沈阳市城市热岛效应探究

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1、沈阳市城市热岛效应探究摘要：本文采用两幅不同时期的TM(ETM+)影像，将不同年份反映的地表温度结果进行归一化处理，通过提取归一化植被指数(NDVI),得出热岛效应的动态变化特征，结果表明：该区域2002年与1992的温度分布存在显著差异；绿地覆盖率需达到一定的比例时，地面温度与植被指数(NDVI)之间存在负相关关系。此研究为城市的后续发展提供参考同时也方便于决策部门对热岛效应的缓解提出治理的机理与对策。关键词：城市化；遥感；热岛效应；NDVI中图分类号：P463.3文献标识码：A文章编号：1006-4311(2014)01-0313-020引言目前，随着城市化水平的提高，

2、尤其是大城市规模区域扩大，城市热岛现象日益明显，直接影响到人们的生产与生活，城市热岛效应被各大城市所关注。热岛效应是指，当城市发展到一定规模的时候，由于城市下垫面的改变、大气污染以及人工废热的排放等原因使城市温度明显高于郊区的温度，形成类似高温孤岛的现象。城市规模越大，热岛效应就越明显，热岛的强度也越大。1研究区简介建国以来，沈阳市加快经济结构调整，不断扩大对外开放，积极推进各项改革，国民经济保持持续增长，城市化和工业化的水平不断提高，作为一个人口稠密的老工业城市，对沈阳市的城市热岛效应分析就尤为重要。2研究方法及技术路线2.1数据源及影像的预处理本文应用的是1992年(l

3、andsatTM)和2002年(landsatETM+)两个时相的数据进行研究。对遥感影像主要是进行几何校正并进行误差分析，并以ERDASIMAGINE遥感图像处理软件作为软件平台，对影像进行预处理，然后对遥感图象进行多光谱合成，把只有灰度差异的一组单波段图象合成为一幅假彩色图象用于植被信息提取。2.2影像裁剪由于研究区是沈阳市地区，所以在提取植被指数之前我们利用ERDASIMAGINE的数据预处理模块实现图像分幅裁剪的过程对整幅遥感影象进行了感兴趣区域(沈阳地区)的剪裁，根据行政区划图识别出沈阳市区及周边的范围。2.3亮温提取研究城市热岛效应一般选用热红外波段影像，即第6

4、波段。用ERDASIMAGINE将TM6图层数据提取出来，存成单独的文件。本文采用以下方式进行温度反演，计算热红外波段第六波段，直接以图像灰度值的形式输出，灰度值又称DN（DigitalNumber）值，范围在0至255之间，在遥感影像中，DN值对应地物的热辐射强度与地物温度呈递增趋势。从第六波段中，求辐射亮温包括辐射定标，是采用定标参数（增益和偏移系数）把DN值转化为相对应的热辐射强度值，依据热辐射强度推导出与之对应的亮度温度。采用landsat用户手册中提供的辐射校正公式，即L?姿=Gain?姿・DN?姿+Bias?姿（1）T=K2/ln（K1/L?姿+1）（2）式中：

5、Gain?姿为增益系数（单位：W/m2・Sr・Pm•DN）；Bias?姿为偏移系数（单位：W/m2・Sr・um）；L?姿为热辐射强度值；T为辐射亮温（单位：K）KI,K2为校订系数。L?姿二DN?姿•（Lmax-Lmin）/255+Lmin（3）式中：L?姿为传感器所接收到的辐射强度（单位：mWcm-2sr-lymT）；DN?姿为数据的像元数值；Lmax与Lmin是传感器接收到的最大和最小的辐射强度，即对应于DN?姿=255和DN?姿=0时的最大和最小辐射强度。ERDASIMAGINE空间建模工具由空间建模语言（SML）、模型生成器（ModelMaker）和空间模型库（Mo

6、delLibrary）组成。本文主要使用的是模型生成器（ModelMaker）生成基于Landsat遥感数据的地表温度反演模型。通过公式（1）与(2)并以ERDASIMAGINE空间建模工具为平台建立地表亮温值的模型(ThemodelofTsensor)o2.4归一化差值植被指数本文采用归一化植被指数NDVKNormalozedDifferenceVegetationIndex),在利用遥感影像进行植被研究与植物物候研究中实现了应用，它标示着植物生长状态和植被空间的分布密度，与植被的分布密度呈一种线性相关。该植被指数的表达式为：NDVI=H(4)其中，DNTM4、DNTM3

7、分别表示LandsatTM影像的热红外波段(第四波段)的灰度值和可见光红光波段(第三波段)的灰度值。NDVI空间模型利用ERDASIMAGING的模型生成器(ModelMaker)生成植被指数空间模型。3结果分析结果表明，1992年，沈阳市的热岛强度随城市的绿地面积呈递增趋势；而2002年沈阳市热岛强度随城市绿地面积呈递减趋势。一般情况下，城市热岛强度与城市绿地面积呈负相关，但本文中在1992年却表现为正相关，原因可能是沈阳绿地面积覆盖率在1992年前较低(