、5波段。
File→Open Image File→选择黄石市2000年遥感影像数据的3、4、5波段→打开。
2、合成：对黄石市2000年遥感影像数据的3、4、5波段进行合成。
Basic Tools→Layer Stacking→Import File→选择黄石市2000年遥感影像数据的3、4、5波段→Ok→Choose→命名（2000_band543_hecheng）→打开→Ok3、裁剪：用黄石市边界矢量数据裁剪合成后的2000黄石市遥感影像。
（1）打开合成后的黄石市2000年遥感影像数据的3、4、5波段；File→Open Image File→选图（2000_band543_hecheng）→打开→Ok （2）打开黄石市边界矢量数据；Vector→Open Vector File→选图（黄石市边界范围.evf)→打开备注：建立掩膜时一定要将2000_band543_hecheng和黄石市矢量边界的影像打开。
（3）以黄石市边界矢量数据建立掩膜；Basic Tools→Masking→Bulid Mask→Display #1→Options →Import EVFS→选图（111）→Ok→Choose→命名（2000_band543_hecheng_yanmo)→打开→Apply（4）应用掩膜；Basic Tools→Masking→Apply Mask→2000_band543_hecheng→Select Mask Bang→2000_band543_hecheng_yanmo→Ok→Ok→Choose→命名（2000_band543_hecheng_clip)→打开→Ok（5）备注：若裁剪后Scroll窗口内黑色背景面积太大可以进行调整。
