基于Landsat 8的成都市中心城区城市热岛效应研究

发布时间：2018-01-23 05:04

本文关键词： 遥感成都城市热岛效应 Landsat 8 地表温度反演　出处：《成都理工大学》2015年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：2014年中国GDP总量突破十万亿美元大关,《2012中国新型城市化报告》指出,中国城市化率突破50%,每年将有超过1200万人口成为城市居民,预计到2020年我国的城市化率将达到55%。改革开放以来,我国经济增长速度、工业化和城市化进程令世人惊叹,城市化的快速推进在给中国带来进步和繁荣的同时也引发了严重的生态环境退化问题,城市发展让城市下垫面的结构和类型发生了巨大的变化,原有的森林植被、农田、水体等自然景观被众多低反射率高吸热性的建筑物、道路等不透水面所取代,城市建成区仍在不断向外扩展。由于城区建筑密集度远远高于郊区,沥青和水泥路面跟郊区的土壤、植被相比吸热更快,白天城区储存大量热量,晚上又将热量散发到大气中,加上人为热、温室气体以及大气污染等多方面原因导致的热量在城区空间范围内聚集,最终形成了城区大气和地表温度明显高于郊区的城市热岛效应。近几十年来,全球城市化进程不断加快,城市繁荣的光鲜表面背后是由于对自然生态环境不断破坏而导致的大气污染加剧和极端气候频发,1833年,Howard在研究伦敦城市气候特征时首次发现了城市热岛效应,此后,城市热岛效应作为一个比较隐性的城市化不良产物引起了人们的注意。城市热岛效应本身不会像台风、暴雨等强烈天气那样直接造成重大的天气灾害,但是往往会通过改变局地的能量平衡、水循环过程、大气边界层结构、污染物传播和扩散规律从而对人类生产、生活产生间接和持续性的危害。人类对城市环境的要求越来越高,使得城市热岛效应成为亟待解决的课题,引起了全世界学者的广泛关注。由于城市热岛成因非常复杂,影响热岛强度的因子多种多样,并且热岛不仅随时间变化,也随着空间变化,变化模式种类繁多。对城市热岛效应的研究分析,既可以深化为人为活动作用于自然生态系统的机理性研究,也可以应用于减缓城市热岛效应的策略制定。从研究现状来看,城市热岛效应已经成为一个跨学科跨领域的问题。成都市是西南地区开发最早的城市,同时作为西南地区的政治、经济、文化方面的中心城市,在西部大开发的不断推进下,近10年来发展尤为迅速,城区范围不断向外扩张,热岛效应变化明显,因此选用成都作为热岛效应研究区具有重要意义和研究价值。在研究方法上,结合作者专业技术特长采用遥感反演法获取研究区城市热岛区域,借助统计学方法进一步分析地表参数和地表温度的相关联系。在选取影像数据时,考虑Landsat陆地卫星具有光谱特性强、高分辨率、数据丰富、获取方便等优势而选用了Landsat 8影像作为主要数据源,借鉴Landsat TM/ETM的地表温度反演方法分别采用RTE、SC、IB、MW和SPW五种算法对Landsat 8影像实行地表温度反演,并对比分析反演结果。本文以2013年4月20日的Landsat 8遥感影像为主要数据源,主要取得了如下研究成果和认识:1)使用四种单波段算法(RTE算法、IB算法、SC算法和MW算法)和劈窗算法(SWA算法)对研究区地表温度进行反演,对五种算法得到的地表温度结果进行对比分析和精度验证。研究结果表明,使用适用于Landsat TM/ETM的单波段地表温度反演算法同样适用于Landsat 8;本次实验的五种算法中,劈窗算法反演得到的地表温度更为接近真实情况,体现了由于Landsat 8具有两个热红外波段而可以更加精确计算地表温度的特点。2)以成都市环线道路(一环、二环、三环、环城高速)和行政界线为划分单元,对成都市中心城区地表温度进行统计,分析了研究区城市热岛的空间分布格局:越接近城市中心,热岛区面积比例越来越大;越远离城市中心,低温区和次中温区的分布越广;研究区热岛区域大面积且集中地分布在二环至绕城区域,说明城市发展大规模地向外围区域伸展,在新的区域建设中需要合理的规划来降低城市热岛效应。3)大量研究表明,土地利用/覆盖变化即城市下垫面材质改变是城市热岛效应的重要因子,为了验证地表参数和地表温度之间的某种特殊相关性,计算研究区NDVI、MNDWI和NDISI这三种分布代表了植被、水体、不透水面分布情况的归一化指数,通过空间采样建立地表参数与地表温度的回归方程,研究表明:不透水面对城市热岛效应具有正相关作用,而水体和植被都具有负作用,尤其是植被对于城市降温具有明显作用。
[Abstract]:Since the reform and opening - up , the urban heat island effect has become more and more important than that in suburban areas , such as typhoon , rainstorm and so on . In this paper , using the remote sensing inversion method to obtain the urban heat island region of the study area , the authors analyze the surface temperature of the urban heat island by using the remote sensing inversion method . The results show that the land surface temperature of the urban center is more accurate than the urban center , and the wider the area of the hot island , the more remote from the urban center , the wider the temperature and the sub - temperature zone , the more extensive and centralized distribution of the hot island area in the study area is in the second - ring - to - round area . In order to verify some special correlation between surface parameter and surface temperature , it is shown that water and vegetation have positive correlation function , and water and vegetation have negative effects , especially the vegetation has obvious effect on urban cooling .

【学位授予单位】：成都理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：X16;X87

【参考文献】