基于Landsat-8影像的马鞍山市城市热岛与土地利用/覆盖的关系研究

白洪伟，吴满意，葛　艳

(1.宿州学院　安徽省煤矿勘探工程技术研究中心，安徽　宿州　234000；

2.国家测绘地理信息局第一地形测量队，陕西　西安　710054)



基于Landsat-8影像的马鞍山市城市热岛与土地利用/覆盖的关系研究

白洪伟1，吴满意2，葛艳1

(1.宿州学院安徽省煤矿勘探工程技术研究中心，安徽宿州234000；

2.国家测绘地理信息局第一地形测量队，陕西西安710054)

摘要：利用2014年09月11日Landsat-8 OLI/TIRS影像数据，以安徽省马鞍山为研究区，使用ENVI5.1遥感图像处理软件，对Landsat-8影像的TIRS10波段使用单窗算法进行地表亮度温度反演，再对OLI多光谱影像使用神经网络法进行土地利用/覆盖分类，并利用GIS空间分析和数理统计方法对芜湖市城市热岛效应与土地利用/覆盖的关系进行定量研究分析。研究结果表明：(1)马鞍山城市中心区地表亮度温度明显高于市郊，强热岛区与热岛区面积共12.80km2,占研究区总面积的1.21%，城市热岛效应存在但不显著；(2)土地利用/覆盖类型不同，地表亮度温度差异明显；(3)建设用地表面温度相对较高，是城市热岛效应强度增加的主要影响因素，而林地和水体面积的增加能有效缓解城市热岛效应的强度。

关键词：Landsat-8；地表温度；城市热岛效应；土地利用/覆盖

城市热岛效应,是随着城市化进程的推进，因大量的人工发热、建筑物和道路等高蓄热体的增加以及绿地减少等因素的影响而出现的城市中的温度明显高于城市外围郊区的现象[1]。土地利用是人类对自然地理环境改变和干预活动的主要表现形式，其直接表征是土地覆盖状况的变化。城市热岛与土地覆盖关系密切。随着遥感技术的不断发展，使用热红外遥感数据进行城市热岛效应的研究已得到广泛开展,而进行土地利用/覆盖与城市地面温度关系的研究，既能从热岛现象产生的根源上深入分析土地利用/覆盖下城市热环境的空间特征，又能为合理利用土地资源、合理规划城市建设、减弱城市热岛现象提供理论依据[2]。

近年来，很多学者对城市热岛效应与土地覆盖关系相关课题进行过研究，如：Weng Qihao[3]等曾以美国印第安纳州为例，通过地表温度和覆盖度的变化进行城市化进程的研究；江山、查良松[4]曾以合肥市区为研究区，以Landsat TM影像为数据源，分析城市地域地表温度与土地覆盖的定量关系。本次研究以2014年9月11日Landsat-8影像为数据源，以安徽省马鞍山市为研究区，使用ENVI遥感图像处理软件，进行地表亮度温度的反演和土地利用/覆盖的分类，并借助ArcGIS软件探讨马鞍山市地表亮温空间分布特征及其与土地利用类型间的关系。

1研究区概况

马鞍山位于安徽省最东部，长江下游长三角区，地处东经117°53'～118°52'、北纬31°24'～32°02'，区域内长江东西贯穿。该区地貌以平原、丘陵为主，类型多样；地势北低南高，地形呈不规则长条状。马鞍山市属亚热带湿润季风气候，四季分明，年平均气温15.7℃，市区年平均降水量1060 毫米。土地总面积4049km2，人口227.7万。作为安徽省域副中心城市、次中心城市，也是安徽省三大旅游中心城市之一、沿江重点开发城市、长江流域区域中心城市和重要港口城市。本次研究主要以马鞍山市为研究区，研究区总面积1060.88km2。

2数据的收集与预处理

2.1数据的收集

本研究以地理空间数据云官网提供的Landsat-8 OLI/TIRS卫星影像为数据源，其成像时间为2014年09月11日，卫星轨道号为120-38，研究区内影像天气状况为无云。于2013年2月11日发射升空的Landsat-8卫星提供的影像由11个波段组成，其中Landsat-8 OLI传感器包括9个波段，主要用于土地利用/覆盖分类，TIRS传感器包含2个热红外波段，主要用于地表亮度温度的反演。辅以2012年国家测绘地理信息局提供的1 ∶230000马鞍山市行政区划矢量地图，用于研究区矢量文件的建立，从而裁剪得出研究区多光谱及热红外影像。

2.2数据的预处理

首先，利用ENVI 5.1软件分别对Landsat-8热红外波段和多光谱波段影像进行大气校正和辐射定标。其次，以2014年马鞍山市遥感影像为基准，将1 ∶230000行政区划图进行配准，在基准影像上满幅均匀选取28个特征明显的控制点，在配准图像上找出与其对应的点，分别选取二次多项式和双线性内插法进行几何校正和灰度值重采样，最小均方误差满足校正要求。最后，利用配准过的行政区划图进行研究区矢量文件的建立，进而分别对多光谱波段影像和经大气校正和辐射定标过的热红外影像进行掩膜得到裁剪后的影像。

3研究方法与结果

3.1地表亮度温度的反演

地表亮度温度又称地面辐射温度，指与地表有相同辐射亮度的黑体的温度，是与传感器在卫星高度所观测到的热辐射强度相对应的温度[4]。地表亮度温度与地表温度在数值上虽不相等，但相关性强，相比地表温度，地表亮度温度包含更多大气信息，在一定程度上也能拟合地表温度的空间分布情况，且更有利于城市热岛效应的反应[5]。Landsat-8卫星的热红外传感器TIRS包含2个波段，分别为TIRS10波段和TIRS11波段，本研究采用第10波段进行地表亮温的反演。

3.1.1热辐射强度(Lλ)计算将像元灰度值(DN)转换为相应热辐射强度值(Lλ)[6]，公式如下:

Lλ=ML·Qcal+AL

(1)

式中，Qcal表示像元灰度值DN，其值已知，参数ML和AL分别表示增益和偏移，其数值可直接从2013年8月11日芜湖市影像头文件中获取，获取的参数分别为RADIANCE_MULT_BAND_10 = 3.3420E-04，RADIANCE_ADD_BAND_10 = 0.10000，辐射亮度值Lλ的单位为W/(m2·sr·um)。

3.1.2亮度温度反演根据普朗克定律将热辐射强度值转换为相应的亮度温度[7]，并将单位为K的亮度温度用摄氏温度(单位：℃)表示，计算公式如下：

T=k2/ln(k1/Lλ+1)-273.15

(2)

式中，辐射亮度值Lλ为已知，单位：℃；从影像头文件中获取的TIRS10波段的参数亮温反演常数k1、k2分别为 K1_CONSTANT_BAND_10 = 774.89，K2_CONSTANT_BAND_10 = 1321.08，单位W/(m2·sr·um)。反演结果如图1所示。

图1　研究区地表亮度温度分布图

由2014年09月11日马鞍山市地表亮度温度反演结果(图1)可知，马鞍山市当日地表亮温范围为23～33℃，地表亮温空间分布存在明显差异，城市高温区主要集中分布在人口密度较大、工业区分布较为密集、商业区较为繁华的市中心建成区，城市低温区则主要位于城市郊区位置，城市中心区地表亮度温度明显高于周边郊区，而水体分布区亮度温度最低，因而马鞍山市城市热岛效应的确存在，且城市热岛的空间分布特征基本与城市规划建设的轮廓相吻合，且呈现地表温度由城市中心建成区向郊区逐渐降低的态势[8-10]。

3.1.3热岛效应分级将城市热岛效应分为五级：强热岛区、热岛区、正常区、绿岛区和强绿岛区。即使用ENVI5.1软件，将地表亮度温度值按照公式(3)进行归一化处理，使最大值为1，最小值为0，并按公差为0.2的等差级数将研究区城市热岛效应密度分割为五级，其中，0.0～0.2表示强绿岛区，0.2～0.4表示绿岛区，0.4～0.6表示正常区，0.6～0.8表示热岛区，0.8～1.0表示强热岛区。归一化处理公式如下：

N=(Ti-Tmin)/(Tmax-Tmin)

(3)

式中，N表示热红外影像中第i个像元经地表温度归一化处理过后的值，Tmax、Tmin分别表示地表亮度温度的最大值和最小值，Ti则表示第i个像元的地表亮度温度值[8]。热岛效应等级分布图经处理后如图2所示。

图2研究区热岛效应等级分布图

Fig.2　Distribution of heat island effect in the studied area

由表1可知，绿岛区面积634.11km2，所占面积最大，占总面积59.77%；其次为正常区，面积为315.54km2,所占面积比为29.74%；强绿岛区面积98.43km2,占总面积的比例为9.28%；热岛区面积相对较小，为12.12km2，占总面积比例为1.14%；强热岛区面积是0.68km2，面积最小，所占面积比仅为0.07%。与马鞍山市地表亮度温度空间分布相一致，强热岛区主要分布于马鞍山中部的城市建设密集区域，芜湖市区南部区域也有分布，因洲上裸地面积较大，裸地与城市建设用地表面有相似的热辐射特性，因而对地表亮温贡献最大；正常区、绿岛区与强绿岛区共占研究区总面积的98.79%，其主要原因是市区的雨山湖公园、 石山公园、佳山公园等地水体和植被分布较为集中，对城市中心的高温起到一定的缓解作用，周边市郊城市建设用地及农村居民地布局较为分散，且耕地、林业用地面积较大，植被覆盖度高，降温效果显著；以长江为主的水体是强绿岛区的主要组成部分，水体比热容大，热传导率较小，温度下降快，因而温度最低。

3.2土地利用/覆盖分类

为研究城市热岛效应与土地利用/覆盖类型间的关系，需使用监督分类法对研究区的Landsat-8 OLI影像数据进行土地利用/覆盖分类。将OLI传感器提供的分波段单独存储的多光谱数据叠合成一个多波段图像文件，选择Landsat-8 OLI的第 6、5、4波段赋予R、G、B进行波段合成，参考全国遥感监测土地利用分类体系，结合研究区实际情况和研究目的，将土地利用/覆盖类型分为林业用地(包括林地、园地和草地)、耕地、水体(包括河流、湖泊和池塘)以及建设用地，利用ENVI 5.1遥感图像处理软件，使用神经网络法对影像进行监督分类，利用“Class Statistics”功能统计出各地类面积及比例，分类结果经处理如图3所示，各类型土地利用覆盖度经统计如表2所示。

图3　土地利用/覆盖分类图

地类面积(km2)比例(%)建设用地363.7334.29水 体219.7420.71林 地282.7026.65耕 地194.7118.35

3.3城市热岛与土地利用/覆盖类型的关系

为定量研究芜湖市城市热岛效应与不同土地利用/覆盖类型的关系，使用ArcGIS软件分别将反演的芜湖市地表亮度温度分布图、芜湖市热岛效应等级分布图与土地利用/覆盖分类图进行叠加处理，利用ArcGIS软件的图像分析功能和数理统计方法定量研究在不同热岛效应等级下，各类型土地利用的覆盖情况，各热岛效应等级下不同土地利用/覆盖类型的面积和面积比经统计如表3所示，关系图如图5所示。

表3　不同土地利用/覆盖类型面积及百分比(km2/%)

结合表3可知，马鞍山市强热岛区土地利用/覆盖类型是城市建设用地，面积为0.68km2。在热岛区，城市建设用地的面积比例为99.83%，同样占有绝对优势。城市建设用地因下垫面非常复杂，由大量混凝土、柏油马路等组成的人工构筑物因吸热快而热容量小，改变了下垫面的热力属性。在相同太阳辐射条件下，建设用地的下垫面比由绿地、水面等组成的自然下垫面升温快，且当建设用地覆盖的人工构筑物高大密集时，不利于空气的流通，地表蒸散能力较低而热传导率、扩散率大，表面温度明显很高，因而是城市强热岛区、热岛区的主要覆盖类型。在正常区，建设用地、林地面积比分别为35.05%、0.72%，建设用地所占面积比有所降低，而林地面积比明显增加。马鞍山市热岛区附近分布着一些如雨山湖公园、 石山公园、佳山公园等公园和风景区，林地面积较大，植被覆盖度高，因而能较好的缓解附近以水泥等结构为主的居住区、商业区和工业区的高温情况。在绿岛区，耕地面积比为7.23%，林地为43.98%，相比正常区，林地所占份额明显增加，而建设用地仅占绿岛区面积的37.89%，说明耕地和林地有利于城市地表温度的降低。在强绿岛区，水体占总面积的57.19%，占有绝对优势，说明水体对于地表温度的降低、城市热岛效应的缓解发挥着更为显著而独特的作用。

图4　土地利用/覆盖类型面积百分比柱状统计图

4结论

(1)马鞍山市城市中心区地表亮度温度明显高于市郊，基本呈现由中心向研究区边缘逐渐降低的趋势。研究区总面积1060.88km2,其中强热岛区与热岛区面积共计12.80km2,占研究区总面积的1.21%，马鞍山市城市热岛现象存在。因城市中心建成区紧邻长江分布，故研究区城市热岛效应存在但不显著。

(2)马鞍山市城市热岛效应的空间分布特征基本与研究区不同类型土地利用/覆盖的轮廓相吻合，热岛区与强热岛区的土地利用/覆盖类型几乎全为建设用地，即以混凝土、沥青等非渗透性表面为主要下垫面构成的建设用地是城市热岛的主要贡献因素。绿岛区与强绿岛区占研究区总面积的69.05%，其中耕地和林地是绿岛区的主要土地覆盖类型，水体则是强绿岛区占有绝对优势的土地类型，因而水体和植被覆盖度高的林地可有效降低城市地表温度，从而减弱城市热岛的强度。

(3)为了有效缓解城市热岛的强度，减小城市强热岛区与热岛区面积，应做到合理规划和利用土地，合理调整产业结构，降低工业污染物的排放以及人工热的释放，提高城市植被绿化覆盖度，尽量保持现有水体面积稳定甚至可通过人工湖、人工河的合理规划与开挖增加水体的面积。

参考文献：

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[2]季青，贺伶俐，余明，等．基于Landsat ETM+数据的福州市土地利用/覆被与城市热岛的关系研究[J]．福建师范大学学报:自然科学版，2009，25(6)：106-113．

[3]夏俊士，杜培军，张海荣，等．基于遥感数据的城市地表温度与土地覆盖定量研究[J]．遥感技术与应用，2010，25(1)：15-23．

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[5]方刚．基于Landsat 8卫星影像和地表参数的宿州市城市热岛效应分析[J]．土壤通报，2014(5)：1241-1246．

[6]徐涵秋．新型Landsat 8卫星影像的反射率和地表温度反演[J]．地球物理学报，2015，58(3)：741-747．

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(责任编辑：李孟良)

Study on the Relationship between Urban Heat Island and Land Use / Cover in Ma’anshan City Based on Landsat-8 Image

BAI Hong-wei1,WU Man-yi2，GE Yan1

(1. Anhui Province Coal Mine Exploration Engineering Technology Research Center,Suzhou University, Suzhou 234000,China；2.The First Topographic Surveying Brigade of SBSM,Xi`an 710054,China)

Abstract：According to landsat-8 OLI/TIRS image data on September 11, 2014 of Ma’anshan City of Anhui province as the research area, ENVI5.1 remote sensing image processing software, band TIRS10 images of the landsat8 using mono window algorithm for land surface brightness temperature inversion, and oli multispectral images using neural network method of land use / cover classification are used, and the GIS spatial analysis and mathematical statistics method of Ma’anshan City, the urban heat island effect and land use / coverage for quantitative analysis are taken. The results show that: (1) Ma’anshan city center area surface brightness temperature is obviously higher than that of the suburb and strong heat island area and heat island area is 12.80km2 accounted for 1.21% of the total area of the study area, the urban heat island effect exists but is not significant; (2) land use / covering different types, land surface brightness temperature difference is obvious; (3) construction land surface temperature is relatively high to increase the intensity of urban heat island effect of main influence factors, and woodland and water area increase can effectively alleviate the intensity of the urban heat island effect.

Key words:Landsat-8;Land Surface Temperature; Urban Heat Island effect; Land Use / Cover

中图分类号：P237

文献标识码：A

文章编号：1673-8772(2016)01-0065-06

作者简介：白洪伟(1987-)，男，安徽省宿州市人，硕士，助教，主要从事测绘与3S技术研究。

基金项目：卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室经费资助项目(KLSMTA-201304)；宿州学院卓越人才教育培养计划(szxy2015zjjh01)；安徽省大学生创新创业训练计划项目(201510379046、201510379084)；2015年宿州区域发展协同创新中心学生开放课题(2015SZXTXSKF11)。

收稿日期：2015-08-31