成都市城市热岛效应时空演变分析学位论文Word格式.doc

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摘要

近年来,随着城市化进程加快,城市热岛现象日趋明显，直接影响了人们的日常生活,成为人们关注的重要对象，本文在获取1992年、2000年和2005年的LandsatTM/ETM+影像基础之上，采用决策树分类方法将研究区土地利用类型分为城区建筑、水体和自然地表三类，分类数据是用于计算比辐射率的重要依据之一，然后进一步采用单通道算法对成都市遥感数据进行地表温度反演，将反演结果进行等温度分级显示，得到不同时段的地表温度分级图，对这些温度分级图进行分析得到成都市的热岛动态变化趋势，结果表明，水体和植被覆被比城区建筑覆被温度低，城区建筑覆被对热岛效应具有绝对贡献，城市面积不断扩大，高温区面积随着城市的扩展也在不断扩大，城市热岛强度随着时间而不断加强，热岛呈现环状分布，热岛核心向城市中心东南方潜移，植被和水体属于低温区，适当增加城市绿地对于缓解城市热岛效应具有积极作用。

关键词：

城市热岛;

成都市;

LandsatTM/ETM+;

热岛分布

spatialandtemporalevolutionofurbanheatislandeffectinChengdu

Abstract

Inrecentyears,alongwithurbanizationtheurbanheatislandphenomenonisincreasinglyclear,itdirectimpactonpeople'

sdailylivesandhasattractemanyattention,ThearticleisbasedonLandsatTM/ETMdataof1992,2000and2005,landusetypesaredividedintourban,water,andnaturalsurfacebyusingthemethodofdecisiontreeclassification,disaggregateddataisoneoftheimportantbasisofemissivity,Andthenusingremotesensingdatainversesurfacetemperatureofchengdubyfurthersingle-channelalgorithm,obtainedthedifferentperiodsurfacetemperaturedistributiondatatoanalyzeChengduurbanheatislandchangingtrend.theresultsshowthatthetemperatureofwaterandvegetationcoverislowerthanthebuildingcover,urbanconstructioncoverhaveabsolutecontributiontoheatisland,theareaof​​heatisland​​,expandwiththeurbanarea,theurbanheatislandintensitycontinuetostrengthenasthetime,andtheheatislandshowingannilardistribution,theheatislandareasmovetothesouth-eastofthecitycenter.vegetationandwaterbelongingtothelowtemperatureregion.wecanseethatwaterandvegetationhaveapositiveeffectonslowingdowntheheatislandeffect.

Keywords:

urbanheatisland;

Chengdu;

LandsatTM/ETM+;

heatislanddistribution

目录

论文总页数：

22页

1引言 2

1.1课题背景 2

1.2国内外研究现状 2

1.3研究内容、方法和技术路线 3

1.3.1研究内容 3

1.3.3技术路线 4

2.研究区概况 4

2.1总体概述 4

2.2地理特征 5

2.3气候特征 5

3数据来源及预处理 5

3.1数据来源 5

3.1.1LandsatTM/ETM介绍 5

3.1.2数据介绍 6

3.2数据预处理 7

3.2.1几何校正 7

3.2.2大气校正 7

3.2.3裁剪 7

4基于LandSatTM/ETM+的地表温度反演研究 8

4.1基于LandSatTM/ETM+地表温度反演算法 8

4.1.1辐射传导方程法 8

4.1.2覃志豪单窗算法 9

4.1.3普适性单通道算法 9

4.2基于覃志豪单窗算法的地表温度反演 10

4.2.1TM的亮温计算 10

4.2.2地表温度反演参数计算 11

4.2.3覃志豪单窗算法地表温度反演 14

5成都热岛分析 15

5.1不同地表覆被温度变化分析 15

5.1.1不同地表覆被多年平均温度状况分析 15

5.1.2不同地表覆被温度差异的时间变化分析 16

5.2热岛强度分析 16

5.3热岛空间变化分析 17

6结论与讨论 17

6.1结论 17

6.2讨论 18

参考文献 19

致谢 20

声明 21

1引言

1.1课题背景

城市热岛效应是指热量在城市空间范围内聚集，使得城市气温比周边明显偏高的现象。

城市热岛是由特殊的城市下垫面、大量人为热源和局地大气环流条件造成的，它反映了城市的热环境状况[1,2]。

自1833年LakeHoward提出“城市热岛”概念以来，城市热环境问题一直备受关注，1918年，Howard又在《伦敦的气候》一书中，把伦敦城的市区气温比周围相邻的农村气温高的现象称之为“UrbanHeatIsland”和“Hot—islandEffect”，即“城市热岛”和“热岛效应”[3]。

西方发达国家如美国、英国、加拿大以及西欧等国，相继在此领域开展了多项探索和研究[4-6]。

热岛效应反映的是一个温差的概念，只要城市与郊区有明显的温差，就可以说存在了城市热岛，因此，一年四季都可能出现城市热岛。

在全球增暖和高速城市化的背景下，城市热环境及其热效应已成为主导城市气候与环境的要素之一，对人们生存空间质量的提高带来不良影响。

近年来，随着城市化进程加快，城市热岛现象日趋明显，直接影响了人们的日常生活，成为人们关注的重要对象，因此，研究城市热岛效应的时空演化规律，对改善城市生态环境和城市居民居住环境有重要的现实意义。

成都位于四川省的中部、四川盆地的西部，是四川省省会，近几年来随着经济的飞速发展，大量外来人口涌入，购车人数也越来越多以及温室气体的大量排放，导致成都市市区与郊区的温度差异较大，据中国之声《央广新闻》13时34分报道，根据卫星遥感监测发现，成都城区内外的温差最高达到8℃以上。

城市比郊区温度偏高，形成了“热岛效应”，成都的“热岛”呈环状分布，在全国都比较少见。

因此，对成都市进行热岛效应变化研究已经非常必要，这也为成都市缓解高温压力提供了依据。

1.2国内外研究现状

Rao首次利用热红外遥感数据ITOS-1研究城市热岛现象[7]。

之后，利用NOAA/AVHRR数据对城市地表分布、城市热岛变化等情况的研究陆续出现。

随着美国陆地卫星的发射成功，人们采用TM6对城市地表温度分布格局、城市热岛强度扩展、城市热岛与城市土地利用及植被覆盖度的关系等进行研究。

国内学者也先后采用常规方法和热红外遥感方法对北京、上海、广州、武汉、杭州、长春等主要城市的热岛现象进行了监测[8-11]。

关于城市热岛问题，国内外学者做了较多的研究。

可以概括为5种：

（1）气象站法：

传统的热岛效应运用气象站历史数据，选取若干个温度指标，分析一个城市或区域在不同发展阶段热岛特征变化情况。

（2）定点观测法：

根据城市热岛空间分布状况，定点观测可以从水平和垂直方向2方面考虑。

其中，城市热岛水平分布特征一般是选用城郊若干个典型的位置，进行数项温度气候指标的测定比较；

或者是利用横穿城市剖线进行观测研究。

由于城市热岛不仅影响近地面温度，还会影响城市边界层内能量交换，具有明显的立体空间分布特征。

城市气候立体特征研究多是使用探空气球、飞机等进行观测，观测高度在100～7000米之内。

也有学者为了获取长期连续不断的城市与郊区气温垂直变化资料，将气温表安放在铁塔的不同高度，观测城郊气温垂直差异。

（3）运动样带法：

运动样带法通常是在车辆上安装气温测定传感器，并连接着一个便携式的数据采集器。

（4）是采用遥感技术，对遥感卫片、航片资料进行分析，进而监测城市的热岛效应。

根据地物在不同波段辐射值的差异，利用热红外传感器对城市地表温度进行大面积观测，再通过计算机技术，进行室内解译，就可以分析得到地物的热量空间分布。

（5）模拟预测法：

模拟预测法是运用计算机技术运用的统计模型、数值模型、解析模型和物理模型四种模型模拟城市热岛效应变化的方法，这四种模型已经广泛地应用于理论和实践研究，其中物理模型是有多种云物理和边界层的物理过程和四维固化功能实验室模拟最有代表性的是Stretke的高斯模型、Mihalalako等人工神经网络模型等，这些模型都可以简单的归纳为数学模型和实验室模拟2大类。

本文则主要是以LandsatTM/ETM+遥感影像为基础，通过对不同时期的遥感影像进行对比分析，研究成都市城市热岛效应的时空演变特征。

1.3研究内容、方法和技术路线

1.3.1研究内容

本文下载研究区域1992年、2000年、2005年共3期遥感影像的，在对数据进行预处理的基础之上，首先采用决策树的方法将研究区的地表分为城区建筑、水体、自然地表共三类，作为地表温度反演中地表比辐射率确定的重要依据之一，进一步采用单窗算法进行地表温度反演，将得到的温度有图进行等温度间隔分级显示，分析成都市热岛的特征和变化以及热岛强度的变化。

1.3.2研究方法

（1）基于TM遥感影像的成都市地表覆被域值分类

遥感图像分类就是利用计算机通过对图像中各类地物的光谱信息和空间分布进行分析，利用归一化植被指数NDVI和归一化城市指数NDBI，分析不同地物的NDVI和NDBI特征，设置适宜的域值对数据进行分类，本文主要将TM/ETM+影像分为城区建筑、水体、自然地表三类，本分类为成都市地表温度反演提供土地覆被数据。

（2）基于覃志豪单窗算法的成都市地表温度反演

覃志豪单窗算法是从TM6的DN值中求算实际地表温度。

该方法需要两个大气参数，即大气透射率和大气平均作用温度，从已得的气象数据中可以获得这两个大气参数的值。

地表比辐射率可以通过植被覆盖度进行计算，而植被覆盖度则是利用地表分类的图像求得。

（3）成都市热岛时空变化分析

通过地表温度反演得到成都城市温度分级图，在ArcGis中利用各年地表分类图统计出各年不同地物的面积比例，利用各年温度分级图和地物分类图统计每类地物温度的最大值（Max）、平均值（Mean）和最小值（Min），对这些数据进行分析。

（4）成都是热岛强度分析

提取出成都市城区建筑主要区域，计算该区域的平均温度，再对成都市城区建筑主要区域做缓冲区分析，提取出缓冲区域减去城区建筑主要区域的温度平均值，这个平均温度代表的是郊区的平均温度。

1.3.3技术路线

论文技术路线如下图。

地表比辐射率

NDVI

NDBI

分类图（城区建筑、水体、自然地表）

预处理（大气矫正、几何校正、裁剪）

成都TM/ETM+影像

成都市城市热岛时空分析

城市热岛分布图

气象数据（温度、湿度等）

大气透射率、大气平均作用温度

图1技术路线图

2.研究区概况

2.1总体概述

成都位于四川中部，四川盆地西部，介于102°

54′E～104°

53′E和30°

05′N～31°

26′N之间，东西最大横距192km，南北最大纵距166km，幅员面积12390km2，耕地面积4320km2。

成都东与德阳、资阳毗邻，西与雅安、眉山、阿坝接壤；

距离东海1852km，距离南海1090km。

成都，别称“蓉城”，四川省省会，西南地区教育、科技、商贸、金融、文化中心，通信、交通枢纽，享有“天府之国”美誉。

成都幅员面积12390k㎡（截至2013年1月31日）；

管辖9个区、6个县，代管4个县级市（截至2013年1月31日）,“九天开出一成都，万户千门入画图”，在中国偌大的历史版图上，成都是惟一建城以来城址以及名称从未更改的城市。

1982年2月15日，成都跻身首批国家历史文化名城。

2.2地理特征

成都境内的龙泉山脉海拔600m至1000m，植被破坏较为严重，以东北-西南走向穿过成都市东部的龙泉驿区和金堂县，该山脉为成都平原和盆中丘陵的分界线，龙泉山脉以东，浅丘连绵起伏。

成都市域内只有金堂县的部分地区位于该山脉以东的丘陵区。

成都平原海拔450m至720m，是由岷江、沱江及其支流冲积而成的冲积扇平原。

成都平原得益于都江堰水利工程，河网密布，同时由于土地肥沃，是中国最重要的粮食产区之一。

平原上也零星分布着一些浅丘，比如成都近郊的凤凰山、磨盘山。

2.3气候特征

成都属亚热带季风气候，具有春早、夏热、秋凉、冬暖的气候特点，年平均气温16℃，年降雨量1000毫米左右。

成都气候的一个显著特点是多云雾，日照时间短。

民间谚语中的“蜀犬吠日”正是这一气候特征的形象描述。

成都气候的另一个显著特点是空气潮湿，因此，夏天虽然气温不高（最高温度一般不超过35℃），却显得闷热；

冬天气温平均在5摄氏度以上，但由于阴天多，空气潮，却显得很阴冷。

成都的雨水集中在7、8两个月，冬春两季干旱少雨，极少冰雪。

3数据来源及预处理

3.1数据来源

3.1.1LandsatTM/ETM介绍

第一颗陆地卫星是美国于1972年7月23日发射的，也是世界上第一次发射的真正的地球观测卫星，原名叫做地球资源技术卫星（EarthResourceTechnologySaet111te—ERTS），1975年更名为陆地卫星，由于它的出色的观测能力推动了卫星遥感的飞跃发展，迄今Landsat己经发射了7颗卫星，但第6颗卫星发射失败，第7颗星于1999年4月15日发射，但是在2003年7月出现仪器故障，2003年7月之后可以利用的为是第5号星，即Landsats5。

Landsat主题成像仪是Landsat4和Landsat5携带的传感器，从1982年发射至今，其工作状态良好，几乎实现了连续的获得地球影像。

Landsat4和Landsat5同样每16天扫瞄同一地区，即其16天覆盖全球一次。

LandsatTM影像包含7个波段，波段1-5和波段7的空间分辨率为30m，波段6（热红外波段）的空间分辨率为120m。

南北的扫描范围大约为170km，东西的扫描范围大约为183km。

下表为LandsatTM/ETM+各波段基本参数信息表：

表1LandsatTM/ETM+各波段基本参数信息表

主题成像仪

Landsats4-5

波段

波长（微米）

分辨率（米）

主要作用

TM/ETM+

Band1

蓝绿波段

0.45-0.52

30

用于水体穿透，分辨土壤植被

Band2

绿色波段

0.52-0.60

分辨植被

Band3

红色波段

0.63-0.69

处于叶绿素吸收区域，用于观测道路/裸露土壤/植被种类效果很好

Band4

近红外波段

0.76-0.90

用于估算生物量，尽管这个波段可以从植被中区分出水体，分辨潮湿土壤，但对道路辨认效果不如TM3

Band5

中红外波段

1.55-1.75

用于分辨道路/裸露土壤/水，它在不同植被之间有好的对比度，并且有较好的穿透大气、云雾的能力。

Band6

热红外波段

10.40-12.50

120/60

感应发出热辐射的目标。

Band7

2.08-2.35

对于岩石/矿物的分辨很有用，也可用于辨识植被覆盖和湿润土壤。

Band8

微米全色

0.52-0.90

15

得到的是黑白图象，分辨率为15m，用于增强分辨率,提供分辨能力。

3.1.2数据介绍

本文所采用的数据资源主要是美国陆地卫星Landsat5TM和Landsat7ETM+的全波段图像，数据主要在马里兰大学和中国科学院遥感与数字地球研究所的开放网站进行下载。

气象数据是由成都信息工程学院大气学院实验室提供，数据为气象站的原始数据，需要加载到Micaps进行读取，1992年数据由于时间间隔比较久，实验室无数据，该年数据是通过都江堰市的气象数据进行推算的，遥感数据极其的对应气象数据属性如下表2：

表2遥感数据及气象数据属性

传感器

图幅景号

获取时间

温度

Landsat5TM

129/39

1992-08-16

26℃

2000-05-02

27℃

Landsat7ETM+

2005-05-10

19.3℃

3.2数据预处理

由于遥感成像过程中各种因素（如卫星速度变化、大气与地物反射与发射电磁波的相互作用、随机噪声）的影响，实际的图像灰度值并不完全是地物辐射电磁波能量大小的反映，其中还包括着上述因素作用的结果，在进行图像处理前，需进行预处理，以消除上述因素的影响。

遥感图像预处理包括辐射校正与几何校正（粗校正与几何精校正）。

前者包括传感器校正、太阳高度角和地形引起的畸变校正以及大气散射校正。

3.2.1几何校正

几何校正是指消除或改正遥感影像几何误差的过程。

我国卫星地面站提供给用户的数据基本上己做了几何粗校正。

引起遥感图像几何畸变的因素有传感器方面、遥感平台方面以及地球本身的原因，对它进行处理的方式有系统校正，利用控制点校正及混合校正。

系统校正就是把传感器的校准数据、位置、卫星姿态等测量值带入理论校正公式进行几何畸变校正，控制点校正是选取一些变形的图像与标准地图之间的对应点（即控制点数据对），用一种数学模型来近似描述遥感图像的几何形变过程，通过几何控制点求出几何畸变模型，然后进行校正。

本文中进行几何校正的工具是ENVI，选用二次方多项式方法校正，采点数大于20个。

3.2.2大气校正

即使遥感系统工作正常，获取的数据仍然带有辐射误差，其中主要是两种最重要的环境衰减因素，一是由大气散射和吸收引起的大气衰减，二是由地形导致的衰减。

由于成都盆地地形起伏不大，但大气衰减明显，因此，只利用ENVI自带的大气校正模块进行了简单的DarkSubtract大气校正。

3.2.3裁剪

由于受获取影像云覆盖区域较为严重的限制，只选择了成都市几年来完全没有云覆盖的地区的数据进行分析，对于研究成都市热岛效应时空变化还是具有一定的意义。

在裁剪过程中利用了1：

400万地形图在ArcGis中进行矢量边界对栅格数据的裁剪。

下图1为2009年3月24日遥感影像进行裁剪后得到的结果图：

图22005年裁剪后的5、4、3波段合成图像

图3裁剪用的1：

400万地形图

4基于LandSatTM/ETM+的地表温度反演研究

4.1基于LandSatTM/ETM+地表温度反演算法

LandsatTM/ETM+数据第6波段（120/60m）的地面分辨率远高NOAA气象卫星（1.1km）的热红外波段的地面分辨率，而且Landsat数据资料年限长且多，有利于研究城市热岛动态变化，因此选用TM/ETM+数据进行地表温度反演。

但是Landsat数据只拥有一个热红外波段，无法使用劈窗算法、TES等发展相对成熟的算法来反演地表温度，这使Landsat数据获取地表温度方面受到较大的限制。

目前，应用TM6数据反演地表温度有3种算法：

辐射传导方程法、单窗算法和单通道算法。

4.1.1辐射传导方程法

辐射传导方程法也称大气校正法，是完全根据电磁辐射从地球表面到传感器的传输过程来计算的，热红外辐射传感器所接收的能量主要包括三个部分：

经大气削弱后被传感器接收的地表热辐射，大气下行辐射经地表反射后再被大气削弱，最终被传感器接收的那部分能量和大气上行辐射，即

（1）

试中，是被传感器接收到的或者是大气顶层的辐射亮度；

ε是地表比辐射率；

是根据普朗克辐射定律计算出的黑体的辐射强度；

即为真实地表温度；

是大气本身以及地球辐射被大气反射回的向下的辐射强度；

是大气本身向上的辐射强度；

τ是地表与传