【摘要】：基于Quick Bird高分辨率影像、Landsat TM影像及夜間燈光數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)了集成CART(Classification and Regression Tree,)算法和多源遙感數(shù)據(jù)估算亞像元級(jí)不透水地表蓋度的技術(shù)方案,采取適用于典型溫帶半干旱地區(qū)的ISP(Impervious Surface Percentage)提取方法,提取2001年和2011年北京城區(qū)不透水地表蓋度,并將不透水地表蓋度分為3類,ISP為10%~60%的區(qū)域?yàn)榈兔芏葏^(qū),60%~80%的區(qū)域?yàn)橹忻芏葏^(qū),大于80%的區(qū)域?yàn)楦呙芏葏^(qū)。同時(shí)采用單窗算法反演2001年和2011年地表溫度,對(duì)2001-2011年北京六環(huán)以內(nèi)城區(qū)不同環(huán)路區(qū)域ISP發(fā)展趨勢(shì),以及其與地表溫度的相關(guān)性進(jìn)行分析。結(jié)果表明:(1)北京城區(qū)的不透水地表蓋度變化主要集中在低密度區(qū)域,與之相比,中密度區(qū)域和高密度區(qū)域不透水地表蓋度變化不大。2001-2011年來北京五環(huán)以內(nèi)區(qū)域由于城建區(qū)較多,整體不透水地表變化并不明顯,主要變化區(qū)域集中在五環(huán)至六環(huán)以內(nèi)區(qū)域,其中低密度區(qū)增長(zhǎng)明顯,中密度區(qū)和高密度區(qū)主要增長(zhǎng)集中在東部,可以看出,近年來五環(huán)至六環(huán)以內(nèi)區(qū)域發(fā)展迅速,城建區(qū)范圍不斷擴(kuò)大。(2)相較于2001年,2011年北京市中心地表溫度明顯上升,高溫區(qū)聚集程度更為明顯。其中四環(huán)以內(nèi)地表溫度與周邊區(qū)域地表溫度相比,溫差明顯增大。(3)通過對(duì)比2001年和2011年各密度區(qū)平均地表溫度發(fā)現(xiàn),相較于2001年,2011年北京市六環(huán)以內(nèi)城區(qū)各密度區(qū)之間的地表溫度差異更大,城市熱島效應(yīng)更為明顯。(4)2001年和2011年北京城區(qū)各環(huán)路區(qū)域內(nèi)不透水地表蓋度與地表溫度均呈正相關(guān)。四環(huán)至六環(huán)區(qū)域,地表溫度隨不透水地表蓋度變化的趨勢(shì)相近。ISP在10%~20%的區(qū)域,地表溫度隨不透水地表蓋度增高而上升的速率明顯高于其他區(qū)域,ISP大于20%的區(qū)域地表溫度上升速率下降,且趨于一致。
【圖文】：

度提取精度。近年來對(duì)北京城區(qū)不透水地表蓋度以及地表溫度的相關(guān)研究較多，但對(duì)于北京不同環(huán)路區(qū)域內(nèi)不透水地表蓋度變化情況以及二者相關(guān)分析較少。本文根據(jù)提取結(jié)果對(duì)2001年、2011年北京城區(qū)各環(huán)路內(nèi)不透水地表蓋度進(jìn)行時(shí)空變化分析，分析得出北京城鎮(zhèn)化的主要發(fā)展趨勢(shì)。同時(shí)根據(jù)北京發(fā)展的特點(diǎn)對(duì)北京城區(qū)各環(huán)路區(qū)域不透水地表蓋度以及地表溫度進(jìn)行相關(guān)分析，對(duì)比二者相關(guān)性趨勢(shì)差異。為北京城鎮(zhèn)的進(jìn)一步建設(shè)規(guī)劃和環(huán)境治理提供參考依據(jù)。2研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源2.1研究區(qū)概況本文選取北京六環(huán)以內(nèi)城區(qū)作為研究區(qū)（圖1），，總面積約2327.24km2。包括東城、西城、朝陽、海淀、豐臺(tái)、石景山以內(nèi)的六城區(qū)，通州、大興的部分城區(qū)以及順義、昌平的部分非城區(qū)，大部分區(qū)域?yàn)槠皆貐^(qū)。研究區(qū)地處中緯度地區(qū)，平原的海拔高度在20~60m，山地一般海拔1000~1500m之間。氣候?yàn)榈湫偷臏貛Ъ撅L(fēng)氣候，夏季高溫多雨，冬季寒冷干燥，春、秋短促。北京近年來城鎮(zhèn)化發(fā)展迅速，極端天氣頻發(fā)[8-10]。研究區(qū)主要的土地利用類型包括水體、不透水地表、裸地以及耕地等。2.2研究數(shù)據(jù)本文獲取了2001年（5月19日、5月27日）、2005（5月16日、11月14日）年和2011（6月8日和1月31日）年軌道號(hào)為123/32的LandsatTM5中分辨率多光譜影像（band1-5&7空間分辨率為30m；band6波段空間分辨率為120m）作為ISP提取和溫度反演的主要數(shù)據(jù)源。選取2005年Quickbird高分辨率多光譜影像（空間分辨率為2.4m）作為ISP提取的訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本的主要數(shù)據(jù)源以及目視解譯判讀的參考數(shù)據(jù)。另外，還收集了DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)（來源于http://www.ngdc.noaa.gov/）作為輸入模型的輔助數(shù)據(jù)，以及MODIS（2001年5月27日；2011年6月8日）第2波段（空間分辨率為25

通道算法、多角度算法、多時(shí)相算法和高光譜算法[15]。本文選用覃志豪等[16]所提出的單窗算法，利用LandsatTM數(shù)據(jù)熱波段（TM6）進(jìn)行溫度反演（2001年5月27日、2011年6月8日）。該方法根據(jù)地表熱輻射傳輸方程，把大氣和地表影響直接包含在演算公式中，所需大氣參數(shù)包括大氣透過率、地表比輻射率和大氣平均溫度。具體公式如下：TS=(a(1-C-D)+(b(1-C-D)+C+D)Tsen-DTa)/C（1）C=ετ（2）D=(1-τ)(1+（1-ε）τ)（3）式中：Tsen為亮度溫度；τ為大氣透過率；ε代表地表圖2研究路線Fig.2Flowchart1507
【作者單位】： 首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院;資源環(huán)境與地理信息系統(tǒng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(41671339)
【分類號(hào)】：P237

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本文編號(hào)：2551923