基于高分辨率遥感影像的不透水面信息提取方法研究

不透水面是城市地区的典型特征,它与城市总用地面积的比值--不透水率作为一个重要的城市生态指数常出现于城市水文、水质、面源污染以及城市植被制图等研究中。利用高分辨率遥感影像提取不透水面不仅可获得较高精度的不透水面信息,而且可为中低分辨率遥感影像的不透水面提取提供样本训练区并检验其提取精度。本文利用南京IKONOS影像,采用面向对象分类方法提取不透水面信息,初步解决了阴影归类和遮盖不透水面的植被剔除等问题,提高了不透水面信息提取精度。     

成都市地表温度对不透水面的响应研究

根据成都三环路内的Landsat 7/ETM+影像,利用单窗算法和不透水面与植被覆盖度在城市建成区呈负相关关系两种反演方法,通过空间建模建立反演模型,获取地表温度与不透水面信息。通过随机样点分析、相关性分析以及等温线与等透水面线叠加分析等方法,研究了城市地表温度对不透水面的响应效果。结果表明:地表温度随距市中心区距离增大而降低,同时不透水能力也降低;成都市地表温度与不透水面之间存在着正相关关系,相关度为0.7253;等透水面线的空间分布对等温线具有显著的响应规律。研究成果对于改善城市生态环境、提升土地利用水平和加强科学规划等都具有参考价值。     

基于混合光谱分解的兰州城市热岛与下垫面空间关系分析

利用Landsat ETM+数据,采用混合像元线性光谱分解方法提取的城市植被覆盖度与不透水面表征城市下垫面,通过单窗算法反演地表真实温度,对兰州市中心城区的夏季城市热岛强度与城市下垫面的空间分布关系进行相关分析。结果显示,利用中等分辨率ETM+影像对兰州中心城区不透水面和植被盖度分布提取,其成本较低,精度令人满意;兰州城区植被覆盖、不透水面与热岛强度的分布呈空间正自相关,地表温度的空间依赖性极强,与植被盖度和不透水面在空间方向上的相关性差异较大。     

福州城区不透水面的光谱混合分析与识别制图

作为Ridd V-I-S模型中的一个重要组成部分,城市不透水面在监测城市扩展和解释人类活动对生态环境的影响起着非常重要的作用。利用图像处理技术,可以迅速地从遥感图像中提取城市不透水面信息。本文以福州城区为例,利用最小噪音分量变换法研究Landsat ETM 影像中城市不透水面信息的提取。通过选取最小噪音分量变换后的前3个分量和线性光谱混合模型,测算得到了高反照率、低反照率、植被及土壤4个模拟城市不同土地覆盖类型的终端地类分量。通过综合低反照率和高反照率两个终端地类,最后得到了不透水面分量。结果表明,城市不透水面的增加对城市生态环境有负面影响。     

通过不透水面聚集密度法提取城市建成区

针对已有基于不透水面提取城市建成区的方法无法保证建成区连续性的问题,提出了一种基于对象不透水面聚集密度的城市建成区提取方法。该方法计算了不透水面聚集密度并进行分级,提取聚集程度高的区域为输入对象,并将被建成区完全包围的绿地水体也包含在内;利用长时序遥感影像建成区提取结果,使用城市空间形态扩展指标对济南市1997—2017年城市时空演化特征进行分析。结果表明,该方法提取精度达到93.5%,能准确刻画出城市形态,保持建成区的完整性;1997—2017年间,济南市建成区面积不断扩张,扩张速度与强度分别达到10.48km~2/a、0.32%,呈现带状轴向扩展模式;1997—2013年,建成区扩展的不规则程度在逐年减少,2013年以后建成区形状变得复杂。     

多时相影像福州市不透水面对城市地表温度的空间分布研究

随着城市化进程的加快,城市热力场也随之发生变化,从而影响着城市区域环境、社会经济以及社会环境。由于NDVI具有季相变化的不稳定性,本研究采用两个时相TM/ETM+影像分析福州市及其周边地区不透水面对热力场的时空分布变化状况。为了获取精确的城市不透水面信息,本实验采用NDVI二元法结合2000年同区域的IKONOS影像提取不透水面信息。通过定量分析不透水面百分比、NDVI与地表温度的关系,得出不透水面百分比与城市地表温度呈线性相关,其相关系数在0.7左右;尤其30%以上的不透水面对地表热环境的空间分布影响最为突出,因此,相对于不稳定的NDVI而言,不透水面信息能更好地反映城市热环境的空间分布状况。     

基于多端元混合光谱模型与Landsat影像的北京不透水层动态研究

中国正在经历快速地城市化过程,及时又准确地掌握城市化过程对我国社会经济发展具有重要的实际意义。以Landsat-TM和ETM+为主要数据源,通过多端元光谱混合分析法(MESMA)提取北京建成区不透水层的时空演变信息。在Ridd的V-I-S(植被—不透水层—土壤)概念模型框架下,基于最小噪音变换(MNF)将TM或ETM+的6个光谱波段转换成MNF空间,并定义4种端元光谱分别代表植被、高反射率地表、低反射率地表和土壤,同时构建北京建成区端元光谱数据库。然后在MATLAB软件包中实现MESMA模型程序,依次提取北京市6个时段的不透水层信息。研究结果表明:MESMA方法能够提高植被、土壤和不透水层提取精度,相对误差分别为14.6%、17.3%和11.9%。研究结论充分说明MESMA方法应用到一个时间序列的中分辨率多光谱遥感影像是非常有效的。MESMA光谱分解方法能高效实现北京城市动态变化和城市扩张的监测。     

融合WorldView-2与机载激光雷达数据估算城市不透水面

针对高空间分辨率遥感影像进行城市不透水面提取时存在的同物异谱、异物同谱及阴影等局限性,提出一种基于WorldView-2高分影像与机载激光雷达数据融合的分层分类估算城市不透水面的方法。该方法首先运用基于雾霾与比值(haze-and-ratio-based,HR)的融合算法对WorldView-2多光谱波段与全色波段进行数据融合;然后依据LiDAR归一化数字表面模型(normalization digital surface model,nDSM)高度阈值分为地面物体与非地面物体,运用像元尺度上分层支持向量机分类算法进行城市不透水面百分比估算;最后结合特征阈值和GIS空间分析法探测阴影区域不透水面。研究结果表明,与传统的高分影像提取城市不透水面方法相比,该方法可以明显改善材质复杂的建筑物屋顶提取不完整,以及高亮裸土与高反照度屋顶相互混淆的现象,并通过阴影校正可以较好地区分阴影区域的植被与不透水面信息,进而提高城市不透水面估算精度。     

不同地表参数变化的上海市热岛效应时空分析

研究地表参数变化与热岛效应的关系对优化城市功能分区以及城市可持续发展具有重要意义。采用上海市2000、2005、2009年3个时期的Landsat ETM+卫星遥感影像,使用归一化不透水面指数(NDISI)、基于指数的植被指数(IVI)、归一化差异水体指数(MNDWI)分别从遥感影像中提取不透水面、植被和水体;然后从时间、空间角度并采用回归分析方法分析了上海市地表参数在这9 a中发生的变化及其对城市热环境造成的影响。结果表明:9 a中城市不透水面面积大幅增加,不透水面增加的代价是植被和水体大范围减少,形成了城市的热岛。上海市整体热岛强度是先增强后缓慢减弱的趋势,且热岛分布从集中型向分散型发展。     

基于ASTER遥感的杭州城市热/冷岛的景观特征分析

以杭州市中心城区为研究对象,基于ASTER热红外遥感数据反演杭州市中心城区地表温度、提取热环境边界,结合Landsat8OLI数据进行土地利用分类来提取不透水面和植被信息。在此基础上主要进行以下两方面研究:通过均值—标准差法提取杭州市热岛和冷岛边界,对比分析热岛和冷岛区内的景观模式差异,识别对杭州市中心城区地表温度影响最大的地物;使用空间梯度分析法来定量揭示杭州市地表温度与植被、不透水面的关系,并分析杭州市地表温度的空间分布特征。结果表明:(1)热岛和冷岛区域内存在较大的景观模式差异,热岛区域内不透水面对温度变化影响最大,而冷岛区域内植被对杭州市中心城区地表温度影响最为明显,且降温效果大于水体;(2)随着与市中心距离的增加,地表温度平均值与不透水面密度趋势线走向基本一致(正相关),与植被密度趋势线走向大致相反(负相关),且不透水面对地表温度的增温效应大于植被的冷却效应。     

Spatiotemporal Pattern of Urban-rural Aradient Land Cover Changes and Their Impact on Urban Heat Island in Xi′an City Since the 21st Century

Rapid urban expansion had a significant impact in land use/cover change along urban-rural gradient, and the increase of impervious construction land and the reduction of vegetation cover had induced and aggravated the urban heat island effect. Studying the impact of urban-rural gradient land cover change on urban heat island effect was significant for urban planning and construction, improving the comfort of human settlements and enhancing the function of urban ecological services. The surface temperature of Xi'an city was retrieved by mono-window algorithm based on Landsat images, and the thermal field intensity map was obtained by calculating the thermal field variation index, and the gradient land cover changes in urban and rural areas were analyzed with land use data. The results showed that: ①The urban heat island effect in Xi'an showed a trend of first increasing and then decreasing from 2000 to 2015. In 2000, the extremely strong heat island effect area accounted for 10.58% of the research area, and gradually increased to 16.14% in 2011, and then decreased to 9.00% in 2015. ②From 2000 to 2015, the area of construction land increased 412.76 km² and the intensity of extremely strong heat island expanded year by year with the expansion of urban built-up areas. ③About 70% of the non-heat island effect areas were located on farmland and forest land, and the proportion of water area in the non-heat island effect was increasing year by year from 31% to 47%, which showed that the increase of vegetation and water area could effectively alleviate the urban heat island effect.     

Comparison of impervious surface area and normalized difference vegetation index as indicators of surface urban heat island effects in Landsat imagery

This paper compares the normalized difference vegetation index (NDVI) and percent impervious surface as indicators of surface urban heat island effects in Landsat imagery by investigating the relationships between the land surface temperature (LST), percent impervious surface area (%ISA), and the NDVI. Landsat Thematic Mapper (TM) and Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) data were used to estimate the LST from four different seasons for the Twin Cities, Minnesota, metropolitan area. A map of percent impervious surface with a standard error of 7.95% was generated using a normalized spectral mixture analysis of July 2002 Landsat TM imagery. Our analysis indicates there is a strong linear relationship between LST and percent impervious surface for all seasons, whereas the relationship between LST and NDVI is much less strong and varies by season. This result suggests percent impervious surface provides a complementary metric to the traditionally applied NDVI for analyzing LST quantitatively over the seasons for surface urban heat island studies using thermal infrared remote sensing in an urbanized environment.     

利用植被覆盖度-地表温度特征空间提取厦门市土壤湿度信息

土壤湿度是水文学、气象学以及农业科学研究领域的一个重要参数。利用1989年和1996年两个时相Landsat TM遥感卫星影像来获取厦门的植被覆盖度和地表温度,并由此构建了植被覆盖度和地表温度组成的特征空间,最后利用该特征空间反演了土壤湿度,并分析湿度在两个时相中的变化情况。结果显示,在所研究的时间段内,厦门西南老城区的湿度得到增加。但是在东北部城市建成区扩展的地区,土壤湿度则明显降低。     

21世纪以来西安城乡梯度土地覆盖变化及对城市热岛影响时空特征

城市快速扩张导致城乡梯度土地覆盖发生显著的变化,引发不透水地表的增加,植被覆盖的减少,从而加剧了城市热岛强度。研究城乡梯度土地覆盖变化引起的城市热岛效应,并揭示城市热岛的时空特征及强度的变化,对城市规划建设、人居环境改善及提升城市生态系统服务功能具有重要的意义。基于Landsat系列4期影像,利用单窗算法反演西安市地表温度,计算热场变异指数得到热力场强度图并对其进行等级划分,结合土地利用/覆盖类型数据分析城乡梯度土地覆盖变化对城市热岛强度的影响。结果表明：①2000年西安市极强热岛效应区占研究区面积的10.58%,逐渐增加到2011年极强热岛效应区域的面积占比达到16.14%,而后到2015年降低为9.00%,整体上西安市城市热岛效应呈现出了先增长后降低的趋势;②2000年到2015年城乡建设用地面积增加了412.76 km2,极强热岛强度的范围随城市建成区的扩张逐年向外扩展;③无热岛效应区约70%位于耕地和林地,水域在无热岛效应中的占比也在逐年增多,从31%增加到了47%。不透水地表面积占比与地表温度有显著相关性,城乡梯度植被和水体面积的增加可以有效地缓解城市热岛强度。     

城市建成区地表热通量的遥感研究——以泉州市区为例

近年来,城市热岛效应已成为一个日益突出的城市环境问题,并受到了普遍关注。本文主要利用泉州市1989年、1996年Landsat TM以及2003年Terra ASTER遥感卫星影像来反演地表温度、地表反照率和植被指数等重要参数,然后结合当地的气象数据来进一步反演泉州市区的显热和潜热通量,分析了它们这些年发生的变化。研究表明泉州市区显热通量的高值分布区与城市建成区的分布范围基本吻合,并且在这些年中的分布面积不断增加。     

城市热岛效应地表通量空间分布研究

城市化进程的加快促使更多大中城市的产生以及城市面积的扩展,导致更加严重的城市热岛现象。为了更加深入理解城市热岛效应产生根源,以西安市城区为例采用美国陆地卫星遥感数据反演或估算地表温度、植被指数以及地表通量等变量,不仅采用传统的地表温度参数理解城市热岛现象,还着重分析城市建成区和郊区的地表通量空间分布格局及其与地表温度的关系。研究发现西安城市建成区与郊区之间热环境存在显著的差异,地表温度不仅与植被覆盖状况具有密切的关系,还与地表潜热通量和实际蒸散发变量存在显著的反相关关系。详细分析表明拥有众多工厂企业的西安市莲湖区热岛效应尤为显著,而位于市中心的新城区次之,具有较大面积郊区的灞桥区热岛效应并不明显。因此城市绿地不仅影响城市建成区的地表温度空间分布,还对地表通量以及实际蒸散发的空间格局产生重要的影响,在调节城市热岛效应方面具有重要的作用。
     

Spatio-temporal Characteristics of Urban Land Cover Structures in Prefecture-level Cities of Inner Mongolia Autonomous Region based on Remote Sensing Imagery

The urban land cover structures play an important role in providing urban ecological service and altering the quality of human settlements environment.In this study,2000~2015 Landsat TM series satellite data along with fine resolution remote sensing images were used to capture information of each 5-year land cover structures in 12 prefecture-level cities of Inner Mongolia Autonomous Region.Subsequently,there land cover information was used to monitor and analyze the spatiotemporal dynamics of urban expansion,and differences of land cover structures and expansion types.The results showed that：in 2000~2015,the overall changes of land cover structures in 12 prefecture level cities of Inner Mongolia Autonomous Region were rapid.Specifically,the urban area expanded by 278.93 km².By comparison,the proportion of urban area expansion in 2010~2015 was 1.61 times and 1.91 times than that of the first two periods (in 2000~2005 and in 2005~2010).Since 2010,the most dramatic changes has been observed.Particularly,obvious urban impervious surface expansion was found.Also urban vegetation showed obviously increased with varying degrees.At the past decade,urban expansion has undergone three stages.Specifically,the main process experienced from urban interior filling to urban interior filling and then to urban extension,of which Baotou and Hulunbeier belonging to the internal filling city.Population growth and socio-economic development are responsible for these differences.