Оценка температуры земной поверхности в Зангиланском, Джебраильском и Физулинском районах с использованием космических технологий

Бюллетень науки и практики / Bulletin of Science and Practice Т. 11. №7 2025

УДК 551.501: 629.195.1                             

Индекс температуры поверхности земли (LST) является важнейшим фактором для оценки глобального изменения климата и оценки величины радиации в исследованиях теплового баланса. Температура поверхности Земли является регулятором для создания климатических моделей.

Была обнаружена тесная связь между температурой поверхности и NDVI (нормализованный индекс разности растительного покрова) для различных видов землепользования, почвенно-растительного покрова и редкой растительности. Оценивая взаимосвязь между этими параметрами, оказалось возможным оценить температуру поверхности, когда известны значения NDVI. На основании полученных результатов исследования можно сказать, что это подходящая методология для оценки индекса NDVI, излучательной способности поверхности и температуры поверхности земли на неоднородных территориях с достаточной точностью [1-7].

Температуру земной поверхности можно оценить по тепловым спектральным каналам датчика, т.е. каналам, регистрирующим земную поверхность в диапазоне теплового инфракрасного излучения (10-15 мкм). Соответственно, эти каналы называются Thermal bands, TIRS Bands или Thermal Infrared bands. Только некоторые датчики имеют тепловые каналы. Поэтому данных дистанционного зондирования, позволяющих оценить температуру поверхности Земли в наше время и в прошлом, крайне мало .

Объект и методика исследований

В ходе исследования использовали программу ArcGIS для определения температуры поверхности земли с помощью спутников Landsat-5 и Landsat-8. На начальном этапе завершен этап получения космических снимков. Для этого были получены следующие изображения с помощью сайта USGS Earth Explore :

LT05_L1TP_168032_19870719_20201014_02_T1;

LT05_L1TP_168033_19870719_20201014_02_T1;

LT05_L1TP_168032_20040701_20200903_02_T1;

LT05_L1TP_168033_20040701_20200903_02_T1 ;

LC08_L1TP_168032_20130710_20200912_02_T1;

LC08_L1TP_168033_20130710_20200912_02_T1;

LC08_L1TP_168032_20230706_20230717_02_T1 ;

LC08_L1TP_168033_20230706_20230717_02_T1.

Основываясь на исходных данных Landsat, предполагается, что снимки Landsat подвергались корректировке в течение длительного времени. Данные Landsat-1, 4, 5, 7, 8 оснащены геометрической и радиометрической коррекцией.

В названии загруженного изображения присутствует L1TP. Например: LT05 L1TP 168032198707192020101402T1.

Анализ и обсуждение

Температура яркости — это температура черного тела, испускающего одинаковое количество излучения на заданной длине волны, которую можно рассчитать путем обращения функции Планка. На основе спутниковых данных значения пикселей в тепловом инфракрасном диапазоне (TIR) сначала преобразуются из значений цифрового числа (DN) в яркость. Интенсивность излучения для диапазона полного ИК-излучения спутников Landsat 5 TM и 7 ETM+ рассчитывается с использованием уравнения (1). Значения яркости для Landsat 8 TIR можно получить из уравнения (2):

Ц=[ lmaxa-lmina V[QCAL QCALMIN] + LMINa (1) A iQCALMAX-QCALMIN J л где Lλ — спектральная яркость атмосферы (TOA) (Вт/(м2∙срад∙мкм)), Q CAL — квантованное калиброванное значение пикселя в DN, L MINλ (Вт/(м2∙срад∙мкм)) — спектральная яркость QCAL MIN, L MAXλ (Вт/(м2∙срад∙мкм)) — спектральная яркость, масштабированная до QCAL MAX, QCAL MIN — минимальное квантованное калиброванное значение пикселя в DN, а QCAL MAX — максимальное квантованное калиброванное значение пикселя в DN. Значения данных L MINλ, L MAXλ, QCAL MIN и QCAL MAX получены из файла метадата Landsat TM и ETM+. Для Landsat 8:

Lλ=ML·QCAL+ AL (2)

где Lλ — спектральная яркость TOA (Ватт/(м2∙срад∙мкм)), ML — специфичный для ленты мультипликативный коэффициент масштабирования из метаданных, AL — специфичный для ленты дополнительный коэффициент масштабирования из метаданных, QCAL —квантованные и калиброванные стандартные значения пикселей продукта (DN).

Все эти переменные можно извлечь из файла метаданных данных Landsat 8. После преобразования яркости можно сгенерировать изображение яркостной температуры для всего спутника Landsat-8, используя уравнение.

T=K 2 /ln[(K 1 /Lλ) +1] (3)

где T — эффективная яркость спутника в градусах Кельвина, K 1 (Ватт/(м²∙срад∙мкм)) и K 2 (Кельвин) — калибровочные константы, а Lλ — спектральная яркость. Значения констант (К 1 и К 2 ) представлены в Таблице 1, так как они меняются от датчика к датчику.

Таблица 1

Спутники	K 1	K 2
Landsat 5 (Band6)	607,76	1260,56
Landsat 7 (Band6)	666,09	1282,71
Landsat 8 (Band10)	774,89	1321,08
Landsat8 (Band11)	480,89	1201,14

Наконец, в отличие от спутника Landsat-5, определяем температуру поверхности Земли для Landsat-8 и определяем ее следующим выражением:

T=TB/[1+(λ∗TB/c2) ∗ ln(e)]

где: λ — длина волны испускаемого излучения, для 10 каналов λ=10,8; c2 — вторая постоянная излучения, c2 = 1,4388∗10-2 м К = 14388 мкм К; e — коэффициент эмиссии, e = 0,004*Pv + 0,986

Pv=((NDVİ-NDVİ min )/(NDVİ max - NDVİ min ))²

Полученный результат выражен в градусах Кельвина. Выполняется преобразование в градусы Цельсия, для чего из результата вычитается 273,15 единицы. С учетом вышеизложенного обработка выполняется так, как показано на Рисунке 1.

На основании результатов, приведенных на Рисунке 2, построена диаграмма, представленная на Рисунке 3. На основании диаграммы (Рисунок 3) можно сказать, что в 1987 г 60% исследуемой территории имели температуру 35÷400С, в 2004 г 38% составляли 35÷400С, 39% составляли 30÷350С, в 2013 г 37% составляли 35÷400С и 40÷450С, а в 2023 г 55% составляли 40÷450С. При сравнении этих результатов наиболее теплый период был определен в 2023 г, а наиболее холодный — в 2004 г, учитывая основную часть исследуемой территории. Можно заключить, что самым засушливым годомстал 2023 г.

Рисунок 1. Температура поверхности земли (LST) в разные годы, °C

Table                          □ Я

40 -’5 15-20

ПППЩЩ11

.O’

1213 Sha

.iwah»

25 30      4679061

30 ■ 35

35 ■ 40

40 - 45

45 - 47 4

’ 124318 «hi 119376 1ha

6064,5M

102 6ha

0 383%

5.0158%

14 7634%

' 39.2256% 37 6661% 1,9136%

!Q.<)3?4.% .

к <    O’” й|и

(0 out of 8 Selected)

t_2004_b6_cell_rec_d

Рисунок 2. Индексы площади изображений, представляющих температуру поверхности земли (LST) в ⁰ С в разные годы

Рисунок 3. Показатели площади территории, соответствующие температуре поверхности земли в разные годы, %

Таким образом, была определена температура поверхности земли исследуемой территории за 1987, 2004, 2013 и 2023 годы. Рассмотрим динамику на следующем этапе. Рассмотрим динамику исходных данных с 1987 г по 2004 г. Полученный результат представлен на Рисунке 4.

[1Ь«                                                         л ■

Omani iu.l«3.JIXM

16451 .Ша ИЗЮ ЗК> ННДЗн

» -И W 40

'• И 411 45

эе. ■ 40 4р« УЛЛ 9-Л а-40

36-40

Я I-

S3

>1 и 44 Г.

■: « 45 . зг

35 40 ЛЗ» «

S . 41 К . Л

И 40 и) . -5

Я 40 Я 40 41Л 4Q 44

Я 36 Л$ 30 31 Я Я - 35 Я » ‘И W я я» я

АМ_

У1(«

30 25

36 10 я»

Л 44

40 <'

45 43 4

liS*>« ■г»»?.. япга_ 11№.

8149 • 45 _

33 45.452

40 44

46 - 4? лл

36-4Q 36-40

®М»_1

.•b.'fu

4Jt2 2hi 24’62 >• ;■•:.’: fh» ^62»ч 424 $М

AM LM_ DM#

121.1 25 ;21J 25 JS »

SZ2_

[21 1 - 25 «2» 25 [21 1 257» M [21 ’ 25 05 25 :21 1 25 ■» 40

•Ь МИ520 4^MaLJL 13LJL3Ufi_

» •». 40

?_MJJ..

Ц45'й»

40 - 45 jO 15

S н 4$ 45

Условные обозначении и И

Исследуемый участок 1987-2004т.г.

Температура поверхности земли (Land surface tamparatura)

Рисунок 4. Динамика температуры поверхности сушии показатели территории в 1987-2004 гг.

Определим динамику изменений, построив гистограмму на основе показателей, отраженных на Рисунке 4 (Рисунок 5).

Рисунок 5. Динамика температуры земнойповерхности в 1987-2004 гг.

Согласно гистограмме можно сказать, что в основных зонах наблюдалось снижение температуры с 35–40⁰С до 30–35⁰С, а температура на уровне 35–40⁰С осталась неизменной. То есть, сравнивая 1987-2004 годы, можно сделать вывод, что одна часть основной зоны осталась неизменной на уровне 35-40 0 С, а другая зона зафиксировала снижение на 5°С Проведем сравнение между следующими годами: 2004-2013. На Рисунке 6 дано описание и количественная оценка динамики 2004-2013 гг.

Рисунок 6. Показатели динамика температуры и площади поверхности суши в 2004-2013 гг.

На основе результатов, показанных на Рисунке 6 можно построить гистограмму(Рисунок 7).

Рисунок 7. Динамика температуры поверхности земли в 2004-2013 гг.

Согласно гистограмме, представленной на Рисунке 7, можно сказать, что максимальная область изменилась с 30-350С до 35-400С и с 35-400С до 40-450С. В целом по области наблюдалось повышение температуры на 50С. Рассмотрим динамику 2013-2023 гг. Как еще один исследуемый интервал. На Рисунке 8 представлено графическое представление динамики и площадных показателей за 2013-2023 гг. На основе показателей площади можно составить гистограмму (Рисунок 9).

Рисунок 8. Динамика и площадные показатели температуры поверхности суши в 2013-2023 гг.

Рисунок 9. Динамика температуры поверхности земли в 2013-2023 гг., га

На основании гистограммы, представленной на Рисунке 9, можно сказать, что основная область — это увеличение от 35-400С до 40-450С, а также области, где 40-450С не меняется. Таким образом, можно сделать общий вывод, что в большинстве районов наблюдалось повышение температуры на 50С или стабильное повышение температуры. Последовательное сравнение этих лет позволяет сделать вывод, что первоначально наблюдалось снижение в 1987-2004 гг., рост в 2004-2013 гг. и рост в 2013-2023 гг., то есть, исходя из динамики лет, температура поверхности Земли имеет тенденцию к повышению (Рисунок 10). Полученный результат представлен в виде гистограммы и показан на Рисунке 11.

Рисунок 10. Динамика и площадные показатели температуры поверхности суши в 1987-2023 гг.

Рисунок 11. Динамика температуры поверхности земли в 1987-2023 гг.

Таким образом, при рассмотрении динамики, произошедшей за 36 лет, в основных районах наблюдался рост с 35-400С до 40-450С. В целом в ключевых регионах зафиксировано повышение температуры на 50С, что указывает на рост температуры.