目錄
前言
第1章 導論 1
1.1 城市遙感 1
1.2 國內外城市遙感的發(fā)展 1
1.2.1 國外城市遙感的開端及早期發(fā)展 1
1.2.2 我國城市遙感的發(fā)展 6
1.3 城市遙感的理論框架和研究內容 11
1.3.1 城市遙感的理論框架 11
1.3.2 城市遙感的主要研究內容 12
1.4 城市遙感的發(fā)展趨勢 13
1.4.1 提升城市遙感的數據獲取和處理能力 14
1.4.2 構建新型城市遙感信息模型 14
1.4.3 提升城市遙感的預測決策能力 15
1.4.4 為“智慧城市”建設提供關鍵性技術 15
參考文獻 16
第2章 利用遙感數據和CART算法提取地表不透水面 17
2.1 概述 17
2.2 原理和方法 19
2.2.1 CART算法 19
2.2.2 估算模型的性能評估參量 20
2.3 總體技術流程 20
2.4 研究區(qū)概況 21
2.5 遙感數據收集及其預處理 22
2.5.1 Landsat影像數據 22
2.5.2 高分辨率數據 23
2.5.3 夜間燈光數據 23
2.5.4 數據預處理 23
2.6 模型構建及不同模型性能對比 24
2.6.1 訓練數據和驗證數據的準備 24
2.6.2 輸入變量的選定 25
2.6.3 不同方案的性能對比 27
2.7 輸入變量簡化對建模的影響 29
2.8 夜間燈光數據對建模的影響 31
2.9 多季圖像對提升ISP估算精度的作用 31
2.10 長時序ISP的估算方案 32
2.10.1 基期ISP估算結果 32
2.10.2 長時序ISP估算方法 32
2.10.3 估算結果——應用實例 33
2.11 小結 34
參考文獻 34
第3章 京津唐地表不透水面蓋度及其變化的遙感監(jiān)測 37
3.1 概述 37
3.2 京津唐地區(qū)概況 38
3.3 數據收集及其預處理 39
3.4 地表不透水面提取結果及精度分析 40
3.4.1 多時序地表不透水面提取結果圖 40
3.4.2 地表不透水面提取結果精度分析 40
3.5 地表不透水面增長的統計分析 42
3.6 各市主體城區(qū)地表不透水面的空間格局 44
3.6.1 北京市主體城區(qū)情況分析 44
3.6.2 天津市主體城區(qū)情況分析 46
3.6.3 唐山市主體城區(qū)情況分析 47
3.7 小結 51
參考文獻 51
第4章 利用Landsat 8遙感數據反演地表溫度 53
4.1 概述 53
4.2 TIRS傳感器接收到的熱輻射能量 54
4.3 針對TIRS 10的溫度反演單窗算法 55
4.3.1 TIRS10_SC算法 56
4.3.2 Q_SC算法和JM_SC算法 56
4.4 研究區(qū)和數據 57
4.4.1 研究區(qū) 57
4.4.2 數據 57
4.5 數據處理與結果 58
4.5.1 大氣透過率的遙感反演 58
4.5.2 地表發(fā)射率的遙感反演 60
4.5.3 大氣平均作用溫度的估算 61
4.6 地表溫度反演結果與精度驗證 61
4.6.1 地表溫度反演結果 61
4.6.2 精度驗證 61
4.7 參數的敏感性分析 64
4.7.1 溫度參數Q的敏感性分析 64
4.7.2 地表發(fā)射率、大氣水汽含量和近地面氣溫的敏感性分析 65
4.8 小結 68
參考文獻 69
第5章 京津唐地區(qū)地表熱場空間特征及其變化 71
5.1 概述 71
5.1.1 基于氣象站點實測數據 71
5.1.2 基于熱紅外遙感數據 71
5.2 遙感數據的收集 72
5.3 地表溫度的空間格局及變化特征 73
5.3.1 各市主體城區(qū)地表溫度的空間特征 73
5.3.2 各市主體城區(qū)地表溫度的變化分析 77
5.3.3 熱島強度及其變化分析 79
5.4 不同熱場類型的區(qū)分及其特征分析 80
5.4.1 熱場類型的定義 80
5.4.2 不同熱場類型的空間特征 81
5.4.3 不同熱場類型的面積占比 83
5.4.4 不同熱場類型的變化 83
5.4.5 空間差異及其質心遷移特征 84
5.4.6 不同城區(qū)的貢獻指數分析 85
5.5 京津唐地區(qū)生態(tài)調控策略 85
5.6 小結 87
參考文獻 87
第6章 不透水地表蓋度與地表溫度相關性分析——以北京城區(qū)為例 89
6.1 概述 89
6.2 研究區(qū)和數據 91
6.2.1 研究區(qū) 91
6.2.2 數據 91
6.3 方法和技術流程 92
6.4 結果及分析 93
6.4.1 不透水地表蓋度時空分異 93
6.4.2 地表溫度變化分析 94
6.4.3 不透水地表蓋度與地表溫度相關性分析 95
6.5 小結 96
參考文獻 97
第7章 利用衛(wèi)星遙感監(jiān)測城區(qū)和近郊區(qū)地表凈輻射空間特征及其變化 98
7.1 概述 98
7.2 方法和技術路線 99
7.2.1 方法 99
7.2.2 技術路線 100
7.3 研究區(qū)和數據 101
7.3.1 研究區(qū) 101
7.3.2 數據 101
7.4 數據處理及結果精度驗證 103
7.4.1 地表參數遙感反演 103
7.4.2 地表凈輻射反演結果及其精度驗證 105
7.5 北京市城區(qū)和近郊區(qū)地表凈輻射的空間差異及其變化 106
7.5.1 城區(qū)和近郊區(qū)地表凈輻射空間分布特征 106
7.5.2 不同下墊面地表凈輻射差異 107
7.5.3 地表凈輻射的年際變化分析 108
7.6 不同下墊面短、長波的上、下行輻射差異及其對凈輻射的影響 109
7.7 城市擴張及其對地表凈輻射的影響 110
7.8 小結 110
參考文獻 111
第8章 利用ASTER遙感數據和氣象數據估算城市人為熱排放通量 113
8.1 概述 113
8.2 研究區(qū)、數據和方法 114
8.2.1 研究區(qū) 114
8.2.2 數據收集和預處理 115
8.2.3 原理和方法 116
8.3 數據處理 117
8.3.1 地表凈輻射通量反演 117
8.3.2 感熱通量反演 119
8.3.3 潛熱通量反演 120
8.3.4 儲熱通量 121
8.4 人為熱排放通量結果及分析 122
8.5 小結 124
參考文獻 124
第9章 能源清單法和多源遙感數據支持下人為熱通量參數化 127
9.1 概述 127
9.2 方法和技術路線 129
9.2.1 基于能源清單法的縣區(qū)級AHF年均值估算 129
9.2.2 精細格網單元的人為熱排放通量參數化 130
9.2.3 技術路線 131
9.3 研究區(qū)及數據 132
9.3.1 研究區(qū) 132
9.3.2 數據 134
9.4 省、市和縣級行政區(qū)域單位的排放量估算 137
9.4.1 省級行政區(qū)域單位的人為熱排放量 137
9.4.2 市級行政區(qū)域單位的人為熱排放 138
9.4.3 各區(qū)縣不同熱源人為熱排放 142
9.5 精細格網單元人為熱排放通量的估算 144
9.5.1 人為熱排放通量和人居指數之間的關聯模型 144
9.5.2 基于關聯模型的精細格網單元人為熱排放通量估算 145
9.5.3 估算結果的對比及其精度分析 149
9.6 人為熱排放通量的月值和日值估算 152
9.6.1 人為熱排放通量的月變化 152
9.6.2 人為熱排放通量的日變化 154
9.7 小結 156
參考文獻 157
第10章 利用ZY-3高分辨率影像提取城區(qū)地表信息 160
10.1 概述 160
10.1.1 城區(qū)地表三維信息的應用概況 160
10.1.2 城區(qū)地表三維信息的獲取方式 160
10.1.3 城市數字地表模型 162
10.2 研究區(qū)和數據 163
10.2.1 研究區(qū) 163
10.2.2 數據 163
10.3 ZY-3衛(wèi)星影像的空間定位 166
10.3.1 有理函數模型 166
10.3.2 立體影像的空間定位 168
10.3.3 系統誤差的補償 169
10.4 利用ZY-3衛(wèi)星影像立體像對提取城區(qū)地表DSM 171
10.4.1 立體像對基本原理 171
10.4.2 技術流程 172
10.4.3 數據處理 173
10.4.4 結果對比及精度評價 173
10.5 綜合利用ZY-3影像和多視角光學點云數據改善城區(qū)DSM性能 177
10.5.1 技術流程 178
10.5.2 多視角光學點云數據的生成 180
10.5.3 點云數據融合的比較 184
10.5.4 建筑區(qū)域DSM性能的提升 185
10.5.5 應用前景 190
10.6 小結 191
參考文獻 192
第11章 城區(qū)地表天空視域因子的參數化 194
11.1 概述 194
11.2 方法 195
11.2.1 基于DSM數據的計算方法 195
11.2.2 魚眼相機拍攝法 197
11.3 研究區(qū)和數據 197
11.3.1 研究區(qū) 197
11.3.2 數據 198
11.4 結果與分析 200
11.4.1 數字表面模型提取天空視域因子分布 200
11.4.2 魚眼相機天空視域因子采樣分析 202
11.4.3 數字表面模型提取天空視域因子驗證分析 203
11.5 小結 205
參考文獻 205
鄂公網安備 42010302001612號 