利用遥感技术评估城市植被配置和地表温度的关系外文翻译资料

 2022-11-21 16:52:53

DOI 10.1007/s12524-014-0373-9

RESEARCH ARTICLE

Estimation of the Relationship Between Urban Vegetation Configuration and Land Surface Temperature with Remote Sensing

Ren Zhibin amp; Zheng Haifeng amp; He Xingyuan amp;

Zhang Dan amp; Yu Xingyang

Received: 16 December 2013 / Accepted: 21 February 2014 / Published online: 12 July 2014

# Indian Society of Remote Sensing 2014

Abstract Urban vegetation can help decrease Land surface temperature (LST) to mitigate urban heat island (UHI) effects. The relationship between LST and urban vegetation amount has been extensively documented. However, few studies have examined the relationship between LST and urban vegetation configuration and particularly whether the relationship chang- es across scales. In this study, LST in Changchun, China was obtained from Landsat-5 Thematic Mapper (TM) data and then correlated to urban vegetation amount and configuration information derived from high-spatial-resolution SPOT satel- lite data to uncover the relationship between urban vegetation configuration and LST. These results suggest that not only by increasing the amounts of urban vegetation, but also by opti- mizing their spatial pattern of urban vegetation can decrease LST. Given a fixed amount of urban vegetation, LST can be significantly decreased or increased by different configuration of urban vegetation. Besides the relationship between LST and urban vegetation configuration is complex and scale depen- dant and spatial scales should be considered when we try to explore the relationship between them. These findings can

R. Zhibin : Z. Haifeng : H. Xingyuan (*) : Z. Dan : Y. Xingyang Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, Changchun, Jilin 130102, China

e-mail: hexingyuan@neigae.ac.cn

R. Zhibin

e-mail: renzhibin1985@163.com

Z. Haifeng

e-mail: zhenghaifeng@neigae.ac.cn

Z. Dan

e-mail: zhangdan@neigae.ac.cn

Y. Xingyang

e-mail: yuxingyang@neigae.ac.cn

R. Zhibin : Z. Dan : Y. Xingyang

University of Chinese Academy of Sciences, No.19A Yuquan Road, Beijing 100049, China

deepen the understanding of their interactions between LST and urban vegetation and provide useful information for urban planners about how to arrange urban vegetation at the land- scape level to improve urban thermal environment.

Keywords Urban heat islands . Urban vegetation configuration . Land surface temperature . TM image . SPOT image

Introduction

Urban heat island (UHI) refers to the phenomenon that urban air/surface temperatures are higher than those in the non-urban areas (Stewart 2011). It has been considered as one of the major environmental problems in the 21st century (Oke 1973; Taha 1997). The higher temperatures as a result of UHI effects increase urban energy consumption (Kolokotroni et al. 2007), raise pollution levels (Sarrat et al. 2006; Weng and Yang 2006) and even may affect the habitability of cities and lead to mortality (Ellis et al. 1975; Basu and Samet 2002; Klenk et al. 2010). Therefore, how to mitigate UHI has become a major research focus today. It is well known to us that urban vegetation can decrease the temperatures in city by shading and evaporative cooling (Bernatzky 1982; Shashua-Bar and Hoffman 2000). So the increases of urban vegetation can be an effective measure to decrease temperatures and improve the urban thermal environment (Bowler et al. 2010).

In the past two decades, there were a lot of studies focusing on the relationship between urban vegetation and LST (Voogt and Oke 2003; Weng et al. 2004; Hamada and Ohta 2010). Numerous studies had been made to examine the effect of the vegetation amount on the LST, which showed that there was negative correlation between LST and urban vegetation abun- dance measured by Normal Difference Vegetation Index (NDVI) (Weng et al. 2004; Chen et al. 2006; Buyantuyev

and Wu 2010), and the percent cover of urban vegetation (Carlson and Ripley 1997; Gutman and Ignatov 1998). Meanwhile, other researchers had studied the influences of the characteristic of urban green patches on LST. These stud- ies (Spronken-Smith and Oke 1998; Chang et al. 2007; Weng et al. 2007; Cao et al. 2010) mostly focused on the relationship between LST and the characteristic of urban vegetation patches such as their size and shape rather than the spatial pattern of urban vegetation. All of these studies, however, just focused on urban vegetation amount alone rather than their configuration in the landscape.

According to landscape ecology, landscape spatial pattern considered as a crucial determinant of ecosystem function can influence ecological processes (Turner 1990; Forman 1995). So urban vegetation pattern in urban landscapes may poten- tially influence LST. This is because the spatial arrangement can affect the energy and material flows amon

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利用遥感技术评估城市植被配置和地表温度的关系

Ren Zhibin amp; Zheng Haifeng amp; He Xingyuan amp;

Zhang Dan amp; Yu Xingyang

摘要：城市植被可以帮助降低地表温度（LST）来缓解城市热岛效应。LST和城市植被数量的关系已经有很多文献对此进行了大量的讨论。然而，很少有研究调查了LST和城市植被配置之间的关系，尤其不同的规模下，它们的关系是否会发生变化。在本研究中，中国长春的LST从Landsat-5 Thematic Mapper(TM)的数据中获取，城市植被数量和配置的信息来源于high-spatial-resolution SPOT satellite的数据。将LST和城市植被数量和配置做相关性处理来揭示城市植被配置和LST之间的关系。结果表明，不仅是城市植被数量的增加可以降低LST，而且城市植被的空间模式的优化也可以降低LST。城市植被数量固定时，不同的城市植被配置会显著的降低或升高LST。此外，LST和城市植被配置之间的关系是复杂的，而且和规模尺度有关。在探究它们之间的关系时，需要考虑到空间尺度。这些发现可以加深对LST和城市植被之间的相互作用的理解，并且可以给城市规划师提供有用的信息，关于怎样在景观尺度上去规划城市植被以改善城市热力环境。

关键词：城市热岛，城市植被配置，地表温度，TM影像，SPOT影像

引言

城市热岛是根据城市气温或者表面温度高于非城市区域来定义的（Stewart 2011）。它被认为是21世纪最主要的环境问题之一（Oke 1973;Taha 1997）。城市热岛效应带来的高温增加了城市能源的消耗（Kolokotroni et al 2007），提高了污染的等级（Sarrat et al. 2006; Weng and Yang 2006），影响了城市的居住环境甚至导致死亡（Ellis et al. 1975; Basu and Samet 2002; Klenk et al. 2010）。因此，如何缓解城市热岛已经成为现在的一个主要的研究重点。众所周知，城市植被可以通过遮荫和蒸腾冷却来降低城市温度（Bernatzky 1982; Shashua-Bar and Hoffman 2000）。所以，城市植被的增加可以做为一个降温和改善城市热环境的有效措施（Bowler et al. 2010）。

在过去二十年里，有很多关注城市植被和LST之间的关系的研究（Voogt and Oke 2003; Weng et al. 2004; Hamada and Ohta 2010）。大量的研究检验了植被数量对LST的作用，并且，这些研究显示在LST和城市植被丰度间存在负相关的关系，在这里，城市植被丰度是由归一化植被指数（NDVI）（Weng et al. 2004; Chen et al. 2006; Buyantuyev and Wu 2010），和城市植被覆盖百分比来衡量的（Carlson and Ripley 1997; Gutman and Ignatov 1998）。同时，另有研究人员研究了城市植被斑块特征对LST的影响。这些研究（Spronken-Smith and Oke 1998; Chang et al. 2007; Weng et al. 2007; Cao et al. 2010）主要关注LST和城市植被斑块特征例如大小和形状上面的关系，而没有关注城市植被的空间结构。然而，所有的研究，都只是在关注城市植被的数量，而没有关注城市植被在景观层面上的空间配置。

景观生态学上认为景观空间配置是生态系统功能的一个至关重要的决定因素，它可以影响生态过程（Turner 1990; Forman 1995）。所以城市植被景观配置很可能会影响LST。因为空间配置会影响影响城市植被的能量和物质流动（Honjo and Takakura 1991; Zhang 等. 2009）。然而，很少有研究去探究了LST和城市植被配置的定量关系。众所周知，由于用于城市绿化的土地资源是有限的，城市植被数量是很难增加的。所以近年来，如何在固定的植被数量下去规划城市植被显得尤为重要。

幸运的是，已经有研究人员在关注城市景观格局对LST的影响。景观结构和LST的定量关系已经被研究了。通过检验每个LST区域里一系列景观指标来理解景观结构对LST的影响（Weng 等. 2007）。这些研究表明城市景观结构和具体的温度区域的空间结构具有很强的关联性，并且，可能在降低LST方面起重要作用。但是进一步的景观结构和LST的定量关系表明，LST和城市植被结构指数（景观形状指数，边缘密度，平均欧几里得邻域距离）没有显著关系（Li 等. 2012）。这两个完全不同的结论表明在城市植被配置和LST之间是很复杂的关系。在不同的规模下，景观模式的改变会影响生态过程（Hess 等. 2006; Feist 等. 2010）。在某一个规模下，景观模式的重要过程，在另一规模下可能不重要（Turner 等. 1989）。在由景观结构引起的生态过程的研究中，进行生态分析需要考虑景观的规模。因此，在一个基于景观指数下的城市植被配置和LST之间的关系的更进一步的研究中，需要加深对它们之间相互作用的理解，尤其是在不同景观规模下它们关系的变化。

基于中国长春市的LandsatTM和SPOT的数据，本研究旨在研究城市植被数量和配置对地表温度的影响。本研究的目的是：（1）探索地表温度与城市植被数量和配置之间的定量关系，并研究城市植被配置对地表温度是否具有显著影响。（2）城市植被配置与地表温度的关系是否随着规模的变化而变化。

研究方法

研究区域

本研究在长春市（125°09-125°48E，43°46-43°58N）进行，长春是吉林省的省会，也是中国东北地区重要的社会经济中心，位于东北平原腹地的华东地区，其占地面积的45%都为城市植被所覆盖。

长春市城市中心面积284.65平方公里。长春气候分类是北温带的大陆气候，四季变化明显。平均年降雨量为567毫米，寒冷冬季的年平均气温为-14℃。炎热夏季的年平均气温为24°C。根据1951-2011年气象记录，1951年至2011年的60年间，由于全球气候变暖，长春气温升高，气温上升1.86℃，尤其是在炎热的夏季。近年来，随着城市化进程加快，全球变暖加剧，长春地区城市热岛效应现象明显，从而导致城市热环境恶化。显然，长春是研究城市植被与地表温度之间关系的理想区域（图1）。

图1 研究区域：有四环道路的中国长春

数据准备

城市植被数据

本研究使用2010年9月14日拍摄的SPOT数据，空间分辨率为2.5米，用于绘制植被数量和配置指标。 SPOT数据首先参考UTM坐标系，然后通过arcGIS9.3.进行可视化处理获取植被区域。本研究对2011年夏季实地采集的基于现场的参考数据的80个检查点进行了准确估算。导出地图的准确度为90.12％。图2显示了研究区域的植被图（图2）。

图2 研究区域植被图

城市地表温度数据

城市地表温度是基于Landsat-5 Thematic MapperLandsat-5 Thematic Mapper (TM)上空间分辨率为120米，波长为11.45-12.50微米的热波段，于2011年6月5日在天气晴朗的良好条件下测量得出的。根据长春市气象记录，TM数据采集日期的平均气温和大气湿度分别为28.3℃和31％。原始TM图像首先基于使用一次多项式的SPOT进行地理参考。通过使用辐射传递模型MODTRAN进行TM图像的辐射和大气校正（Huang等，2008; Meier等，2011）。然后，在使用ENVI4.6计算LST之前,通过使用Chander和Markham（2003）所提供的程序，用增益和偏移系数将TM的原始数字（DN）转换为传感器反射值。目前有许多在ENVI 4.6里从Landsat-5 Thematic Mapper (TM)数据获得地表温度的方法。在本次研究中，我们采用了Qin等人的单窗口方法来从TM热波段来推算地表温度（Qin等，2001）。最后，生成城市地表温度图像层（图3）。

图3、研究区域的LST地图

城市植被配置和数量的测量方法

城市植被覆盖百分比和归一化植被指数（NDVI）这两个指标被用来描述城市植被数量。基于景观的六个空间指标（McGarigal et al. 2002; Li and Wu 2004）被用来描述城市植被配置，如斑块密度（PD）,最大斑块指数（LPI）,景观形状指数（LSI），聚集度指数（AI），斑块凝聚度指数（COHESION），分裂指数（SPLIT）。这六个景观指标在下面将进行分类描述。

  1. 破碎指数：斑块密度,最大斑块指数
  2. 形状指数：景观形状指数（%）
  3. 蔓延度指数：聚集度指数（%），分裂指数（%）
  4. 连通性指数：斑块凝聚度指数（%）

在计算数量和配置上的指标的分析单元经常使用嵌套样方（Turner 等. 1989）。在本研究中，在ArcGIS中将嵌套样层转变为矢量格式，并将其用作在检验LST和城市植被关系中的地理边界。

分析单元 使用一个嵌套样方设计方案（Turner 等. 1989）来生成分析单元。首先，研究点在ArcGIS 9.3中被划分成了78个2 kmtimes; 2 km的方形斑块。为了研究城市植被对LST的影响，剔除了含有水的斑块。所以，只剩下32个斑块用于研究城市景观配置和数量对LST 的影响。为了进一步研究不同尺度下这两者的关系，本研究还选择划分了另外两个尺度的斑

块：1 kmtimes;1 km, 0.5 kmtimes;0.5 km。用同样的方法，本研究将研究站点在ArcGIS 9.3中分别划分了1 kmtimes;1 km, 0.5 kmtimes;0.5 km的方形斑块。到此，所有尺度的分析单元都生成了（图4）。

分析单元生成了以后，城市植被覆盖百分比和归一化植被指数（NDVI）这两个指标被用来描述城市植被数量。六个基于景观的景观级别的空间指标在ArcGIS and FRAGSTATS计算（McGarigal et al. 2002），通过使用方形斑块层和从SPOT图像获取的显示城市植被配置的城市植被地图来计算。FRAGSTATS是一个由美国，俄勒冈州立大学，森林科学部门开发的软件程序，被用来计算分类地图模式的各种景观指标。

每个方形斑块的平均LST通过重叠方形斑块的边界做了求和处理，它将在之后的统计分析中作为因变量。

统计分析

为了更好的理解LST和城市植被数量和配置之间的关系，通过在GIS中重叠城市LST的方形斑块和城市植被的方形斑块来获得LST和城市植被的统计关系，并且使用了一下的分析方法:

为了分析LST和城市植被配置之间的关系和尺度不同的对关系的改变，研究LST和城市植被的配置之间的关系，分别对2公里,1公里和0.5公里的规模进行了研究。利用普通最小二乘法的多元线性回归模型和相关系数来确定在以上所有的规模下数量和配置对LST的影响。在线性回归模型分析它们之间的关系时,LST作为因变量,和城市植被数量和配置作为自变量。

最后, 用LST和城市植被配置之间的多元回归分析的标准化系数(Std.系数)来分析它们之间的关系的变化，同时在SPSS的帮助下进行统计分析，在LST和百分比覆盖面积和NDVI, PD, LPI, LSI, AI, SPLIT and COHENSION用24个线性回归模型来进一步揭示它们之间的定量关系。

结论

城市植被数量对LST的影响

表1列出了LST和城市植被数量指标的描述性统计。在2公里,1公里和0.5公里的规模下，在嵌套的样方里LST有相对较大的范围，平均值分别为为29.16°C，30.02°C和30.21°C,标准差分别为2.75°C，2.36°C和1.99°C。在2公里,1公里和0.5公里的规模下，在嵌套的样方里城市植被的覆盖百分比也有很大不同，平均值分别为32.71%,28.55%和21.84% 。但在2公里,1公里和0.5公里的规模下，归一化植被指数有一个相对较小的范围，平均值分别为0.11,0.09和0.08。

表2展示了植被数量和LST之间的皮尔逊相关系数。结果表明，在2公里,1公里和0.5公里的规模下，它们之间的皮尔逊相关系数分别是minus;0.81，minus;0.77和-0.79。它表明城市植被百分比覆盖在所有的规模下对LST的下降有重要的影响。在2公里,1公里和0.5公里的规模下，NDVI和LST之间的皮尔森相关系数分别是minus;0.64, minus;0.65 和minus;0.62。这表明，NDVI在降低LST方面也有重要作用。但覆盖百分比与LST比归一化植被指数与LST有更高的相关系数，这表明覆盖百分比与LST有更强的负相关关系（表2）.

表2 LST和城市植被关于组成和配置的变量的皮尔森相关性

进一步定量线性回归模型被建立来揭示它们在所有的规模下之间的关系(表3)。结果显示，覆盖百分比和归一化植被指数与LST有负线性关系,表明覆盖百分比和归一化植被指数的增加会引起LST的下降。在2公里,1公里和0.5公里的规模下，覆盖百分比增加10%会分别导致LST大约1.

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