城市新型热红外遥感器评估与建筑碳排放初步估算

发布时间：2020-08-08 16:48

【摘要】：随着城市化和工业化进程的加快,中国的温室气体排放逐渐上升,中国建筑能耗也呈现持续增长趋势。中国提出2020年单位GDP的能耗要比2015年下降25%的减排目标,建筑节能受到极大的重视,对于建筑能耗的合理估算也成为实现碳减排目标的重要组成工作。传统卫星热红外遥感能够低成本获取大范围城市区域的热红外影像,但获取频率受卫星再访周期和天气的影响。无人机作为一种新型摄影测量方式,具有体积小、质量轻、易于操作;成本低;作业灵活,受天气和场地影响小等优点,能够快速获取高分辨率影像,在遥感领域得到了广泛应用。本文以广州市为例,评估了新型卫星传感器Landsat TIRS和CBERS-04 IRS在城市地表覆盖温度反演的差异,尤其是建成区的差别响应;并以多旋翼多角度无人机为飞行平台,以广州市增城区1.3平方千米的地区为研究区,利用无人机系统获取研究区高分辨率遥感影像,并对比分析了Pix4Dmapper、Agisoft PhotoScan两种无人机摄影测量数据处理软件对无人机影像的拼接处理过程及结果,对比发现Pix4Dmapper生成的影像更为平滑,拼接效果更好。基于此结果图,利用eCognition完成对拼接影像的多尺度分割,并采用面向对象方法完成对影像的高精度分类,分类精度达100%,完成了对地物信息的有效提取。同时,基于无人机倾斜摄影数据,利用Smaert3D软件平台实现了三维重建以及建筑单体化。基于上述土地覆盖、地表温度及建筑几何数据,利用eQUEST软件对建筑能耗进行了建模及估算,最后得出单个建筑的碳排放时空分布。研究得出,低矮的住宅建筑单元格年碳排放小于100kgC,而高层商品住宅建筑单元格则大于1000KgC。根据本文提出的方法,可以实现利用无人机遥感获取的信息对建筑碳排放进行了估算,是一种快速低成本的估算方法。
【学位授予单位】：中国科学院大学(中国科学院广州地球化学研究所)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P237
【图文】：

节都逐渐缩小（IPCC,2013），见图 1.2（b）。全球气候变暖对的影响将影响和破坏生物链、食物链，导致更为严重的生态次评估报告指出，如果全球平均温度增幅超过 1.5oC 2.5oC，地球可能面临灭绝风险。如果全球平均温度升高超过约 3.5oC，40绝（IPCC, 2007）。

（b）北极夏季海冰范围Figure(b)Arcticsummerseaicerange

研究区域地理位置

【参考文献】

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1 廖恩恩;;我国建筑节能技术现状与发展趋势分析[J];住宅与房地产;2018年03期

2 王慧;;PhotoScan在无人机遥感影像数据处理中的应用[J];测绘与空间地理信息;2017年05期

3 付祺;;我国建筑能耗状况及有效的节能途径[J];建筑技术开发;2017年01期

4 汪雅婕;;Pix4Dmapper在无人机航摄应急救灾项目中的应用研究[J];测绘与空间地理信息;2016年09期

5 李玉敏;张友国;;中国碳排放影响因素的空间分解分析[J];中国地质大学学报(社会科学版);2016年03期

6 赵选民;段晓琛;;基于STIRPAT模型的陕西省碳排放影响因素分析[J];财会月刊;2016年12期

7 赵云景;龚绪才;杜文俊;周力;;PhotoScan Pro软件在无人机应急航摄中的应用[J];国土资源遥感;2015年04期

8 黄日娟;梅树红;陆向明;;基于无人机遥感的高分辨率影像快速获取研究[J];科技资讯;2015年20期

9 陈济才;文学虎;李国明;;基于面向对象的高分影像地表覆盖典型要素快速提取对比研究[J];遥感信息;2014年04期

10 吴健生;牛妍;彭建;王政;黄秀兰;;基于DMSP/OLS夜间灯光数据的1995-2009年中国地级市能源消费动态[J];地理研究;2014年04期

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1 李晓俊;基于能耗模拟的建筑节能整合设计方法研究[D];天津大学;2013年

2 张明;基于指数分解的我国能源相关CO_2排放及交通能耗分析与预测[D];大连理工大学;2009年

3 黄慧萍;面向对象影像分析中的尺度问题研究[D];中国科学院研究生院（遥感应用研究所）;2003年

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1 马青岷;无人机电力巡检及三维模型重建技术研究[D];山东大学;2017年

2 曹帅帅;无人机倾斜摄影测量三维建模的应用试验研究[D];昆明理工大学;2017年

3 孙燕霞;基于高空间分辨率遥感影像的土地利用信息提取[D];重庆交通大学;2014年

4 魏子寅;基于无人机正射影像进行土地利用/土地覆盖分析[D];内蒙古师范大学;2013年

5 袁庄鹏;碳通量变化特征及影响因子研究[D];上海师范大学;2013年

6 周瑞;面向对象分类方法在矿区地物信息提取中的应用研究[D];中北大学;2012年

7 袁怡;南四湖湿地遥感信息提取及景观格局动态变化研究[D];山东师范大学;2010年

8 王新辉;面向对象的高分辨率影像香榧分布信息提取研究[D];浙江大学;2008年

9 陈启浩;面向对象的多源遥感数据分类技术研究与实现[D];中国地质大学;2007年

10 张强;低空无人直升机航空摄影系统的设计与实现[D];解放军信息工程大学;2007年

本文编号：2785830