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文檔簡介
1、近年來隨著城市化進(jìn)程的加快,大量自然地表逐漸被人工不透水地表替代,地表覆蓋發(fā)生變化影響城市熱環(huán)境,產(chǎn)生越來越顯著的城市熱島現(xiàn)象等熱效應(yīng)。城市熱環(huán)境可用地表溫度來描述,不透水面、植被、水體等地表覆蓋類型是影響城市熱環(huán)境的主要因素,因此定量分析地表溫度影響因素對改善城市生態(tài)環(huán)境具有重要意義。傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)觀測法很難獲取整個(gè)城市地表溫度的空間數(shù)據(jù),而遙感模型反演法提供了快速獲取城市大面積地面溫度唯一快速、有效的手段。為了滿足熱紅外遙感成像模擬的計(jì)
2、算精度的需要,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在估算子像元地表溫度時(shí),綜合不透水面、植被、水體等多種地表參量。實(shí)驗(yàn)證明:盡管估算值與實(shí)際反演或?qū)嵉販y量溫度存在差距,綜合多種地表參量的計(jì)算精度高。因此,通過遙感圖像和地表溫度的研究,就能夠?yàn)榫徑夤鹆质袩釐u效應(yīng)提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持。針對桂林喀斯特城市的快速發(fā)展所引起日益嚴(yán)重的城市熱島現(xiàn)象,對覆蓋研究區(qū)的LandsatTM衛(wèi)星圖像利用支持向量機(jī)SVM提取土地利用信息,利用纓帽變換提取土壤亮度指數(shù)、綠度植被指數(shù)、
3、濕度指數(shù)等地表參數(shù),利用模型提取歸一化植被指數(shù)NDVI、比值植被指數(shù)RVI、修改型土壤調(diào)整指數(shù)MSAVI等植被指數(shù)和水體指數(shù)MNDWI,利用Artis單窗算法估算熱紅外波段像元尺度地表溫度,將地表溫度的影響因素作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入估算30m空間分辨率的亞像元地表溫度,分析1989-2006年桂林城區(qū)土地利用變化、纓帽變換特征分量變化、植被參數(shù)變化、水體指數(shù)變化對地表溫度的影響機(jī)理。結(jié)果表明,SVM可提高喀斯特城市土地利用信息遙感分類的精
4、度,可有效地動態(tài)監(jiān)測喀斯特城市土地利用的變化;SVM的地物分類精度和Kappa系數(shù)最高,總體分類精度為91.7%,超過90%,Kappa系數(shù)為0.827,明顯高于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹和最大似然法的分類結(jié)果;1989-2006年桂林城區(qū)土地利用類型發(fā)生了很大變化,建筑物面積大幅度增加,而農(nóng)業(yè)用地面積大幅度減少,較小水體的面積萎縮甚至完全消失。纓帽變換的綠度植被指數(shù)GVI與地表溫度的相關(guān)性最大,相關(guān)系數(shù)最高,為0.8907,可作為最優(yōu)植被參
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