تعیین درجه حرارت سطح زمین با استفاده از تصاویر ماهوارۀ لندست (مطالعة موردی: اراضی ساحلی بوشهر)

پیشینه و هدف دمای سطح زمین (lst) از آنجایی که آب و هوا و محیط را در سطح محلی، منطقه ای و جهانی تحت تاثیر قرار می دهد، امروزه به عنوان به یک موضوع مهم در جهان تبدیل شده است که این تغییرات در دمای سطح زمین عمدتاً ناشی از شهرنشینی، فعالیت های انسانی و تغییر در کاربری و پوشش زمین بوجود می آید. با توجه به محدودیت ایستگاه های هواشناسی، سنجش از دور می تواند به عنوان پایه و اساس بسیاری از داده های هواشناسی مورد استفاده قرار گیرد. یکی از مهمترین جنبه های کاربردی سنجش از دور در مطالعات اقلیم شناسی برآورد دمای سطح زمین می باشد. در این تحقیق درجه حرارت سطح زمین بین سال های 1990 تا 2018 از تصاویر سنجنده های tm و oli اراضی ساحلی بوشهر، از روش استفان- بولتزمن استخراج شد.مواد و روش ها منطقه مطالعه اراضی شهر بوشهر که در ساحل شمالی خلیج فارس، با ابعاد 20 در 8 کیلومتر با مساحت 1011.5 کیلومترمربع و با متوسط حداقل دما 18.1 درجه سانتی گراد و متوسط حداکثر دمای 33 درجه سانتی گراد، میزان رطوبت نسبی بین 75-58 در صد و متوسط بارندگی سالیانه 272 میلی متر در موقعیت جغرافیایی '50 °50 تا '10 °51 طول شرقی و '40 °28 تا '00 °29 عرض شمالی واقع شده است. داده های مورد استفاده در این تحقیق شامل؛ داده سنجنده لندست 8(oli) در سال 2018 و داده tm در سال 1990 که از مرکز داده های سازمان زمین شناسی ایالات متحده (usgs) دانلود گردید. جهت محاسبة پارامترهای مربوط به استخراج دما از داده های هواشناسی ایستگاه های سینوپتیک مستقر در منطقه موردمطالعه استفاده شد. بعد از اخد تصاویر، به دلیل بزرگ تر بودن محدوده تصاویر اخذ شده، تصاویر برش داده شدند (resize) و سپس تصحیح هندسی تصاویر با استفاده از نقشه های توپوگرافی به مقیاس 1:25000 انجام شد و کلیه تصاویر به سیستم مختصات utm ناحیه 39 شمالی انطباق داده شدند. در تصحیح هندسی تمام تصاویر خطای rms کمتر از 0.5 پیکسل بود. برای مقایسه نتایج اجرای روش استفان- بولتزمن برای استخراج lst با داده های زمینی داده های نقشه های حرارتی به دست آمده با داده های دمای خاک (به دست آمده از ایستگاه های هواشناسی موجود در محدوده انتخاب شده) مقایسه شد. به منظور ارزیابی روش استفان-بولتزمن از داده های زمینی، از روش آماری شاخص میانگین خطای مطلق استفاده شد.نتایج و بحث میانگین حداقل و حداکثر درجه حرارت سطح زمین lst استخراج شده از تصویر tm سال 1990 به ترتیب 26.5 و 45 درجه سانتی گراد و برای تصویر oli سال 2018 به ترتیب 30.1 و 48.6 درجه سانتی گراد بدست آمد. نتایج نشان داد که مقادیر شاخص میانگین خطای مطلق برای سنجنده های tm و oli، به ترتیب برابر با 7.1 و 5.6 است. نتایج تحقیق نشان داد که روش استفان- بولتزمن، نتیجه قابل اعتماد و مطمئنی را در برآورد دمای سطح زمین ارائه داد.نتیجه گیری این تحقیق با هدف استخراج lst با روش استفان-بولتزمن است. نتایج این روش با استفاده از شاخص آماری میانگین خطای مطلق برای دورۀ مطالعاتی (1990-2018) برآورد گردید. اجرای شاخص میانگین خطای مطلق بر روی نقشه های حرارتی تولید شده، مشخص شد که روش استفان-بولتزمن برای تحقیقات آتی در زمینه های سنجش ازدور حرارتی با مشاهده نتایج حاصل از استفاده شاخص mae بر روی نقشه های حرارتی مناسب است. بنابراین نتایج نشان داد که روش استفان-بولتزمن مناسب برای برآورد دمای سطح زمین در اراضی مناطق ساحلی است. در نهایت، پیشنهاد می شود که برای توصیف کمی الگوهای lst از یک روش مبتنی بر gis/rs و روش هایی مانند همبستگی مکانی و نیمه واریانس استفاده شود.

determination of land surface temperature using landsat images (case study: bushehr coastal lands)

background and objective land surface temperature (lst) has become an important issue in the world today, as it affects the climate and environment at the local, regional and global levels, and these changes in land surface temperature are mainly caused by it arises from urbanization, and human activities and extreme landuse and land-cover (lulc) changes. due to the limitations of meteorological stations, remote sensing can be used as the basis of many meteorological data. one of the most important practical aspects of remote sensing in climate studies is the estimation of surface temperature. in this research, the temperature of the earth's surface between 1990 and 2018 was extracted from the images of tm and oli sensors of the coastal lands of bushehr, using the stefan-boltzmann method.materials and methods the land study area of bushehr city, which is on the northern coast of the persian gulf, with dimensions of 20 ×8 km2 an area of 1011.5 km2 and with an average minimum temperature of 18.1oc and an average maximum temperature of 33 oc, relative humidity between 58-75% and the average annual rainfall is 272 mm, it rsquo;s located in the geographical location of 50 °50' to 10 °51 e longitude and 28 °40' to 29 °00' n latitude. the data used in this research include; landsat 8 (oli) data in 2018 and tm data in 1990, which were downloaded from the united states geological survey (usgs) data center (https://earth explorer.usgs.gov). in order to calculate the parameters related to temperature extraction, the meteorological data of the synoptic stations located in the studied area were used. after taking the images, due to the larger range of the images, the images were cut (resized) and then the geometric correction of the images was done using topographic maps on a scale of 1/25000 and all the images were adjusted to the utm coordinate system of the 39 n were adapted. in geometric correction, the rms error of all images was less than 0.5 pixels. in order to compare the results of stefan-boltzmann method for extracting lst with ground data, thermal map data obtained was compared with soil temperature data (obtained from meteorological stations in the selected area). in order to evaluate the stefan-boltzmann method from ground data, the mean absolute error (mae) index statistical method was used.results and discussion the average minimum and maximum land surface temperature (lst) extracted from the 1990 tm image was 26.5 and 45 °c, respectively, and for the 2018 oli image, it was 30.1 and 48.6 °c, respectively. the results showed that the mean absolute error (mae) index values for tm and oli sensors are to 7.1 and 5.6, respectively. the results of the research showed that the stefan-boltzmann method provided a reliable result in estimating the land surface temperature.conclusion this research aims to extract lst by stefan-boltzmann method. the results of this method were estimated using the mean absolute error (mae) statistical index for the study period (1990-2018). applying the mae on the produced thermal maps, it was found that the stefan-boltzmann method is suitable for future research in the fields of thermal remote sensing by observing the results of using the mae index on thermal maps. therefore, we conclude that the stefan-boltzmann method is suitable for estimating the surface temperature of the land in coastal areas. finally, it is suggested that for quantitatively describing lst patterns a gis/rs-based method, and methods such as spatial autocorrelation and semivariance are used.