基于局地气候分区的济南市热环境空间分异及其 影响因素

城市地表覆被及空间结构不同,导致热岛效应不同,城市热环境存在空间差异。局地气候分区（LCZ）在城市热岛研究方面得到了广泛应用。合理划分LCZ、科学制定LCZ分类标准,是基于LCZ研究城市热岛的关键技术问题。本文基于济南市城市路网、DEM和建筑大数据划分LCZ,利用Landsat 8遥感影像反演地表温度,采用克里金法进行气温空间插值,以地表温度和气温综合表达城市热环境。在此基础上,采用方差分析方法研究了城市热环境的空间分异特征和LCZ类内热环境差异,采用相关分析方法研究了城市热环境的影响因素。结果表明：① 济南市地表温度和4:00、8:00、14:00的气温空间分布格局差异明显,存在较高温度异常值的LCZ数量分别占全市LCZ总数的0.25%、1.60%、4.05%和3.96%。建筑密集区域地表温度较高,同时包含分散的较高气温区,呈现热岛效应;② 不同类型LCZ的地表温度和不同时刻气温平均值存在明显差异。高层低密度、高层中密度、中层低密度等类型存在较高气温异常值的数量分别占较高异常值总数的47.37%和33.33%、9.65%,类内热岛效应明显;③ LCZ类型不同,类内热岛效应存在差异。低层低密度、中层低密度、高层低密度和高层中密度等类型所处位置高程不同,其方差分析的P值均小于0.05,热岛效应存在显著差异;④ LCZ所处位置高程不同,建筑空间分布指标对城市热环境的影响各异。总体而言,地表温度与建筑平均高度呈负相关,且达到了0.05以上的显著性水平,而气温与之呈正相关,且达到了0.001的显著性水平;城市热环境与建筑基底面积及建筑体积的平均值和标准差、建筑密度、容积率等指标的正相关性达到了0.001的显著性水平,这些指标对城市热环境的正向影响作用明显。     

株洲市城市热岛与土地利用/覆盖时空演变研究

以株洲市为研究区,选取两期Landsat TM/ETM＋影像,利用IDL分别反演出地表亮度温度;选择训练区域,利用ENVI的最大似然算法对两期株洲市影像进行土地利用/覆盖分类,以此作为基础分析了株洲市城市热岛范围、强度变化,以及土地利用类型/覆盖（LUCC）变化。结果显示,1999-2006年间,随着株洲市城市不断的扩展,城市热岛范围和热岛强度都有加强趋势;城市土地利用/覆盖的变化,引起了地表亮温的时空演变。研究表明,水体和植被具有良好的降温作用,而城镇建设用地和裸地则是城市热岛效应的主导因素。     

基于百度街景的SVF计算及其在城市热岛研究中的应用

SVF（Sky View Factor）是描述城市辐射和城市热环境的有效指标之一,是研究城市热岛的重要几何参数,如何快速准确地计算大规模的SVF对城市形态和城市气候研究具有重要意义。已有研究发现,SVF与热岛强度具有强烈关系,但以往研究存在争论和局限性。本研究采用百度全景静态图,基于深度学习,使用Deeplabv3+模型对天空范围进行探测,提出一种SVF自动计算方法,并用该方法计算上海市中心城区的SVF分布。本研究引入局地气候分区（Local Climate Zones, LCZ）,将大规模、精确的SVF结合每个地块具体的土地利用和建筑情况进一步用于SVF与热岛强度的关系研究。实验结果表明,在不同场景下,Deeplabv3+模型都能对天空范围进行有效探测（MIOU=91.64%）;本文方法计算的SVF与鱼眼照片计算的SVF具有令人满意的一致性（R²=0.8869）;在不同区域,SVF与热岛强度的关系不同,对于LCZ5开敞中层建筑,最高相关系数为0.68,对于LCZ1紧凑高层建筑,最高相关系数为-0.79。本文SVF计算方法在上海市中心城区的成功应用,验证了在中国高密度和复杂的城市环境中使用街景图像计算大规模SVF的可行性,此外本文基于区域化研究思想进一步研究了SVF与城市热岛的关系,弥补了以往此类研究的不足。     

成都市城市热岛效应分析

城市热岛效应是城市气候最显著的特征之一。基于地理信息系统和不同时次的遥感影像,探讨成都市地表温度、热岛强度、热岛等级的分布特征及其演变。结果表明:成都市热岛效应明显且夜间夏强冬弱,地表温度呈条状分布;日间城市多数区域属于弱热岛以上等级,中心城区偏向强热岛和极强热岛,夜间强热岛面积扩张,冬季热岛等级增加明显;2002~2012年,城市热岛等级增加,强热岛面积扩张,但存在昼夜和季节性差异。     

成都市城市热岛效应分析

城市热岛效应是城市气候最显著的特征之一.基于地理信息系统和不同时次的遥感影像,探讨成都市地表温度、热岛强度、热岛等级的分布特征及其演变.结果表明:成都市热岛效应明显且夜间夏强冬弱,地表温度呈条状分布;日间城市多数区域属于弱热岛以上等级,中心城区偏向强热岛和极强热岛,夜间强热岛面积扩张,冬季热岛等级增加明显;2002～2012年,城市热岛等级增加,强热岛面积扩张,但存在昼夜和季节性差异.     

成都市热岛效应与城市空间发展关系分析

利用Landsat卫星影像反演成都市中心城区1992、2001和2009年的地表温度,建筑用地和植被等信息,计算其城市热岛比例指数(URI),对成都市中心城区热岛效应与城市空间发展关系进行了分析。结果表明,在1992-2009年期间成都市主城区范围从91.24km2扩展到403.8km2。成都市建成区的大面积扩展导致了城市热岛空间分布发生迁移,从单中心聚集分布转变为多中心环状分布。回归分析说明,建筑用地和植被都是影响地表温度的重要因素,其中建筑用地与地表温度呈指数型正相关关系,而植被与地表温度呈负相关关系。总的看来,成都市中心城区在这17年间的热岛效应有了明显的缓解,城市热岛比例指数从0.72下降到0.33。城市植被覆盖率的增加和合理的规划对缓解城市热岛效应起到了积极的作用。     

萍乡市海绵城市建设对热岛效应减缓的实证研究

为了对海绵城市建设成效进行客观评价,本文对2013、2019和2020年的Landsat 8遥感影像进行了陆表温度(Ts)反演,计算城市热岛强度(UHII),归一化热岛强度指数(NHIII),用于分析萍乡市海绵城市建设前后热岛强度的变化.并与该地区土地利用分类图及其他气象要素分布图进行叠加分析,研究城市热岛效应(UHIE)的产生机制和成因.结果表明:林地面积占比和区域的平均热岛强度呈负相关关系,相关系数为0.69;人工表面面积占比和区域平均热岛强度呈明显正相关关系,相关系数为0.86;2019和2020年夏季的平均城市热岛强度相比2013年分别下降了0.58℃和0.9℃,海绵城市建设对区域热岛效应具有缓解作用.说明在城市建设规划中,适当增加水体和绿地面积不仅可以改善城市景观,还可以缓解城市热岛效应.     

基于局地气候分区体系的福州城市热环境研究

局地气候分区体系（LCZ）能够有效建立城市气候与空间形态间的定量关系,揭示城市内部热环境分异特征,是当前备受关注的城市热环境研究方法。本文以我国新晋“火炉城市”福州的主城区为研究区,使用2019年9月22日过空的Landsat-8影像,对基于LCZ的热环境空间分布特征与LCZ类间/类内差异进行分析,并就福州城市热环境的改善提出规划建议。研究表明:① 福州主城区以密集的中、低层连片建筑为主,并呈集聚式分布;② LCZ各类间存在明显的地表温度差异,大型低层建筑（LCZ 8）的温度最高,达41.56 ℃,密集低层建筑（LCZ 3）和工业厂房（LCZ 10）次之,分别为40.90 ℃和40.39 ℃,而茂密树木（LCZ A）和水体（LCZ G）的温度最低,均值为29.94 ℃;③ 根据福州城市发展的时空特征,将主城区分为二环区与三环区进行LCZ类内温度差异的比较分析,可以发现主城区内的主要LCZ建筑类别存在0.5~1.5 ℃的类内差异,造成这一差异的主要成因包括植被、水体等环境要素配置、建筑布局与邻近效应;④ 建筑层高与地表温度呈现显著的负相关关系（r=-0.858, p< 0.001）,并且由于高层建筑对太阳辐射的遮挡,其建筑阴影能够部分降低周边相对低矮建筑的表面温度和区域温度;⑤ 在今后的规划中,低矮连片的高密度居住区是改善城市热环境的重点区域,同时高层建筑虽有一定的降温效果,但对于城市风道的阻挡作用不可忽视,应留出足够的城市通风道。     

基于卷积神经网络的遥感影像地表覆盖分类

遥感影像地表覆盖分类是地理国情监测和地理信息资源建设中至关重要的环节,利用卷积神经网络对遥感影像进行特征提取和分类,具有十分重要的科研和应用价值。为提高遥感影像的地表覆盖分类精度,在深度卷积神经网络VGGNet的基础上,采用SeLU函数作为激活函数,并将激活函数中的λ、α作为训练参数,得到改进的VGGNet,用逐层贪婪算法对网络参数初始化,并选择适当的学习次数利用迁移学习的方法对网络参数调整,以提高网络的泛化能力来提取遥感影像各类别的深层特征,从而有效进行地表覆盖分类。通过GF-1卫星影像的实验表明本文方法在地表覆盖分类精度方面的优越性。     

基于遥感指数的南京市城市热岛时空演变分析

以南京市为研究区域,基于Landsat系列影像,采用单窗算法反演南京市2000—2017年的地表温度.通过地表温度均值标准差法划分城市热岛等级,分析南京市城市热岛时空演变特征,并基于归一化植被指数(NDVI)和归一化建筑指数(NDBI),分析南京市城市热岛和植被覆盖及不透水面的关系.研究结果表明,南京市2000—2017年城市热岛现象明显且有逐渐增长趋势;南京市城市热岛与植被覆盖、城市不透水面表现出较强的空间一致性;南京市城市热岛与植被覆盖和不透水面分别呈现负相关和正相关关系.研究为南京市城市环境管理与城市合理规划提供了一定的理论依据与参考.     

高分辨率遥感影像目标分类与识别研究进展

高分辨率遥感影像的目标分类与识别,是对地观测系统进行图像分析理解,以及自动目标识别系统提取目标信息的重要手段。本文综述了当前国内外在可见光、红外、合成孔径雷达和合成孔径声纳等遥感影像的目标分类与识别的关键技术和最新研究进展。首先,讨论了高分辨率遥感影像的目标分类与识别问题的主要研究层次和内容;其次,深入分析了高分辨率遥感影像目标分类与识别,在滤波降噪、特征提取、目标检测、场景分类、目标分类和目标识别的关键技术及其所存在的问题;最后,结合并行计算、神经计算和认知计算等技术,讨论了目标分类与识别的可行性方案。具体包括：（1）高性能并行计算在高分辨率遥感图像处理的主流技术,并给出了基于Hadoop+OpenMP+CUDA的高分辨率遥感影像混合并行处理架构;（2）深度学习对于提升目标分类和识别精度的应用前景,以及基于深度神经网络的多层次遥感影像目标识别方法;（3）认知计算在解决遥感影像大数据不确定性分析的模型与算法,并讨论了层次主题模型的多尺度遥感影像场景描述方案。此外,根据媒体神经认知计算的相关研究,探讨了遥感影像大数据的目标分类和识别的发展趋势和研究方向。     

中国大城市的城市组成对城市热岛强度的影响研究

城市的快速扩张诱发并加剧了城市热岛效应,对人类健康和生存发展提出严峻挑战,因此,探索城市组成对城市热岛的影响具有重要意义。本研究在传统城市热岛影响因子的基础上,重点分析城市组成与城市热岛的关系。以13个中国大城市为研究区,利用2015年夏季（6-8月）白天和夜间的MODIS LST数据计算城市热岛强度,并结合土地覆盖数据、人口、区位和气象数据,分析热岛强度和城市地表组成、地表空间格局、人口和区位4类因子的关系。研究结果表明：中国的13个大城市均存在不同程度的热岛效应,城市白天的热岛效应比夜间显著。影响城市白天热岛强度的主要因子为城市建筑用地和林地面积比例、城市建筑用地和林地平均斑块面积、城市建筑用地聚集度和人口密度。城市建筑用地和林地平均斑块面积、城市建筑用地聚集度和林地斑块密度是夜间热岛强度的主要影响因子。城市建筑用地面积和乡村林地面积的增加会导致城市热岛情况的加剧,而通过调节城市地表空间格局（减少平均建筑用地斑块面积和降低建筑用地斑块聚集度）可以更好地降低城市地表温度,减缓城市热岛效应。     

粤港澳大湾区建设用地扩张与城市热岛扩张耦合态势研究

深入研究粤港澳大湾区建设用地扩张与城市热岛扩张的耦合态势,对改善大湾区生态环境、实现城市化的健康发展,具有重要的意义和科学价值。本文以粤港澳大湾区为研究区域,选取2000、2008和2016年的遥感影像数据和地表温度数据,提取大湾区的建设用地、划分城市热岛强度等级、识别城市热岛区域;在此基础上,使用总体耦合态势和空间耦合特征两种模型揭示大湾区在不同时期建设用地扩张和城市热岛扩张的耦合关系。结果表明：① 2000-2016年,粤港澳大湾区的建设用地扩张和城市热岛扩张趋势具有同步性;② 城市热岛区域面积不断增加,在珠江口两岸逐步形成了连接中山-佛山-广州-东莞-深圳-香港,大范围分布的倒“U”形城市热岛条带;③ 大湾区建设用地与城市热岛的总体耦合态势处于不断加强的过程,至2016年,两类指标的重心距离达到研究期内的最小距离,此时的总体耦合态势最强;④ 研究期内,大湾区未出现建设用地扩张和城市热岛扩张严重失调情况,建设用地扩张和城市热岛扩张耦合类型以耦合型、基本耦合型以及轻度不耦合型为主,空间耦合程度高。     

2005-2016年北京中心城区热岛时空格局及影响因子多元建模

城市热岛效应作为城市范围的一种典型气候特征,在近年来受到了广泛的关注。了解城市热岛时空演变及形成原因对缓解城市热环境和提高人居舒适性有着重要意义。以北京市中心城区为例,首先,基于Landsat卫星2005、2010、2016年的热红外影像数据反演得到地表温度,采用均值标准差方法对地表温度进行划分得到多等级的热岛强度,分析城市热岛的空间格局和随时间的演变规律;其次,提取不透水层、植被、裸土和水体4种典型地物类型,统计不同年份下各热岛强度之间的转移信息并计算相关的热力景观格局指数;接着,依据离市中心的距离将中心城区分为30级缓冲区,统计分析每一级缓冲区内各地物类型的面积比例与热岛强度信息。最后,以各地物类型的统计数据,结合离市中心的距离,建立各影响因子与热岛强度之间的多元关系模型,综合分析地物类型和市中心的距离变化对城市热岛的影响。结果表明：北京中心城区整体热岛强度呈逐年增长的趋势,高等级热岛强度的热力斑块面积逐步扩张,热力景观类型的多样性随时间推移呈下降态势。不透水层对热岛强度的影响较大,具体表现为不透水层盖度越高,热岛强度越大;热岛强度随离市中心距离的增大逐渐降低。     

基于遥感和BP人工神经网络的城乡气象站点划分分析

城市热岛是城市环境和全球变化研究的重要组成部分,利用气象观测资料研究城市热岛的影响一般采用城市和乡村气象站的同步实测气温,并计算其平均气温差,因此,城乡气象站点划分的准确性,将直接影响城市热岛研究的科学性。鉴于以行政单元统计人口为依据的划分方式未考虑人口在行政单元内的实际空间分布,本文以安徽省为例,利用从遥感影像上提取的土地利用信息,采用BP人工神经网络方法,建立站点缓冲区内土地利用类型比例的城乡站点划分模型,并利用空间化后的人口格网数据对该模型的精度进行了验证。结果表明,该模型有效地建立了气象站点周边缓冲区内的土地利用类型比例与城乡站点类型之间的定量关系,避免直接采用行政单元统计人口数据的不足,客观地模拟了缓冲区内土地利用对气象站点的综合作用,科学地划分出城市和乡村气象站点,为城市热岛研究提供科学、可靠的数据保障,并可用于大区域研究。另外,本文利用划分出的乡村站点建立背景温度场,得出2000年安徽省各城市站点平均热岛强度为0.4℃。     

武汉市夏季城市热岛与不透水面增温强度时空分布

城市化的不断发展使自然地表不断被不透水面所取代,城市地表温度高于乡村,形成了显著的热岛效应。城市热岛给城市生态发展与人类健康带来了严重的负面影响,对其空间模式与背后形成机制的研究意义重大。本文以武汉市为例,基于2001、2007和2016年夏季Landsat系列影像使用辐射传导方程法反演了城市地表温度,并采用MOD11A1数据进行了验证;同时,计算了不同时期的城市温度等级和热岛比例指数,分析了城市热岛的时空变化。此外,为了探究热岛效应形成的主要原因,即不透水面与热环境的关系,全局角度使用多元线性回归分析对比了其增温效果与植被水体降温效果的强弱,空间局部角度采用地理加权回归结合地形数据得到了其增温强度的时空变化。结果表明：① 辐射传导方程法适用于实验中研究区的反演;武汉市城市热岛比例指数先增后减,但温度等级高的地区仍在不断扩张;② 多元线性回归可以准确地反映不同地表覆盖对地表温度的影响,R^2值为0.910,总体上武汉市不透水面的增温效果强于植被的降温效果,并弱于水体的降温效果; ③ 2001-2016年不透水面增温强度较高区域的分布呈现“单中心”到“多中心”的变化趋势,由单一集中于中心城区变为了分散集中于三环线附近的汉阳沌口工业区、青山工业区、阳逻开发区和东西湖区等地区。综上所述,武汉市夏季热环境问题仍然较为严重,城市外部地区的不透水面增温强度正在逐渐增大,规划治理应当给予这些地区更多的关注。     

山东省土地利用类型动态变化监测系统开发与验证

快速准确地区域土地利用分类是土地利用变化监测的重要部分。该文以山东省为例,使用Terra MODIS地表反射率产品(MOD09),根据山东省遥感影像在不同月份上地物反射率特征构建决策树,在VC平台上开发基于该决策树的针对MOD09数据的土地利用类型自动分类及变化分析的系统,对2000—2009年MOD09每月数据进行分类及其变化分析,并将结果与MODIS地表分类产品进行对比,验证了该系统的高效性和实用性。     

基于Landsat 8的成都市城市热岛时空格局变化研究

现有基于Landsat 8的城市热岛研究课题对城市热岛格局变化研究较少,且驱动因素分析匮乏。本文针对上述问题以成都市为例开展研究。基于2013年和2018年两期Landsat 8影像采用RTE算法、JM_SC10算法和TIRS10_SC算法进行热场分布的空间特征分析,并结合植被、建筑及人口等数据探讨驱动城市热岛时空格局变化的因素。研究表明:①3种反演算法获取的城市热岛效应结果具有一致性;②2018年较2013年热场分布呈现扩大化、多极化、空心化的趋势,尤其在双流区、龙泉驿区等近年重点发展区域出现新的热岛极值区;③植被和水体指数与地表温度成负相关,建筑、人口指数与地表温度成正相关;④除自然地理因素外,城市热岛时空格局变化受人口分布、政策和政府行为因素及社会经济因素驱动性明显。     

黄河三角洲蒸散的遥感研究

蒸散是水资源管理的一个重要参数。与传统的蒸散计算方法相比 ,利用遥感进行蒸散研究具有快速、准确、大区域尺度及地图可视化显示等特点。 SEBAL模型是一个应用遥感影像收集到的可见光波段、近红外和热红外波段信息对大区域范围进行蒸散计算的模型 ,它是基于地表能量平衡方程 ,通过计算地表净辐射通量 ,土壤热通量和显热通量 ,最后计算出用于蒸散的潜热通量 ,进而计算出遥感影像拍摄时的瞬时蒸散及当天的总蒸散量。本文利用 SEBAL模型采用 ETM+影像对黄河三角洲进行了遥感蒸散研究 ,并对黄河三角洲的蒸散特点进行了分析。蒸散研究对黄河三角洲水资源的合理利用有潜在的指导意义。     

城市地表净辐射通量的季相变化及与地表覆盖格局的关系研究

本研究利用厦门市4个季节的Landsat-5 TM遥感影像和气象资料,反演地表净辐射通量,进而分析其季相变化特征;使用景观格局指数表征和描述地表覆盖的空间组成与配置,采用相关分析、偏相关分析、逐步回归和方差分解相结合的方法,从多季节角度研究地表覆盖格局对地表净辐射通量的影响。结果表明：① 厦门市地表净辐射通量平均值夏季最高,春季次之,秋季和冬季较低,地表净辐射通量在水体和林地区域较高,建设用地和裸地等其他地表覆盖类型区域较低;② 地表覆盖的空间配置对地表净辐射通量没有显著影响;③ 地表覆盖的空间组成对地表净辐射通量产生重要影响,全年内林地和裸地所占面积比例对地表净辐射通量的影响最显著,林地所占面积比例是影响和解释地表净辐射通量跨季节差异的最重要和持续有效的因素。该研究加深了关于地表覆盖格局对地表净辐射通量的影响的科学认知,有助于探索城市热岛的形成和演变机制,也可为城市规划和可持续发展提供理论依据和实践指导。