先验光谱知识和多源遥感数据支持下的不透水面精分类及其对热环境的定量影响研究

Development of urbanization makes the urban thermal environmental issues become increasingly prominent. Impervious surface occupies the biggest area in urban landscape. Extraction of impervious surface and its thermal environment impact assessment have great potential and value for implementing the concept green and low-carbon, energy saving, and environment protection. However, the current classification system of impervious surface is not refined, and the research on how biophysical characteristics of impervious surface quantitatively influence thermal environmental is lacking. These limit the deeper research on how impervious surface influences the thermal environment. To solve the above problems, the main contents in the proposal mainly include: (1)Classification system of impervious surface building considering the real land type and thermal radiation. (2)Development of classification method of fine impervious surface by integrating spectral prior knowledge and hyperspectral image. (3)Exploring the method and accuracy of land surface albedo and surface temperature retrieval by integrating spectral prior knowledge and Landsat 8 image, and deeming land surface albedo and surface temperature as the surrogate of biophysical characteristic and thermal environment respectively. (4) Assessing the quantitative impact of impervious surface on thermal environment from the view of types difference and surface albedo. The research results will serve for improving the urban thermal environment, and serve for a new urbanization with intensive, smart, green and low-carbon.

城镇化水平的提高使得城市热环境问题日益突出。不透水面是城市最主要的地表覆盖类型，它的分类及其对热环境的影响评价对于贯彻绿色低碳理念和节能环保有着巨大的潜力和应用价值。然而，目前不透水面分类体系不够细化，同时缺乏不透水面物理特性对热环境影响的定量评价，限制了不透水面对热环境影响评价的深入开展。针对上述问题，本项目开展以下研究：（1）构建符合实际不透水面类型并考虑热辐射差异的不透水面分类体系；（2）发展基于先验光谱知识和高光谱遥感影像综合的不透水面精分类方法;（3）将地表反照率作为不透水面物理特性的表征，地表温度差异作为热环境的表征，探讨新一代 Landsat卫星 OLI 和 TIRS 传感器反演地表反照率和地表温度的方法和性能;（4）从不透水面类型和反照率出发，开展不透水面类型差异及物理特性对热环境的定量化评价。上述研究成果将服务于城市热环境的改善和集约、智能、绿色、低碳的新型城镇化建设。

面向城市热环境改善和集约、智能、绿色、低碳的新型城镇化建设需求，开展了以下研究工作：1）提出了基于地理国情信息和高分辨率影像的高精度不透水面精分类方法，得到的不透水面产品具有精度高、时效性强等特点；2）探讨了大气校正法（RTE）、Jiménez-Muñoz单通道算法（MW）和覃志豪单窗算法（SC）对于Landsat 8热红外波段反演地表温度的适应性和最适算法，结果表明RTE算法相对精度较高；3）在分析已有城区相关概念的基础上，充分利用高分辨率遥感影像中展现出的城市景观和形态、集中连片等空间可视化特征，从城市实际建设完成情况出发提出了一套基于高分辨率影像和地理信息资料辅助的城区半自动化提取方法；4）基于开放且免费的众源地理数据，从“城市功能用地类型是由其范围内占主导土地利用功能确定的”这一定义出发，根据不同类型兴趣点数据所占地块面积大小不同设定权重因子，构建了一种街区尺度划分功能用地的方法；5）通过城市功能用地的类型差异和不透水面盖度的差异研究了不透水面对地表温度的定量化影响。结果表明，城市功能用地类型的地表温度由高到低依次为工业用地>交通用地>商服用地>公服用地>居住用地>景观用地，功能用地的不透水面盖度由高到低依次为交通用地>商服用地>公服用地>居住用地>工业用地>景观用地。不透水面盖度是影响地表温度的重要因素之一，热源排放也是地表温度差异的重要因素；6）提出了城市空间格局变化对生态环境影响的评价方法。建立了指标构建、遥感反演、综合评价为一体的综合评价方法。.项目研究成果已应用于31家省级测绘主管部门及其直属测绘生产单位、国土资源部地籍司统计处、住房和城乡建设部计划财务司、中国城市规划设计研究院、青岛市勘察测绘研究院、北京市测绘设计研究院等测绘、国土、住建、规划部门。应用范围涉及全国337个地级城市、五大城市群（京津冀、长三角、珠三角、成渝、哈长城市群）、18个国家级新区、15个开发区。