專利名稱：一種目標地塊地表溫度的模擬與優化方法
技術領域：
本發明涉及 遙感圖像分析處理與應用，特別涉及目標地塊地表溫度的模擬與優化 方法，可用于促進城市熱環境的改善。
背景技術：
氣溫作為人類生存環境的基本要素，是衡量城市熱環境的重要監測指標，由于傳 統地面觀測等技術的缺陷，很難獲取范圍較大的氣溫柵格數據，并且獲得的數據精度也并 不理想。熱紅外衛星遙感技術的發展，為監測城市熱場、獲取城市大區域地表溫度信息提供 了基本手段，從而減少局部環境人為干擾，能夠更加直觀、定量地研究城市熱環境，且通過 遙感技術獲取的觀測資料時間同步性好，基本克服了傳統地面觀測方法的缺陷。地表溫度 代表下墊面的表面溫度，與氣溫是不一樣的概念，在晴空狀態下，可以直接用地表溫度表征 城市熱環境的分布特征。國外學者早在19世紀初已經開始關注城市熱環境問題的研究，然而受到技術方 法的限制，進展不大。隨著研究技術的進步，從20世紀80年代，國內外學者對城市熱環境 問題做了大量研究，大多數研究認為影響城市地表溫度的主要因素是地表反照率和歸一化 植被指數(NDVI)。很少有學者引入城市規劃學科研究城市熱環境，更沒有學者將人為收集 的規劃數據和提取的遙感數據結合，揭示城市熱環境因子的影響程度，使規劃設計工作缺 少可行性。城市的開發建設是以目標地塊作為基本單位，而對目標地塊的開發強度通常用規 劃指標如建筑密度、容積率、綠地率和建筑平均高度來衡量，研究規劃指標與地表溫度的關 系，在城市規劃階段即考慮城市熱環境的影響因素，這樣既能夠有效改善城市熱環境，又增 強了城市規劃指標建立的科學性以及合理性。
發明內容
本發明的目的是提供一種目標地塊地表溫度的模擬與優化方法。為實現上述目的，本發明所采取的技術方案是該目標地塊地表溫度的模擬與優 化方法主要包括如下步驟(1)從建成地塊的遙感影像的遙感數據中獲得建成地塊的第一地表溫度影響因子 的平均值，從矢量數據中提取建成地塊的第二地表溫度影響因子數據，并從所述建成地塊 的具有熱紅外波段的遙感影像的遙感數據中獲得建成地塊的地表溫度平均值；所述建成地 塊與目標地塊具有同等的自然地理條件；(2)利用所述建成地塊的第一地表溫度影響因子的平均值、第二地表溫度影響因 子數據和地表溫度平均值建立建成地塊的地理數據庫；(3)利用所述建成地塊的地理數據庫中的屬性數據建立建成地塊的地表溫度平均 值與建成地塊的第一地表溫度影響因子的平均值、第二地表溫度影響因子數據之間的多元 回歸關系；
(4)利用所述目標地塊的第一地表溫度影響因子和第二地表溫度影響因子的初始 值，得到目標地塊的地表溫度初始值，所述目標地塊的地表溫度初始值與目標地塊的第一 地表溫度影響因子和第二地表溫度影響因子的初始值之間滿足步驟(3)中所述的多元回 歸關系；
(5)將步驟(4)所得到的目標地塊的地表溫度初始值與所述建成地塊的地表溫度 優化參考值進行比較，根據比較結果，通過修改所述目標地塊的第一地表溫度影響因子和/ 或第二地表溫度影響因子的初始值，獲得所述目標地塊的優化后的地表溫度，所述目標地 塊的優化后的地表溫度為所述建成地塊的地表溫度優化參考值，且所述目標地塊的優化后 的地表溫度與目標地塊的第一地表溫度影響因子和第二地表溫度影響因子的修改后的數 值之間滿足步驟(3)中所述的多元回歸關系。進一步地，本發明所述多元回歸關系為多元線性回歸關系。進一步地，本發明所述第一地表溫度影響因子包括所述地塊的地表反照率和歸一 化植被指數，第二地表溫度影響因子包括所述地塊的容積率、建筑密度和建筑平均高度。與現有技術相比，本發明的有益效果是(1)由于建成地塊的第一地表溫度影響因子和地表溫度平均值通過其遙感影像得 至IJ，實現建成地塊的地表溫度平均值及其影響因子的快速提取。(2)本發明利用建成地塊的地表溫度平均值與建成地塊的第一地表溫度影響因子 的平均值、第二地表溫度影響因子數據之間的多元線性回歸關系來模擬得到目標地塊的地 表溫度初始值，并以建成地塊的地表溫度優化參考值為依據對目標地塊的地表溫度初始值 進行優化。由于在建立所述多元線性回歸關系時的數據以及建成地塊的地表溫度優化參考 值均利用多個不同建成地塊的實際數據，因而由該多元線性回歸關系所模擬以及優化的結 果可靠性高。(3)由于本發明可通過調整目標地塊的地表反照率、歸一化植被指數、容積率、建 筑密度和建筑平均高度等規劃手段來實現目標地塊的地表溫度優化，因此對目標地塊的熱 環境改善具有實際指導意義，在規劃設計、建筑與小區節能設計中應用前景非常大。
圖1是本發明目標地塊地表溫度的模擬與優化方法的流程框圖。
具體實施例方式本發明以多個不同建成地塊的遙感圖像的遙感數據和矢量數據作為基本數據。各 建成地塊與目標地塊具有同等的自然地理條件。所謂同樣的自然地理條件是指建成地塊 與目標地塊具有同等的影響地表溫度的自然因素，此處所謂自然因素是指該地塊所處的地 理經緯度、氣象條件和地形地貌條件。作為本發明的具體實施方式
，可以從建成地塊的具有熱紅外波段的同一遙感圖像 的遙感數據中提取得到建成地塊的第一地表溫度影響因子的平均值和地表溫度平均值；也 可以是從建成地塊的不具有熱紅外波段的遙感圖像的遙感數據中提取建成地塊的第一地 表溫度影響因子的平均值，而從同一建成地塊的另一具有熱紅外波段的遙感圖像中提取得 到建成地塊的地表溫度平均值。各建成地塊的遙感圖像的遙感數據可從國家遙感中心購買得到。
本發明中，各建成地塊的第二地表溫度影響因子數據從矢量數據中提取。各建成 地塊的矢量數據可來源于當地規劃局的歷史數據庫。作為本發明的優選實施方式，第一地表溫度影響因子包括該地塊的地表反照率和 歸一化植被指數，第二地表溫度影響因子包括該地塊的容積率、建筑密度和建筑平均高度。本發明中，建成地塊的地表溫度優化參考值可從氣象部門的歷年氣象觀測數據獲得。下面結合附圖和具體實施例對本發明進行詳細描述。本實施例選擇杭州為研究對象，在杭州城西選取90個建成地塊(即地塊1至地塊 90)作為采樣點，各建成地塊主要分布在杭州西湖區和拱墅區，它們具有同等的自然地理條 件，地理經緯度、氣象條件和地形地貌條件大致相同。對目標地塊地表溫度的模擬與優化的具體步驟如下(1)本實施例中，各建成地塊的遙感數據采用的是包含熱波段的LandSat5TM遙 感數據，其熱紅外波段第六波段分辨率為120m，其他波段為30mX30m，其影像成像時間為 2008年7月5日。從LandSat5TM遙感數據中獲得90個建成地塊(即地塊1至地塊90)的第一地表 溫度影響因子的平均值，從各建成地塊的矢量數據中提取建成地塊的第二地表溫度影響因 子數據，并從Landsat5TM遙感數據中獲得各建成地塊的地表溫度平均值。具體地說，本實施例中，各建成地塊的第一地表溫度影響因子包括地表反照率、歸 一化植被指數(NDVI)，各建成地塊的第二地表溫度影響因子包括建筑密度、容積率、建筑平 均高度。1)首先，對包含地塊1至地塊90的LandSat5TM遙感影像進行圖像輻射校正、幾何 粗校正以及幾何精校正，從校正后的Landsat5TM遙感影像中按下述步驟反演包含各建成 地塊的遙感影像的第一地表溫度影響因子和地表溫度①地表反照率的計算采用Liang建立的大氣輻射傳輸模型，Landsat5TM數據的反演公式為a = 0. 3568!+0. 13as+0. 373a4+0. 085a5+0. 072a7_0. 0018(3)式(3)中，α為地表反照率，Q1, α3, α 4, α5, α7分別為Landsat5TM數據中第一 波段、第三波段、第四波段、第五波段、第七波段的表觀反射率。利用LandSat5TM熱紅外亮溫計算模式，得到如式⑷所示的LandSat5TM圖像數 值和下墊面像元亮度溫度定量關系L = Gain*DN+Bais(4)式(4)中，L為下墊面輻射值(w · m_2 · sr—1 · μ m—1)，DN為Landsat5TM的像元灰度 值，GairuBias分別為圖像的增益和偏置(w · m_2 · sr—1 · μ πΓ1)，可從圖像頭文件中獲得。對各λ對應波段做輻射定標，得到各波段的光譜輻射亮度La ；在假設地表為朗伯 體的條件下，利用下式(5)得到表觀反射率α λ α λ = Ji La d2/(ESUNa cos θ )(5)式(5)中，d為日地平均距離參數，ESUNa為太陽光譜在λ對應波段內的平均輻 照度(wm_2· μπΓ1)，θ為太陽入射天頂角。
②歸一化植被指數(NDVI)根據式(6)獲得NDVI = (DNnie-DNe)/(DNnie+DNe)(6)式(6)中，DNnik為 近紅外波段的計數值(灰度值)(第四波段)、DNK為紅外段的計 數值(灰度值)(第三波段)。③地表溫度計算首先根據式(7)獲得亮溫溫度T6 = 1260. 56/ln [1+607. 76/ (1. 2378+0. 055158DN6) ](7)式(7)中，T6為亮溫值，單位為K。DN6為LandSat5TM數據第六波段的像元DN值， 介于0和255之間。其次，按照式(8)，根據地物的比輻射率對T6作進一步校正，從而得到地表溫度 Ts Ti = -Jf、,~(8)
\ + {λ·Τβ! ρ)\ .ε式(8)中Τ6為亮溫溫度(K) ； λ = 11. 5um,為熱紅外波段的中心波長；P =hXc/ σ (1.438Xl(T2m K)，其中，光速 c = 2. 998X 108m/s ；普朗克常數 h = 6. 626 X IiT34Js ；波耳 茲曼常數ο = 1.38X10_23J/K; ε為地物的比輻射率。精確計算ε的方法如下首先將研究區域進行監督分類，將圖像分為建筑區、自然表面和水體。然后根據分 類結果，結合NDVI計算獲取比輻射率ε。對于水體ε= 0. 995 ；對于自然表面，計算公式為ε = Pvrv ε v+(I-Pv) rs ε s+d ε(9)式(9)中，Pv是植被占混合像元的比例，rv和rs分別是植被和裸土的溫度比率， %和ε s分別是植被和裸土的比輻射率，取εν = 0.986，ε s = 0. 97215。rv、rs*別由公 式(10)、(11)得到。rv = 0. 9332+0. 0585PV (10)rs = 0. 9902+0. 1068PV (11)de是植被和裸土之間的熱輻射相互作用對地表比輻射率的貢獻，d ε由如下經 驗公式(12)、(13)、(14)估計當Pv < 0. 5 時，d ε = 0. 0038PV (12)；當Pv >0.5 時，d ε = 0. 0038 (I-Pv) (13)；當Pv = 0. 5 時，d ε 最大，d ε = 0. 0019(14)；Pv按公式(15)計算
Γ ^ η “ NDVI -NDVI m Τ,1C、Pv= -；-(15)NDVImax，NDVImin分別是完全植被區和完全非植被區的NDVI值，NDV Imax近似取值 為0. 70，NDVImin近似取值為0. 05。
如果NDVI > NDVImax 則取 Pv = 1如果NDVI < NDVImin 則取 Pv = 0對于建筑區，ε按公式(16)計算ε = Pvrv ε v+(I-Pv) rm ε m +dE (16)其中，rm是建筑表面的溫度比率，由公式(17)得到；ε m是建筑表面的比輻射率， 8111取 0. 970。rm = 0. 9886+0. 1287PV (17)2)在步驟(1)獲取地表溫度及其第一地表溫度影響因子的基礎上，為了直觀 顯示 建成地塊的地理位置，構建城市市轄區和街道行政界線矢量圖層數據，并與遙感影像數據 進行疊加顯示，將各建成地塊作為基本單位分別計算各建成地塊內所有像元的地表溫度、 地表反照率和NDVI平均值，從而獲取各建成地塊的第一地表溫度影響因子的平均值和地 表溫度平均值，其中，第一地表溫度影響因子的平均值包括每一建成地塊的地表反照率的 平均值和歸一化植被指數的平均值。3)利用規劃部門獲取的各建成地塊的矢量數據，以遙感影像數據為參照，對矢量 數據進行地理配準，并從規劃矢量數據中獲取各建成地塊的建筑密度、容積率、建筑平均高 度等規劃指標。(2)將各建成地塊的第一地表溫度影響因子的平均值、第二地表溫度影響因子數 據和地表溫度平均值匯總建立建成地塊的地理數據庫，地理數據庫的屬性數據包括地表溫 度平均值、地表反照率、NDVI、建筑密度、容積率和建筑平均高度；上述步驟(1)的步驟2)和 步驟3)所獲取的建成地塊的地表溫度平均值及其第一地表溫度影響因子的平均值、第二 地表溫度影響因子數據的數據如表1。(3)利用建成地塊的地理數據庫中的屬性數據建立建成地塊的地表溫度平均值與 第一地表溫度影響因子的平均值、第二地表溫度影響因子數據之間的多元線性回歸關系， 該多元線性回歸關系如式(9)所示Y = 35. 1243-10. 0083Χ「6· 74094Χ2+0. 0274163Χ3_0· 0718465Χ4_0· 0242441Χ5 (9)其中，Y代表建成地塊的地表溫度平均值，X1代表建成地塊的歸一化植被指數，X2 代表建成地塊的反照率，X3代表建成地塊的建筑密度，X4代表建成地塊的容積率，X5代表建 成地塊的建筑平均高度。表1建成地塊的地理數據庫 (4)先設定目標地塊的第一地表溫度影響因子初始值和第二地表溫度影響因子初 始值，例如，分別設定歸一化植被指數X1 = 0. 08,地表反照率X2 = 0. 3，建筑密度X3 = 45， 容積率X4 = 1. 5，建筑平均高度X5 = 21 ；利用公式(9)的多元線性回歸關系，模擬得到目標 地塊的地表溫度初始值Y = 32. 92。(5)將步驟(4)所得到的目標地塊的地表溫度初始值Y = 32. 92與從氣象部門的 歷年氣象觀測數據獲得的建成地塊的地表溫度優化參考值Y’ = 30. 29進行比較，比較結果 發現目標地塊的地表溫度初始值偏高，因此，通過調整目標地塊的第一地表溫度影響因子 和/或第二地表溫度影響因子的初始值，應用公式(9)的多元線性回歸關系，來優化目標地 塊的地表溫度，使目標地塊的優化后的地表溫度與目標地塊的第一地表溫度影響因子和第 二地表溫度影響因子的調整后的數值之間滿足步驟(3)中所述的多元線性回歸關系。在 本發明優選實施方案中，可以通過增加目標地塊的歸一化植被指數、提高地表反照率、降低 建筑密度、提升容積率和增加建筑平均高度的綜合手段，對目標地塊地表溫度的各影響因 子的初始值進行修改，以使優化后得到的目標地塊的地表溫度達到Y = 30. 29。例如，在第 一方案中，對目標地塊的各影響因子作如下調整歸一化植被指數X1 = 0. 12，反照率X2 = 0. 5，建筑密度X3 = 35，容積率X4 = 3. 5，平均高度X5 = 40，由此得到目標地塊優化后的地 表溫度Y = 30. 29 ；得出動態模擬優化前后，目標地塊的地表溫度差值ΔΤ = 32. 92-30. 29 =2. 63，目標地塊的各影響因子初始值的修改還可以采取第二和第三方案(參見表2)。表2目標地塊的地表溫度模擬優化的多個因子改變組合方案舉例 本發明所述的地表溫度影響因子的選取，除了包括地表反照率、容積率、建筑密 度、歸一化植被指數、建筑平均高度之外，其他的氣象因素，例如太陽輻射、風速、空氣濕度 等也可以在進行多元線性回歸時加以考慮，能不同程度地完善目標地塊的地表溫度的模擬 和優化結果。以上所述僅為本發明的較佳實施例，不是用來限定本發明所實施的范圍，凡依本 發明權利要求所作的均等變化與修飾，皆應仍屬于本發明的保護范圍內。
權利要求
一種目標地塊地表溫度的模擬與優化方法，其特征在于包括如下步驟(1)從不同建成地塊的遙感影像的遙感數據中獲得建成地塊的第一地表溫度影響因子的平均值，從所述各建成地塊的矢量數據中提取建成地塊的第二地表溫度影響因子數據，并從所述建成地塊的具有熱紅外波段的遙感影像的遙感數據中獲得建成地塊的地表溫度平均值；(2)利用所述建成地塊的第一地表溫度影響因子的平均值、第二地表溫度影響因子數據和地表溫度平均值建立建成地塊的地理數據庫；(3)利用所述建成地塊的地理數據庫中的屬性數據建立建成地塊的地表溫度平均值與建成地塊的第一地表溫度影響因子的平均值、第二地表溫度影響因子數據之間的多元回歸關系；(4)利用所述目標地塊的第一地表溫度影響因子和第二地表溫度影響因子的初始值，得到目標地塊的地表溫度初始值，所述目標地塊的地表溫度初始值與目標地塊的第一地表溫度影響因子和第二地表溫度影響因子的初始值之間滿足步驟(3)中所述的多元回歸關系；(5)將步驟(4)所得到的目標地塊的地表溫度初始值與所述建成地塊的地表溫度優化參考值進行比較，根據比較結果，通過調整所述目標地塊的第一地表溫度影響因子和/或第二地表溫度影響因子的初始值，獲得所述目標地塊的優化后的地表溫度，所述目標地塊的優化后的地表溫度為所述建成地塊的地表溫度優化參考值，且所述目標地塊的優化后的地表溫度與目標地塊的第一地表溫度影響因子和第二地表溫度影響因子的調整后的數值之間滿足步驟(3)中所述的多元回歸關系。
2.根據權利要求1的一種目標地塊地表溫度的模擬與優化方法，其特征在于所述多 元回歸關系為多元線性回歸關系。
3.根據權利要求1或2的一種目標地塊地表溫度的模擬與優化方法，其特征在于所 述第一地表溫度影響因子包括所述地塊的地表反照率和歸一化植被指數，第二地表溫度影 響因子包括所述地塊的容積率、建筑密度和建筑平均高度。
全文摘要
本發明公開一種目標地塊地表溫度的模擬與優化方法，步驟為相應地從不同建成地塊遙感影像的遙感數據以及矢量數據中獲其第一地表溫度影響因子平均值、第二地表溫度影響因子數據和地表溫度平均值，建立地理數據庫；利用地理數據庫的屬性數據建立建成地塊的地表溫度平均值與其第一地表溫度影響因子平均值、第二地表溫度影響因子數據之間的多元回歸關系；由目標地塊的第一、第二地表溫度影響因子初始值及上述多元回歸關系，得目標地塊地表溫度初始值，由上述多元回歸關系，通過調整目標地塊第一地表溫度影響因子和/或第二地表溫度影響因子初始值將該地表溫度初始值調整至建成地塊的地表溫度優化參考值，獲得目標地塊優化后地表溫度。
文檔編號G06F17/50GK101866385SQ201010207940
公開日2010年10月20日 申請日期2010年6月24日 優先權日2010年6月24日
發明者張雍雍, 李國梁, 王偉武 申請人:浙江大學