一种城市热岛效应监测系统和方法

1.本发明属于气象监测技术技术领域，具体涉及一种城市热岛效应监测系统和方法。


背景技术：

2.随着全球范围内城市化的快速发展，城市热岛问题随之而来。城市扩张会造成下垫面性质的改变，原本比热容高的植被、水体被替换成比热容低的柏油、混凝土，密集的建筑物又导致空气流通效率低，从而导致城市局部温度高于其他地区。城市热岛问题严重影响了城市居民的日常生活，政府和群众在时刻关注城市热岛效应的变化，以寻找解决城市热岛效应的办法。因此，对城市热岛效应的监测尤为重要。
3.目前城市气象监测系统中缺少对城市热岛效应的监测，对城市热岛效应的监测主要依靠学者们的学术研究，但是学者们的学术研究是滞后于热岛效应的实时变化的，因此，为了能够及时有效的监测城市热岛效应的动态变化，亟需一种城市热岛效应的监测系统。
4.gis又称为“地学信息系统”。它是一种特定的十分重要的空间信息系统。它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层(包括大气层)空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。
5.landsat系列最新的卫星landsat8，携带有oli陆地成像仪和tirs热红外传感器，landsat8的oli陆地成像仪主要包括9个波段，oli包括了etm+传感器的所有波段，为了避免大气吸收特征，oli对波段进行了重大调整，其中oli band5排除了0.825μm处水汽吸收特征；oli全色波段band8波段范围较窄，这样更好的区分植被和无植被特征,此外还新增了了两个波段：蓝色波段主要用于海岸带观测，短波红外波段可用于云检测。


技术实现要素：

6.为了能够及时有效的监测城市热岛效应的动态变化，本发明提供了一种城市热岛效应监测系统和方法，利用landsat影像数据、气象站地面数据和地面高程数据对城市热岛效应进行监测，有助于定位城市热岛效应产生(扩张)的原因，为处理热岛效应提供方向。
7.本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
8.一种城市热岛效应监测系统，包括：气象数据库、gis数据库、数据采集模块、数据处理模块和图像处理模块，所述气象数据库和gis数据库均与数据采集模块连接，所述数据采集模块与数据处理模块连接，所述数据处理模块与图像处理模块连接；
9.所述气象数据库存储有城市气温监测历史数据；
10.所述gis数据库存储有城市地理信息和图像信息；
11.所述数据采集模块收集城市热岛效应的相关数据；
12.所述数据处理模块用于对所述数据采集模块采集的数据进行处理从而得出城市热岛效应监测结果；
13.所述图像处理模块对所述数据处理模块得出的城市热岛效应监测结果结合城市
地理信息作出相应的图像演变。
14.进一步地，上述数据采集模块包括空气温度采集单元和地理信息采集单元；所述空气温度采集单元用来对实时空气温度进行采集，所述地理信息采集单元用于对城市土地覆盖进行采集。
15.进一步地，上述数据处理模块用于对空气采集单元和地理信息采集单元采集的数据进行处理，并得到城市热岛质心和城市热岛效应变化结果。
16.进一步地，上述图像处理模块用于将得到的城市热岛质心和城市热岛效应变化结果结合城市区划、土地覆盖制作出相应效果图。
17.进一步地，上述数据处理模块对于采集到的空气温度数据处理公式为：t＝{a(1-c-d)+[b(1-c-d)+c+d]t
6-dta}、d＝(1-t)[1+(1-ε)t]、c＝εt；
[0018]
式中，t为地表真实温度，a、b为常量，ε为地表比辐射率，t为大气透射率，ta是大气平均作用温度，t6是像元亮度温度值。
[0019]
进一步地，上述的城市热岛效应监测方法，在研究区温度处于0-70℃之间时，所述常量a和常量b分别为：a＝-67.355351，b＝0.458606；
[0020]
所述大气平均作用温度ta的计算公式为：ta＝16.001+0.9621t0，t0为空气温度；
[0021]
所述像元亮度温度值t6的计算公式为：式中，ts为像元dn值，k1、k2是卫星发射前预设常量；
[0022]
所述地表比辐射率ε的具体计算公式为：建筑用地ε＝pvrvεv+(1-pv)rmεm+d
ε
、水体ε＝pvrvεv+(1-pv)rmεm+d
ε
、植被ε＝pvrvεv+(1-pv)rsεs+d
ε
，式中，εv、εs和εm分别是纯植被、纯裸土和建筑区的发射率，εm＝0.96、εv＝0.986、εs＝0.97，pv是植被占混合像元的比例，rv、rm和rs分别是植被的温度比率、建设用地的温度比率和裸土的温度比率，d
ε
为植被和裸土之间相互作用对地表发射率的影响值。
[0023]
进一步地，上述植被占混合像元的比例pv的计算公式为：
[0024]
pv＝[(ndvi-ndvis)/(ndvi
v-ndvis)]2；
[0025]
式中，ndvi为归一化植被指数，ndviv和ndvis分别是研究区ndvi的最大值和最小值。
[0026]
进一步地，上述植被的温度比率rv、建设用地的温度比率rm和裸土的温度比率rs的计算公式为：rv＝0.9332+0.0585pv、rm＝0.9886+0.1287pv、rs＝0.9902+0.106pv。
[0027]
进一步地，上述植被和裸土之间相互作用对地表发射率的影响值d
ε
的计算公式为：pv《0.5，d
ε
＝0.0038pv；pv＝0.5，d
ε
＝0.0019；pv》0.5，d
ε
＝0.0038(1-pv)。
[0028]
一种城市热岛效应监测方法，首先收集研究区图像数据、气象数据和统计数据，在反演地温前先进行预处理流程；利用监督分类对经过预处理的影像数据进行土地覆盖分类，掩膜求取不同地类的发射率；结合影像数据利用单窗算法计算城市地表温度；将反演结果用莫兰指数法划分成不同级别的热岛区域，再利用arcgis绘制出图；利用气象数据分析城市的年平均气温变化趋势，并分别统计城市各级温区占比，利用标准差椭圆工具绘制研究区热岛质心移动图。
[0029]
进一步地，上述区图像数据包括行政区划图和遥感影像，所述气象数据包括年平均气温、近地面气温、湿度和气压值，所述统计数据包括生产总值、城市人口数、城市建成区
面积。
[0030]
与现有技术相比，本发明的有益效果：
[0031]
1.本发明利用landsat影像数据、气象站地面数据和地面高程数据对城市热岛效应进行监测，能够监测城市热岛效应的演变过程，直观呈现城市热岛效应扩张方向和区域，从而有助于定位城市热岛效应产生(扩张)的原因，从而为处理热岛效应提供方向；
[0032]
2.本发明利用landsat影像数据和地面高程数据结合城市行政区划图，能够将城市立体化，通过气象站地面数据和使用landsat遥感数据计算得出的地表温度数据能够准确得出城市热岛效应的变化，两相结合，可以立体的呈现出城市热岛效应的演变过程。
附图说明
[0033]
图1是本实施例城市热岛效应监测系统结构框图。
[0034]
图2是本实施例城市环境质量监测方法的示意图。
具体实施方式
[0035]
下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
[0036]
本实施例提供了一种城市热岛效应监测系统，参照附图1，该城市热岛效应监测系统包括：气象数据库、gis数据库、数据采集模块、数据处理模块和图像处理模块，气象数据库和gis数据库均与数据采集模块连接，数据采集模块与数据处理模块连接，数据处理模块与图像处理模块连接。
[0037]
landsat影像数据包括城市的遥感影像，以城市的遥感影像作为数据源，对城市的地表温度进行反演。遥感影像还包括了城市区域的地表覆盖物，可以直观的表现出城市温度与地表覆盖之间的关系。地表高程数据可以通过一定的技术手段转换为地形图。气象站地面数据包含了城市近地面年平均气温、月平均气温、每日最高气温等数据用于分析城市气温变化。
[0038]
landsat城市遥感影像地表覆盖数据和地表高程数据会进入数据采集模块，通过数据处理模块，结合城市行政区划图进入图像处理模块，进行处理，最终进入gis数据库。
[0039]
landsat城市遥感影像中单波段数据、地表比辐射率数据、大气投射率数据等进入数据采集模块、通过数据处理模块，得出地表温度，和气象站地面数据的近地面温度进入气象数据库。
[0040]
本实施例利用landsat影像数据、气象站地面数据和地面高程数据对城市热岛效应进行监测，能够监测城市热岛效应的演变过程，直观呈现城市热岛效应扩张方向和区域，从而有助于定位城市热岛效应产生(扩张)的原因，从而为处理热岛效应提供方向。
[0041]
气象数据库存储有城市气温监测历史数据，包括地表温度和空气温度，空气温度为高地面约1.5米处百叶箱中的温度，地表温度指的是地表面与空气交界处的温度；gis数据库存储有城市地理信息和图像信息；数据采集模块收集城市热岛效应的相关数据；数据处理模块用于对数据采集模块采集的数据进行处理从而得出城市热岛效应监测结果；图像处理模块对数据处理模块得出的城市热岛效应监测结果结合城市地理信息作出相应的图像演变。
[0042]
数据采集模块包括空气温度采集单元和地理信息采集单元，空气温度采集单元用来对实时空气温度进行采集，地理信息采集单元用于对城市土地覆盖进行采集。数据处理模块用于对空气采集单元和地理信息采集单元采集的数据进行处理，并得到城市热岛质心和城市热岛效应变化结果。图像处理模块用于将得到的城市热岛质心和城市热岛效应变化结果结合城市区划、土地覆盖制作出相应效果图。
[0043]
本实施例数据处理模块对于采集到的空气温度数据处理公式为：t＝{a(1-c-d)+[b(1-c-d)+c+d]t
6-dta}、d＝(1-t)[1+(1-ε)t]、c＝εt；式中，t为地表真实温度，a、b为常量，ε为地表比辐射率，t为大气透射率，ta是大气平均作用温度，t6是像元亮度温度值。
[0044]
在研究区温度处于0-70℃之间时，常量a和常量b分别为：a＝-67.355351，b＝0.458606。大气平均作用温度ta的计算公式为：ta＝16.001+0.9621t0，t0为空气温度。像元亮度温度值t6的计算公式为：式中，ts为像元dn值，k1、k2是卫星发射前预设常量。
[0045]
地表比辐射率ε的具体计算公式为：建筑用地ε＝pvrvεv+(1-pv)rmε
m+dε
、水体ε＝pvrvεv+(1-pv)rmεm+d
ε
、植被ε＝pvrvεv+(1-pv)rsεs+d
ε
，式中，εv、εs和εm分别是纯植被、纯裸土和建筑区的发射率，εm＝0.96、εv＝0.986、εs＝0.97，pv是植被占混合像元的比例，rv、rm和rs分别是植被的温度比率、建设用地的温度比率和裸土的温度比率，d
ε
为植被和裸土之间相互作用对地表发射率的影响值。
[0046]
植被占混合像元的比例pv的计算公式为：pv＝[(ndvi-ndvis)/(ndvi
v-ndvis)]2；式中，ndvi为归一化植被指数，ndviv和ndvis分别是研究区ndvi的最大值和最小值。
[0047]
植被的温度比率rv、建设用地的温度比率rm和裸土的温度比率rs的计算公式为：rv＝0.9332+0.0585pv、rm＝0.9886+0.1287pv、rs＝0.9902+0.106pv。
[0048]
植被和裸土之间相互作用对地表发射率的影响值d
ε
的计算公式为：pv《0.5，d
ε
＝0.0038pv；pv＝0.5，d
ε
＝0.0019；pv》0.5，d
ε
＝0.0038(1-pv)。
[0049]
本实施例还提供了一种城市热岛效应监测方法，参照附图2，使用本实施例城市热岛效应监测系统对城市热岛效应进行监测，通过抓取研究区landsat影像数据、气象站地面数据和地面高程数据，结合该地区行政区划图，通过本实施例城市热岛效应监测系统进行测算得出结果。
[0050]
首先收集研究区图像数据、气象数据和统计数据，其中，区图像数据包括行政区划图和遥感影像，气象数据包括年平均气温、近地面气温、湿度和气压值，统计数据包括生产总值、城市人口数、城市建成区面积等。
[0051]
在反演地温前先进行大气校正、空间裁剪等预处理流程；利用监督分类对经过预处理的影像数据进行土地覆盖分类，掩膜求取不同地类的发射率。结合影像数据利用单窗算法计算城市地表温度。
[0052]
将反演结果用莫兰指数法划分成不同级别的热岛区域，再利用arcgis绘制出图。利用气象数据分析城市的年平均气温变化趋势。并分别统计城市各级温区占比，利用标准差椭圆工具绘制研究区热岛质心移动图。
[0053]
结合通过影像数据获取的城市fv(植被覆盖度)数据，土地利用和土地覆盖分布影响城市热岛变化。
[0054]
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种城市热岛效应监测系统，其特征在于，包括：气象数据库、gis数据库、数据采集模块、数据处理模块和图像处理模块，所述气象数据库和gis数据库均与数据采集模块连接，所述数据采集模块与数据处理模块连接，所述数据处理模块与图像处理模块连接；所述气象数据库存储有城市气温监测历史数据；所述gis数据库存储有城市地理信息和图像信息；所述数据采集模块收集城市热岛效应的相关数据；所述数据处理模块用于对所述数据采集模块采集的数据进行处理从而得出城市热岛效应监测结果；所述图像处理模块对所述数据处理模块得出的城市热岛效应监测结果结合城市地理信息作出相应的图像演变。2.根据权利要求1所述的城市热岛效应监测系统，其特征在于，所述数据采集模块包括空气温度采集单元和地理信息采集单元；所述空气温度采集单元用来对实时空气温度进行采集，所述地理信息采集单元用于对城市土地覆盖进行采集。3.根据权利要求2所述的城市热岛效应监测系统，其特征在于，所述数据处理模块用于对空气采集单元和地理信息采集单元采集的数据进行处理，并得到城市热岛质心和城市热岛效应变化结果；所述图像处理模块用于将得到的城市热岛质心和城市热岛效应变化结果结合城市区划、土地覆盖制作出相应效果图。4.根据权利要求3所述的城市热岛效应监测系统，其特征在于，所述数据处理模块对于采集到的空气温度数据处理公式为：t＝{a(1-c-d)+[b(1-c-d)+c+d]t
6-dt
a
}、d＝(1-t)[1+(1-ε)t]、c＝εt；式中，t为地表真实温度，a、b为常量，ε为地表比辐射率，t为大气透射率，t
a
是大气平均作用温度，t6是像元亮度温度值。5.根据权利要求4所述的城市热岛效应监测系统，其特征在于，在研究区温度处于0-70℃之间时，所述常量a和常量b分别为：a＝-67.355351，b＝0.458606；所述大气平均作用温度t
a
的计算公式为：t
a
＝16.001+0.9621t0，t0为空气温度；所述像元亮度温度值t6的计算公式为：式中，t
s
为像元dn值，k1、k2是卫星发射前预设常量；所述地表比辐射率ε的具体计算公式为：建筑用地ε＝pvrvε
v
+(1-pv)r
m
ε
m
+d
ε
、水体ε＝pvrvεv+(1-pv)r
m
ε
m
+d
ε
、植被ε＝pvrvεv+(1-pv)r
s
ε
s
+d
ε
，式中，ε
v
、ε
s
和ε
m
分别是纯植被、纯裸土和建筑区的发射率，ε
m
＝0.96、ε
v
＝0.986、ε
s
＝0.97，p
v
是植被占混合像元的比例，rv、r
m
和r
s
分别是植被的温度比率、建设用地的温度比率和裸土的温度比率，d
ε
为植被和裸土之间相互作用对地表发射率的影响值。6.根据权利要求5所述的城市热岛效应监测系统，其特征在于，所述植被占混合像元的比例p
v
的计算公式为：pv＝[(ndvi-ndvi
s
)/(ndvi
v-ndvi
s
)]2；式中，ndvi为归一化植被指数，ndviv和ndvi
s
分别是研究区ndvi的最大值和最小值。7.根据权利要求6所述的城市热岛效应监测系统，其特征在于，所述植被的温度比率rv、建设用地的温度比率r
m
和裸土的温度比率r
s
的计算公式为：rv＝0.9332+0.0585pv、r
m
＝
0.9886+0.1287pv、r
s
＝0.9902+0.106pv。8.根据权利要求7所述的城市热岛效应监测系统，其特征在于，所述植被和裸土之间相互作用对地表发射率的影响值d
ε
的计算公式为：pv<0.5，d
ε
＝0.0038pv；pv＝0.5，d
ε
＝0.0019；pv>0.5，d
ε
＝0.0038(1-pv)。9.一种城市热岛效应监测方法，其特征在于，首先收集研究区图像数据、气象数据和统计数据，在反演地温前先进行预处理流程；利用监督分类对经过预处理的影像数据进行土地覆盖分类，掩膜求取不同地类的发射率；结合影像数据利用单窗算法计算城市地表温度；将反演结果用莫兰指数法划分成不同级别的热岛区域，再利用arcgis绘制出图；利用气象数据分析城市的年平均气温变化趋势，并分别统计城市各级温区占比，利用标准差椭圆工具绘制研究区热岛质心移动图。10.根据权利要求9所述的城市热岛效应监测方法，其特征在于，所述区图像数据包括行政区划图和遥感影像，所述气象数据包括年平均气温、近地面气温、湿度和气压值，所述统计数据包括生产总值、城市人口数、城市建成区面积。

技术总结
本发明具体涉及一种城市热岛效应监测系统和方法，该城市热岛效应监测系统包括气象数据库、GIS数据库、数据采集模块、数据处理模块和图像处理模块，气象数据库存储有城市气温监测历史数据，GIS数据库存储有城市地理信息和图像信息，数据采集模块收集城市热岛效应的相关数据，数据处理模块用于对所述数据采集模块采集的数据进行处理从而得出城市热岛效应监测结果，图像处理模块对所述数据处理模块得出的城市热岛效应监测结果结合城市地理信息作出相应的图像演变。本发明的城市热岛效应监测系统有助于定位城市热岛效应产生(扩张)的原因，为处理热岛效应提供方向。为处理热岛效应提供方向。为处理热岛效应提供方向。


技术研发人员：钱丽 王敏 王秉义 项松林 程瑜 章霄文
受保护的技术使用者：安徽建筑大学
技术研发日：2023.05.23
技术公布日：2023/8/13