1、基于遥感影像的城市化进程分析摘要：随着社会的发展，城市化现象越来越普遍，城市规模不断扩大，生态环境及人文景观也随着城市化进程而改变。本文通过 RS 和 GIS结合的方法研究了陕西省汉中市近几年来的城市发展状况。根据 2003 年和 2010 年的 LandSat5 TM 影像提取了汉中市的 NDVI 值、土地利用状况、亮度温度值、地表温度 TS 值，通过遥感影像解译和 GIS 可视化分析得到了城市化与城市生态景观变化的关系，对城市生态研究有一定指导意义。关键词：遥感；GIS；城市化；NDVI Study of the Urbanization Process Based on Remote-S
2、ensing Image Zhang Tian (Shaanxi Normal University, Tourism and environment institute, Xian in Shaanxi, 710062) Abstract: With the development of the society, Urbanization phenomenon becomes more and more common; the city scale expands unceasingly; the ecological environment and human landscape also
3、 change with the urbanization process. This paper study about the urban development situation in HanZhong with the method of RS and GIS; According to the 2003 and 2010 LandSat5 TM image, we know the NDVI value, land use status, brightness temperature value, true temperature value TS; we get the urba
4、n ecological landscape changing relations through the RS and GIS visualization analysis. This has a certain guiding significance on city ecological research. Keyword: Remote-Sensing; IS; Urbanization; NDVI 中图分类号：P237 文献标识码：A 文章编号： 1.研究背景 城市化也称为城镇化、都市化，随着人类社会的发展，人类活动逐渐向城市集中，城市的规模也不断扩张。合理的城市化可以改善环境，有利
5、于提高人们生活水平，有利于经济的发展。但城市化也会对生态环境产生一定程度的影响，相应产生的城市热岛效应也在潜移默化的影响人们的生活1。 近几十年来，关于城市化进程的研究越来越受到人们的重视，持续加速的城市化对城市气候及环境产生了深远的影响,研究城市扩张有重要的意义。如何定量的监测和分析其进程已成为当前城市环境研究的重要内容。遥感影像可以真实的反演地面的变化，且 LandSat5 卫星的短周期观测也为真实影像信息的提取提供了优势条件2。LandSat5 的 TM 影像具有 7 个不同波段，其中 3、4 波段可以提取 NDVI 值，6 波段（热红外波段）可以反映地表温度，通过对 3、4、5 波段的
6、解译又可以得到土地利用信息，所以遥感图像成为了研究城市化进程的有效手段。 本次实验采用 RS 与 GIS 相结合的方法，分析陕西省汉中市城市扩张和植被覆盖、土地利用及城市亮度温度、地表真实温度 TS 之间的关系。根据 2003 和 2010 年两个时期的 LandSat5 TM 影像提取了研究区的土地利用情况、亮度温度信息、地表真实温度 TS 信息、NDVI 信息。预期分析结果是：城市扩张与城区分布呈正相关，与城市亮度温度及地表真实温度 TS 呈正相关，与植被覆盖呈负相关。 2.研究区概况与数据来源 汉中市位于陕西省西南部，汉江上游，北倚秦岭、南屏大巴山，地势南北高，中间低，中部是汉中盆地。面
7、积 27246 平方千米，地处东经106107与北纬 3323322 之间。气候属于亚热带气候区，因北有秦岭屏障，故寒流不易侵入，气候温和湿润。 本研究采用 2003 年 6 月和 2010 年 6 月两期的 LandSat5 TM 影像，其中 TM6 波段的空间分辨率为 120m，其他 6 个波段空间分辨率为 30m。汉中市地区共覆盖 6 景影像，条带号在 127129 之间，行编号在 3638之间；从图像上看，地面特征清晰明显，基本无云，图像干扰比较少，能够较好地反映地面状况。全文使用遥感影像处理软件 ENVI4.7 和 GIS图像分析软件 ArcMap10.0 对数据进行研究处理。 3.
8、研究方法 3.1 数据预处理 遥感影像来自国际科学数据共享平台，在 ENVI4.7 中先后进行了：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 波段为热红外波段，研究亮度温度）3；边界裁剪；图像增强；影像拼接；矢量格式行政界线影像裁剪。最终得到 2003 年和 2010 年汉中地区遥感影像。 3.2 NDVI 提取 NDVI 是归一化植被指数。它和植物的蒸腾作用、光合作用密切相关。可以用来检测植被生长状态、植被覆盖度等；取值-11.8，说明样本选取较好。我们选择最大似然法（Maximum Likelihood）分类且对结果进行了混淆矩阵精度评价5。得到本
9、次的总体分类精度 Overall Accuracy = (29953985/3467729) 86.9044%。得到的 2003 年 6 月和 2010 年 6 月这两个时相的土地覆盖分类结果见图 3 (其中红色部分为居民地；绿色部分为林地、耕地、草地；黄色部分为裸地及道路；蓝色部分为水体） 。为了更加直观的了解 2003至 2010 年土地利用变化情况，在 ENVI 中将分类结果转化为矢量数据，并进行求和统计，在 excel 中制作统计表如表 1。 图 3 汉中市土地利用分类图 Fig.3 The classification of land use in HanZhong City 表 1
10、 汉中市 2003 至 2010 年土地利用变化状况 Table.1 the change of land use from 2003 to 2010 in HanZhong City 3.4 城市亮度温度提取 亮度温度是遥感器所观测到的热辐射强度相对应的温度，是地表温度、地表比辐射率、大气温度以及大气透过率等因素综合的体现。真正的地表温度因受到大气状况、地表比辐射率等多种因素的影响，相关参数不易计算，精度难以保证6。所以我们选择亮度温度来体现城市地表热情况。 LandSat5 第 6 段对热非常敏感，可辨别地表温度差异。故将 6 景影像第 6 波段进行裁剪和拼接，得到 2003 年和 201
11、0 年 band6 的影像；对于 TM 数据，各像元所接收到的辐射强度 L 与其 DN 值的关系为4： L=L min + (L max - L min)QDN/Q max（2） 其中：L 为各像元所接收到的辐射强度；QDN 即 TM 数据的像元灰度值，Q max 为最大的 QDN 值；L max 和 L min 为像元收到的最大和最小辐射强度值，是发射前已预设的第 6 波段常量。当 L min=0.1238 时，QDN=0，当 L max=1.56 时，QDN=255。故（2）式可简化为： L0.12380.005632156QDN（3） 继而，各像元的亮度温度 T 与像元灰度值的关系为：
12、TK2/In(1+K1/L)（4） 其中：K1、K2 为卫星发射前预设的常量，具体参数见表 2。故对于本实验来说： T=1260.56/In (1+60.776/ (0.1238+0.005632156*QDN)（5） 根据公式（5） ，利用 GIS 图像分析软件 ArcMap10.0 对亮度温度提取结果进行可视化，得到 03、10 年亮度温度分布图，见图 4。 表 2 LandSat5 与 LandSat7 亮度温度反演常数 Table.2 the constant about temperature of LandSat5 and LandSat7 图 4 汉中市亮度温度图 Fig.4 t
13、he temperature in HanZhong City 3.5 地表温度 TS 反演 LandSat5 第 6 波段也可以反映地表真实温度 TS，它是地球环境分析的重要指标，也是直观体现城市热岛效应的重要手段，近年来基于遥感图像的地表温度反演的研究越来越多。主要的方法有：大气校正法，单通道法等等。本文采用了辐射传输方程法对地表温度进行反演。 在进行计算之前首先要将两年的 NDVI 数据用 ENVI 软件中的 Resize Data 重采样为 60m 分辨率，与 TM6 数据保持一致。首先采用混合像元分解法计算植被覆盖度 Fv，具体的计算公式如下： FV = (NDVI- NDVIS)(
14、NDVIV - NDVIS)（6） 其中，NDVI 为归一化植被指数，取 NDVIV = 0.70 和 NDVIS = 0.00，且当某个像元的 NDVI 大于 0.70 时，FV 取值为 1；当 NDVI 小于0.00，FV 取值为 0。再用计算结果和 NDVI 值求出地表比辐射率，根据前人的研究，将遥感影像分为水体、城镇和自然表面 3 种类型。水体像元的比辐射率赋值为 0.995，自然表面和城镇像元的比辐射率分别根据下式计算： surface = 0.9625 + 0.0614FV - 0.0461FV2（7） building = 0.9589 + 0.086FV - 0.0671FV2
15、（8） 接着再计算各种地物的黑体辐射亮度值，具体表达式是： L = *B(TS) + (1-)L? + L （9） B(TS) = L - L- ?(1-)L/* （10） 这里， 为地表辐射率，TS 为地表真实温度，B(TS)为普朗克定律得到的黑体在 TS 的热辐射亮度， 为大气在热红外波段的透过率。在NASA (美国国家航空和宇宙航行局 )官网中输入成像时间以及中心经纬度，则会提供上式中所需要的参数。在获取温度为 TS 的黑体在热红外波段的辐射亮度后，求得地表真实温度 TS，单位是摄氏度： TS = K2/ln (K1/ B (TS) + 1)（11） 以上具体计算都是用 ENVI 的 B
16、and Math 工具实现的。最终在 ENVI窗体中对反演结果 TS 进行重分类，得到 03、10 年地表真实温度 TS 分布图，见图 5。 图 5 汉中市真实地温 TS 图 Fig.5 the true temperature in HanZhong City 4汉中市城市化进程分析 4.1 城市化与植被覆盖的关系 从之前提取的研究区 NDVI 分布图（图 1）上可以看出，在 03 至 10年中，汉中市植被覆盖率有所下降，市中心覆盖率低，且城市呈明显扩张趋势，城市分布与植被分布呈负相关。 将图 4、图 5 与图 1 比较，可以看出：研究区的地面植被与地面温度分布也呈显著的负相关关系。由于城市
17、内部大量沥青、水泥混凝土等人工构筑物具有较小的热容，在相同的环境条件下比绿地升温快，容易形成 “热岛效应” 。而植被比热容明显大于城市建筑表面，可以缓解城市水泥建筑带来的局部高温，所以在城市建设中大力植树可以减小城市热岛效应。 4.2 城市化与土地利用变化的关系 经过观察由监督分类得到的 2003 年和 2010 年的土地覆盖图(图 2) 可知，汉中市在这几年的时间内城市化进程很快，建成区面积大幅度增加。易发现在 03 至 10 年中，红色部分（居民地）范围明显扩大；绿色部分（林地、耕地、草地）随着城市面积增大而减少；黄色部分（裸地及道路）随着城市化加剧而扩大；蓝色部分（水体）基本未变。 这说
18、明在城市化进程中，大量的郊区农田等自然地表被房屋、道路等人工建筑取代。而土地覆盖的变化导致了城市下垫面的变化，从而也改变了地表热量分布状况，造成热岛效应。将图 4、图 5 与图 1 比较，可以看出：高温区域与城市区域有着很好的对应关系，即城市扩张和城市热岛效应加剧呈正相关。 4.3 城市化与地表温度变化的关系 由图 4、图 5 看出，2003 年时城市地表温度分布较为均匀，各处温差不大；到了 2010 年，市中心呈现出明显的局部高温区，居民地及建设用地集中的地区温度明显高于周边地区，温差很大，形成岛屿状的高温区域。我们可以推知：城市化进程的加剧导致了城市中心地区温度升高，使城市与乡村地区温差增
19、大，从而更易形成“热岛效应”7。 5.结论 本文利用 LandSat5 遥感数据结合 GIS 的空间分析技术，对汉中市20032010 年城市化进程中的热岛效应进行了分析，及热岛效应和土地利用和 NDVI 的关系。结果表明： （1）2003-2010 年，汉中市城市化进程迅速。通过对两年的遥感影像进行监督分类，我们可以明显看出建设用地面积、居民地面积、裸地面积增大，林地及耕地减少。 （2）城市化与植被分布呈负相关，地表亮度温度 T 值、地表真实温度 TS 与植被覆盖也有较强的负相关关系。通过对两年遥感影像 NDVI 值的提取，可以看出市中心植被覆盖率明显降低；通过观察城市亮度温度、真实温度 T
20、S 和 NDVI 分布图，可以看出温度越高处 NDVI 值越低。因此增大城市绿化面积无疑对缓解城市热岛有非常积极的作用。 （3）城市化与城市亮度温度和真实温度 TS 呈正相关，与建筑用地及居民地的面积也呈正相关。 2003-2010 年汉中市城市扩张明显，城建用地面积增大，城市中心温度也相应升高。 （4）收获与展望：城市化程度加大是社会经济和人类社会发展的必然过程，可以带给我们经济、文化、生活水平的提高；但是我们不可以忽略城市化程度加大对环境造成的影响。通过本次研究，我们对城市化进程及其影响有了一个粗浅了解，应以此为依据加强城市绿化建设，加强土地利用合理化管理，增大城市绿地面积，减少城市热岛效应的不良
