基于Landsat-8影像的蕪湖市城市熱島與土地利用/覆蓋的關(guān)系

白洪偉, 吳滿意, 葛　艷

(1. 宿州學(xué)院 安徽省煤礦勘探工程技術(shù)研究中心, 安徽 宿州　234000;

2. 國(guó)家測(cè)繪地理信息局 第一地形測(cè)量隊(duì), 陜西 西安　710054)

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基于Landsat-8影像的蕪湖市城市熱島與土地利用/覆蓋的關(guān)系

白洪偉1, 吳滿意2, 葛艷1

(1. 宿州學(xué)院 安徽省煤礦勘探工程技術(shù)研究中心, 安徽 宿州234000;

2. 國(guó)家測(cè)繪地理信息局 第一地形測(cè)量隊(duì), 陜西 西安710054)

摘要:利用2013年8月11日Landsat-8 OLI/TIRS影像數(shù)據(jù),以安徽省蕪湖市的鳩江區(qū)、鏡湖區(qū)、弋江區(qū)和三山區(qū)為研究區(qū),使用ENVI 5.1遙感圖像處理軟件,對(duì)Landsat-8影像的TIRS 10波段使用單窗算法進(jìn)行地表亮度溫度反演,再使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)OLI多光譜影像進(jìn)行土地利用/覆蓋分類,并利用GIS空間分析和數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)蕪湖市城市熱島效應(yīng)與土地利用/覆蓋的關(guān)系進(jìn)行定量研究分析.研究結(jié)果表明:蕪湖市城市中心區(qū)地表亮度溫度明顯高于市郊,強(qiáng)熱島區(qū)與熱島區(qū)面積共18.79 km2,占研究區(qū)總面積的1.69%,城市熱島效應(yīng)存在但不顯著;土地利用/覆蓋類型不同,地表亮度溫度差異明顯;建設(shè)用地表面溫度相對(duì)較高,是城市熱島效應(yīng)強(qiáng)度增加的主要影響因素,而林地和水體面積的增加能有效緩解城市熱島效應(yīng)的強(qiáng)度.

關(guān)鍵詞:Landsat-8; 地表溫度; 城市熱島效應(yīng); 土地利用/覆蓋

城市熱島效應(yīng),是隨著城市化進(jìn)程的推進(jìn),因大量的人工發(fā)熱、建筑物和道路等高蓄熱體的增加,以及綠地減少等因素的影響而出現(xiàn)的城市溫度明顯高于城市外圍郊區(qū)的現(xiàn)象[1].土地利用是人類對(duì)自然地理環(huán)境改變和干預(yù)活動(dòng)的主要表現(xiàn)形式,其直接表征是土地覆蓋狀況的變化.城市熱島與土地覆蓋關(guān)系密切.隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,使用熱紅外遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行城市熱島效應(yīng)的研究已得到廣泛開展,而進(jìn)行土地利用/覆蓋與城市地面溫度關(guān)系的研究,既能從熱島現(xiàn)象產(chǎn)生的根源上深入分析土地利用/覆蓋下城市熱環(huán)境的空間特征,又能為合理利用土地資源、合理規(guī)劃城市建設(shè)、減弱城市熱島現(xiàn)象提供理論依據(jù)[2].

近年來(lái),很多學(xué)者對(duì)城市熱島效應(yīng)與土地覆蓋關(guān)系相關(guān)課題進(jìn)行過研究,如Weng Qihao[3]等曾以美國(guó)印第安納州為例,通過地表溫度和覆蓋度的變化進(jìn)行城市化進(jìn)程的研究;江山、查良松[4]曾以合肥市區(qū)為研究區(qū),以Landsat TM影像為數(shù)據(jù)源,分析城市地域地表溫度與土地覆蓋的定量關(guān)系.本研究以2013年8月11日Landsat-8影像為數(shù)據(jù)源,以安徽省蕪湖市為研究區(qū),使用ENVI5.1遙感圖像處理軟件,進(jìn)行地表亮度溫度的反演和土地利用/覆蓋的分類,并借助ArcGIS軟件探討蕪湖市地表亮溫空間分布特征及其與土地利用類型間的關(guān)系.

1研究區(qū)概況

蕪湖市位于安徽省東南部的青弋江與長(zhǎng)江匯合處,北緯30°38′～31°31′、東經(jīng)117°58′～118°43′之間.該區(qū)地貌以平原、丘陵為主,類型多樣;地勢(shì)北低南高,地形呈不規(guī)則長(zhǎng)條狀.蕪湖市屬亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候,四季分明,雨量充沛,年平均氣溫15～16 ℃,年降雨量1 200 mm.轄四區(qū)(鳩江區(qū)、鏡湖區(qū)、弋江區(qū)、三山區(qū))、四縣(蕪湖縣、繁昌縣、南陵縣、無(wú)為縣).土地總面積5 988 km2,人口361.7萬(wàn).作為安徽省域副中心城市,蕪湖市與省會(huì)合肥市并稱為安徽省“雙核”城市,也是安徽省三大旅游中心城市之一、沿江重點(diǎn)開發(fā)城市、長(zhǎng)江流域區(qū)域中心城市和重要港口城市.本研究主要以蕪湖市四區(qū)為研究區(qū).研究區(qū)總面積1 111.68 km2,其假彩色合成影像如圖1所示.

2數(shù)據(jù)的收集與預(yù)處理

2.1數(shù)據(jù)的收集

本研究以地理空間數(shù)據(jù)云官網(wǎng)提供的Landsat-8 OLI/TIRS衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源,其成像時(shí)間為2013年8月11日,衛(wèi)星軌道號(hào)為120-38,研究區(qū)內(nèi)影像天氣狀況為無(wú)云.于2013年2月11日發(fā)射升空的Landsat-8衛(wèi)星提供的影像由11個(gè)波段組成,其中Landsat-8 OLI傳感器包括9個(gè)波段,主要用于土地利用/覆蓋分類,TIRS傳感器包含2個(gè)熱紅外波段,主要用于地表亮度溫度的反演.輔以2011年國(guó)家測(cè)繪地理信息局提供的1∶230 000蕪湖市行政區(qū)劃矢量地圖,用于研究區(qū)矢量文件的建立,從而裁剪得出研究區(qū)多光譜及熱紅外影像.

2.2數(shù)據(jù)的預(yù)處理

首先, 利用ENVI 5.1軟件分別對(duì)Landsat-8熱紅外波段和多光譜波段影像進(jìn)行大氣校正和輻射定標(biāo). 其次, 以2013年蕪湖市遙感影像為基準(zhǔn), 將1∶230 000行政區(qū)劃圖進(jìn)行配準(zhǔn), 在基準(zhǔn)影像上滿幅均勻選取28個(gè)特征明顯的控制點(diǎn), 在配準(zhǔn)圖像上找出與其對(duì)應(yīng)的點(diǎn), 分別選取二次多項(xiàng)式和雙線性內(nèi)插法進(jìn)行幾何校正和灰度值重采樣, 最小均方誤差滿足校正要求. 最后, 利用配準(zhǔn)過的行政區(qū)劃圖進(jìn)行研究區(qū)矢量文件的建立, 進(jìn)而分別對(duì)多光譜波段影像及經(jīng)大氣校正和輻射定標(biāo)過的熱紅外影像進(jìn)行掩膜得到裁剪后的影像.

3研究方法

3.1地表亮度溫度的反演

地表亮度溫度又稱地面輻射溫度,指與地表有相同輻射亮度的黑體的溫度,是與傳感器在衛(wèi)星高度所觀測(cè)到的熱輻射強(qiáng)度相對(duì)應(yīng)的溫度[4].地表亮度溫度與地表溫度在數(shù)值上雖不相等,但相關(guān)性強(qiáng),相比地表溫度,地表亮度溫度包含更多大氣信息,在一定程度上也能擬合地表溫度的空間分布情況,且更有利于城市熱島效應(yīng)的反應(yīng)[5].Landsat-8衛(wèi)星的熱紅外傳感器TIRS包含2個(gè)波段,分別為TIRS10波段和TIRS11波段,本研究采用第10波段進(jìn)行地表亮溫的反演.

3.1.1熱輻射強(qiáng)度(Lλ)計(jì)算

將像元灰度值(DN)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)熱輻射強(qiáng)度值(Lλ)[6],公式如下:

(1)

式中:Qcal表示像元灰度值DN,其值已知;參數(shù)ML和AL分別表示增益和偏移,其數(shù)值可直接從2013年8月11日蕪湖市影像頭文件中獲取,獲取的參數(shù)分別為RADIANCE_MULT_BAND_10=3.3420×10-4,RADIANCE_ADD_BAND_10=0.10000,輻射亮度值Lλ的單位為W/(m2·sr·μm).

3.1.2亮度溫度反演

根據(jù)普朗克定律將熱輻射強(qiáng)度值轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的亮度溫度[7],并將單位為K的亮度溫度用攝氏溫度(單位℃)表示,計(jì)算公式如下:

(2)

式中:輻射亮度值Lλ為已知,單位℃;從影像頭文件中獲取的TIRS 10波段的參數(shù)亮溫反演常數(shù)k1、k2分別為K1_CONSTANT_BAND_10=774.89,K2_CONSTANT_BAND_10=1 321.08,W/(m2·sr·μm).反演結(jié)果如圖2所示.

圖2　研究區(qū)地表亮度溫度分布圖

由2013年08月11日蕪湖市地表亮度溫度反演結(jié)果(圖2)可知,蕪湖市當(dāng)日地表亮溫范圍為26～43 ℃,地表亮溫空間分布存在明顯差異,城市高溫區(qū)主要集中分布在人口密度較大、工業(yè)分布較為密集、商業(yè)較為繁華的鳩江中心建成區(qū),城市低溫區(qū)則主要位于郊區(qū),城市中心區(qū)地表亮度溫度明顯高于周邊郊區(qū),而以長(zhǎng)江為主的水體分布區(qū)亮度溫度最低,因而蕪湖市城市熱島效應(yīng)的確存在,且城市熱島的空間分布特征基本與城市規(guī)劃建設(shè)的輪廓相吻合,呈現(xiàn)地表溫度由城市中心建成區(qū)向郊區(qū)逐漸降低的態(tài)勢(shì).

3.1.3熱島效應(yīng)分級(jí)

將城市熱島效應(yīng)分為五級(jí):強(qiáng)熱島區(qū)、熱島區(qū)、正常區(qū)、綠島區(qū)和強(qiáng)綠島區(qū).即使用ENVI 5.1軟件,將地表亮度溫度值按照公式(3)進(jìn)行歸一化處理,使最大值為1,最小值為0,并按公差為0.2的等差級(jí)數(shù)將研究區(qū)城市熱島效應(yīng)密度分割為五級(jí),其中,0～0.2表示強(qiáng)綠島區(qū),0.2～0.4表示綠島區(qū),0.4～0.6表示正常區(qū),0.6～0.8表示熱島區(qū),0.8～1.0表示強(qiáng)熱島區(qū).歸一化處理公式如下:

(3)

式中:N表示熱紅外影像中第i個(gè)像元經(jīng)地表溫度歸一化處理過后的值;Tmax、Tmin分別表示地表亮度溫度的最大值和最小值;Ti則表示第i個(gè)像元的地表亮度溫度值[8].熱島效應(yīng)等級(jí)分布經(jīng)處理如圖3所示.

圖3　研究區(qū)熱島效應(yīng)等級(jí)分布圖

由表1可知,綠島區(qū)面積701.19km2,所占面積最大,占總面積的63.07%;其次為正常區(qū),面積為307.18km2,所占面積的27.63%;強(qiáng)綠島區(qū)面積84.58km2,占總面積的7.61%;熱島區(qū)面積相對(duì)較小,為17.85km2,占總面積的1.61%;強(qiáng)熱島區(qū)面積最小是0.94km2,僅占總面積的0.08%.與蕪湖市地表亮度溫度空間分布相一致,強(qiáng)熱島區(qū)主要分布于蕪湖市東北部鳩江區(qū)中心的城市建設(shè)密集區(qū)域,部分零星分布于鏡湖區(qū)、弋江區(qū)和三山區(qū),蕪湖市區(qū)西北部江心洲也有分布,因洲上裸地面積較大,裸地與城市建設(shè)用地表面有相似的熱輻射特性,因而對(duì)地表亮溫貢獻(xiàn)最大;正常區(qū)、綠島區(qū)與強(qiáng)綠島區(qū)共占研究區(qū)總面積的98.31%,其主要原因是市區(qū)的神山公園、汀棠公園、銀湖公園等地水體和植被分布較為集中,對(duì)城市中心的高溫起到一定的緩解作用,周邊市郊城市建設(shè)用地及農(nóng)村居民地布局較為分散,且耕地、林業(yè)用地面積較大,植被覆蓋度高,降溫效果顯著;以長(zhǎng)江為主的水體是強(qiáng)綠島區(qū)的主要組成部分,水體比熱容大,熱傳導(dǎo)率較小,溫度下降快,因而溫度最低.

表1　熱島效應(yīng)等級(jí)區(qū)面積及所占比例

3.2土地利用/覆蓋分類

為研究城市熱島效應(yīng)與土地利用/覆蓋類型間的關(guān)系,需使用監(jiān)督分類法對(duì)研究區(qū)的Landsat-8 OLI影像數(shù)據(jù)進(jìn)行土地利用/覆蓋分類.將OLI傳感器提供的分波段單獨(dú)存儲(chǔ)的多光譜數(shù)據(jù)疊合成一個(gè)多波段圖像文件,選擇Landsat-8 OLI的第 6、5、4波段賦予R、G、B進(jìn)行波段合成,參考全國(guó)遙感監(jiān)測(cè)土地利用分類體系,結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況和研究目的,將土地利用/覆蓋類型分為林業(yè)用地(包括林地、園地和草地)、耕地、水體(包括河流、湖泊和池塘)以及建設(shè)用地,利用ENVI 5.1遙感圖像處理軟件,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)影像進(jìn)行監(jiān)督分類,利用“Class Statistics”功能統(tǒng)計(jì)出各地類面積及比例,分類結(jié)果經(jīng)處理如圖4所示,各類型土地利用覆蓋度經(jīng)統(tǒng)計(jì)如表2所示.

表2　土地利用/覆蓋度

圖4　土地利用/覆蓋分類圖

3.3城市熱島與土地利用/覆蓋類型的關(guān)系

為定量研究蕪湖市城市熱島效應(yīng)與不同土地利用/覆蓋類型的關(guān)系,使用ArcGIS軟件分別將反演的蕪湖市地表亮度溫度分布圖、蕪湖市熱島效應(yīng)等級(jí)分布圖與土地利用/覆蓋分類圖進(jìn)行疊加處理,利用ArcGIS軟件的圖像分析功能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法定量研究在不同熱島效應(yīng)等級(jí)下,各類型土地利用的覆蓋情況,各熱島效應(yīng)等級(jí)下不同土地利用/覆蓋類型的面積和面積比經(jīng)統(tǒng)計(jì)如表3、表4所示,關(guān)系圖如圖5所示.

表3　不同土地利用/覆蓋類型面積

表4　不同土地利用/覆蓋類型面積百分比

圖5　土地利用/覆蓋類型面積百分比統(tǒng)計(jì)圖

結(jié)合表3、表4可知,蕪湖市強(qiáng)熱島區(qū)土地利用/覆蓋類型是城市建設(shè)用地,面積為0.94 km2.在熱島區(qū),城市建設(shè)用地的面積比例為99.89%,同樣占有絕對(duì)優(yōu)勢(shì).城市建設(shè)用地因下墊面非常復(fù)雜,由大量混凝土、柏油馬路等組成的人工構(gòu)筑物因吸熱快而熱容量小,改變了下墊面的熱力屬性.在相同太陽(yáng)輻射條件下,建設(shè)用地的下墊面比由綠地、水面等組成的自然下墊面升溫快,且當(dāng)建設(shè)用地覆蓋的人工構(gòu)筑物高大密集時(shí),不利于空氣的流通,地表蒸散能力較低而熱傳導(dǎo)率、擴(kuò)散率大,表面溫度明顯很高,因而是城市強(qiáng)熱島區(qū)、熱島區(qū)的主要覆蓋類型.在正常區(qū),建設(shè)用地、林地面積比分別為80.37%、18.54%,建設(shè)用地所占面積比有所降低,而林地面積比明顯增加.蕪湖市熱島區(qū)附近分布著一些如汀棠公園、神山公園、鏡湖公園等公園和風(fēng)景區(qū),林地面積較大,植被覆蓋度高,因而能較好地緩解附近以水泥等結(jié)構(gòu)為主的居住區(qū)、商業(yè)區(qū)和工業(yè)區(qū)的高溫情況.在綠島區(qū),耕地面積比為43.83%,林地為39.77%,相比正常區(qū),耕地和林地所占份額明顯增加,而建設(shè)用地僅占綠島區(qū)面積的6.54%,說明耕地和林地有利于城市地表溫度的降低.在強(qiáng)綠島區(qū),水體占總面積的74.17%,占有絕對(duì)優(yōu)勢(shì),說明水體對(duì)于地表溫度的降低、城市熱島效應(yīng)的緩解發(fā)揮著更為顯著而獨(dú)特的作用.

4結(jié)論

(1) 蕪湖市城市中心區(qū)地表亮度溫度明顯高于市郊,基本呈現(xiàn)由中心向研究區(qū)邊緣逐漸降低的趨勢(shì).研究區(qū)總面積1 111.68 km2,其中強(qiáng)熱島區(qū)與熱島區(qū)面積共計(jì)18.79 km2,占研究區(qū)總面積的1.69%,蕪湖市城市熱島現(xiàn)象存在.因長(zhǎng)江自北向南穿過以蕪湖市的鳩江區(qū)、鏡湖區(qū)、弋江區(qū)、三山區(qū)為主的研究區(qū)域,城市中心建成區(qū)緊鄰長(zhǎng)江分布,故研究區(qū)城市熱島效應(yīng)存在但不顯著.

(2) 蕪湖市城市熱島效應(yīng)的空間分布特征基本與研究區(qū)不同類型土地利用/覆蓋的輪廓相吻合,熱島區(qū)與強(qiáng)熱島區(qū)的土地利用/覆蓋類型幾乎全為建設(shè)用地,即以混凝土、瀝青等非滲透性表面為主要下墊面構(gòu)成的建設(shè)用地是城市熱島的主要貢獻(xiàn)因素.綠島區(qū)與強(qiáng)綠島區(qū)占研究區(qū)總面積的70.68%,其中耕地和林地是綠島區(qū)的主要土地覆蓋類型,水體則是強(qiáng)綠島區(qū)占有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)的土地類型,因而水體和植被覆蓋度高的林地可有效降低城市地表溫度,從而減弱城市熱島的強(qiáng)度.

(3) 為了有效緩解城市熱島的強(qiáng)度,減小城市強(qiáng)熱島區(qū)與熱島區(qū)面積,應(yīng)做到合理規(guī)劃和利用土地,合理調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),降低工業(yè)污染物的排放以及人工熱的釋放,提高城市植被綠化覆蓋度,盡量保持現(xiàn)有水體面積穩(wěn)定甚至可通過人工湖、人工河的合理規(guī)劃與開挖增加水體的面積.

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【責(zé)任編輯: 祝穎】

Relationship between Urban Heat Island and Land Use/Cover in Wuhu Based on Landsat-8 Image

BaiHongwei1,WuManyi2,GeYan1

(1. Anhui Province Coal Mine Exploration Engineering Technology Research Center, Suzhou University, Suzhou 234000, China; 2. The First Topographic Surveying Brigade of SBSM, Xi’an 710054, China)

Abstract:Taking Landsat-8 OLI/TIRS image data of four districts in Wuhu City of Anhui Province on August 11, 2013, as the research area, using ENVI 5.1 remote sensing image processing software, land surface brightness temperature retrieval is done for band TIRS10 of landsat8 images using mono window algorithm, and neural network method is used for land use/cover classification of OLI multispectral images, and the GIS spatial analysis and mathematical statistics method are used for quantitative study of the relationship between the urban heat island effect of Wuhu City and land use/coverage. The results show that: the surface brightness temperature of the center area of Wuhu City is obviously higher than that of the suburb, and the strong heat island area and heat island area is 18.79 km2, which accounted for 1.69% of the total area of the study area, the urban heat island effect exists but is not significant; the types of land use/covering are different, the land surface brightness temperature difference is obvious; the surface temperature of construction land is relatively high, and it is the main influence factor of the increase of the intensity of urban heat island effect, and the increase of woodland and water area can effectively alleviate the intensity of the urban heat island effect.

Key words:Landsat-8; land surface temperature; urban heat island effect; land use/cover

中圖分類號(hào):P 237

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

文章編號(hào):2095-5456(2016)01-0023-07

作者簡(jiǎn)介:白洪偉(1987-),男,安徽宿州人,宿州學(xué)院助教,碩士.

基金項(xiàng)目:衛(wèi)星測(cè)繪技術(shù)與應(yīng)用國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室經(jīng)費(fèi)資助項(xiàng)目(KLSMTA-201304); 宿州學(xué)院安徽省煤礦勘探工程技術(shù)研究中心開放課題資助項(xiàng)目(2013YKF04).

收稿日期:2015-08-10