喀斯特城市地表溫度影響因素的遙感反演與分析.pdf

1、近年來隨著城市化進程的加快，大量自然地表逐漸被人工不透水地表替代，地表覆蓋發(fā)生變化影響城市熱環(huán)境，產生越來越顯著的城市熱島現(xiàn)象等熱效應。城市熱環(huán)境可用地表溫度來描述，不透水面、植被、水體等地表覆蓋類型是影響城市熱環(huán)境的主要因素，因此定量分析地表溫度影響因素對改善城市生態(tài)環(huán)境具有重要意義。傳統(tǒng)的實驗觀測法很難獲取整個城市地表溫度的空間數(shù)據(jù)，而遙感模型反演法提供了快速獲取城市大面積地面溫度唯一快速、有效的手段。為了滿足熱紅外遙感成像模擬的計

2、算精度的需要，BP神經網絡在估算子像元地表溫度時，綜合不透水面、植被、水體等多種地表參量。實驗證明:盡管估算值與實際反演或實地測量溫度存在差距，綜合多種地表參量的計算精度高。因此，通過遙感圖像和地表溫度的研究，就能夠為緩解桂林市熱島效應提供理論基礎和技術支持。針對桂林喀斯特城市的快速發(fā)展所引起日益嚴重的城市熱島現(xiàn)象，對覆蓋研究區(qū)的LandsatTM衛(wèi)星圖像利用支持向量機SVM提取土地利用信息，利用纓帽變換提取土壤亮度指數(shù)、綠度植被指數(shù)、

3、濕度指數(shù)等地表參數(shù)，利用模型提取歸一化植被指數(shù)NDVI、比值植被指數(shù)RVI、修改型土壤調整指數(shù)MSAVI等植被指數(shù)和水體指數(shù)MNDWI，利用Artis單窗算法估算熱紅外波段像元尺度地表溫度，將地表溫度的影響因素作為BP神經網絡輸入估算30m空間分辨率的亞像元地表溫度，分析1989-2006年桂林城區(qū)土地利用變化、纓帽變換特征分量變化、植被參數(shù)變化、水體指數(shù)變化對地表溫度的影響機理。結果表明，SVM可提高喀斯特城市土地利用信息遙感分類的精

4、度，可有效地動態(tài)監(jiān)測喀斯特城市土地利用的變化;SVM的地物分類精度和Kappa系數(shù)最高，總體分類精度為91.7％，超過90％，Kappa系數(shù)為0.827，明顯高于人工神經網絡、決策樹和最大似然法的分類結果;1989-2006年桂林城區(qū)土地利用類型發(fā)生了很大變化，建筑物面積大幅度增加，而農業(yè)用地面積大幅度減少，較小水體的面積萎縮甚至完全消失。纓帽變換的綠度植被指數(shù)GVI與地表溫度的相關性最大，相關系數(shù)最高，為0.8907，可作為最優(yōu)植被參