秦淮河流域近30年不透水面景观格局时空演变研究

不透水面作为表征城市化的重要指标,具有极其重要的生态学意义。本文选取多时相Landsat影像,以秦淮河流域为研究区,通过旋转森林算法得到9年土地利用覆盖图,并综合不透水率动态变化分析、土地利用变化轨迹分析、景观格局指数分析探究大流域尺度在近30年间不透水面景观格局的演变过程,旨在揭示其在城市化背景下的时空演变规律。研究结果表明：近30年来,秦淮河流域城市化进程推动下的景观格局变化显著,不透水面积增长近4倍,景观优势度大幅提升;城市化格局演变在2001-2003年前后具有明显差异,前期城市扩张以南京城区与江宁区为主,后期南京城区不透水面扩张大大减缓,而溧水区与句容市扩张速度大幅提升;城市化建设后期,流域内不透水面斑块形状复杂度降低、散布与并列情况减少、斑块的连通性、聚集度逐步增加,其中连通性水平较高的地区主要集中在南京城区和江宁区。     

福州市地表温度热点及时空变化分析

中国作为世界第一大发展中国家,近年来城镇化发展迅速,大量自然地表转化为人工地表,从而引起了一系列环境问题,其中以城市热岛问题最为显著。因此如何缓解因城市化进程的加快引起的城市热岛效应已成为热门研究方向。为精确分析城市空间格局对热集聚的影响,本研究利用2000年5月4日的Landsat ETM+和2016年7月27日获取的Landsat OLI两期遥感影像,获取福州市的土地覆盖信息并进行精度验证。在地表温度（Land Surface Temperature, LST）反演基础上通过热点分析（Getis-Ord Gi*）,并结合不透水面（Impervious Surface Area, ISA）信息来研究城市化进程中福州市16 年来 LST的变化特性,空间集聚特性及其产生的尺度效应。热点分析结果显示：① 通过分析福州市内各地和热点中心的距离与LST的关系可较好地反映空间热聚集。2000 年在距热点中心0.97、1.03、0.95 km范围内热聚集明显;2016 年则增长到分别在距热点中心半径1.89、2.01、2.10、2.05、2.13 km范围内热集聚显著且热点区数量也从3 个增加至5 个。热集聚区（热点区和较热区）总面积在此期间从15.7%增至47.3%;② 由于热点图中的热点区和冷点区的形成不单取决于LST的高低,因此热点分析与空间自相关分析方法相比,能更直观地分析土地覆盖变化对LST的影响,了解城市内部热强度变化的细节。本研究采用的热点分析方法可用于城市环境保护与规划,将来还可作为城市土地规划与热环境影响的分析依据。同时可利用热点分析图模拟城市微气候,估算城市绿地降温程度等。此外,未来还可基于此进一步探讨更多时相以及不同城市的对比分析,特别是对不同城市类型如带状城市,多中心城市及中心城市等的研究。     

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.     

近20年来福州城市热环境变化遥感分析

城市热环境是城市微气候的重要组成部分,已成为近年来的研究热点。受制于卫星传感器较低的热红外波段空间分辨率,此类数据反演得到的地表温度难以反映城市热环境的实际情况。为解决这一困境,本文利用空间降尺度HUTS算法反演得到30 m空间分辨率的福州市中心城区1994年5月12日、2003年5月29日和2016年7月27日3个时相的地表温度影像。在此基础上,结合土地利用等数据对热环境的时空变化做定量分析,并进一步引入景观指数,分析近20年间福州市中心城区高温度等级斑块的形态变化。结果表明：① 近20年间随着城市拓展,福州市建成区的高温区域面积从35.75 km²增加到184.11 km²,高温度等级斑块不断从市中心向四周扩散;② 市中心的特高温斑块和高温斑块趋向破裂、分散,聚集程度下降,次高温斑块的面积与占比均大幅提升,成为建成区内高温区域的主要组成部分;③ 城市热岛比例指数URI由0.39上升到0.52,热岛效应明显加强。总体上,近20 a间福州市建成区的热环境变化较大,其中鼓楼区南部、台江区和晋安区南部的高温区域聚集现象有所改善,而仓山区、马尾区和闽侯县的大部分区域在经历快速城市化过程后温度等级明显升高。     

基于高分二号卫星影像的城市不透水面提取

受到分类目标趋于多样化和影像因素复杂的影响,基于高分辨率遥感影像提取城市不透水面的方法普遍精度不高。本文旨在探索快速有效地利用高分辨率遥感影像提取不透水面方法。以梧州市高分二号遥感卫星影像为例,采用支持向量机方法应用于不透水面分类中。这种方法首先根据高斯核函数训练出样本空间,然后直接对经过HSL色彩空间变换后的影像进行分类,使得有效特征信息增加进而分类精度提高。实验结果证明了这种方法的有效性。     

Landsat/OLI与夜间灯光数据在提取城市不透水面中的精度差异分析

不透水面作为反映城市发展程度和表征城市生态环境的重要指标,在城市化研究中成为重要的数据源。当前,不透水面信息的获取通常基于遥感数据来开展,包括不同分辨率的遥感数据。这些遥感数据在高精度提取城市不透水面的能力具有较大的差异,会因尺度不同而带来提取精度的偏差。因此,理解不同遥感数据源在不透水面提取上的差异尤为重要。本文利用Landsat/OLI光谱数据和VIIRS/DNB夜间灯光数据分别采用线性光谱混合分析法和大尺度不透水面指数法提取珠江三角洲研究区的不透水面信息,并从不透水面总体精度、不同密度精度对比分析2类数据源提取不透水面的差异。结果表明：① Landsat/OLI和VIIRS/DNB两者提取不透水面的总体精度差异不大,Landsat/OLI提取不透水面的精度总体上略高于VIIRS/DNB。2种数据提取不透水面的均方根误差RMSE分别是0.18和0.21,系统误差SE分别是0.12和0.13,决定系数R ²分别是0.76和0.67。② Landsat/OLI和VIIRS/DNB数据对不同密度不透水面分布区域的提取能力不同：VIIRS/DNB在低密度不透水面区域提取精度高于Landsat/OLI;而Landsat/OLI在中、高密度不透水面区域提取精度均高于VIIRS/DNB。通过2种数据提取精度差异的对比,以期为不同密度的不透水面分布区域提取找到最佳尺度的数据源,提高不透水面提取的效率和精度。     

一种基于NDISI的复合权重波段双差值不透水面提取指数

针对现有遥感指数提取不透水面取结果中混有沙地、裸土等噪声的问题,本文在传统NDISI的形式基础上,提出一种新型的复合权重双差值不透水面指数（Composite-Weighted Double-Difference Impervious Surface Index, CWDDISI）。通过波段的2次差值扩大不透水面和裸地的光谱表现差距,并以植被指数和夜光灯数据作为约束权重,以此提高热红外波段中的不透水面信息比重的同时降低噪声地物的干扰。本文利用Landsat8 OLI-TIR、Landsat7 ETM⁺以及Sentinel-2A光谱数据,结合珞珈一号、DMSP-OL以及VIIRS/DNB夜光数据,选取广州市、西安市、咸阳市以及深圳市、北京市为实验区展开对比实验。研究结果：① CWDDISI具有很好的多区域适用性。在2018年的数据集上,相较于NDISI,CWDDISI在以山地为主的广州市试验区和以平原为主的西安市、咸阳市实验区中,其不透水面提取总精度分别提高了6.02%和7.56%,Kappa系数提高了0.078和0.104; ② CWDDISI具有很好的多时相数据适用性。实验选取2002年和2016年的Landsat7 ETM⁺多时相数据,以深圳市和北京市为实验区展开对比;相较于NDISI,CWDDISI的不透水面总精度分别提高了1.74%和2.13%,Kappa系数分别增加了0.028和0.076。通过实验对比结果可证明,CWDDISI能够克服传统不透水面指数难以区分不透水面信息和裸土区域的问题,为后续不透水面指数的研究提供参考价值。     

基于深度学习模型的城市高分辨率遥感影像不透水面提取

不透水面是衡量城市生态环境状况的重要指标。城市土地利用的复杂性和不透水表面材料的多样性,导致直接从高分辨率遥感影像中提取不透水表面具有挑战性。针对城市尺度高分辨率遥感影像的不透水面提取要求,本文提出基于深度学习的城市不透水面提取模型。首先,利用深度卷积神经网络对影像特征进行提取;然后,根据其邻域关系构建概率图学习模型,进一步引入高阶语义信息对特征进行优化,实现不透水面的精确提取。本文选取武汉市为实验区,以高分二号卫星遥感影像作为数据源,完成了不透水面专题信息提取,其中自动提取准确率在建成区为89.02%、在城乡结合部为95.55%。与随机森林（RF）和支持向量机（SVM）等经典方法对比,结果表明深度学习不透水面提取方法有较高的提取精度和细节准确性,建成区的总体精度相比于RF和SVM算法分别提升2.18%和1.68%。最后,对武汉市各主要行政区不透水面信息进行统计和分析,结果表明其中江汉区和武昌区2个核心主城区不透水面占比超过60%,并对武汉市现状和发展规划特点进行了讨论。本文研究成果可为海绵城市和生态城市的建设提供基础技术支撑和数据参考。     

集成虚拟森林环境与景观指数计算模型的森林景观格局分析

森林景观格局分析是森林景观优化配置与实施规划的基础。本文以森林资源二类调查数据为基础,采用森林景观定量空间分析方法,在自主开发而成的森林景观可视化系统VisForest支持下,利用VS2008开发平台、ArcEngine组件与OSG图形渲染引擎,集成景观指数计算模型和地理信息系统的分析方法,形成森林景观格局分析与景观三维可视化模拟系统,实现了景观格局分析的定量化和景观可视化;并以闽侯县白沙国有林场2013年的数据为例,按优势树种划分森林景观类型,计算分析了景观组成结构、斑块特征和景观异质性等。结果表明,杉木林、马尾松林、湿地松林、木荷林、非林地是白沙林场的优势景观类型,总体景观类型丰富、景观异质性较高;木荷作为隔离带树种,以小面积狭长斑块居多,其形状指数和分形维数最大,斑块形状复杂而不规则;森林景观的三维可视化模拟为研究景观格局提供了一个直观、交互的展示平台。     

集成夜间灯光数据与Landsat TM影像的不透水面自动提取方法研究

利用多源遥感数据提取不透水面信息是一个重要的研究方向。针对以往研究中多需要人工选取不透水面样本进行模型训练的问题,本文通过整合夜间灯光遥感与Landsat TM影像中的空间和光谱信息实现了不透水面覆盖范围（Impervious Surface Area,ISA）的自动提取。首先根据夜间灯光的分布来定位ISA聚集的城市区域的位置,分别在城市区域内部和外部自动提取可靠性高的ISA及非ISA样本,然后通过迭代分类提取城市区域的ISA,再以此为样本对城市区域外部进行分类,最后将分类结果整合完成整幅影像的ISA提取流程。应用本方法对美国雪城地区的DMSP/OLS夜间灯光影像上提取了84个城市区域,提取精度大于95%。从中分别选择高ISA密度和低ISA密度的2个城市区域作为ISA提取的测试区,本文方法在城市区域内的ISA提取总体精度与kappa系数分别为88.23%和0.63;在城市区域外部为78.6%和0.54,均优于人工样本选取方法的提取精度,表明该方法能够实现精度稳定且高效的ISA自动提取。     

城乡不透水面增长格局及地表温度的响应特征研究

为探究中国北方中温带,特别是东北寒区快速城市化地区城乡不透水增长格局及地表温度的响应特征,本文以哈尔滨市为例,基于国家资源环境遥感时空信息平台土地利用/覆盖变化（LUCC）数据集解译的2001年与2015年城乡建设用地和Landsat 7/8数字遥感影像,结合植被-不透水面-土壤（V-I-S）端元选取和完全约束最小二乘混合像元线性分解模型进行了不透水面提取（分辨率15 m×15 m）,并运用单窗算法进行了夏季地表温度遥感反演。结果表明：2001-2015年建设用地扩张259.05 km²,不透水面上升163.96 km²,城市与乡村不透水面占各自建设用地的比例由2001年的43.92%、21.35%变化为2015年的49.14%、34.27%,城乡比例差由22.57%缩减至14.87%,单位建设用地内乡村不透水面增量较高;2001-2015年城区以低温区、中温区、高温区为主,对不透水面扩张的响应剧烈,而乡村以低温区和中温区为主,低温区和高温区响应剧烈;地表温度与不透水面具有显著正相关,在低、中、高不透水密度区分别升温1.16o、1.45和1.79 ℃,相同不透水面盖度下城市升温高于乡村。总体而言,研究区不透水面大幅扩张,温度分区变化剧烈,地表温度随不透水面增加升温效果明显。     

北京城区不透水地表盖度变化及对地表温度的影响

基于QuickBird高分辨率影像、LandsatTM影像及夜间灯光数据,设计了集成CART（Classification and Regression Tree,）算法和多源遥感数据估算亚像元级不透水地表盖度的技术方案,采取适用于典型温带半干旱地区的ISP（Impervious Surface Percentage ）提取方法,提取2001年和2011年北京城区不透水地表盖度,并将不透水地表盖度分为3类,ISP为10%~60%的区域为低密度区,60%~80%的区域为中密度区,大于80%的区域为高密度区。同时采用单窗算法反演2001年和2011年地表温度,对2001-2011年北京六环以内城区不同环路区域ISP发展趋势,以及其与地表温度的相关性进行分析。结果表明：（1）北京城区的不透水地表盖度变化主要集中在低密度区域,与之相比,中密度区域和高密度区域不透水地表盖度变化不大。2001-2011年来北京五环以内区域由于城建区较多,整体不透水地表变化并不明显,主要变化区域集中在五环至六环以内区域,其中低密度区增长明显,中密度区和高密度区主要增长集中在东部,可以看出,近年来五环至六环以内区域发展迅速,城建区范围不断扩大。（2）相较于2001年,2011年北京市中心地表温度明显上升,高温区聚集程度更为明显。其中四环以内地表温度与周边区域地表温度相比,温差明显增大。（3）通过对比2001年和2011年各密度区平均地表温度发现,相较于2001年,2011年北京市六环以内城区各密度区之间的地表温度差异更大,城市热岛效应更为明显。（4）2001年和2011年北京城区各环路区域内不透水地表盖度与地表温度均呈正相关。四环至六环区域,地表温度随不透水地表盖度变化的趋势相近。ISP在10%~20%的区域,地表温度随不透水地表盖度增高而上升的速率明显高于其他区域,ISP大于20%的区域地表温度上升速率下降,且趋于一致。     

Examining the Relationship Between Spatial Configurations of Urban Impervious Surfaces and Land Surface Temperature

The urban heat island(UHI) effect has significant effects on the quality of life and public health. Numerous studies have addressed the relationship between UHI and the increase in urban impervious surface area(ISA), but few of them have considered the impact of the spatial configuration of ISA on UHI. Land surface temperature(LST) may be affected not only by urban land cover, but also by neighboring land cover. The aim of this research was to investigate the effects of the abundance and spatial association of ISAs on LST. Taking Harbin City, China as an example, the impact of ISA spatial association on LST measurements was examined. The abundance of ISAs and the LST measurements were derived from Landsat Thematic Mapper(TM) imagery of 2000 and 2010, and the spatial association patterns of ISAs were calculated using the local Moran’s I index. The impacts of ISA abundance and spatial association on LST were examined using correlation analysis. The results suggested that LST has significant positive associations with both ISA abundance and the Moran’s I index of ISAs, indicating that both the abundance and spatial clustering of ISAs contribute to elevated values of LST. It was also found that LST is positively associated with clustering of high-ISA-percentage areas(i.e.,>50%) and negatively associated with clustering of low-ISA-percentage areas(i.e.,<25%). The results suggest that, in addition to the abundance of ISAs,their spatial association has a significant effect on UHIs.     

Directional Analysis of Urban Expansion Based on Sub-pixel and Regional Scale: A Case Study of Main Districts in Guangzhou,China

Multi-scale data have had a wide-ranging level of performance in the area of urban change monitoring. Herein we investigate the correlation between the impervious surface fraction(ISF) and the Defense Meteorological Satellite Program/Operational Linescan System(DMSP/OLS) nighttime stable light(NTL) data with respect to the urban expansion in the main districts of Guangzhou. Landsat 5 Thematic Mapper and Landsat 8 Operational Land Image(OLI) data from 1988 to 2015 were used to extract the ISF using the linear spectral mixture analysis model and normal difference build-up index at the sub-pixel scale. DMSP/OLS NTL data from 1992 to 2013 were calibrated to illustrate the urban nighttime light conditions at the regional scale. Urban expansion directions were identified by statistics and kernel density analysis for the ISF study area at the sub-pixel scale. In addition, the correlation between the ISF and DMSP/OLS NTL data were illustrated by linear regression analysis. Furthermore, Profile Graph in ArcGIS was employed to illustrate the urban expansion from the differences in correlation in different directions. The conclusions are as follows: 1) The impervious surface(IS)in the study area has expanded to the northeast and the east, starting with the old urban zones, and the high-density IS area has increased by321.14 km^2. 2) The linear regression analysis reveals a positive correlation between the ISF and the DMSP/OLS NTL data. The multi-scale data changes are consistent with the actual urban planning of Guangzhou. 3) The DMSP/OLS NTL data overestimate the urban extent because of its saturation and blooming effects, causing its correlation with ISF to decrease. The pattern of urban expansion influences the saturation and blooming effects of the DMSP/OLS NTL data.     

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。     

植被与不透水面的降温和增温效率分析方法

基于遥感的城市热环境研究通常通过分析植被、不透水面和地表温度(Land Surface Temperature,LST)的关系来进行.虽然植被的降温作用和不透水面的增温作用已受到普遍认可,但缺少针对降温和增温效率的定量研究,本研究采用地表降温率(Land Surface Cooling Rate,LSCR)和地表增温率...     

珠海市城区景观空间格局特征分析

本文以遥感影像、野外调查和统计资料为数据源, 在ArcGIS 支持下, 建立以珠海市主城区为起点设置的不同方向的两个空间样带, 结合景观格局指数和空间梯度分析方法, 分析了珠海市城区景观空间格局沿梯度变化的规律。结果表明:珠海市城区15 年来城乡建设用地、道路和林地的面积均呈增加趋势, 农田、裸地, 水体、灌丛和滩涂等类型面积减小, 证明了研究时段内城市扩展在城乡交界区域明显;随着空间样带由城区中心向外围移动, 样带上建设用地的面积均下降, 农田面积逐渐上升, 表明了珠海城市化的发展具有一定的梯度性和方向性。通过空间格局梯度变化特征的分析, 能够定量化地分析珠海城市化进程的发展, 对于珠海的城市规划与管理具有重要理论意义。