摘要：隨著社會的發(fā)展，城市化現(xiàn)象越來越普遍，城市規(guī)模不斷擴大，生態(tài)環(huán)境及人文景觀也隨著城市化進程而改變。本文通過RS和GIS結合的方法研究了陜西省漢中市近幾年來的城市發(fā)展狀況。根據(jù)2003年和2010年的LandSat5 TM影像提取了漢中市的NDVI值、土地利用狀況、亮度溫度值、地表溫度TS值，通過遙感影像解譯和GIS可視化分析得到了城市化與城市生態(tài)景觀變化的關系，對城市生態(tài)研究有一定指導意義。

　　關鍵詞：遙感,GIS,城市化,NDVI

　　1.研究背景

　　城市化也稱為城鎮(zhèn)化、都市化，隨著人類社會的發(fā)展，人類活動逐漸向城市集中，城市的規(guī)模也不斷擴張。合理的城市化可以改善環(huán)境，有利于提高人們生活水平，有利于經(jīng)濟的發(fā)展。但城市化也會對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生一定程度的影響，相應產(chǎn)生的城市熱島效應也在潛移默化的影響人們的生活[1]。

　　近幾十年來，關于城市化進程的研究越來越受到人們的重視，持續(xù)加速的城市化對城市氣候及環(huán)境產(chǎn)生了深遠的影響,研究城市擴張有重要的意義。如何定量的監(jiān)測和分析其進程已成為當前城市環(huán)境研究的重要內(nèi)容。遙感影像可以真實的反演地面的變化，且LandSat5衛(wèi)星的短周期觀測也為真實影像信息的提取提供了優(yōu)勢條件[2]。LandSat5 的TM影像具有7個不同波段，其中3、4波段可以提取NDVI值，6波段(熱紅外波段)可以反映地表溫度，通過對3、4、5波段的解譯又可以得到土地利用信息，所以遙感圖像成為了研究城市化進程的有效手段。

　　本次實驗采用RS與GIS相結合的方法，分析陜西省漢中市城市擴張和植被覆蓋、土地利用及城市亮度溫度、地表真實溫度TS之間的關系。根據(jù)2003和2010年兩個時期的LandSat5 TM影像提取了研究區(qū)的土地利用情況、亮度溫度信息、地表真實溫度TS信息、NDVI信息。預期分析結果是：城市擴張與城區(qū)分布呈正相關，與城市亮度溫度及地表真實溫度TS呈正相關，與植被覆蓋呈負相關。

　　2.研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

　　漢中市位于陜西省西南部，漢江上游，北倚秦嶺、南屏大巴山，地勢南北高，中間低，中部是漢中盆地。面積27246平方千米，地處東經(jīng)106°~107°與北緯33°2~33°22之間。氣候?qū)儆趤啛釒�氣候區(qū)，因北有秦嶺屏障，故寒流不易侵入，氣候溫和濕潤。

　　本研究采用2003年6月和2010年6月兩期的LandSat5 TM影像，其中TM6波段的空間分辨率為120m，其他6個波段空間分辨率為30m。漢中市地區(qū)共覆蓋6景影像，條帶號在127~129之間，行編號在36~38之間;從圖像上看，地面特征清晰明顯，基本無云，圖像干擾比較少，能夠較好地反映地面狀況。全文使用遙感影像處理軟件ENVI4.7和GIS圖像分析軟件ArcMap10.0對數(shù)據(jù)進行研究處理。

　　3.研究方法

　　3.1數(shù)據(jù)預處理

　　遙感影像來自國際科學數(shù)據(jù)共享平臺，在ENVI4.7中先后進行了：1至7波段融合(其中4、3、2波段研究植被，5、4、3波段研究土地利用，6波段為熱紅外波段，研究亮度溫度)[3];邊界裁剪;圖像增強;影像拼接;矢量格式行政界線影像裁剪。最終得到2003年和2010年漢中地區(qū)遙感影像。

　　3.2 NDVI提取

　　NDVI是歸一化植被指數(shù)。它和植物的蒸騰作用、光合作用密切相關。可以用來檢測植被生長狀態(tài)、植被覆蓋度等;取值-1<=NDVI<=1，負值表示地面覆蓋為云、水、雪等，對可見光高反射;0表示有巖石或裸土等;正值表示有植被覆蓋，且隨覆蓋度增大而增大;對于LandSat5 的TM影像，其計算公式為：

　　NDVI= (B4-B3) / (B4+B3) (1)

　　式中B3，B4分別是TM3，TM4波段的DN值(即TM數(shù)據(jù)的像元灰度值)，由于大氣反射和散射作用，在計算之前一般先進行大氣校正。但由于NDVI是經(jīng)過歸一化處理的，大氣校正對NDVI的計算影響很大，會造成較大誤差。故我們直接使用TM3，TM4波段的DN值計算NDVI，而不必進行大氣校正，研究區(qū)2003年6月和2010年6月NDVI經(jīng)ENVI提取，保存為*.bil格式，在ArcMap10.0中重分類得到圖1，其散點圖見圖2。

　　3.3土地利用狀況提取

　　根據(jù)研究需要，需要對兩個時相的TM影像進行土地利用狀況分類，本次研究以地球系統(tǒng)科學數(shù)據(jù)共享平臺中下載的陜西省2000年1:10萬土地利用分類為參照，并在對2010年影像行監(jiān)督分類時對比最新一期的Google earth影像，最終將漢中市土地利用類型分為：耕地、林地、居民地、水體、裸地、草地6種類型。

　　在監(jiān)督分類過程中，經(jīng)Compute ROI Separability計算的ROI樣本的可分離性參數(shù)均>1.8，說明樣本選取較好。我們選擇最大似然法(Maximum Likelihood)分類且對結果進行了混淆矩陣精度評價[5]。得到本次的總體分類精度Overall Accuracy = (29953985/3467729) 86.9044%。得到的2003年6月和2010年6月這兩個時相的土地覆蓋分類結果見圖3 (其中紅色部分為居民地;綠色部分為林地、耕地、草地;黃色部分為裸地及道路;藍色部分為水體)。為了更加直觀的了解2003至2010年土地利用變化情況，在ENVI中將分類結果轉(zhuǎn)化為矢量數(shù)據(jù)，并進行求和統(tǒng)計，在excel中制作統(tǒng)計表如表1。

　　3.4城市亮度溫度提取

　　亮度溫度是遙感器所觀測到的熱輻射強度相對應的溫度，是地表溫度、地表比輻射率、大氣溫度以及大氣透過率等因素綜合的體現(xiàn)。真正的地表溫度因受到大氣狀況、地表比輻射率等多種因素的影響，相關參數(shù)不易計算，精度難以保證[6]。所以我們選擇亮度溫度來體現(xiàn)城市地表熱情況。

　　LandSat5第6段對熱非常敏感，可辨別地表溫度差異。故將6景影像第6波段進行裁剪和拼接，得到2003年和2010年band6的影像;對于TM數(shù)據(jù)，各像元所接收到的輻射強度L與其DN值的關系為[4]：

　　L=L min + (L max - L min)QDN/Q max (2)

　　其中：L為各像元所接收到的輻射強度;QDN即TM數(shù)據(jù)的像元灰度值，Q max為最大的QDN值;L max和L min為像元收到的最大和最小輻射強度值，是發(fā)射前已預設的第6波段常量。當L min=0.1238時，QDN=0，當L max=1.56時，QDN=255。故(2)式可簡化為：

　　L=0.1238+0.005632156QDN (3)

　　繼而，各像元的亮度溫度T與像元灰度值的關系為：

　　T=K2/In(1+K1/L) (4)

　　其中：K1、K2為衛(wèi)星發(fā)射前預設的常量，具體參數(shù)見表2。故對于本實驗來說：

　　T=1260.56/In (1+60.776/ (0.1238+0.005632156*QDN) (5)

　　根據(jù)公式(5)，利用GIS圖像分析軟件ArcMap10.0對亮度溫度提取結果進行可視化，得到03、10年亮度溫度分布圖，見圖4。

　　3.5地表溫度TS反演

　　LandSat5第6波段也可以反映地表真實溫度TS，它是地球環(huán)境分析的重要指標，也是直觀體現(xiàn)城市熱島效應的重要手段，近年來基于遙感圖像的地表溫度反演的研究越來越多。主要的方法有：大氣校正法，單通道法等等。本文采用了輻射傳輸方程法對地表溫度進行反演。

　　在進行計算之前首先要將兩年的NDVI數(shù)據(jù)用ENVI軟件中的Resize Data重采樣為60m分辨率，與TM6 數(shù)據(jù)保持一致。首先采用混合像元分解法計算植被覆蓋度Fv，具體的計算公式如下：

　　FV = (NDVI- NDVIS)/(NDVIV - NDVIS) (6)

　　其中，NDVI 為歸一化植被指數(shù)，取NDVIV = 0.70 和NDVIS = 0.00，且當某個像元的NDVI 大于0.70 時，F(xiàn)V取值為1;當NDVI 小于0.00，F(xiàn)V取值為0。再用計算結果和NDVI值求出地表比輻射率，根據(jù)前人的研究，將遙感影像分為水體、城鎮(zhèn)和自然表面3 種類型。水體像元的比輻射率賦值為0.995，自然表面和城鎮(zhèn)像元的比輻射率分別根據(jù)下式計算：

　　ε surface = 0.9625 + 0.0614FV - 0.0461FV2 (7)

　　ε building = 0.9589 + 0.086FV - 0.0671FV2 (8)

　　接著再計算各種地物的黑體輻射亮度值，具體表達式是：

　　L λ = [ε*B(TS) + (1-ε)L↓]·τ + L↑ (9)

　　B(TS) = [L λ - L↑- τ·(1-ε)L↓]/τ*ε (10)

　　這里，ε為地表輻射率，TS 為地表真實溫度，B(TS)為普朗克定律得到的黑體在TS的熱輻射亮度，τ為大氣在熱紅外波段的透過率。在NASA (美國國家航空和宇宙航行局 )官網(wǎng)中輸入成像時間以及中心經(jīng)緯度，則會提供上式中所需要的參數(shù)。在獲取溫度為TS 的黑體在熱紅外波段的輻射亮度后，求得地表真實溫度TS，單位是攝氏度：

　　TS = K2/ln (K1/ B (TS) + 1) (11)

　　以上具體計算都是用ENVI 的Band Math工具實現(xiàn)的。最終在ENVI窗體中對反演結果TS進行重分類，得到03、10年地表真實溫度TS分布圖，見圖5。

　　4.漢中市城市化進程分析

　　4.1城市化與植被覆蓋的關系

　　從之前提取的研究區(qū)NDVI分布圖(圖1)上可以看出，在03至10年中，漢中市植被覆蓋率有所下降，市中心覆蓋率低，且城市呈明顯擴張趨勢，城市分布與植被分布呈負相關。

　　將圖4、圖5與圖1比較，可以看出：研究區(qū)的地面植被與地面溫度分布也呈顯著的負相關關系。由于城市內(nèi)部大量瀝青、水泥混凝土等人工構筑物具有較小的熱容，在相同的環(huán)境條件下比綠地升溫快，容易形成 “熱島效應”。而植被比熱容明顯大于城市建筑表面，可以緩解城市水泥建筑帶來的局部高溫，所以在城市建設中大力植樹可以減小城市熱島效應。

　　4.2城市化與土地利用變化的關系

　　經(jīng)過觀察由監(jiān)督分類得到的2003年和2010年的土地覆蓋圖(圖2) 可知，漢中市在這幾年的時間內(nèi)城市化進程很快，建成區(qū)面積大幅度增加。易發(fā)現(xiàn)在03至10年中，紅色部分(居民地)范圍明顯擴大;綠色部分(林地、耕地、草地)隨著城市面積增大而減少;黃色部分(裸地及道路)隨著城市化加劇而擴大;藍色部分(水體)基本未變。

　　這說明在城市化進程中，大量的郊區(qū)農(nóng)田等自然地表被房屋、道路等人工建筑取代。而土地覆蓋的變化導致了城市下墊面的變化，從而也改變了地表熱量分布狀況，造成熱島效應。將圖4、圖5與圖1比較，可以看出：高溫區(qū)域與城市區(qū)域有著很好的對應關系，即城市擴張和城市熱島效應加劇呈正相關。

　　4.3城市化與地表溫度變化的關系

　　由圖4、圖5看出，2003年時城市地表溫度分布較為均勻，各處溫差不大;到了2010年，市中心呈現(xiàn)出明顯的局部高溫區(qū)，居民地及建設用地集中的地區(qū)溫度明顯高于周邊地區(qū)，溫差很大，形成島嶼狀的高溫區(qū)域。我們可以推知：城市化進程的加劇導致了城市中心地區(qū)溫度升高，使城市與鄉(xiāng)村地區(qū)溫差增大，從而更易形成“熱島效應”[7]。

　　5.結論

　　本文利用LandSat5遙感數(shù)據(jù)結合GIS的空間分析技術，對漢中市2003—2010年城市化進程中的熱島效應進行了分析，及熱島效應和土地利用和NDVI的關系。結果表明：

　　(1)2003--2010年，漢中市城市化進程迅速。通過對兩年的遙感影像進行監(jiān)督分類，我們可以明顯看出建設用地面積、居民地面積、裸地面積增大，林地及耕地減少。

　　(2)城市化與植被分布呈負相關，地表亮度溫度T值、地表真實溫度TS與植被覆蓋也有較強的負相關關系。通過對兩年遙感影像NDVI值的提取，可以看出市中心植被覆蓋率明顯降低;通過觀察城市亮度溫度、真實溫度TS和NDVI分布圖，可以看出溫度越高處NDVI值越低。因此增大城市綠化面積無疑對緩解城市熱島有非常積極的作用。

　　(3)城市化與城市亮度溫度和真實溫度TS呈正相關，與建筑用地及居民地的面積也呈正相關。 2003--2010年漢中市城市擴張明顯，城建用地面積增大，城市中心溫度也相應升高。

　　(4)收獲與展望：城市化程度加大是社會經(jīng)濟和人類社會發(fā)展的必然過程，可以帶給我們經(jīng)濟、文化、生活水平的提高;但是我們不可以忽略城市化程度加大對環(huán)境造成的影響。通過本次研究，我們對城市化進程及其影響有了一個粗淺了解，應以此為依據(jù)加強城市綠化建設，加強土地利用合理化管理，增大城市綠地面積，減少城市熱島效應的不良影響。讓城市化更好的造福大眾。

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