基于遥感的石家庄市城市热岛效应的空间分异规律研究.docx
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基于遥感的石家庄市城市热岛效应的空间分异规律研究
河北师范大学
硕士学位论文
基于遥感的石家庄市城市热岛效应的空间分异规律研究
姓名:
赵红梅
申请学位级别:
硕士
专业:
自然地理学
指导教师:
王锡平
20080331
2.城市热岛遥感监测的的理论基础
2.1热红外遥感(Ther怕linfraredRemotesenslng
2.1.1理论依据
任何物质,只要其温度高于绝对零度,它就会不断向外辐射具有一定能量和波谱特征的电磁辐射。
辐射的能量大小和波长取决于温度,因此称为热辐射。
地物温度范围决定了其能够向外发射红外辐射。
热红外遥感就是利用星载或机载传感器收集、记录地物的这种热红外信息,从而识别地物和反演地表温度、湿度等特征。
根据普朗克(P1anck黑体辐射定律得到斯忒藩~伯尔兹曼(stefan—B01tzman公式
W-oT‘…………………………………(2—1式中:
w为黑体表面发射的辐射通量(WⅢ4:
T为黑体的绝对温度(K;o=5.6697×101Wm。
讯1为常数。
由式2一l可见,随着温度的升高,物体自身发射的辐射能量将呈4次方迅速增加。
物体(黑体在不同温度条件下自身发射的能量分布曲线,也称物体(黑体辐射波谱曲线(图2—1。
由曲线可直观看出,当温度T不同时,物体发射能量达最大峰值处的波长^max也随着变化,T增高,凡眦x向波长减少方向移动,反之向波长增加方向移动。
用维恩(wien定律表示:
加x=Ⅱ/T……………………………(2—2式中:
^眦x为黑体辐射最大峰值时的波长(Ilm:
T为黑体的绝对温度(K;a为常数,其值等于2897.8lImK。
由式2—2可以计算出不同温度的黑体在其自身发射能量最大峰值时的波长。
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第三,图像分辨率低。
图像分辨率主要界定于光学扫描的瞬时视场角和成像高度。
瞬时视场角越小、卫星航高越高,地面分辨率单元越小,分辨率越高。
分辨率与瞬时视场角和航高的关系为:
Ro=H・△目………………………………(2—4式中:
R。
——地面分辨单元,△口——瞬时视场角(弧度,H——航高。
对于红外扫描仪,瞬时视场角的大小是一定的,一般为l~3毫弧度。
Landsat卫星的航高为705km,地面分辨率为60~120m。
2.2植被遥感及植被指数
健康植物的波普曲线有明显的特点(图2—3,在可见光的O.55岬附近有一个反射率为1096~20%的小反射峰。
在O.45¨m和O.65肿附近有两个明显的吸收谷。
在0.7岬~0,8叫是一个陡坡,反射率急剧增高。
在近红外波段O.8~1.3岬之间形成一个高的,反射率可达40%或更大的反射峰。
在1.45岬,1_95肿和2.6~2.7呻处有三个吸收谷。
簪
O.60
静
韶
世
o.40
图2—3绿色植物有效光谱响应特征
影响植物光谱的自身因素主要为叶片的颜色、叶片细胞的构造和植物的水分等。
外界影响因素主要包括,灌溉、施肥、气候、土壤、地形等因素。
当这些因素发生改变时往往会影响到植物的叶片生长情况和叶片内的水分含量等。
植物的光谱特征可使其在遥感影像上有效地与其它地物相区别。
并且不同的植物类型具有不同的波谱特征,从而可区分植被类型长势及估算生物量等。
植被指数(VegetationIndex指从多光谱遥感数据中提取的有关地球表面植被状况的定量数值【49J。
通常是用红波段(R和近红外(NIR波段通过数学运算进行线性或非线性组合得到的数值,用以表征地表植被的数量分配和质量情况。
常用的植被指数有:
比值植被指数(RVI,RatioVegetationindex,归一化植被被指数(NvI,NorInalzedVegetationIndex,差值植被指数(DVI,DifferenceVegetationIndex,正交植被指数(PVI,PerpendicularVegetationIndex等。
本文选用归一化差值植被指数NDvI(NorIllalozedDi船”ncevegetationIndex。
它能更好地反应本地形区植被盖度稀琉、盖度差异悬殊的区域景观特点。
该植被指数的表达式为:
NDVI=
里竺型!
二旦翌删!
…………..
DNⅢ4+DINTM3
(2—5其中DN~D‰,分别表示landsatTM/ETM+第四波段(热红外波段的灰度值和第三波段(可见光红光波段的灰度值。
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3.材料与方法
3.1陆地卫星Landsat的数据
本研究是选用1987年3月25日、1993年10月19R和2000年6月8日共三幅影像进行的。
其中1987和1993年使用的是lanasatTM影像,2000年使用遥感影像是landsatETM+的数据。
2000年影像数据的ETM+6的下行数据有两个通道,分别记作格式1和格式2。
ETM+6在格式l时设置为低增益(6L,在格式2时设置为高增益(6H。
Landsat系列卫星自1970年代发射以来,凭借着其良好的性能价格比,丰富的光谱信息,快捷的图像更新周期和政府支持下的连续后续星计划等优势,成为土地利用、覆盖调查、农业估产、区域规划、森林火灾监测等诸多方面应用最广泛的遥感数据源。
Landsat系列卫星共发射了3代,第一代Landsat实验性卫星为Landsat一1、2、3,第二代为Landsat一4、5,第三代为Landsat一6、7。
其中LaJldsat一5采用高度为705kⅢ,轨道倾角为98。
的太阳同步准回归轨道,每16天对整个地球观测一遍。
TM为专题制图仪(ThematicMapper,采用光学机械扫描的方式获取地面目标图像,瞬时视场为30IIl,地面观测宽度为185km,数据通过跟踪与数据中继卫星TDRS传送到地面。
TM设有七个波段,包含着十分丰富的地表信息。
不同波段对应地物在波段内的反射或辐射特性,可根据不同应用需要,进行多种波段组合和专题信息的提取。
Landsat一7采用高度为705km,轨道倾角为98.2。
的太阳同步准回归轨道,重访周期也为16天,地面上的观测宽度为183kⅢ,星上搭载的是增强型专题制图仪ETM十(EnhancedThe嗽ticMapperPlus。
ETM+在保持了TM数据延续性的基础上,还增加了一个15m分辨率的全色波段(简称ETM十Pan,并把热红外波段的空问分辨率从120m改进到60m。
参数特征见表3—1和3—2。
表3—1TM/ETM+的观测参数与波段特征
波波长范围设计依据波段特征主要用途
段(m
l蓝0.45—0.52植物色素吸收对水体穿透力强,对叶有助于判别水深,水中叶绿素分峰O.45um绿素及叶色素浓度反布.近海水域制图
应敏感
2绿O.52—0.60植被在绿色波对健康茂盛植物绿反深测健康植物,评价植物生长活段反射峰射敏感,对水的穿透力力,研究水F地形特征和水污染0.55um较强
3红O.63一O.69植物叶绿素吸为叶绿素的主要吸收片j丁区分植物种类与植物覆盖收峰O.65岬波段:
度,探测植物叶绿素吸收的差异,在秋季则反映叶黄素、叶红素的差异
4近O.76—0.90受植物细胞结对绿色植物类别差异确定绿色植被类型,做生物长势红构的,植物在最敏感,为植物通用波和生物量的调查,水域判别等外O.70-1.3岬高段
反射
5中1.55—1.75水分子在处于水的吸收范围用于植物含水量的调查、士壤湿红1.4岬,1.9岬度、水分状况、作物长势的研究,
外的吸收峰内,反映含水量敏感
区分云和雾
6热10.4—12.5地物红外发射对地物热信息比较敏可以进行热制图,对植物和地物红特征感,接收到是物体本身的热强度测定分析,人类热活动外的热辐射特征监测
7中2。
08—2.35处于水吸收带处于水的强吸收带,水植物含水量测定,岩石的调查与红与蚀变岩类黏体一般呈黑色分类,含有一oH矿物的土壤外土矿物中轻基
的吸收带
8全0.52—0.9015m的地面空间通过各种融合手段提
色分辨率高地面空间分辨
表3—2部分遥感卫星参数的比较
l卫星LaIldsat7En.+LEmdsat5№n}斟、琢喂啪DISASTERI波段1234576812345765波段36个波段14波段1分辨率30m60m15m30m120Ⅲ1100m250一l000m90m
163.2遥感图像处理软件ERDAslMAGINE与图像处理
3.2.1ERD^sIMGlNE介绍与使用
ERDAsIMAGINE是美国EI{DAs公司开发的专业遥感图像处理与地理信息系统软
件。
在本论文遥感图像的处理中主要使用了它的空间建模工具模块、数据预处理模块、图像解译模块和图像分类模块。
一、erdasimagine空间建模工具
ERDAsIMAGINE空间建模工具由空问建模语言(sML、模型生成器(ModelMaker和空间模型库(ModelLibrary组成。
本文主要使用的是模型生成器(ModelMaker。
模型生成器是空间建模语言的核心,是一个为用户提供的图形界面,允许通过便于使用的面板工具来产生空间图形模型(GraphicModel,图形模型可以运行、编辑、保存在模型库中,或者转化成SML程序模型,以便应用SML做进一步的编辑;图形模型还可以作为流程图打印输出或直接插在研究报告的文档中。
№delMaker提供了23类共200多个函数和操作算子,可以操作栅格数据、矢量数据、矩阵、表格及分级数据。
本论文使用ModelMaker生成基于Landsat遥感数据的反照率(£模型和地表温度反演模型,进而运行模型生成地表反照率图和地表温度分布图。
二、数据预处理模块
Erdasi帕gine数据预处理模块由一组实用的图像数据处理工具构成,包括生成单值图像(creatnewi眦ge、三维地形表面(creatsurface、图像分幅裁剪(subsetIlnage、图像几何校正(I眦geGeometricCorrection、图像拼接处理(Mosaic、非监督分类(unsupervisedClassification、以及图像投影变换(ReprojectImages咖1。
图像分幅裁剪分为规则分幅裁剪和不规则分幅裁剪。
规则分幅裁剪是指裁剪图像的边界范围是一个矩形,通过左上角和右下角的两点的坐标,就可以确定图像的裁剪位置。
本文所使用遥感数据为整景的数据,而要研究的区域是整景数据的一小部分,所以利用分幅裁减工具对图像进行裁减,仅选择石家庄市区及一小部分近效地区。
三、图像解译模块
图像解译功能主要包括:
空间增强(SpatialEnhancement、辐射增强(Radi衄etricEnhance眦nt、光谱增强(SpectralEnhanceⅢent、高光谱工具(HyperSpectralt001s、傅立时变换(FourierAnalysis、地形分析(TopographicAnalysis、地理信息系统分析(GISAnalysis、实用分析功能(utilities。
分辨率融合(ResolutionMerge是空间增强处理的一个功能,是对不同空间分辨率的遥感图像进行融合处理,处理后的遥感图像既具有较好的空间分辨率,又具有
图4—2分类前地温值象元分布情况图
专家分类器决策树模型1987年、1993年、2000年分别见图(4—3a、b、c:
地沮丹曼堕嗣邑图a
分类标准
曼:
}==————一竺竺卜——————一
地掘分炎_硬瓴色——图b图c
图4—3专家分类器模型流程图
一一一一一一
一一一一一一掣兰兰茹
经过上述专家分类器模型处理后,地表温度图的温度值被分成5类,分类结果见表4—1。
表4—1经专家分类器模型分类后的数据表
}各分类温度范围见图4—4A、B、C
将分类结果绘制成图,并将石家庄市内主要标示物如铁路线、公园、工业区等标注在图上,分类结果见图4—4(1987年热岛分布图、1993年热岛分布图、2000年热岛分布图:
从图中看出,该市的热岛分布与城市延展轮廓基本一致。
高温区与较高温度区(红色和粉红色区域被低温区与较低温度区(褐色和绿色区域包围着。
城市中间零星的分布着高温的红色区域,东北部有一条带状的红色区域。
从空间位置上分析:
高温区呈多中心分布,从郊区到城市区域热岛比例有增加的趋势。
从时间尺度看:
1987年高温区与较高温度区的面积分别5%和11%;1993年的高温区与较高温度区的面积分别2%和6%;2000年高温区与较高温度区的面积分别为
3%和16%。
(见图4—4。
4.2.2石家庄市各年度热岛的分布特征
1987年见图4—5A,成片的高温度区分布在东北部的滹沱河及其沿岸地区。
城市中心的高温区主要分布于建设大街与体育大街之间,南到和平路北到光华路(棉纺一厂、棉纺二厂、棉纺三厂、棉纺四厂、仓安路的红旗纺织厂、胜利大街的棉纺七厂、位于体育大街与谈固大街之间(华北制药厂、拖拉机制造厂、煤矿机械厂、拖拉机配件厂、建筑机械配件厂、钢铁厂。
较高温度区主要分布在市中心的地区,如柏林庄、义堂村,吴家村、北宋村、方北村、西焦村等城中村附近。
1987年热岛空间分布的主要规律是:
中部偏北的城市中心地区仅分布很少的红
北部延伸的滹沱河业已干涸,沙滩和河床上裸露砂石,热容量小,升温较快。
因此在影像图.L为红色高温热辐射区,呈现了带状分布。
棉纺中心一直呈现高温中心点的原因是该工业中心为高大的厂房所覆盖,厂房屋顶主要为水泥混凝土构建,厂房周围的厂区基本没有绿色植被,地面为水泥硬化路面,厂区外围植被也很少且被柏油公路与其它地区隔开。
故造成该地区一直为高温中心。
石家J上市热岛【面积变化幽
低温区
间区
4.3地表温度分布场与归一化植被指数之间的关系
对反演生成地表温度图与归一化差值植被指数(以下简称植被指数图进行对应采点,按采集顺序依次记录采集点的坐标、辐温度(T和植被指数(NDVI,见表4—2和4—3。
根据上述处理对地表温度图与植被指数图对应选择的地表温度值和植被覆盖指数值用spss软件曲线进行拟合分析,该拟合分析选用一次和二次多项式进行,从中选取最优模型。
4.3.11993年10月19日地温与植被指数之间的关系
表4—21993年10月19日地温与植被指数采集点数据表
曲线拟合的结果见公式(4—1和4—2。
y=O.002x2一O.1016x+26.3348…………(4—1拟合公式4一l的二次项系数为O.002对整个表达式的影响很小。
而一次多项式的
相关关系的平方值(R2为O.694,显著水平值(sigf达到O.ooO,故选用一次线性拟合关系。
1993年10月19日的地温与植被覆盖指数的相关关系式为:
y=棚.0404x+22.8725…………………“(4—2其中x为自变量植被覆盖指数(NDVI,y为地温值。
拟合前后的曲线见图4—6。
悯
。
根据采集的地温样点与植靛衽蓝指
数祥点生成的曲绒
。
绳进一敬多墩戏越台崔型处理所‘
产生的曲线
图4—6石家庄市1993年lO月19日地温与植被指数的相关关系图
4.3.220∞年6月8日地温与植被指数之间的关系
表4—32000年6月8同地温与植被指数采集点数据表
根据模型的拟合结果,一次与二次多项式多项式的平方值(R2均为0.794。
显著水平值(sigf达到O.ooO,自变量与因变量呈现显著的相关意义。
但二次多项式的系数为0.000019,对二次多项式影响很小,且考虑到1993年数据的分析结果,故选择一次多项式。
因此选定2000年6月8日地温与植被覆盖指数的相关关系式为:
y=-o.395x+31.805l………………………(4—3其中x为自变量植被覆盖指数(NDVI,y为地温值。
拟合前后的曲线见图4一L
挺毓静藏(唧vI根据采囊的地洱祥点与植被授盖指数栉煮生成的曲线
经过一、失事疆式拟☆榄型魅理所产生的曲鳢
图4—7石家庄市2000年6月8日地温与植被指数的相关关系图
综合1993年和2000年两年的地温与植被指数的关系可知,地温与植被指数间存在着一次线性负相关关系。
但由于所选取的样本点、遥感图像处理过程、反演模型以及遥感图片自身的限制(瞬时拍摄等方面的误差,这一负相关关系尚不能准确地确定。
但是地温随植被覆盖率的增加而减小这一点在本文是可以确定的。
目前对于地温与植被覆盖率的关系中存在着两种不同的结论。
一种是线性关系,例如宋巍巍在研究广水地区时得出结论:
地温与植被指数的关系是y=一7.4124x+38.975。
另一种结论是二次多相式,例如王才军对重庆市研究后的出的:
地温与植被指数的关系是y=o.0156x2—2.5355x+104.08。
在本文中二次项影响不显著故本文研究区域的植被覆盖指数与地表温度的拟合关系选择一次线性的。
4.4石家庄市热岛剖面分析
为了更为详细的研究植被覆盖指数对地温的影响。
我们选择植被覆盖率高的长安公园和植被覆盖较低的高温区(棉纺工业区来分析植被与地表温度剖面的关系。
表5—51993年采样数据统计表
类别所占采样数相对频率(%
根据上述分析热力景观的指标计算公式,求得优势度、类分维数和类分离度的结果见表5—7。
表5—7热力景观指标计算结果
对比地表温度分布图和归一化植被指数图,结合热力景观指标计算结果可知:
1类分维数分析。
在所有的类分维指数中1987年的高温区和低温区的数值均大于其它的年份,说明1987年的热力景观的边界较为复杂。
分别对比1987年、1993年和2000年的高温区与低温区的分维数可知:
1987年的高温区分维数小于低温区分维数,1993年高温区分维数也小于低温区分维数,2000年高温区分维数大于低温区
分维数。
表明1987年和1993年这两年的低温区边界比高温区边界复杂,而2000年的高温区边界比低温区边界复杂。
总体看来类分维数值均较大,表明石家庄市的热力景观的边界较为复杂。
2优势度分析。
这三个年份里低温区的优势度均大于高温区的优势度,说明这三个年份里低温区在整个热力景观中所起的作用大于高温区。
将三个年份的高温区的优势度从小到大排列为:
2000年、1987年、1993年,说明石家庄市高温面积1987~1993年是减少的,从1993~2000年又开始增加了。
而且低温区的优势度有减小的趋势。
3类分离度分析。
2000年的高温区与低温区类分离度均较小,说明2000年高温区与低温区的连通性均较好。
1993年的高温区的类分离度高达11.6,远远大于其它年份的分离度值,说明该年的高温区与其它年份相比连通性非常的差,表明1993年高温区分布零散。
5.4本章小结
本章基于景观分析原理,分析了石家庄市的热力景观分布情况。
结果表明,从1987~1993年高温区面积、边界的复杂程度都有所减小。
但相比于1987年,1993年的高温区的连通性较差。
从1993~2000年高温区面积增加,边界复杂程度减小,连通性较好。
从1987~1993年低温区面积减小,边界复杂程度减小,连通性增加。
相比于1993年,2000年的低温区的面积有所增加,边界复杂程度减小,连通性增加。
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