城市土地利用变化对地表温度影响的遥感监测

发布时间：2017-06-26 05:23

  本文关键词：城市土地利用变化对地表温度影响的遥感监测，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：土地利用作为地球表层系统最突出的景观标志,其变化又会对地表温度造成影响,导致城市热岛效应显现。无论是土地利用变化还是城市热岛效应,都是近年来全球变化研究的重要领域。遥感技术则是进行土地利用变化动态监测和地表温度遥感反演的重要手段。论文对覆盖柳州城市的2005年、2006年、2009年、2010年美国Landsat 5 TM卫星遥感影像,采用最大似然法、支持向量机SVM、神经网络3种方法对土地利用进行分类,寻找最优分类方法,获取2005-2010年间土地利用水体、建筑、林地、农业用地等变化信息,利用遥感模型估算地表亮度温度,分析柳州城市2005-2010年“十一五”规划期间土地利用变化对地表温度的影响,通过分析柳州城市土地利用变化与社会经济发展指标之间的相关性获取土地利用变化的主要驱动力,探讨利用遥感技术监测城市可持续发展的方法。研究结果表明,2005-2010年“十一五”规划期间研究数据中柳州城市水体、林地面积变化减少得比较少,水体维持在4.4%左右,林地维持在30%左右。土地利用变化比较显著的是农业用地和建设用地,绝大多数的建设用地增加都来自政府征用的农业用地,建设用地由13.5%增加到了20.2%,农业用地由原来的50.2%减少到了45.0%。遥感模型估算2005年10月11日、2006年9月12日、2009年10月6日、2010年11月10日地表亮度温度的平均值分别是26.2℃、19.6℃、28.2℃、18.7℃。结合分类图,统计各年度水体、林地、农业用地、建筑区像元的平均温度,2005年10月11日分别是23.7℃、24.1 ℃、26.2℃、32.3℃,2006年9月12日分别是17.0℃、18.1℃、19.6℃、23.8℃,2009年10月6日分别是23.2℃、25.5℃、28.4℃、33.3℃,2010年11月10日分别是16.8℃、16.3 ℃、18.5℃、23.5℃。水体的地表温度最低,而建筑区的地表温度最高。水体的热容量较大,对改善城市热岛效应有明显的促进作用,但所占面积较少；林地和农业用地等植被覆盖面积占研究区面积的75%以上,其覆盖面积大幅度减少会造成整体地表温度升高,加剧城市热岛效应；建设用地大多都是不透水面,而不透水面在太阳照射下会急剧增温,建设用地的增加会使研究区整体地表温度升高,成为城市热岛效应的罪魁祸首。研究区人口总数、GDP、工业生产总值、房地产开发投资额四个经济指标与柳州市城市建设用地的相关性分析表明,四个经济指标与建设用地之间呈显著的正相关关系。
【关键词】：遥感技术 土地利用 地表温度 变化影响 监测
【学位授予单位】：广西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P407;P461
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-13
• 1.1 研究意义8
• 1.2 国内外研究现状8-10
• 1.3 研究方法与内容10-11
• 1.4 研究技术路线11-12
• 1.5 研究区基本概况12-13
• 第2章 遥感监测的研究方法和理论13-22
• 2.1 数据来源的选取13
• 2.2 数据预处理13-14
• 2.3 变化信息检测14-15
• 2.3.1 图像直接比较法14-15
• 2.3.2 分类后比较法15
• 2.3.3 组合法15
• 2.4 变化信息提取15-19
• 2.4.1 最大似然法16-17
• 2.4.2 支持向量机17
• 2.4.3 神经网络17-18
• 2.4.4 分类精度评价18-19
• 2.5 遥感模型反演地表温度19-22
• 2.5.1 归一化植被指数NDVI20
• 2.5.2 植被覆盖度20
• 2.5.3 地表比辐射率20
• 2.5.4 黑体辐射亮度值20-22
• 第3章 土地利用变化信息检测和提取22-40
• 3.1 波段选择22-25
• 3.1.1 TM波段光谱特性分析22
• 3.1.2 TM波段统计特征分析22-23
• 3.1.3 TM波段相关系数分析23-24
• 3.1.4 最佳组合波段24-25
• 3.2 目视解译和样本选取25-27
• 3.2.1 建立目视解译标志及样本选取25-26
• 3.2.2 样本选取及样本评价26-27
• 3.3 分类方法选取27-28
• 3.3.1 最大似然法27
• 3.3.2 支持向量机27-28
• 3.3.3 神经网络28
• 3.4 分类结果评价28-31
• 3.4.1 分类效果图对比28-30
• 3.4.2 分类精度评价30-31
• 3.5 变化信息检测和提取结果31-40
• 3.5.1 假彩色合成法检测结果32-35
• 3.5.2 波段替换法检测结果35-37
• 3.5.3 分类后比较法检测结果37-38
• 3.5.4 多波段主成分分析法38-40
• 第4章 地表温度反演40-51
• 4.1 实验数据大气校正40-41
• 4.2 归一化植被指数NDVI41
• 4.3 植被覆盖度41-42
• 4.4 地表比辐射率42-43
• 4.5 TM6波段辐射定标43-44
• 4.6 黑体辐射亮度值44-45
• 4.7 地表亮度温度45-51
• 4.7.1 各年份地表温度反演结果45-46
• 4.7.2 各年份温度区间像元分布46-48
• 4.7.3 各年份不同覆盖地物类型地表温度48-51
• 第5章 土地利用变化对地表温度的影响及变化驱动力分析51-57
• 5.1 土地利用/土地覆盖变化51-53
• 5.1.1 不同时期不同地物类型面积变化51-52
• 5.1.2 土地利用/土地覆盖转移矩阵52-53
• 5.2 土地利用变化对地表温度的影响53-54
• 5.3 土地利用/土地覆盖变化驱动力分析54-55
• 5.3.1 自然环境因素54
• 5.3.2 社会经济因素54-55
• 5.4 建设用地与不同社会经济指标的相关性分析55-57
• 第6章 总结57-59
• 参考文献59-62
• 读研期间的科研及获奖情况62-63
• 致谢63-64

【参考文献】

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1 胡道生;王修信;秦丽梅;汤谷云;罗涟玲;孙涛;;植被、不透水面、水体对喀斯特城市地表热场影响[J];重庆师范大学学报(自然科学版);2014年03期

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本文编号：484992