基于多源高分影像的城市景观格局与热环境作用关系空间分析

The interactions among land surface temperature and the types, compositions and patterns of urban landscape ecology have been received much attention of researchers in the field of urban ecology. Quantitatively analyzing and recognizing the interactions are essential to evaluate and design urban environment for both better habitability and low energy consumption. Compared with low spatial resolution images, high resolution images are helpful to find detailed urban features. However, it is difficult to extract landscape information with high accuracies from single source of high resolution images. Therefore, this project will fuse high spatial resolution images of Worldview-2 and TerraSAR-X to extract finer classification data of urban landscape ecology. We will use object-oriented image analysis technologies and the spectral, texture, shape and context features of image objects to improve the results. The main information extracted includes: (1) the material, height and types of buildings; (2) the finer classification of vegetation and water; (3) the recovery of landscapes in shaded area, etc. Second, taking an ASTER imagery as the data source, the spectral response function of ASTER TIR bands will be applied in atmospheric correction, then land surface temperature (LST) will be retrieved from five TIR bands by using the split window algorithm. Compared the spatial resolution of LST derived from TIR band with that of Worldview-2 and TerraSAR-X, there was an obvious distinction. Therefore, the up-scaling technology will be investigated to transform the LST at pixel level to that at object level. Third, the interactions between LST and the types, compositions and patterns of urban landscape will be analyzed using spatial regression model at pixel, object and community levels, which help to disclose what patterns can decrease or increase heat in urban environment. The key is to design the spatial weighted matrices at the three levels and check how the matrices affect the results of analysis. The conclusion of this project will play a foundation on evaluating and planning urban community with both better habitability and low energy consumption.

城市景观类型、组分和格局的分异与城市热环境相互作用关系一直城市生态领域关注的焦点。量化分析和识别景观分异格局与城市热环境污染的作用关系，对于评价和设计宜居、低能耗的城市环境具有重要意义。 项目将融合高空间分辨率Worldview-2光学影像和高分TerraSAR X影像数据（空间分辨率1米），针对不同城市景观类型的光谱、纹理、形状和上下文等特征，采用面向对象的影像分析技术，研究光学和SAR高分影像的决策级融合策略，提取城市景观的精细分类数据。利用ASTER热红外数据反演城市地表温度，研究地表温度的尺度转换模型，把低分的、基于像元的温度表达转换为基于对象的高分温度表达。研究空间回归模型，进行像元层、斑块层、小区层三个层次的景观类型、组分和空间格局与地表温度作用关系分析，揭示景观格局、组分和生态类型与地表温度的作用规律，为宜居、低能耗城市的评价和规划奠定基础。

城市景观类型、组分和格局的分异与城市热环境相互作用关系一直城市生态领域关注的焦点。量化分析和识别景观分异格局与城市热环境污染的作用关系，对于评价和设计宜居、低能耗的城市环境具有重要意义。.珠海市位于我国南部，濒临南海，东与香港水路相通，南与澳门陆地相连，地理位置重要，是我国最早的改革示范城市之一，其城市景观结构的变化具有典型的代表性。本项目融合高空间分辨率Worldview-2、Quickbird和 TerraSAR影像数据（空间分辨率0.8米），针对不同城市景观类型的光谱、纹理、形状和上下文等特征，采用面向对象的影像分析技术，研究光学和SAR高分影像的决策级融合策略，提取城市景观的精细分类数据。利用遥感数据反演城市地表温度，研究地表温度的尺度转换模型，把低分的、基于像元的温度表达转换为基于对象的高分温度表达。揭示景观格局、组分和生态类型与地表温度的作用规律，为珠海建设宜居、低能耗城市的规划奠定理论基础，项目具有重要的理论研究价值和实践意义。.研究成果：（一）对珠海市1999-2013年来的城市景观格局变化进行了分析， 建立以城市中心区为起点的17个辐射状环带，并在主城区设置不同方向的两个空间样带，结合景观格局指数和空间梯度分析方法，分析了珠海市全区与主城区景观空间梯度变化规律，以及城市化效应。（二） 分析20年来珠海城市热环境时空变化，得出珠海城市地表温度一直是增加的趋势，热岛效应增强，无热岛区域面积逐年减少，1999-2015年年5-6级热岛强度区域面积增加50.14%，热岛效应增强显著。（三） 对珠海市不同空间场景语义分析，提出使用连续多项式模型对场景语义依赖性进行建模，使用Dirichlet分布表达特征的不稳定性；利用Markov平稳状态解决分解模型无确定解的问题，提出的场景分类以及场景分解方法具有较高的精度，可揭示具有生态特征的城市地理问题。（四）对于城市空间场景变化作用于城市地表热环境的影响进行了探讨，并从珠海全市和中心城区两个尺度进行分析，是研究城市景观格局和过程之间的作用关系、空间分异性问题的新尝试。