不透水面是衡量城市化發(fā)展的有效指標(biāo),在城市規(guī)劃和生態(tài)保護中發(fā)揮著重要作用。因此,研究不透水面的時空演變特征對于城市發(fā)展及其熱環(huán)境分析具有重要意義。徐州作為淮海經(jīng)濟區(qū)中心城市,在經(jīng)歷了快速城市化進程后不斷加強生態(tài)城市建設(shè),其城市化歷程受到越來越多的關(guān)注。本文基于1995年、2003年、2010年和2018年Landsat遙感影像,以徐州市區(qū)為研究對象,研究了不透水面的時空動態(tài)變化及其與城市地表溫度的關(guān)系。通過線性光譜混合分析（LSMA）方法及判別分類處理,提取像元級別和亞像元級別的多時相不透水面信息。在像元級別,通過差值計算分析不透水面的總體擴張變化,采用中位數(shù)中心和標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析不透水面的擴張方向,計算引力模型、洛倫茲曲線及基尼系數(shù)來反映不透水面的空間集聚差異,將擴張速度指數(shù)與空間自相關(guān)模型相結(jié)合探討不透水面的擴張速率。在亞像元級別,通過變化軌跡和剖面線分析不透水面豐度在總體和局地的增長情況,測算轉(zhuǎn)移矩陣及單一/綜合動態(tài)度揭示不透水面的等級轉(zhuǎn)移特征,融入景觀指數(shù)描述不透水面的景觀格局變化。此外,基于反演的多時相地表溫度,通過景觀指數(shù)和差值統(tǒng)計表征城市熱環(huán)境的時空變化,并在多格網(wǎng)空間尺度... 

【文章來源】：中國礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：119 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究區(qū)位置示意圖：（a）研究區(qū)在江蘇省的地理位置；（b）由68個鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）

3不透水面遙感信息提取23圖3-21995、2003、2010、2018年各端元標(biāo)準(zhǔn)化反射率響應(yīng)曲線Figure3-2Normalizedreflectancecurveofeachendmemberin1995,2003,2010,and20183.3線性光譜混合分析（LinearSpectralMixtureAnalysis）線性光譜混合分析（LinearSpectralMixtureAnalysis,LSMA）是有效處理混合像元問題的常用方法。該方法的理論前提是基于像元的光譜反射值是各組分端元反射值的線性組合[148]，也就是混合像元中包含多個組分端元，像元的光譜信號與其所包含的端元比例直接相關(guān)，像元的反射亮度是以各個端元在像元中所占的面積比例為權(quán)重而組成的線性函數(shù)。在計算混合像元中各端元的占比時，通常應(yīng)用最小二乘法。使用該算法進行線性光譜混合分解必須同時滿足兩個約束條件：一是每個混合像元中全部端元的豐度總和是1；二是所有組分端元的豐度值均是非負(fù)的[148]。該模型及約束條件的數(shù)學(xué)表達如下：R=fR,+e(3-3)f=1 , f≥0(3-4)式中， R是像元在第b波段的光譜反射率；f是像元中第i端元的豐度值，即第i端元在像元中所占比例（i=1、2、3、4，分別表示植被、裸土、高反照率不透水面、低反照率不透水面）； R,是像元中第i端元在第b波段上的反射率值；e是在第b波段的殘差值。此外，模型的擬合精度由通過e計算出的均方根值RMS

碩士學(xué)位論文24來評價，RMS計算公式如下[28]：RMS=∑eN.(3-5)式中，N是進行混合像元分解的所有波段總數(shù)。RMS值越小，則模型的擬合精度越高。研究表明，當(dāng)RMS值在0.02范圍內(nèi)時，認(rèn)為LSMA的擬合結(jié)果符合精度要求[28]。3.4不透水面提取及精度驗證（ExtractionandValidationofImperviousSurfaces）3.4.1不透水面豐度提取及驗證（1）多時相不透水面豐度提取采用線性光譜混合分析（LSMA）模型進行混合像元分解，通過低反照率不透水面豐度值和高反照率不透水面豐度值的加和，在亞像元級別計算得到多時相的不透水面豐度結(jié)果，如圖3-3。圖3-31995、2003、2010、2018年不透水面豐度結(jié)果圖Figure3-3Impervioussurfacefractionmapsin1995,2003,2010,and2018在圖3-3中，亮的區(qū)域表示不透水面豐度值高，暗的區(qū)域則表示不透水面豐度值低。1995–2018年研究區(qū)的不透水面豐度總體上呈上升趨勢。在市中心及


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