安岳土地覆被與地表溫度時空變化特征研究

成都理工大學地球科學學院 四川 成都 610059

隨著社會的發展和城市化的加6快,生態環境遭到了破壞,引發了城市熱島、霧霾、溫室效應、海平面上升等一系列問題。大量研究表明,土地覆被和地表溫度是反映區域環境狀況的重要指標[1-2]。隨著遙感技術的不斷發展和進步,利用遙感衛星的影像獲取區域地表覆被變化和地表溫度情況。地表溫度受多種因素的影響,除了氣候因素,通常情況下影響最大的因素是地表覆蓋類型。大量學者研究均表明,NDVI與地表溫度呈負相關關系[3-5]。因此,通過探討安岳地表溫度與地表覆被類型,以及二者之間的關系,以反映出地表溫度及NDVI的時空變化情況,為區域建設以及生態環境保護提供一定的理論依據。

1 數據源

文中所用數據來自于地理空間數據云,包括Landsat5、landsat8、DEM這3種數據。以不同年份相近時相的6期Landsat影像作為原始數據,經過預處理后,繼而進行地表覆被解譯和溫度反演。

2 處理方法介紹

2.1 SVM 本文采用監督分類法中解譯精度較高的支持向量機分類法(SVM)解譯6期影像的的地表覆蓋情況。結合研究區的實際情況和影像的分辨率,地表覆蓋類型一共分為四個大類,即水體、綠地、建設用地、其他。

2.2 植被歸一化指數(NDVI)計算 NDVI也稱生物量指標變化,是植被生長狀態與植被覆蓋度最有效指示因子,其計算公式為NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)。其中,NIR表示近紅外波段,R表示紅色波段。NDVI的計算結果在(-1,1)范圍內,小于0表示地物對可見光高反射(主要為水體、云和雪等);NDVI近似于0表示地物為建筑物等;NDVI大于0表示有植被覆蓋,一般綠色植被區的范圍是0.2～0.8[6];NDVI越大,植被覆蓋度越高。

2.3 溫度反演 本文是基于大氣校正法進行溫度反演,其基本原理為:估計并去除大氣對地表熱輻射產生的誤差,再把這一熱輻射強度轉化為相應的地表溫度[7]。

3 結果

3.1 土地覆被解譯 對經過預處理的6期Landsat影像進行支持向量機(SVM)分類和利用Majority工具進行分類后處理,得到研究區的土地覆被變化情況。其中,1988～2011年的綠地面積占比最大,其次是其他土地利用類型。因為城鎮化的影響,建設用地面積呈逐年增加的趨勢?；诨煜仃嚝@得分類精度,結果表明分類精度均在98%以上,Kappa系數在0.98以上,以上結果表明分類結果與實際的情況具有高度一致性,地表覆被類型解譯結果較為可靠。

3.2 歸一化植被指數(NDVI)時空變化 由于獲取的影像處于相同的季節(2018年除外),NDVI能大致反映出土地覆被的變化情況。低海拔地區植被覆蓋較低,其主要原因是退耕還林政策的實施多位于高地,故地勢相對較高的地方,植被覆蓋度較高。6期影像計算結果均能清晰的體現水體和建筑的輪廓,能為土地覆蓋解譯提供參照。

3.3 地表溫度(LST)時空變化 雖然影像上有少許云覆蓋,部分地區反演數據不夠精確,呈現出異常值,但反演的結果能夠大致表現出水體、建設用地、林地等地物類型的表面溫度特征。

以2001年影像為例,選取10個樣本點,知地表溫度與NDVI呈負相關關系。從結果來看,城區溫度均呈現出較高溫度,具有明顯的城市“熱島效應”。將地表溫度變化圖與地表覆被類型解譯圖和NDVI圖進行對比觀察,水體溫度為最低。其次為綠地、其他用地、建設用地。

4 結論與討論

本文采用Landsat遙感影像進行土地利用類型分類、地表溫度反演,獲得了安岳縣的地表覆被情況和地面溫度的時空變化情況,可得出以下結論:

(1)對采用支持向量機進行土地利用分類后的土地覆蓋情況進行統計,其總體精度均大于98%,表示分類結果與實際情況具有高度一致性,結果可靠;由于人為因素及自然災害的影響,綠地占地面積情況是先增加后減少;耕地的占地面積變化較大;受城鎮化快速發展影響,建設用地面積為逐年增加趨勢。

(2)城區具有明顯的“熱島效應”。不同土地利用類型下地表溫度具有一定的差異性,總體表現為水體＜綠地＜其他＜建設用地。

(3)地表溫度與NDVI具有明顯的負相關關系,且背景溫度越高,植被的降溫效果越明顯。