CN108776360A - 一种城市热岛强度动态变化监测的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种城市热岛强度动态变化监测的方法，利用热红外遥感影像和高分辨率遥感影像的处理和分析技术，通过对多时相的影像处理和变化分析，获取目标区域热岛强度的变化与土地覆盖变化、景观指数之间定性或定量的关系，有助于研究城市建设和更新改造过程中由于土地利用转变而引起的热岛强度格局的变化等方面的认识，为政策的施行提供参考。
Description
技术领域
本发明涉及城市规划研究领域，具体涉及一种城市热岛强度动态变化监测的方法。
背景技术
城市热岛效应是城市气候中典型的特征之一，它是城市气温比郊区气温高的现象。城市热岛的形成一方面是在现代化大城市中，城市中建筑群密集，人口聚集所排放的热量；另一方面，城市下垫面主要为沥青和水泥路面，与郊区的土壤、植被相比具有更小的蒸腾作用，使得城市白天吸收和存储太阳辐射能多，夜晚城市降温缓慢且比郊区气温高。城市热岛效应产生很多负面影响，在夏季由于空调的大量使用致使电力需求大大提高；又如炎热天气导致市政供水的紧张；因暑热入院的病患者增多等等，城市热岛危害公众健康。因此，有必要对城市热岛效应的变化规律做出研究，对将要施行的行政措施提供效果参考。
热红外遥感被用于监测城市热岛效应已有30年的历史，由于城市化进程引起的土地利用与覆盖变化其关联的人口和经济发展等因素，极大地影响到城市气候的形成，诸多的研究论文也报道了利用卫星遥感监测城市建设所引起的热岛扩张现象,但众多的学者研究大都关注于城市扩展导致的热岛的扩张和加剧，而少有关注于热岛消退的监测，也没有研究报道城市更新改造带来的影响。
近年来城市更新改造成了热门话题，空间信息技术诸如应用遥感来支撑该领域的工作仍是较新的研究，而利用热红外和光学遥感影像来动态监测城市更新改造更是少有应用实践。对于城市更新改造所采取的措施，例如一系列的土地覆盖变化、空间配置、恢复绿化、控制能耗和污染企业等，能影响到热环境格局的变化，在城市整体格局中能消退热岛效应，此类研究有助于评价土地更新改造后带来的环境效益，这有助于推动城市更新改造事业的健康发展。因此需要发明一种综合利用热红外和实景遥感动态监测城市更新改造的方法，通过土地利用变化情况总结出目标区域的城市热岛效应与土地利用情况之间的关系，有助于理解诸类城市更新实践所带来的动态变化，为政策施行提供参考。
发明内容
本发明利用热红外遥感影像和高分辨率遥感影像的处理和分析技术，通过对多时相的影像处理和变化分析，获取目标区域热岛强度的变化与土地覆盖变化、景观指数之间定性或定量的关系，并以此为基础，对未来政策的施行提供热岛强度变化的参考。
相应的，本发明提供了一种城市热岛强度动态变化监测的方法，所述方法包括以下步骤：
确定目标区域和目标时间段，在所述目标时间段内提取所述目标区域的多时相原始热红外遥感影像和多时相实景遥感影像；
对所述多时相原始热红外遥感影像进行预处理，生成多时相热岛相对强度影像；
基于所述多时相热岛相对强度影像，生成多时相热岛相对强度影像；
基于所述多时相热岛相对强度影像，计算城市热岛比例系数；
基于所述多时相实景遥感影像，生成多时相土地覆盖图；
基于所述城市热岛比例系数和所述多时相土地覆盖类型图，建立回归分析得到土地覆盖对热岛强度贡献的多元回归方程。
基于ASTER卫星遥感器获取所述多时相原始热红外遥感影像。
所述对所述多时相原始热红外遥感影像进行预处理，生成多时相热岛相对强度影像包括以下步骤：
基于热红外辐射定标，将所述多时相原始热红外遥感影像转换为对应的多时相辐射亮度影像；
基于所述多时相辐射亮度影像计算多时相原始亮温影像；
基于影像直方图匹配处理所述多时相原始亮温影像，生成多时相调整亮温影像；
基于所述多时相调整亮温影像，生成所述多时相热岛相对强度影像。
所述基于热红外辐射定标，将所述多时相原始热红外遥感影像转换为对应的多时相辐射亮度影像包括以下步骤：
基于辐射定标公式Lsensor＝(DNvalue-1)×U计算星上辐射亮度，其中，Lsensor为星上辐射亮度，DNvalue为原始热红外遥感影像记录的数值，U为转换系数；
遍历所述多时相原始热红外遥感影像，将所述多时相原始热红外遥感影像转换为对应的多时相星上辐射亮度影像。
基于所述多时相辐射亮度影像计算多时相原始亮温影像包括以下步骤：
基于公式计算星上亮温，其中，K1、K2为系数，Lsensor为星上辐射亮度，Tsensor为星上亮温；
遍历所述多时相原始热红外遥感影像，将所述多时相辐射亮度影像转换为对应的多时相原始亮温影像。
所述基于所述多时相调整亮温影像，生成所述多时相热岛相对强度影像包括以下步骤：
基于公式计算热岛相对强度，其中，Π表征城市热岛的相对强度，Ti是调整亮温，是对应的平均调整亮温；
遍历所述多时相调整亮温影像，计算所述多时相热岛相对强度影像。
所述基于所述多时相热岛相对强度影像，计算城市热岛比例系数包括以下步骤：
基于公式计算热岛比例指数，其中，m为基于所述多时相热岛相对强度影像划分的热岛强度等级，ωi为等级i的权重,p是等级i所占影像空间的范围比例。
所述多时相土地覆盖图包括七种土地覆盖类型，分别为高密度植被、低密度植被、道路、工业用地、房地产用地、裸土和阴影/水体/未知物，所述阴影、水体、未知物为同一土地覆盖类型。
所述多元回归方程为
URI＝a×高密度植被+b×低密度植被+c×工业用地+d×房地产用地+e×道路+f×裸土+g×阴影/水体/未知地物+h
其中，URI为城市热岛比例指数，a、b、c、d、e、f、g为各土地覆盖类型对URI的贡献系数，h为常量。
所述方法还包括以下步骤：基于景观指数分析所述多时相热岛强度格局图和所述多时相土地覆盖格局图。
本发明方法利用热红外遥感影像和高分辨率遥感影像的处理和分析技术，通过分析历史多时相遥感影像数据，获取目标区域热岛强度的变化与土地覆盖变化、景观指数之间定性或定量的关系，并以此为基础，对未来政策的施行提供热岛强度变化的参考。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例的热岛强度动态变化监测方法流程图；
图2为本发明实施例的多时相原始红外遥感影像图；
图3为本发明实施例的多时相热红外遥感影像直方图匹配后的示意图；
图4为本发明实施例的目标区域的多时相热岛强度格局示意图；
图5为本发明实施例的目标区域的城市热岛强度等级比例年际变化柱状图；
图6为本发明实施例的目标区域的实景遥感影像；
图7为本发明实施例的六个实地场景的多时相实景遥感影像及分类获得的土地覆盖类型图；
图8为本发明实施例的六个实地场景所对应的多时相热岛强度格局图；
图9为本发明实施例的六个实地场景的各土地覆盖类型的变化柱状图；
图10为本发明实施例的多时相热岛强度格局图的景观指数汇总表；
图11为本发明实施例的多时相土地覆盖类型图的景观指数汇总表。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例通过对目标区域在目标时间段内因土地覆盖类型和土地覆盖格局所导致的多时相的热岛强度变化，定性和定量的分析出热岛强度的变化规律，从而为目标区域将要施行的土地改造措施提供参考。
考虑到城市热岛效应的形成原理，其主要受土地覆盖类型和土地覆盖格局影响，因此，通过对目标区域过去的目标时间段的数据汇总分析，掌握其土地覆盖类型、土地覆盖格局分别与热岛强度之间的关系规律，那么，针对将要施行的土地改造措施，可通过遥感影像分类获得土地改造后的土地覆盖类型和土地覆盖格局的变化，一定程度上定性和定量的分析出其热岛强度的变化情况，为土地改造措施所造成的热岛变化情况提供一个参考，具有良好的实用性。
图1示出了本发明实施例的城市热岛强度变化动态监测方法，包括以下步骤：
S101：确定目标区域和目标时间段，在所述目标时间段内选择多个时相并提取所述目标区域在所述多个时相的原始热红外遥感影像；
权利要求书中所提及的多时相原始热红外遥感影像为目标时间段中多个时相，即多个时间节点的原始热红外遥感影像。
本发明实施例所述的方法主要用于分析过去时间内，某个区域的土地覆盖变化对其热岛形成、增强或消退造成的影响，即对热岛强度造成的影响，从而为后续施行的城市更新改造措施提供数据上定性和定量的评估参考，为更新改造提供科学的技术支撑、空间信息服务和决策支持，评估改造开发所带来的社会、经济及环境效益，推动城市更新改造事业发展。
因此，首先需要确定目标区域和确定目标时间段，在目标时间段内选择多个时相，并提取所述目标区域在所述多个时相的热红外遥感影像；需要注意的是，目标时间段的跨度选取需要适中，并横跨有关该目标区域影响较大的政策措施时间节点，例如时间段可选取广州市天河区的“三旧改造”、“退二进三”、“产业转移”等政策施行的前后，目标时间段的起点应选择在政策施行前，目标时间段的终点应选择在政策施行完毕或接近完毕时的时间，而不是政策提出的时间，从而可突显出土地利用变化对其热岛效应造成的影响，使最终分析的结果具有较为明显的方向针对性；时相的选取节点尽量平均，避免遗漏某些变化阶段信息。
热红外遥感是指传感器工作波段限于红外波段范围之内的遥感。探测波段一般在0.76-1000微米之间，是应用红外遥感器探测远距离外的植被等地物所反射或辐射红外特性差异的信息，以确定地面物体性质、状态和变化规律的遥感技术。
具体的，可通过ASTER卫星遥感器获取原始热红外遥感影像热红外遥感影像。ASTER(Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer)是搭载在美国Terra地球观测卫星上的传感器，是目前为数不多的中高分辨率的在轨热红外成像遥感器，具有90米的空间分辨率。
图2示出了多时相原始红外遥感影像图。具体的，初始得到的ASTER是LIT级别具有研究区域所在UTM投影的WGS-84坐标的原始热红外遥感影像，实质为包括一系列坐标及其对应热红外数据的数据库文件，在应用前需要对其进行处理方可进行计算、分析；为了直观的进行观察，本发明实施例用影像来进行表示。
S102：基于热红外辐射定标，将所述多时相原始热红外遥感影像转换为对应的多时相辐射亮度影像；
辐射定标是当需要计算地物的光谱反射率或光谱辐射亮度时，或者需要对不同时间、不同传感器获取的图像进行比较时所要进行的换算处理，将图像的亮度灰度值转换为绝对的辐射亮度，从而可进行相对客观的比较及处理。本质上，辐射定标是将热红外遥感器上的测量值转换为绝对亮度值或地表反射率相对值的过程。
星上定标为辐射定标的其中一种方法，对于可见光和近红外通道采用太阳或标定的钨丝灯作为校准源，而对于热红外通道则采用黑体定标。通过星上定标方式生成的辐射亮度可称为星上定标亮度，由于标准参考源的光谱辐照度与波长之间的关系曲线是精确已知的,因此在任一光谱波段内，与反射辐射探测器的输出信号相对应的数据值就可以利用标准源在该波段的平均光谱辐照度来进行校准。
本发明实施例基于辐射定标公式Lsensor＝(DNvalue-1)×U将所述热红外遥感影像转换为所述热红外遥感影像的星上辐射亮度，其中，Lsensor是星上辐射亮度，DNvalue是影像原始记录的数值，U为转换系数，当采用星上定标方法时，转换系数通常取6.882×10-3。
S103：基于所述多时相辐射亮度影像计算多时相原始亮温影像；
亮温为亮度温度的简称，亮度温度为一种假定的温度。同一波长下，若实际物体与黑体(用于热辐射研究的，不依赖具体物性的假想标准物体)的光谱辐射强度相等,则此时黑体的温度被称为实际物体在该波长下的亮度温度。
日常生活中，用眼睛观测剧热物体的颜色和亮度来估计剧热物体的温度显然是不可靠的，因此引入亮度温度。为了描述实际物体自身的辐射特性，根据亮度相等原理等效出来的。亮度温度并不是物体本身的实际温度，而是物体辐射强度的代名词，所以其虽然有温度的量纲，但是不具有温度的物理含义。
为了增强可视化效果，本发明实施例在热红外辐射定标后，用Plank’s方程可将辐射亮度换算为亮温Tsensor,，由于本发明实施例的辐射亮度为星上辐射亮度Tsensor,，因此，换算后的亮温为星上亮温。
在本发明实施例中采用的是ASTER第13个波段，通过如下公式进行换算；其中，系数K1＝865.65，K2＝1349.82。
由于本发明实施例主要研究通过星上亮温能够反映城市热岛的空间格局，因此并不必要进一步反演地表温度，与传统研究方法相比，可节省反演地表温度的步骤，精简流程。
S104：基于影像直方图匹配处理所述多时相原始亮温影像，生成多时相调整亮温影像；
影像直方图是描述图像所有像元的值分布的规律，影像直方图的横坐标是影像像元值，纵坐标是像元值出现的概率，通过影像直方图匹配后，将影像分布匹配到可比较的值域，消除像元值分布的偏移，类似于图像处理中色调、亮度的调整，将多张图的像元值的范围调整拉伸到相似的值域，便于分析比较处理。
S105：基于所述多时相调整亮温影像，生成所述多时相热岛相对强度影像；
基于公式对亮温影像作计算，通过重新量化的热红外遥感影像像元值，因而在时空上可比较，而又不改变热岛的空间格局态势；公式中Π表征城市热岛的相对强度或格局，Ti是经过直方图匹配的影像亮温，针对每个像元，是整幅影像的平均亮温。
图3示出了多时相热岛强度格局示意图及其对应的直方图。步骤S102～步骤S105属于原始热红外遥感影像的预处理，至此，有关原始热红外遥感影像的预处理完成。原始热红外遥感影像经预处理后转换为经过直方图匹配的多时相的热岛相对强度影像。
原始热红外遥感影像通过热红外辐射定标、亮温计算、直方图匹配和像元归一化处理，在不影响热岛分布格局的情况下量化可比，有利于后续步骤多时相热红外遥感影像之间的对比和计算以及城市热岛比例系数的计算。
S106：基于所述多时相热岛相对强度影像，计算城市热岛比例系数；
基于热岛相对强度影像，引入一种“城市热岛比例指数”(urban heat islandratio index,URI)，计算公式如下
其中，公式中m是划分的热岛强度等级数量，本发明实施例取值为6；i是热岛强度等级，取值范围为1、2、3、4、5、6；ωi为影像归一化后亮温影像对应的等级i的权重；p是等级i的所占影像空间的范围比例。
通过如上公式获得热岛比例指数URI其值平均划分为“severe,high,medium,low,weak and none”，定性表征热岛强度为“严重、高、中、低、弱、无”。
通过不同时相的URI对比，可判断目标区域整体上的热岛强度变化；如URI上升，则表示热岛强度增强；URI下降，则表面热岛强度减弱，具体表现为无热岛区域的增加和其他类型的热岛面积的下降。
通过URI的值，可整体评价目标区域内的热岛强度水平及热岛强度变化。
S107：提取所述目标区域在所述多个时相的实景遥感影像；
权利要求书中所述的多时相实景遥感影像指多个时相的实景遥感影像，时相的选取应与原始热红外遥感影像的获取时间是相同或较为相近的，从而可进行叠加对比，以分析土地覆盖类型和格局变化与热岛强度之间的关系。
实景遥感影像主要用于获取目标区域的土地利用情况信息，通过不同时相的实景遥感影像的分析和对比，了解目标区域的土地利用情况和变化情况。
图6示出了多时相实景遥感影像，具体实施中，可利用高空间分辨率的Worldview遥感影像提取土地利用覆盖的信息和变化信息，光学遥感影像提供了直观的城市更新改造引起的土地利用变化的实景信息，影像为经过融合全色波段的0.5米分辨率的研究区。
S108：基于所述多个时相的实景遥感影像，生成多时相土地覆盖类型图；
由于实景遥感影像的蕴含信息十分复杂，为了研究其关系，需要以土地覆盖类型为分类规则对其处理。
具体的，在土地覆盖分类中采用ENVI遥感影像处理软件中的面向对象分类，基于用户定义的尺度分割和对象规则，对不同地物的空间、光谱、纹理特征进行规则的设计。
具体的，本发明实施例的土地覆盖分类包括了房地产用地、工业用地、道路、高密度植被、低密度植被、裸土以及未知地物(未知地物包括阴影、水体、未知地)，共七类。
城市的更新改造政策引起了土地覆盖的变化，即土地利用情况的变化，因此，可以通过土地利用的变化与热岛强度的变化关系，精细的分析其关系。
具体的，为避免计算量的庞大，可在目标区域中选择多个实地场景样点，探讨城市更新改造前后土地覆盖变化和热岛强度的关系；实地场景样点尽量选择在多时相光学遥感影像中有明显差异的样点，以获取土地利用变化和热岛强度变化之间的关系。
基于遥感监测实践，城市更新模式包括搬迁、用途改造、拆除重建等，这些模式在改造措施中包括建筑密度的重新配置、植被覆盖度增加，以及旧厂房的拆除。通过土地覆盖变化和热岛强度变化图像的比对，可直观的可视化分析出土地覆盖变化和热岛强度变化之间的正相关或负相关关系；通过统计实地场景的土地利用变化情况，可建立了土地利用变化模式对热岛强度变化的贡献多元回归方程，并分析出各土地类型对URI的贡献程度。
S109：基于所述城市热岛比例系数和所述多时相土地覆盖类型图，建立回归分析得到土地覆盖对热岛强度贡献的多元回归方程；
由于本发明实施例选取了土地利用种类共有七类，因此至少需要7组数据才能确认其回归方程；因此，可选择6个实地场景样点与目标区域总体的土地利用变化数据求出土地利用对热岛强度的贡献多元回归方程，公式如下：
URI＝a×高密度植被+b×低密度植被+c×工业用地+d×房地产用地+e×道路+f×裸土+g×阴影/水体/未知地物+h，R-square＝0.95；
为了研究其变化贡献规律，还可用每一类土地利用变化的变化量求出URI变化量多元回归方程；以不同时相的数据差值代入至公式，得出URI在不同时相的差值变化。
具体的，多元回归方程可针对局部区域改造进行URI计算，亦可针对目标区域整体进行URI计算。
S110：基于景观指数分析所述多时相热岛强度格局图和所述多时相土地覆盖类型图。
具体的，考虑到土地利用类型的变化区域形状、土地利用类型的变化区域组合形式等不同，即土地覆盖类型发生变化时，可导致热岛强度增强或消弱。
城市更新的区域往往是过去不合理的用地规划、不合理的土地配置造成的，通过改造实践，这些变化能通过遥感识别出土地覆盖类型的形态、空间结构、邻近关系、异质性来进行表征，这些变化正是关系到城市热岛的形成与变化。
本发明实施例引入景观生态学分析对热岛强度和土地覆盖格局的关系进行描述。景观指数是通过景观生态学理念，作为在空间规划中的重要工具，量化描述景观组成要素的特征。景观指数表征在一个空间内的土地覆盖斑块的大小，形状以及其斑块的空间关系，而在现有发明中未见有景观生态学分析联系到城市更新改造引起的诸类土地覆盖变化和空间配置，并定量化地解释这些变化引致城市热岛格局的转变。
景观指数分析提供了定量的监测方法，基于景观指数在城市更新改造中的土地覆盖评价适用性，具体的，景观指数通常可分为面积指数、密度大小及差异、边缘指标、形状指标、核心面积指标、临近指标、多样性指标、聚散性指标8个类别，每个类别中具有多个景观指数。
由于景观指数较多，本发明实施例选择以下景观指数作介绍，具体更多的景观指数可根据现有文献查询：
PD(斑块密度)：测量景观空间异质性的指数。能反映景观破碎度的高低，值越大表明景观的破碎度越高。
LSI(景观形状指数)：在景观指数中存在一种形状指数SHAPE，通过计算某一斑块形状与相同面积的圆或正方形之间的偏离程度来测量其形状复杂程度，而LSI针对的是某个类型或整个景观的所有斑块。当景观中斑块不规则或偏离正方形时，LSI增大，无上限。LSI步进包括单个斑块的形状星系，也包括不同斑块之间的分散或聚集信息。
CONTAG(蔓延度指数)：CONTAG值较小时表明景观中存在许多小拼块，趋于100时表明景观中有连通度极高的优势拼块类型存在。高蔓延度说明景观中某种优势拼块类型形成了良好的连续性。
PRD(斑块丰富度)：
SHDI(香浓多样性指数)：反映景观的异质性，强调稀有拼块类型对信息的影响。SHDI＝0表明整个景观仅有一个拼块构成，SHDI越大，说明拼块的类型增加或各个拼块类型在景观中呈现均衡化趋势。
SHEI(香农均度指数)：SHEI＝0表明景观仅有一种拼块组成，无多样性；SHEI＝1表明各拼块类型均匀分布，有最大多样性。SHEI较小时优势度一般较高，可以反映出景观受到一种或少数几种优势拼块类型所支配。
PAFRAC(边缘面积分维数)：分维数可直观的理解为不规则几何形状的非整数维数，通过建立一系列斑块的面积与周长之间的回归关系获得的。
景观指数计算是基于Worldview高分辨率影像实地场景试验点的土地覆盖分类结果，作为景观指数计算的输入文件，采用Fragstats软件计算选定的指数，具体的景观指数的计算方法和含义可参考其帮助文档。
通过上述景观指数的介绍可知，景观指数描述了实地场景形状、聚合度、多样性3类的景观格局，通过景观指数的值变化，结合实地场景的变化，可量化出景观指数和实地场景的关系。
具体的，将多时相热岛强度格局图和所述多时相土地覆盖类型图作为景观斑块分别输入Fragstats进行景观指数计算，可从景观生态学角度定量地表征热岛变化的情况。
以下为本发明实施例所提供的热岛强度变化动态监测方法应用的一种实施例：
图2示出了目标区域的多时相原始热红外遥感影像，图3示出了目标区域的多时相亮温热红外遥感影像，其中下标数字为获取日期，多时相亮温热红外遥感影像原图为带亮温颜色的，亮温从低到高以蓝色向红色过渡，由于颜色处理关系，图3未能表示出其颜色。本发明实施例的目标区域为广州市天河区，该区域在近20年来见证了快速城市化的进程和土地利用覆盖变化的历程。在城市基本建成的大背景下，在城市化过程中的旧城镇、旧厂房、旧村庄的存在，一定程度上阻碍着城市的发展。近年来推行的城市更新改造，就是为了改善城市人居环境，通过建设用地再开发提升土地利用效率和效益。近10年来通过一系列的城市更新改造的政策措施，包括“三旧”改造、“退二进三”、“产业转移”等，城市环境面貌得到很大的改善。本发明实施例以三旧改造为例进行介绍。
图2的原始热红外遥感图像经过热红外辐射定标、亮温计算、影像直方图匹配、像元归一化处理后，得到图3所示的处理影像。
图4示出了目标区域的多时相热岛强度格局示意图，图5示出了目标区域的城市热岛强度等级年际变化柱状图。将处理影像进行URI计算，可得出图5所示的城市热岛强度分布示意图；其中，热岛比例指数URI其值平均划分为六个等级，分别为“severe,high,medium,low,weak and none”，定性表征热岛强度为“严重、高、中、低、弱、无”，在图4中依次用红、黄、蓝、橙、绿色来表示；在城市热岛强度等级年际变化柱状图中，每个年度从左往右的柱依次为无、弱、低、中、高、严重，表示不同热岛强度分级在不同年份的比例。通过多时相热岛强度影像的比较，其URI指数是逐渐下降的，热岛格局呈现消退的趋势。
图6示出了目标区域的高分辨率遥感影像，Worldview光学遥感影像的初始影像为彩色影像，图6中，分别用框标示了广州天河三旧改造的区域，其中，黑色框区域为旧厂房改造区域，灰色框区域为旧城镇改造区域，白色框为旧村庄改造区域；其中，灰色框由于分辨率关系，颜色与背景颜色较为接近。
图7示出了本发明实施例选取的六个实地场景的多时相实景遥感影像及对应多时相土地覆盖类型图，图8则为相应的多时相热岛强度格局图，图9示出了六个实地场景的各覆盖土地类型的在2011年和2015的变化柱状图，每一组柱状图数据中，左侧为2011年，右侧为2015年，据此，可得出，本发明实施例的贡献多元回归方程为
URI＝-L7155-0.0717*高密度值被+4.8436*低密度植被+4.829*工业用地+3.006*房地产用地+0.9590*道路+1.5683*裸土+0.7137*阴影、水体、未知地物，
R-square＝0.95
具体实施中，可提取更多的实地场景进行回归方程拟合，从统计学意义上说明土地利用变化对热岛强度变化的贡献。
鉴于目标区域的不同，在后续政策的施行中开展遥感监测，得到多时相热岛强度URI值和土地覆盖类型图，从而可判断其热岛强度变化，同时建立多元回归方程对解释热岛强度的贡献，并以此为依据作为政策施行的评估参考。
然后，还可以基于景观指数分析所述多时相热岛强度格局图和所述多时相土地覆盖类型图，将所述多时相热岛强度格局图和所述多时相土地覆盖类型图导入至Fragstats软件，收集分析结果汇总成图10和图11的数据表。其中，在图10中，PD的下降、AI的上升表明了样地的景观格局的重新塑造，斑块空间位置变得更加聚合；PAFRAC和LSI的下降表明了斑块之间的结构发生变化，斑块的形态变得简化，并趋于整齐；MSIDI和SHDI上升表明了在影像中土地覆盖类型趋向于多样性；在图11中，6个实地场景PD、LSI、SHDI、MSIDI的下降表明了景观类型的数量是在下降的，同时表明了热岛格局同质性趋势，从图10直观来看是热岛强度趋向于减弱为单一的弱格局；AI和LP I指数的增加表明了一个热岛格局的空间同质性，也是直观地认识到强热岛在消失，弱热岛格局占据了主要的景观类型。
本发明提供的热岛强度变化动态监测方法，采用当下前沿的地理信息技术，利用热红外遥感和高分辨率光学遥感监测技术，分析出城市热岛强度和土地覆盖类型、景观格局之间的关系；从遥感监测角度分析和验证，有助于理解城市更新改造系列措施及其带来的热岛环境影响，为更新改造提供科学的技术支撑、空间信息服务和决策支持，评估改造开发所带来的社会、经济及环境效益，推动城市更新改造事业发展。从中发现的数据积累能够成为后续相关研究工作打下基础，并作为政府部门业务政策制定的依据，为相关政府部门节省问卷调查和数据采集成本。在公众信息发布方面，遥感监测作为重要的文化宣传信息补充，可提供准确、客观的地理信息服务。
以上对本发明实施例所提供的热岛强度变化动态监测方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种城市热岛强度动态变化监测的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
确定目标区域和目标时间段，在所述目标时间段内提取所述目标区域的多时相原始热红外遥感影像和多时相实景遥感影像；
对所述多时相原始热红外遥感影像进行预处理，生成多时相热岛相对强度影像；
基于所述多时相热岛相对强度影像，生成多时相热岛相对强度影像；
基于所述多时相热岛相对强度影像，计算城市热岛比例系数；
基于所述多时相实景遥感影像，生成多时相土地覆盖图；
基于所述城市热岛比例系数和所述多时相土地覆盖类型图，建立回归分析得到土地覆盖对热岛强度贡献的多元回归方程。
2.如权利要求1所述的城市热岛强度动态变化监测的方法，其特征在于，基于ASTER卫星遥感器获取所述多时相原始热红外遥感影像。
3.如权利要求2所述的城市热岛强度动态变化监测的方法，其特征在于，所述对所述多时相原始热红外遥感影像进行预处理，生成多时相热岛相对强度影像包括以下步骤：
基于热红外辐射定标，将所述多时相原始热红外遥感影像转换为对应的多时相辐射亮度影像；
基于所述多时相辐射亮度影像计算多时相原始亮温影像；
基于影像直方图匹配处理所述多时相原始亮温影像，生成多时相调整亮温影像；
基于所述多时相调整亮温影像，生成所述多时相热岛相对强度影像。
4.如权利要求3所述的城市热岛强度动态变化监测的方法，其特征在于，所述基于热红外辐射定标，将所述多时相原始热红外遥感影像转换为对应的多时相辐射亮度影像包括以下步骤：
基于辐射定标公式Lsensor＝(DNvalue-1)×U计算星上辐射亮度，其中，Lsensor为星上辐射亮度，DNvalue为原始热红外遥感影像记录的数值，U为转换系数；
遍历所述多时相原始热红外遥感影像，将所述多时相原始热红外遥感影像转换为对应的多时相星上辐射亮度影像。
5.如权利要求4所述的城市热岛强度动态变化监测的方法，其特征在于，所述基于所述多时相辐射亮度影像计算多时相原始亮温影像包括以下步骤：
基于公式计算星上亮温，其中，K1、K2为系数，Lsensor为星上辐射亮度，Tsensor为星上亮温；
遍历所述多时相原始热红外遥感影像，将所述多时相辐射亮度影像转换为对应的多时相原始亮温影像。
6.如权利要求3所述的城市热岛强度动态变化监测的方法，其特征在于，所述基于所述多时相调整亮温影像，生成所述多时相热岛相对强度影像包括以下步骤：
基于公式计算热岛相对强度，其中，Π表征城市热岛的相对强度，Ti是调整亮温，是对应的平均调整亮温；
遍历所述多时相调整亮温影像，计算所述多时相热岛相对强度影像。
7.如权利要求1所述的城市热岛强度动态变化检测的方法，其特征在于，所述基于所述多时相热岛相对强度影像，计算城市热岛比例系数包括以下步骤：
基于公式计算热岛比例指数，其中，m为基于所述多时相热岛相对强度影像划分的热岛强度等级，ωi为等级i的权重,p是等级i所占影像空间的范围比例。
8.如权利要求1所述的城市热岛强度动态变化监测的方法，其特征在于，所述多时相土地覆盖图包括七种土地覆盖类型，分别为高密度植被、低密度植被、道路、工业用地、房地产用地、裸土和阴影/水体/未知物，所述阴影、水体、未知物为同一土地覆盖类型。
9.如权利要求8所述的城市热岛强度动态变化监测的方法，其特征在于，所述多元回归方程为
URI＝a×高密度植被+b×低密度植被+c×工业用地+d×房地产用地+e×道路+f×裸土+g×阴影/水体/未知地物+h
其中，URI为城市热岛比例指数，a、b、c、d、e、f、g为各土地覆盖类型对URI的贡献系数，h为常量。
10.如权利要求1所述的城市热岛强度动态变化监测的方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：基于景观指数分析所述多时相热岛强度格局图和所述多时相土地覆盖格局图。
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