资源环境遥感 第9章 城市遥感

,第9章 城市遥感,资源环境遥感,内容提要：,9.1 城市遥感概述 9.2 城市扩张遥感监测 9.2.1 遥感监测城市扩张的原理与方法 一、归一化建筑用地指数 二、改进的归一化裸露指数 三、城镇用地指数 9.2.2 遥感监测城市扩张的实例,内容提要：,9.3 城市热岛效应遥感监测 9.3.1 遥感监测城市热岛效应的原理与方法 9.3.2 遥感监测城市热岛效应实例 9.4 城市气溶胶厚度遥感监测 9.4.1 遥感监测城市气溶胶厚度的原理与方法 9.4.1 遥感监测城市气溶胶厚度的实例 9.5 城市人口密度遥感监测 9.5.1 遥感监测城市人口密度的原理与方法 9.5.2 遥感监测城市人口密度的实例,9.1 城市遥感概述,城市是人口集中、集约经济活动及不同生活方 式并存的复杂社会。城市又是人类活动的缩影， 并且不断地经历着迅速变化的过程，需要及时地 进行监测与分析。城市规划和城市建设者面临的 重大任务之一，就是获取与分析那些能有效地用 于城市规划、建设和管理的资料。,9.1 城市遥感概述,城市遥感的任务就是为城市规划、建设和管理 提供多方面的基础地理信息和其他与城市发展有 关的资料，诸如城市土地利用现状、城市演变、 城市及区域的自然状况、城市人口及其分布情况、 城市道路与交通状况、城市热岛、通讯受地理限 制的因素等。城市遥感与传统的城市相关资料调 查相比，既省时，又省钱，而且效率很高，因而 具有广阔的应用和发展前景。,城市遥感调查的主要技术流程如下图所示。图 中的目的、内容和要求由调查的项目需要所决 定；遥感图像包括两类，一是航天遥感图像(主 要用于区域性和市域性的宏观调查)和航空遥感 图像(主要用于建成区和城市局部地区的较微观 调查)；地形图主要用于划分调查的空间层次、 地理单元和影像解译时的参考以及作为遥感调查 的基础底图。,9.1 城市遥感概述,城市遥感调查流程,9.2 城市扩张遥感监测,9.2.1 遥感监测城市扩张的原理与方法 城市扩张在遥感影像上体现为城市面积的不断 扩大，特别是城镇建筑用地的不断扩张。大量的研 究表明，利用卫星遥感影像数据通过数字图像处理 的方法获取城镇用地信息，从而揭示城市扩张的动 态变化是监测城市扩张的有效方法，与统计数据分 析方法相比更具实时性和可靠性。,9.2.1 遥感监测城市扩张的原理与方法,基于遥感影像上提取城镇用地通常是通过识别城 镇用地的特征而获得的。提取城镇用地信息的方 法主要有目视解译手工数字化的方法，计算机监 督分类和非监督分类的方法和基于光谱特征知识 的分类方法。,（1）归一化建筑用地指数,NDBI源于对NDVI的深入分析。NDVI之所以能有效提 取植被，是因为植被在TM4上的值大于TM3，而其它 地物的DN值都变小。因此在NDVI图像上一般值大于0 的地物都是植被。由此得到启发，在TM4和TM5波段 之间除了城镇用地DN值走高之外，其他地物DN值都变小。因此， NDBI =（TM5 - TM4）/（TM5 + TM4）， 图像上NDBI值大于0的地物则认为是城镇用地。,典型地物在Landsat TM影像上的光谱曲线,（1）归一化建筑用地指数,但是，研究发现城镇用地TM5波段和TM4波 段的差异远不如构建植被指数的波段之间 的差异来的明显。在Landsat TM影像上DN 值TM5高于M4的除了城镇用地还有裸地以及 含土壤背景信息的低密度植被覆盖区。因 此，利用NDBI提取城镇用地的精度必然会 受到一定程度的影响。,（2）改进的归一化裸露指数,NDBI从本质上讲揭示了地表裸露特征，因此将NDBI定义 为归一化裸露指数（Normalized Differenced Barren Index）。从上面的典型地物的光谱曲线我们可以知道研 究发现城镇用地TM5波段和TM4波段的差异远不如构建植 被指数的波段之间的差异来的明显。考虑到归一化植被 指数NDVI反映的是植被信息，那么（1-NDVI）反映的就 是非植被信息，即主要是居民地、裸地以及河流。由于 NDBI主要反映的是城镇和裸露地信息，所以将NDBI和 （1-NDVI）相加就可以更加突出居民地信息。,因此将之称为改进的归一化裸露指数 （Modified Normalized Difference Barren Index, MNDBI），,即 MNDBI=NDBI+(1-NDVI)。 下图分别是NDBI和MNDBI中心位置的剖面线灰 度值分布图，可以很明显的看出，改进的NDBI 对图像有增强作用，灰度值的变化范围较之NDBI变化很大，突出了城市信息，使其与周围地 物的反差增大，有利于提取城市信息。,NDBI图像中灰度值剖面图,MNDBI图像中灰度值剖面图,（2）改进的归一化裸露指数,MNDBI是对NDBI的改进,突出了城市信 息，使其与周围地物的反差增大，有利 于提取城市信息。但是，它需要不断人 为尝试选取MNDBI的阈值，最终获得较好 的提取效果。因此其结果仍然不够客观。,(3) 城镇用地指数,在NDBI基础上引入NDVI，通过对图像的二值化、 求交运算，利用这两个指数各自的优势来提取 城镇用地，把这两个指数的结合用于提取城镇 用地称为城镇用地指数（Urban Land-use Index，ULI）。,低密度植被覆盖区在TM3和TM4上具有植被的光谱 特征(即在TM3和TM4之间DN值)是变大的；而在 TM4和TM5上具有城镇用地的光谱特征或者说具有 裸地的光谱特征即在TM4和TM5波段之间DN值是变大的。因此，低密度植被覆盖区不仅具有植被的 光谱特性,而且具有城镇用地的光谱特性。利用这 一独特的光谱特性可以将NDBI提取得到的城镇用地（其结果还包含裸地和低密度植被覆盖区）中 的低密度植被覆盖区从中分离出来。,典型地物二值化后的像元值,三种基于谱间特征分析的城镇用地提取方法比较,9.2.2 遥感监测城市扩张的实例,选用的是Landsat TM影像，研究区覆盖浙江省金华地区，成像时间是1996年9月6日，TM6波段是热红外波段，所以仅选用了15波段和7波段，其空间分辨率为30m。其他数据包括金华市1996年的土地利用现状图以及1:5万地形图，用于几何校正和精度检验。金华市位于浙江省的中部，属亚热带季风气候。,（1）NDBI提取城镇用地,通过对影像的预处理，得到了大气校正后的Landsat TM影像（图a）。利用NDBI计算NDBI图，城镇用地在 NDBI图上得到了最大的亮度增强，其他地物则普遍受到 压抑，其NDBI值为-11（图b）。将NDBI图二值化，将 NDBI值大于0的赋值为1，以白色显示，代表城镇用地； 其它的赋值为0，以黑色显示，代表非城镇用地（图c）。 通过与大气校正后的LandsatTM影像对比发现低密度植 被覆盖区也被提取出来了。因此，仅仅利用NDBI0来提 取城镇用地是不可靠的。,NDBI法提取的城镇用地,（a）大气校正后的 TM影像(543假 彩色合成),(b) NDBI图,(c) NDBI二值化图,（2） ULI提取城镇用地,利用ULI提取城镇用地是在NDBI的基础上引入NDVI，并在两者归一化的基础上进行求交运算。,ULI提取的城镇用地,(a) NDVI图 (b) NDVI二值化图 (c)求交运算后的二值化图,NDBI提取城镇用地精度分析,ULI提取城镇用地精度分析,9.3 城市热岛效应遥感监测,9.3.1遥感监测城市热岛效应的原理与方法 城镇扩展对大气环境的另外一个显著影响就是 城市的“热岛效应”。快速城市化进程改变了地表下 垫面的理化性质。原本是土壤、草地和水体等比热 大的自然表面被水泥、沥青等比热小的表面代替， 这不仅改变了反射和吸收面的性质，还改变了近地 面层的热交换和地面的粗糙度，使大气的物理状况 受到影响。,9.3.1遥感监测城市 热岛效应的原理与方法,大量的观测对比和分析研究确认，城市热岛 是城市气候中最普遍存在的气候分布特征。如果 绘制成等温线图，则形成等温线闭合状态的高温 区，人们把这个高温区比喻为立于四周围较低温 度的乡村海洋中的孤岛，成为“城市热岛”。这种 城市气温高于四周郊区气温的现象称为城市“热 岛效应”，有时也统称为城市热岛。城市气温与 郊区同期（瞬时、日平均、月平均、年平均等） 气温的差值大小，则称为城市热岛强度。,热岛效应示意图,（1）地表温度遥感反演的原理,1 、普朗克黑体辐射定律 用于解释物体的辐射与温度之间的关系，其表达式为 式中: 是黑体辐射出射度(单位;Wm-2m-1sr-1)； 是波长(单位： )；T是物体的温度(K);C1、C2是普郎克 函数常量,C1 =3.7418×10-16Wm2, C2 =1.4388×10-2mK； 这一普遍适用于绝对黑体辐射的定律，是遥感反演陆面温度 的物理基础。,2、维恩位移定律,利用普朗克黑体辐射定律还可以推导出维恩位移定 律，它是反演地表物体温度时波长的选择依据。黑体 辐射光谱中最强辐射的波长与黑体绝对温度成反比： 式中 。由于地面物体的温度一般在 300K左右，根据维恩位移定律我们就可以得出温度 300K时，最大波长在9.7m附近。反演陆地表面温 度时，就可以根据这个来选择适当的传感器波段。,3、热辐射传输方程,进入大气的太阳辐射会发生反射、折射、吸收、 散射和透射。因此，反演地面温度主要须解决大 气扰动(主要是水汽)和地表比辐射率订正的问题。 其中对传感器接收影响较大的是吸收和散射。实 际到达传感器的辐射亮度可通过热辐射传输方程 来表示：,式中， 为传感器所接收的第i波段的 热红外辐射亮度； 代表地表物理温度 为 TS(单位为K)时的Plank黑体辐射亮度，i为第i波段地表比辐射率； 为从地面 到传感器的大气透过率； 代表地表热辐射经大气削弱后被传感器接收 的热辐射亮度。 为大气上行辐射亮度； 为天顶角为时大气下行辐射；整 个第三项为大气下行辐射经地表反射后再被 大气削弱最终被传感器接收的辐射亮度。式 中 就是需要反演的目标变量。,热辐射传输示意图,二、地表温度遥感反演的方法,地表温度热红外遥感反演研究工作可以追溯到 20世纪60年代初所发射的TIROS。早期研究 工作主要采用的数据源是NOAA气象卫星数据。 随着Landsat、MODIS、ASTER等卫星数据的推广 使用，地表温度的遥感反演研究取得了长足的 发展。目前从空中反演地表温度主要有3种方法： 单一热红外通道方法，分裂窗方法，针对MODIS 探测仪而设计的白天/夜间MODIS LST方法。,第一种方法需要已知地表比辐射率；主要包括大气校正法和单窗算法。适用于只包含一个热红外波段的遥感影像，如Landsat TM影像。 第二种方法根据分裂窗通道对水汽吸收的差异将地表比辐射率作为输入变量进行大气和地表比辐射率订正。适用于包含2个或多个热红外波段的遥感影像，如NOAA /AVHRR和MODIS遥感影像。 第三种方法：白天/夜间MODIS LST方法，该方法利用MODIS 的7个热红外通道的白天/夜间资料同时反演地表温度和通道平均比辐射率，而不需要高精度的大气温度和水汽廓线。,1、适用于TM遥感影像数据的算法 由于Landsat TM影像只有第6波段是热红 外波段，因此，在反演地表温度的时候只能 用单一热红外通道方法进行地面温度的演算。 算法具体演算过程如下： 对于Landsat 5，求算卫星高度的像元 亮度温度：,式中 为TM6的像元DN值，0 255，T6 为亮度温度值，单位为K。由于大气辐 射和地表热特性的影响，卫星高度的亮度温度与 实际地表温度有较大差距。对于要求精度较高的 地面热量空间分析，有必要进行较为精确的地表 温度演算。如果大气透射率 ，大气平均作用温 度 和地表辐射率 已知，则可用如下单窗 算法从像元的亮度温