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        龍口市城市熱島效應(yīng)與植被指數(shù)相關(guān)性研究

        2013-11-17 02:08吳泉源徐燕慧翟苗苗
        綠色科技 2013年1期
        關(guān)鍵詞:城市熱島植被指數(shù)反演

        張 輝,吳泉源,張 芬,徐燕慧,翟苗苗

        (山東師范大學(xué) 人口·資源與環(huán)境學(xué)院,山東 濟(jì)南250014)

        1 研究內(nèi)容及研究方法

        “城市熱島效應(yīng)”也稱“大氣熱污染現(xiàn)象”,是指城區(qū)氣溫高于郊區(qū)氣溫,高溫城區(qū)被低溫郊區(qū)包圍,形成內(nèi)高外低的島嶼形式,故稱為“城市熱島效應(yīng)”[1]。國內(nèi)外許多學(xué)者借助熱紅外遙感數(shù)據(jù)研究城市熱島效應(yīng),取得了良好效果。大量研究表明:加強(qiáng)綠化借以改變城市下墊面的熱環(huán)境可以有效緩解熱島效應(yīng)[2]。

        本研究通過分析龍口地區(qū)植被指數(shù)和地表溫度之間的關(guān)系,來論證加強(qiáng)綠化對熱島效應(yīng)的緩解作用。主要通過近紅外波段和可見光紅色波段的運(yùn)算來獲取植被指數(shù),進(jìn)而計(jì)算地表輻射率,然后以熱紅外遙感理論反演研究區(qū)的地表溫度,借此分析植被對城市地表溫度的影響。

        2 數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)預(yù)處理

        選用LandsatTM遙感影像作為數(shù)據(jù)源,獲取2010年6月12日(landsat5TM)覆蓋龍口市區(qū)域的遙感影像數(shù)據(jù)(圖1)。在進(jìn)行熱島遙感研究中,基礎(chǔ)分析數(shù)據(jù)是TM6波段影像。在進(jìn)行植被指數(shù)研究中,基礎(chǔ)分析數(shù)據(jù)是TM3和TM4波段影像。此外,還獲取了一些相關(guān)的地理信息數(shù)據(jù),主要是城市電子地圖。

        圖1 龍口市遙感影像

        采用多項(xiàng)式變換模型對龍口地區(qū)影像進(jìn)行幾何校正,確保影像光譜特征不變。主要包括影像到地理信息空間的校正和影像到影像的配準(zhǔn)兩個(gè)方面。

        3 亮度溫度反演模型與歸一化植被指數(shù)模型

        3.1 亮度溫度反演模型

        地面輻射溫度又稱“地面亮溫”,是遙感器在衛(wèi)星高度所觀測到的與熱輻射強(qiáng)度相對應(yīng)的溫度[3]。地面亮溫能很好地反映出地面的熱分布狀況,為分析城市熱島提供依據(jù)。主要過程為把影像灰度值根據(jù)數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)化為熱輻射強(qiáng)度值,然后根據(jù)模型把熱輻射強(qiáng)度轉(zhuǎn)化為亮度溫度。

        對于TM數(shù)據(jù),影像的輻射強(qiáng)度與其灰度值有如下關(guān)系:

        L=Lmin+(Lmax-Lmin)QDN/255

        式中:L為遙感器所接收到的輻射強(qiáng)度;QDN為像元灰度值;Lmax、Lmin為遙感器所接收到的最大和最小輻射強(qiáng)度,查找影像頭文件可得到Lmax=15.303,Lmin=1.238。

        將熱輻射強(qiáng)度轉(zhuǎn)化為亮度溫度的公式為[4]:

        T=K2/ln(K1/L+1)

        式中:T為亮度溫度;K1、K2為衛(wèi)星預(yù)設(shè)常數(shù),K1=1260.56,K2=60.766。

        通過上述公式和建模工具建立亮度溫度反演模型(圖2):

        圖2 亮度溫度反演模型

        3.2 歸一化植被指數(shù)模型

        植被指數(shù)是指利用衛(wèi)星不同波段探測數(shù)據(jù)組合而成的,能反映植物生長狀況的指數(shù)[5]。在所有的植被指數(shù)中,歸一化植被指數(shù)在一定程度上能夠消除云等干擾因素的影響,是被廣泛應(yīng)用的一種植被指數(shù)。

        計(jì)算公式如下:

        INDV=(R4-R3)/(R4+R3)

        式中:R4為TM4波段反射率;R3為TM3波段反射率。

        通過上述公式和建模工具建立歸一化植被指數(shù)模型(圖3)。

        圖3 歸一化植被指數(shù)模型

        4 結(jié)果與分析

        4.1 輻射溫度反演

        反演結(jié)果表明:低溫區(qū)主要分布在水體、灘涂、耕地中;中溫區(qū)主要分布在林地、草地中;高溫區(qū)主要分布在建設(shè)用地和道路中。從反演結(jié)果圖上可以看出,高溫區(qū)主要分布在城區(qū)(圖4)。

        圖4 2010年亮度溫度反演

        4.2 歸一化植被指數(shù)

        從歸一化植被指數(shù)圖(圖5)可以看出,龍口市的西北部與東部的植被指數(shù)數(shù)值比其他地區(qū)大,但城區(qū)內(nèi)歸一化植被指數(shù)較小,因?yàn)榇罅康慕ㄖ?、道路分布在城區(qū)。部分地區(qū)歸一化植被指數(shù)為負(fù)值,這說明該區(qū)域是水體或?yàn)┩俊?/p>

        4.3 地面溫度和歸一化植被指數(shù)關(guān)系

        研究地表溫度與歸一化植被指數(shù)之間的關(guān)系時(shí),需要收集到地表溫度與植被指數(shù)相對應(yīng)的一組數(shù)據(jù)[6]。本研究中,在亮度溫度圖及歸一化植被指數(shù)圖上提取具有相同坐標(biāo)的30個(gè)點(diǎn)的亮度溫度值和歸一化植被指數(shù)值。然后通過SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件,根據(jù)采樣點(diǎn)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行線性相關(guān)分析,得到了代表2010年歸一化植被指數(shù)與地表溫度的相關(guān)趨勢圖(圖6),回歸方程如下:

        Y=-8.171 7 X+17.253(R2=0.59)

        圖5 2010年歸一化植被指數(shù)

        圖6 地面溫度和歸一化植被指數(shù)關(guān)系

        植被可以影響地面溫度,植被稀疏區(qū)植被指數(shù)值較小,但其相對溫度較高;植被茂盛區(qū)植被指數(shù)值較大,但其相對溫度較小。歸一化植被指數(shù)與地表溫度相關(guān)趨勢模型中,呈現(xiàn)了一定的分布規(guī)律:對于植被指數(shù)較大地區(qū),植物葉面溫度低于裸露地面的表面溫度;對于建筑物比較密集處,受到植被稀疏、硬化路面吸熱強(qiáng)等因素的影響,地面溫度較高;對于有水徑流的區(qū)域,INDV常顯示為負(fù)值;地面輻射溫度與歸一化植被指數(shù)呈顯著的負(fù)相關(guān)性。

        5 結(jié)語

        利用遙感影像光譜信息及其與地面熱信息的相關(guān)性,建立模型反演地表溫度,并得到2010年歸一化植被指數(shù)。用擬合法對地面溫度與歸一化植被指數(shù)進(jìn)行線性相關(guān)分析并獲得回歸方程。結(jié)果表明:歸一化植被指數(shù)值低的地方,地面溫度較高;歸一化植被指數(shù)值高的地方,地面溫度較低。結(jié)論如下。

        (1)從亮度溫度反演結(jié)果可以看出,地面亮溫與地面土地覆蓋類型有關(guān),低溫區(qū)主要分布在水體、灘涂、耕地中;中溫區(qū)主要分布在林地、草地中;高溫區(qū)主要分布在建設(shè)用地和道路中。

        (2)從歸一化植被指數(shù)圖可以看到,建設(shè)用地植被指數(shù)值相對較小,水體植被指數(shù)值為負(fù)值。

        (3)用擬合法對地面溫度與歸一化植被指數(shù)進(jìn)行線性相關(guān)分析,可以看到地面輻射溫度與歸一化植被指數(shù)呈顯著的負(fù)相關(guān)性。

        (4)植被可以有效降低地面溫度,因此在城市中設(shè)置綠化帶、街心公園等生態(tài)設(shè)施,可以緩解城市熱島效應(yīng)對人們生活的影響。

        [1] Howard L.The Climate of London[M].London,1818.

        [2] Brest C.L,Goward S.N.Deriving surface albedo measurements from narrow satellite data[J].International Journal of Remote Sensing,1987(11):123~125.

        [3] 柳欽火,徐希孺,陳家宜.遙感地表溫度與比輻射率的迭代反演方法[J].遙感學(xué)報(bào),1998,2(1):1~8.

        [4] Chavez P.S.Jr.Image-based atmospheric corrections revisited and improved[J].Photogrammetric Engineering and Remote Sensing,1996,62(9):1025~1036.

        [5] 郭 紅,龔文峰,李 雁,等.哈爾濱市熱島效應(yīng)與植被的關(guān)系——基于RS和GIS的定量研究[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2007,16(2):22~26.

        [6] 錢樂祥,丁圣彥.珠江三角洲土地覆蓋變化對地表溫度的影響[J].地理學(xué)報(bào),2005,60(5):761~770.

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