摘要：利用纓帽變換提取土壤亮度指數(shù)、綠度植被指數(shù)、濕度指數(shù)等地表參數(shù)，利用模型提取歸一化植被指數(shù)NDVI、比值植被指數(shù)RVI、修改型土壤調(diào)整指數(shù)MSAVI等植被指數(shù)和水體指數(shù)MNDWI，利用Artis單窗算法估算熱紅外波段像元尺度地表溫度，將地表溫度的影響因素作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入估算30 m空間分辨率的亞像元地表溫度，分析1989～2006年桂林城區(qū)土地利用變化、纓帽變換特征分量變化、植被參數(shù)變化、水體指數(shù)變化對(duì)地表溫度的影響機(jī)理。

　　關(guān)鍵詞：纓帽變換；亮度指數(shù)；綠度指數(shù)；濕度指數(shù)

1K-T變換概述

　　K-T變換稱(chēng)之為纓帽變換。K-T變換是由多光譜的遙感土壤、綠色植被等數(shù)據(jù)信息，在多位光譜空間中信息分布結(jié)構(gòu)對(duì)圖像做的經(jīng)驗(yàn)性線(xiàn)性正交變換。K-T變換是Kauth和Thomas利用MSS圖像來(lái)反應(yīng)植物的生長(zhǎng)狀態(tài)提出的變換。其本質(zhì)是一種線(xiàn)性變換。通過(guò)結(jié)果分析，意外地發(fā)現(xiàn)在MSS的特征空間中，植被光譜信息點(diǎn)是纓帽形狀的，所以稱(chēng)為纓帽變換。

　　11轉(zhuǎn)換系數(shù)

　　KT變換本質(zhì)為一種特殊的PCA變換，其轉(zhuǎn)換系數(shù)是固定的。KT變換MSS的轉(zhuǎn)換系數(shù)：

　　Y=［Y1，Y2，Y3，Y4］T

　　其中，Y1：亮度分量，主要反映土壤反射率變化的信息；Y2：綠度分量，反映地面植被的綠度；Y3：黃度分量，反映植被的枯萎程度；Y4：噪聲，無(wú)實(shí)際意義。

　　K-T變換TM的轉(zhuǎn)換系數(shù)：

　　其中，Y1：亮度分量；Y2：綠度分量；Y3：濕度分量。

　　Y=［Y1，Y2，Y3，Y4，Y5，Y7］T

　　12KT變換的基本思想

　　K-T變換的本質(zhì)思想是：多波段圖像是N維空間特征。其中，每一個(gè)像元都是N維特征空間中的一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。觀(guān)察前期的成果可以知道，植被特征主要由三個(gè)數(shù)據(jù)軸來(lái)反映，分別為亮度軸、綠度軸及濕度軸，確定相關(guān)的轉(zhuǎn)換系數(shù)，如上所說(shuō)的三個(gè)軸的數(shù)據(jù)特征由不太復(fù)雜的線(xiàn)性計(jì)算或者特征空間旋轉(zhuǎn)來(lái)得到，同時(shí)，這種旋轉(zhuǎn)與傳感器的性能有關(guān)，因而還需要確定傳感器的類(lèi)型［1］。

　　13變換的基本原理

　　U=RTx+r（1）

　　R代表纓帽變換系數(shù)，x代表不同波段的灰度值，r表征常數(shù)的偏移量，它的存在是為了避免在變換過(guò)程中出現(xiàn)負(fù)值的情況發(fā)生［2］。U表示纓帽變換后不同的波段灰度值。K-T變換后所得到的特征數(shù)據(jù)中，前三個(gè)特征數(shù)據(jù)和地物類(lèi)型有著密不可分的關(guān)系。第一個(gè)分量為亮度指數(shù)，反映了地物總體反射率的綜合效果；第二個(gè)分量為綠度指數(shù)，它的特征量受綠色植被種類(lèi)、植被數(shù)量、植被葉面積指數(shù)的影響非常大；第三個(gè)分量為濕度指數(shù)，它反映了地面水分的條件，特別是土壤的濕度狀態(tài)，其余分量為黃度指數(shù)及噪聲［36］。

2仿真實(shí)驗(yàn)

　　KT變換完成配準(zhǔn)、變換、直方圖匹配、替代和還原五個(gè)步驟。

　　（1）配準(zhǔn)：配準(zhǔn)多光譜和高分辨率全色圖像。

　　（2）變換：根據(jù)確定的變換系數(shù)R變換得到U所包含的 “亮度分量”、“綠度分量、“濕度分量”、“黃度分量及噪聲”四個(gè)特征分量。

　?。?）直方圖匹配：直方圖匹配高分辨率下的全色圖像和K-T變換后多光譜圖像所獲得的亮度分量，要求達(dá)到均值和方差一致。

　?。?）替代：用經(jīng)過(guò)匹配的高分辨率全色圖像替代多光譜圖像經(jīng)K-T變換后的亮度分量。

　?。?）還原：利用代替過(guò)的亮度分量與其他分量進(jìn)行纓帽逆變換，還原到RGB空間，得到高空間分辨率的多光譜融合圖像。

　　在TM遙感數(shù)據(jù)圖像里包含著大量的遙感波段數(shù)據(jù)信息。在經(jīng)過(guò)K-T變換后，可以從中得到土壤亮度（BI）、綠度（GVI）、濕度（WI）和黃度四個(gè)主要的分量特征。

　　BI=0290 9TM1+0249 3TM2+0480 6TM3+

　　0556 8TM4+0443 8TM5+0170 6TM7

　　GVI=-0272 8TM1-0217 4TM2-0550 8TM3+

　　0772 1TM4+0073 3TM5-0164 8TM7

　　WI=0144 6TM1+0176 1TM2+0332 2TM3+

　　0339 6TM4-0621 0TM5-0418 6TM7

　　經(jīng)過(guò)K-T變換后所得到的土壤亮度（BI）、綠度（GVI）和濕度（WI）三個(gè)參量因子的效果圖，如圖1，三個(gè)參量與地表溫度的相關(guān)性如圖2。圖1變換后的分量圖

3結(jié)論

　　從圖中看出，纓帽變換特征分量變化是影響地表溫度的一個(gè)關(guān)鍵因素，其中，亮度分量與地表溫度呈正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0717 7；綠度分量、濕度分量分別與地表溫度呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為0943 8、0829 0。

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