衛星遙測技術

遙測(Remote Sensing)廣義來說，乃不直接接觸物體也能對目標物或自然現象 進行量測探測的技術。遙測資料的取得可分為兩種方式：能發射並且可接收目標 物反射回來的回波，此種方式稱為主動式遙測，如 ERS、RADARSAT 等；而只接收 目標物反射太陽光波或目標物自身發出之電磁波，則稱為被動式遙測，如 SOPT、

Formosat-2、Landsat、MODIS、ASTER 等¹。

遙測資料具有價值與否，最重要的莫過於影像的解析度，解析度可大致分為 於太陽同步衛星。1972 年升空之大地衛星一號(Landsat-1)到 2013 年發射運作到 現在的大地衛星八號(Landsat-8)，其探測之資料廣為許多研究者使用。

公尺，2010 年後的影像由美國地質調查局(USGS)調製成 30 公尺，7 波段為中紅 外光波段(表 1)。

Landsat-8 於 2013 年 11 月升空，建置 11 個波段，波段 1 為較易於海岸研究 之波段，波段 2 至 4 依序為藍綠紅光，波段 5 為近紅外光，波段 6、7 為短波紅 外光，波段 8 為全色態影像；波段 9 為易於雲層研究的波段；波段 10 與 11 為兩 種波長的熱紅外光波段，原始空間解析度為 100 公尺，為了匹配多光譜波段的 30 公尺解析度，因此 USGS 也將 10 與 11 波段調製為 30 公尺(表 2)。

除了美國的大地資源衛星， ASTER、NOAA、MODIS、SOPT 等遙測衛星也常 被研究者使用；而我國的福爾摩沙衛星計畫，福爾摩沙衛星二號(Formosat-2)為一 日二次通過週期，空間解析度 2 公尺的衛星影像更是一大技術亮點，從 2006 年 至 2016 年為我國及世界遙測領域帶來很大的幫助，2017 年發射成功之福爾摩沙 衛星五號(Formosat-5)也接手了二號的任務，以兩日一次的通過週期，繼續進行任 務。

表 2 Landsat-8 衛星波段資料 (本研究整理製表) 表 1 Landsat-5 衛星波段資料 (本研究整理製表)

三、地表溫度反演 (Thermal Infrared, TIR)可依波長長短，由短而長依序可分為：近紅外光(NIR)、中紅 外光(MWIR)、遠波紅外線(FWIR)與超遠紅外線(UFIR)，不少衛星也都搭載了熱紅 外光鏡頭，如 ASTER、NOAA AVHRR、MODIS、LANDSAT 等，這些熱紅外光波段資 料廣為相關研究使用。本研究之地表溫度資料，將選擇使用 Landsat-5 所搭載之 Thematic Mapper(TM)與 Landsat-8 之 Thermal Infrared Sensor(TIRS)所探測之熱紅 外光影像資料。

當衛星進行取像時，除本身地表物體的輻射外，尚有太陽輻射照度(Solar irradiance)、大氣效應(Atmospheric effects)等干擾，在數據上會有些許誤差，故要 運用熱紅外光影像進行研究，選擇太陽光干擾較少之夜間影像為佳(孫振義，

2008)；又或者應在影像分析前就進行參數的校正，盡量濾除因取像條件產生的 誤差(周伯鴻，2013；Mehmood et al., 2017；Aboelnour & Engel, 2018)。

由於 Landsat 衛星為被動式遙測衛星，其熱紅外光影像為接收由地表反射之 輻射值，影像以灰階值(Digital Number, DN)方式表示，灰階值於視覺呈現上為影 像的明暗程度，其值由 0 至 255，當數值越高則代表該範圍接收到之輻射能量較 大，反之亦然(覃志豪等，2001)。

為了得出地表溫度數值，熱紅外光波段影像必須由灰階值(DN)開始進行公式 轉換，視各研究需要轉換至 K 溫、攝氏或者華氏溫度，此步驟過程稱為地表溫度 反演；而研究者基於對研究區的了解，或研究設計不同，採用之反演公式流程都 稍有差異(Tsou, et al., 2017；Nzoiwu, et al., 2017；邱仁德與徐逸翔，2018)。

使用 Landsat 熱紅外光波段進行地表溫度反演時，前人研究中常見之演算法 有以下幾類：單窗法(Mono-Window Algorithm, MWA)(Qin, et al.,2001)、單通道法 (Single-Channel Method, SCM)(Jimenez-Munoz, et al., 2003) 、 劈 窗 演算 法 (Split-Window Algorithm, SWA)(Jimenez-Munoz, et al., 2014；Tsou, et al., 2017；邱仁德等，

2018)等；而 Landsat-5 因僅有一個熱紅外光波段(Band 6)，因此並不適用劈窗演算 法(Sobrino, et al., 2004)；至於 Landsat-8 有兩個熱紅外光波段(Band10 與 Band11)，

但 Band11 有些波段不穩定的問題，部分研究者不建議將此波段納入反演公式中 (Jimenez-Munoz, et al., 2014；Avdan & Jovanovska, 2016)。本研究並非要探討各類 型演算法之優劣，以下僅就前人研究中曾使用之 Landsat-5 與 Landsat-8 之反演過 程與參數內容。

(1) Landsat 5 TM

在 Landsat-5 的部分，首先計算衛星所接收到之輻射強度值，由灰階值(DN) 進行轉換，其公式如下(覃志豪，2001)：

式(1)

其中，LTOA 為衛星所接收到之輻射強度，為大氣頂層輻射度(Top of Atmosphere, TOA)；LMAX與 LMIN為衛星可接收之最大與最小輻射強度，分別是灰階值為 255 與 0 之輻射強度，當灰階值為 255，LMAX = 15.303，當灰階值為 0 時，LMIN為 1.2378；

QDN為各 pixel 之灰階值(DN)；QMAX為最大之灰階值，也就是 255。

由上式再進行亮溫值(TB)轉換，其公式如下(覃志豪，2001)：

式(2)

其中，TB為亮溫值，單位為絕對溫度(K)；LTOA為大氣頂層輻射度；K1與 K2為固定 值，可由衛星資訊說明檔案中查找得知，經查 K1為 607.76，K2之為 1260.56。

接著，再將亮溫值(TB)轉換為地表溫度(LST)，納入校正參數，並將 K 溫轉換 為攝氏溫度(^oC)，其計算式如下(Sobrino et al., 2004；Avdan & Jovanovska, 2016；

Faridatul, 2017；Aboelnour & Engel, 2018)：

式(3)

其中，λ為地表散射輻射波平均波長，其值平均為10.895；TB為亮溫值；ε為地表 散射率(Land surface emissivity, LSE)，ρ與ε可由下列計算式得到：

式(4)

其中，h為普朗克常數(Planck’s constant)，其值為6.626 × 10^-34J⋅s；c是光速，其值 為2.998 × 10⁸ m/s；σ為波茲曼常數(Boltzman constant)，其值為1.38 × 10^-23 J/K；此 式計算結果，ρ= 1.438 × 10^-2 m⋅K (Ahmed, 2018；Aboelnour & Engel, 2018)。

式(5)

式(6)

式(3)中之ε，可由式(5)求得；式(5)中PV可由式(6)求得；式(6)之NDVI，為影像之近 紅外光波段與紅光波段所計算出之NDVI值(式12)(Faridatul, 2017)。

(2) Landsat 8 OLI

Landsat-8 的反演公式部分，與 Landsat-5 有些微差異，Landsat-8 若不以劈窗 演算法計算雙熱紅外光波段的話，所採用的公式就與上述 Landsat-5 的演算式相 去不遠(Faridatul, 2017)。考量到前人提及之 Band 11 問題，本研究以下歸納以 Landsat-8 Band10 波段進行反演之計算式。

首先，計算衛星所接收到之輻射強度值(LTOA)，其公式如下(Aboelnour & Engel, 2018)：

式(7)

其 中 ， LTOA 為 衛 星 所 接 收 到 之 輻 射 強 度 ； ML 值 為 衛 星 資 料 說 明 檔 中 RADIANCE_MULT_BAND_x 之值；QDN為 Band10 的灰階值(DN)；AL為衛星資料說 明檔中 RADIANCE_ADD_BAND_x 之值。

進行灰階值轉換為衛星接收到之輻射值後，即再以式(2)、式(3)、式(4)、式(5) 與式(6)計算 Landsat-8 之地表溫度(Faridatul, 2017)，Landsat-8 之 K1值為 774.8853，

K2值為 1321.0789。

第三節 影像分類技術