本發(fā)明涉及土地覆蓋變化與熱環(huán)境影響評估領(lǐng)域，具體涉及一種基于lucc的土地利用/覆蓋變化對地表熱環(huán)境影響的研究方法。

背景技術(shù)：

1、“土地利用/覆蓋變化(land?use?and?cover?change，lucc)”是全球環(huán)境變化與可持續(xù)發(fā)展的重要研究內(nèi)容，在“國際地圈與生物圈計劃”(international?geosphere-biosphere?programme，igbp)和“國際全球變化的人文因素計劃”(international?humandimensions?programme，ihdp)的共同推動下，lucc研究已成為當(dāng)前全球環(huán)境變化研究的核心內(nèi)容之一。土地利用/覆蓋類型在熱力學(xué)性質(zhì)上的差異一直被認為是影響陸地表面溫度的根本原因，因而隨著土地利用/覆蓋類型的變化陸地表面溫度也會隨之改變，繼而影響地表熱環(huán)境。因此，了解土地利用/覆蓋變化對地表熱環(huán)境的影響對于評估陸地景觀規(guī)劃的熱效應(yīng)配置十分重要。近年來，隨著我國城市化進程的加快，以及人類對地表改造能力的不斷增強，使得土地利用/覆蓋特征在時間和空間上發(fā)生了很大變化。其中城市化進程加快，造成的城市建設(shè)用地面積顯著增加，城市綠地面積減少，城市熱島效應(yīng)加劇，城市環(huán)境質(zhì)量和宜居程度下降等。這些問題引起學(xué)者的廣泛關(guān)注，其中，葉篤正院士在第21屆國際科技聯(lián)盟理事會上提出應(yīng)同等重視土地利用所引發(fā)的全球環(huán)境問題和溫室氣體所引起的環(huán)境問題。這一提議被很多國家接受，進而，lucc研究成為國際性的研究課題。早期lucc研究主要集中在土地利用/覆蓋類型的人工調(diào)查、分類與制圖。隨著農(nóng)業(yè)區(qū)位論的提出，更傾向于把土地看作經(jīng)濟資源，目的是要達到利益最大化以及土地利用/覆蓋靜態(tài)模式的最優(yōu)分析。到20世紀上半葉，工業(yè)化和城鎮(zhèn)化快速發(fā)展，促使土地利用/覆蓋的劇烈變化，這一時期的lucc研究的主要特點也轉(zhuǎn)向各學(xué)科lucc研究理論和模型的建立，lucc研究趨于系統(tǒng)化、科學(xué)化。到20世紀末，lucc研究覆蓋了地理學(xué)的各個領(lǐng)域及空間尺度的各個級別。目前隨著lucc研究的不斷深入，遙感、地理信息系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等新的技術(shù)手段也在其中發(fā)揮了重要的作用。

2、遙感技術(shù)進行l(wèi)ucc研究必須要與社會經(jīng)濟活動相結(jié)合。遙感手段主要通過影像獲取土地覆蓋分類結(jié)果，然后利用地理信息系統(tǒng)技術(shù)將其與自然或人文特征相結(jié)合進行分析，而從事社會科學(xué)的地學(xué)工作者，多從人類的行為和政策導(dǎo)向等方面分析與lucc的相互影響和作用?？上?，兩者相互結(jié)合就會形成特殊的優(yōu)勢。但在一些lucc研究中需要不可或缺的社會經(jīng)濟因素(政策、人口、收入、產(chǎn)量、消費、貿(mào)易和人口遷移等)很難實現(xiàn)空間化。而且社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)在時間和空間分辨率等方面存在著較大的匹配難度。

3、地表溫度(land?surface?temperature，lst)是區(qū)域和全球尺度上陸地表層系統(tǒng)過程的關(guān)鍵參數(shù)，它綜合了地表與大氣的相互作用以及大氣和陸地之間能量交換的結(jié)果。地表溫度作為眾多基礎(chǔ)學(xué)科和應(yīng)用領(lǐng)域的一個關(guān)鍵參數(shù)，能夠提供地表能量平衡狀態(tài)的時空變化信息，在數(shù)值預(yù)報、全球環(huán)流模式以及區(qū)域氣候模式等研究領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。精確的地表溫度信息不僅有助于評估地表能量與水文平衡、熱慣量和土壤濕度，而且有助于獲取全球表面溫度及掌握其長期變化。因為，地表溫度具有顯著的空間異質(zhì)性特征，傳統(tǒng)上基于氣象站點的觀測方法很難獲得整個區(qū)域的地表溫度，很難做到在大尺度上加以把握。目前，隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，利用熱紅外遙感反演法獲取地表溫度成為地學(xué)研究的熱點，利用熱紅外遙感獲取地表溫度，具有大范圍、快速、方便、信息量大、精確度高等特點。因此廣泛應(yīng)用于地表溫度的監(jiān)測研究中。土地利用/覆蓋變化會引起地表溫度的變化，因此，探討土地利用/覆蓋變化與地表溫度之間的關(guān)系具有重要意義。

4、土地利用很大程度上是通過土地覆蓋變化來影響區(qū)域和全球環(huán)境。根據(jù)自然界能量傳遞的作用方式，不同土地覆蓋類型和格局會在地表形成不同的熱量特征、輻射特征及人文特征，在很大程度上影響區(qū)域熱環(huán)境。在區(qū)域lucc與熱環(huán)境的關(guān)系研究中，通常是利用多時相的遙感影像提取土地覆蓋類型信息，同時進行陸地表面溫度反演，然后進行疊加對比分析，從而探究lucc對熱環(huán)境的影響程度，多數(shù)研究者選擇大中城市作為研究區(qū)域，來探討lucc與地表溫度間的關(guān)系，但未考慮典型區(qū)域的適應(yīng)性?；诖吮景l(fā)明以不同時相的遙感影像為數(shù)據(jù)源，通過遙感解譯獲取多時相土地覆蓋數(shù)據(jù)并與地表溫度反演數(shù)據(jù)相結(jié)合，綜合利用rs和gis空間分析技術(shù)，探究了土地覆蓋類型和地表熱環(huán)境的關(guān)系響應(yīng)以及土地覆蓋變化對城市熱環(huán)境的貢獻情況，定量揭示了土地覆蓋變化與城市熱環(huán)境間的關(guān)系，為進一步研究土地覆蓋變化對熱環(huán)境的影響提供依據(jù)、為優(yōu)化城市生態(tài)環(huán)境等提供參考。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種基于多時相數(shù)據(jù)的土地覆蓋變化與熱環(huán)境影響研究方法，其具有分類精度高且準確、通用性好、反演結(jié)果可靠實用、適用范圍廣、直觀性強的特點。

2、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：

3、一種基于多時相數(shù)據(jù)的土地覆蓋變化與熱環(huán)境影響研究方法，其實施步驟如下：

4、1)獲取待監(jiān)測區(qū)域的多時相遙感圖像，對待監(jiān)測區(qū)域不同時相的遙感數(shù)據(jù)進行土地覆蓋分類制圖研究，并統(tǒng)計各土地覆蓋類型的面積。對待監(jiān)測區(qū)域不同時相的土地覆蓋類型的變化速度進行研究，并設(shè)立研究節(jié)點，對比待監(jiān)測區(qū)域設(shè)立前后，不同土地覆蓋類型的單一土地覆蓋動態(tài)度和綜合土地覆蓋動態(tài)度兩種不同的動態(tài)度的變化；

5、2)對待監(jiān)測區(qū)域不同時相的遙感數(shù)據(jù)進行地表溫度反演，對溫度進行分級，分析不同溫度等級的時空變化情況；

6、3)在探究土地覆蓋及其變化對地表溫度的影響方面；首先，分析不同土地覆蓋類型的地表溫度在不同季節(jié)的溫度響應(yīng)。其次，通過引入地表特征參數(shù)半定量研究與地表溫度之間的關(guān)系。接著利用不透水面信息部分消除地表溫度的季節(jié)影響后，定量分析了土地覆蓋類型變化后對地表溫度的貢獻占比。最后，通過引入分布函數(shù)，定量分析研究區(qū)不同土地覆蓋類型的熱源區(qū)信息，通過重心移動軌跡進一步探究土地覆蓋類型變化對熱源區(qū)的影響。

7、作為本發(fā)明上述技術(shù)方案的進一步改進：

8、所述步驟1)中對待監(jiān)測區(qū)域不同時相的遙感數(shù)據(jù)進行土地覆蓋分類制圖研究，并統(tǒng)計各土地覆蓋類型的面積的詳細步驟包括：

9、a1)主要根據(jù)美國地質(zhì)調(diào)查局的土地利用/覆蓋分類系統(tǒng)(usgs?land?use?landcover?classification?system)和中國科學(xué)院土地資源分類系統(tǒng)這兩種分類系統(tǒng)，并結(jié)合用于解譯的圖像特征和待監(jiān)測區(qū)域的實際土地覆蓋情況，構(gòu)建待監(jiān)測區(qū)域的土地利用/覆蓋分類標準，綜合考慮待監(jiān)測區(qū)域數(shù)據(jù)空間分辨率及季節(jié)差異等因素，制定研究區(qū)的土地覆蓋分類體系；

10、a2)選擇訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練樣本的選擇對影像分類結(jié)果起決定性作用，為保證選擇的訓(xùn)練樣本具有代表性，應(yīng)注意以下幾方面要求：選擇每種地物類型的訓(xùn)練樣本數(shù)量必須要適當(dāng)，太少的訓(xùn)練樣本不具有代表性且難以保證準確性，而太多的樣本會增加計算量；訓(xùn)練樣本的面積應(yīng)該足夠大，且盡量不選擇位于不同地物類別之間的邊界附近，保證所選像元盡可能純凈；選擇的訓(xùn)練樣本應(yīng)該均勻分布在研究區(qū)內(nèi)；

11、a3)建立解譯標志，根據(jù)遙感圖像上目標及周圍的影像特征——紋理、大小、色調(diào)、形狀、圖型以及影像上目標的空間排列組合規(guī)律，并通過地物間的相互關(guān)系，經(jīng)過綜合推理、深入分析來識別目標，得到待監(jiān)測區(qū)域的解譯標志；

12、a4)加入特征指數(shù)。選取歸一化差異植被指數(shù)(ndvi，normalized?differencevegetation?index)、修改后的歸一化差異水體指數(shù)(mndwi，modified?normalizeddifference?water?index)、比值居民地指數(shù)(rri，residential?ratio?index)、增強型植被指數(shù)(evi，enhanced?vegetation?index)以及數(shù)字高程模型(dem)作為特征指數(shù)加入代分類的影像中，這些指數(shù)能夠突出地物之間的差距，增加分類時的光譜憑據(jù)，能夠有效提升分類精度；

13、a5)選擇分類方法，在對比最小距離法(minimum?distance)、最大似然法(maximumlikelihood)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法(neural?net)、馬氏距離法(mahalanobis?distance)、支持向量機分類方法(supportvector?machine)、隨機森林分類法(random?forest)后，選擇在研究區(qū)分類效果表現(xiàn)較好的隨機森林方法進行分類。該方法是一種機器學(xué)習(xí)方法，通過選取訓(xùn)練樣本，隨機構(gòu)建決策樹模型、對決策樹分類結(jié)果進行綜合分析，投票得出最終分類結(jié)果；

14、a6)進行分類精度評價，通過對圖像分類結(jié)果進行精度分析，分類者才能確定分類方法是否有效；使用者才能根據(jù)分類結(jié)果的精度，正確、有效地獲取分類結(jié)果中的可用信息。精度驗證一般有兩種形式：一是以目視為主，對分類結(jié)果有個定性評價，具有較強的主觀性；二是利用混淆矩陣(confusion?matrix)又稱誤差矩陣(error?matrix)或roc曲線，對分類結(jié)果進行定量評價；

15、所述步驟a6)中利用混淆矩陣(confusion?matrix)又稱誤差矩陣(error?matrix)或roc曲線，對分類結(jié)果進行定量評價的詳細步驟包括：

16、a61)計算總體精度，總體精度：指被正確分類的像元總和除總像元數(shù)，其中，被正確分類的像元總和為混淆矩陣的主對角線數(shù)值之和，總像元數(shù)等于所有真實參考源的像元總和，根據(jù)得到總體精度；

17、a62)計算生產(chǎn)者精度，生產(chǎn)者精度：指在每一類別中，其中分類準確的總像元數(shù)與作為獨立的訓(xùn)練樣區(qū)的該類型地物的總像元個數(shù)的比值，根據(jù)得到生產(chǎn)者精度；

18、a63)計算使用者精度，使用者精度：表示其中的一個像元被分到其中指定正確的地物類別的概率，根據(jù)得到使用者精度；

19、a64)計算kappa系數(shù)，kappa系數(shù)：作為評價精度的一個重要指標，它綜合運用了混淆矩陣的所有參數(shù)，根據(jù)得到kappa系數(shù)，其中xi+和x+i分別表示i列的和與i行的和，xii表示i行i列上的值，n表示分類后的誤差矩陣的行數(shù)，m表示的是進行分類時所有需要檢測地物分類樣本的總數(shù)；

20、所述步驟1)中對待監(jiān)測區(qū)域不同時相的土地覆蓋類型的變化速度進行研究，并設(shè)立研究節(jié)點，對比待監(jiān)測區(qū)域設(shè)立前后，不同土地覆蓋類型的單一土地覆蓋動態(tài)度和綜合土地覆蓋動態(tài)度兩種不同的動態(tài)度的變化的詳細步驟包括：

21、b1)計算單一土地覆蓋類型變化動態(tài)度，單一土地覆蓋動態(tài)度的意義在于可清晰地反映出每種土地覆蓋類型變化幅度與速度，也可通過類型間的比較反映出變化的類型差異，為以后的驅(qū)動力分析提供依據(jù)，根據(jù)得到監(jiān)測時段內(nèi)某種土地覆蓋類型的動態(tài)度，其中k為監(jiān)測時段內(nèi)某種土地覆蓋類型的動態(tài)度；ua為監(jiān)測初期某種土地覆蓋類型的數(shù)量；ub為監(jiān)測期末某種土地覆蓋類型的數(shù)量；t為研究時段長，當(dāng)t的時段設(shè)定為年時，k的值就是該研究區(qū)某種土地覆蓋類型年變化率；

22、b2)計算待監(jiān)測區(qū)域的綜合土地覆蓋動態(tài)度,綜合土地覆蓋動態(tài)度是用來描述待監(jiān)測區(qū)域內(nèi)土地覆蓋類型在一定時間范圍內(nèi)的變化過程，根據(jù)得到綜合土地覆蓋動態(tài)度，其中，δlui為監(jiān)測起始時間第i類土地覆蓋類型的面積；δlui-j為監(jiān)測時段內(nèi)第i類土地覆蓋類型轉(zhuǎn)為非i類土地覆蓋類型的面積和非第i類土地覆蓋類型轉(zhuǎn)為i類土地覆蓋類型的面積絕對值之和；t為監(jiān)測時段長度，當(dāng)t的時段設(shè)定為年時，lc的值就是該研究區(qū)綜合土地覆蓋年變化率；

23、b3)引入時序分析——動態(tài)時間規(guī)整(dynamic?time?warping,dtw)和自回歸積分滑動平均模型(arima)研究土地覆蓋類型的變化趨勢和周期性。dtw可以用于比較不同時間點土地覆蓋類型的空間分布和變化模式，通過分析相似性矩陣，識別出土地覆蓋類型變化的主要模式和趨勢；根據(jù)arima模型對每個土地覆蓋類型的時間序列數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗，如果不平穩(wěn)則進行差分處理，直到序列平穩(wěn)，再使用確定的arima模型對每個土地覆蓋類型的時間序列數(shù)據(jù)進行參數(shù)估計和模型檢驗，分析土地覆蓋類型變化的周期性；

24、b4)分析待監(jiān)測區(qū)域的地類轉(zhuǎn)化情況，地類轉(zhuǎn)化情況包括建設(shè)用地轉(zhuǎn)入及空間變化分析、耕地轉(zhuǎn)出及空間變化分析、水域轉(zhuǎn)出及空間變化分析；

25、所述步驟2)中對待監(jiān)測區(qū)域不同時相的遙感數(shù)據(jù)進行地表溫度反演，對溫度進行分級，分析不同溫度等級的時空變化情況的詳細步驟包括：

26、c1)計算像元平均溫度，其像元平均溫度遙感反演原理及算法主要根據(jù)基于普朗克定律和熱紅外輻射傳輸方程，在理想條件下，黑體的光譜輻照亮度是其熱力學(xué)溫度和波長的函數(shù)，而衛(wèi)星傳感器接收到的輻射信息，不僅包含地表經(jīng)大氣傳輸?shù)妮椛淠?，而且還包括大氣自身向外輻射到達傳感器的能量；

27、c2)進行亮溫推算，借助定標系數(shù)對熱紅外波段dn值進行輻射定標，結(jié)果是將像元的dn值轉(zhuǎn)換成大氣層上界的光譜輻射亮度，根據(jù)得到待監(jiān)測區(qū)域的亮溫，其中，k1、k2為常數(shù)，li為大氣層上界光譜輻射亮度；

28、c3)計算地表比輻射率，本文選擇第一作者覃志豪提出的ndvi閾值改進算法反演地表比輻射率。其不僅考慮自然地表，且還考慮水體和城鎮(zhèn)這兩種地表類型。通過改進的歸一化差異水體指數(shù)(modified?of?normalized?difference?water?index,mndwi)掩膜提取水體，并賦值為0.995。其中，組成城鎮(zhèn)像元的是建筑物和綠化植被組成的混合像元。自然表面像元是不同比例的植被葉冠和裸土所組成混合像元；

29、c4)進行大氣水汽含量遙感反演，利用modis數(shù)據(jù)反演大氣水汽含量的物理基礎(chǔ)是利用反射的太陽輻射檢測水汽對輻射吸收的大小，總水汽量可用水汽的吸收通道和非吸收通道間反射的太陽輻射差值獲得，根據(jù)w＝(α-lnw/β)2與τw＝ρ(19)/β(2)得到大氣的水汽含量；

30、c5)進行地表溫度反演，本文根據(jù)jiménez-munoz單通道算法反演地表溫度，該方法自提出以來在不同研究區(qū)的應(yīng)用都取得較好效果,當(dāng)空氣中大氣水汽含量處于0.5g·cm-2～2g·cm-2之間時，利用單通道法反演地表溫度其誤差應(yīng)在1k～2k之間；

31、c6)進行地表溫度等級劃分，本發(fā)明采用了不同時間的遙感圖像，為增加可比性，較準確地利用不同時間序列的地表溫度反演數(shù)據(jù)進行研究區(qū)地表溫度時空變化分析；本發(fā)明采用平均值與標準差對地表溫度分級。通過計算整個研究區(qū)域的溫度平均值與標準差，再根據(jù)平均值±標準差的方式對溫度進行分級，如將lst在平均值±0.5標準差和平均值±0.5標準差之間的區(qū)域分級為3。該方法通過比較區(qū)域溫度內(nèi)的相對高低能夠消除地域因素對溫度的影響，為后續(xù)研究土地覆蓋變化與溫度之間的關(guān)系排除干擾因素；

32、所述步驟3)中分析不同土地覆蓋類型的地表溫度在不同季節(jié)的溫度響應(yīng)具體是指利用前期土地覆蓋分類結(jié)果，結(jié)合研究區(qū)相同時間的地表溫度圖，利用arcgis空間分析模塊，將地表溫度圖與土地類型圖進行疊加分析，得到待監(jiān)測區(qū)域不同季節(jié)土地覆蓋類型的地表溫度最大值、最小值、平均值、標準差并進行單個樣本的t檢驗，目的是檢驗不同土地利用類型間的地表平均溫度是否達到顯著性水平，其中，顯著性水平均設(shè)置為0.05；

33、所述步驟3)中通過引入地表特征參數(shù)半定量研究與地表溫度之間的關(guān)系具體是指引入一些具體的能夠表示地表信息的指數(shù)來探究其與地表溫度的關(guān)系。其中，研究植被選取歸一化植被指數(shù)(ndvi)為代表，研究水域選取改進型歸一化水體指數(shù)(mndwi)為代表，研究建筑選取歸一化建筑指數(shù)(ndbi)為代表；

34、所述步驟3)中利用不透水面信息部分消除地表溫度的季節(jié)影響后，定量分析了土地覆蓋類型變化后對地表溫度的貢獻占比具體是指為了進一步量化城市土地覆蓋類型及其與熱環(huán)境的關(guān)系，本發(fā)明將不透水面覆蓋度劃分為代表不同城市發(fā)展水平的類別。采用等距離分級法對像元進行分組，并根據(jù)其豐度值，將每個像元分為10個相等級別(0-10％、10-20％、30％、…、90-100％)。用這種方法對各不透水面分組范圍內(nèi)的陸地表面溫度進行分組，有助于詳細分析不同分組內(nèi)的陸地表面溫度，并可對不同城市密度地區(qū)的城市熱環(huán)境的空間分布進行分析和比較；

35、所述步驟3)中通過引入分布函數(shù)，定量分析研究區(qū)不同土地覆蓋類型的熱源區(qū)信息，通過重心移動軌跡進一步探究土地覆蓋類型變化對熱源區(qū)的影響具體是指引入分布指數(shù)(distribution?index，di)概念，來量化每種土地覆蓋類型對熱效應(yīng)的貢獻，并確定其熱源或匯的性質(zhì)，根據(jù)得到，其中si表示第i種土地覆蓋類型的面積；sih表示第i種土地覆蓋類型中地表溫度為高溫區(qū)(包括高溫區(qū)和極高溫區(qū))的面積；s表示研究區(qū)的總面積；sh表示研究區(qū)中地表溫度為高溫區(qū)(包括高溫區(qū)和極高溫區(qū))的面積。如果di>1，說明該種土地覆蓋類型對研究區(qū)熱環(huán)境有很大的貢獻，應(yīng)定義為熱源；如果di<1，說明該種地類對研究區(qū)熱環(huán)境的貢獻很小。

36、本發(fā)明具有下述優(yōu)點：

37、1、本發(fā)明在對比最小距離法(minimum?distance)、最大似然法(maximumlikelihood)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法(neural?net)、馬氏距離法(mahalanobis?distance)、支持向量機分類方法(supportvector?machine)、隨機森林分類法(random?forest)后，選擇分類效果表現(xiàn)較好的隨機森林方法進行分類，得到的分類結(jié)果分類精度高且準確。

38、2、本發(fā)明使用單一土地覆蓋動態(tài)度和綜合土地覆蓋動態(tài)度用來描述研究區(qū)內(nèi)某種土地覆蓋類型在一定時間范圍內(nèi)的變化情況，可清晰地反映出每種土地覆蓋類型變化幅度與速度，也可通過類型間的比較反映出變化的類型差異，為其以后的驅(qū)動力分析提供依據(jù)。

39、3、在進行大氣水汽含量遙感反演時，傳統(tǒng)上，獲取大氣水汽含量多是根據(jù)經(jīng)驗公式或是大氣輻射傳輸模型模擬，但結(jié)果僅限在點上的數(shù)據(jù)，很難反映大氣水汽含量在空間上的分布差異，本發(fā)明利用遙感反演大氣水汽含量能很好的彌補這個缺點，并且能夠?qū)⒋髿馑烤_到像元尺度，這能很大程度上提高地表溫度反演精度。

40、4、本發(fā)明利用jiménez-munoz單通道算法反演地表溫度，該方法自提出以來在不同研究區(qū)的應(yīng)用都取得較好效果，反演結(jié)果可靠實用。

41、5、本發(fā)明采用了不同時間的遙感影像，利用地表溫度歸一化方法將地表溫度分布范圍統(tǒng)一到0～1之間，增加了可比性，較準確地利用不同時間序列的地表溫度反演數(shù)據(jù)進行研究區(qū)地表溫度時空變化分析，其直觀性較強，有利于后續(xù)分析。

42、6、本發(fā)明為了量化植被、水域以及不透水面與地表溫度的關(guān)系，避免分析太過籠統(tǒng)寬泛，引入了一些具體的能夠表示地表信息的指數(shù)來探究其與地表溫度的關(guān)系。其中，研究植被選取歸一化植被指數(shù)(ndvi)為代表，研究水域選取改進型歸一化水體指數(shù)(mndwi)為代表，研究建筑選取歸一化建筑指數(shù)(ndbi)為代表。

43、7、本發(fā)明為了消除由于研究使用不同年份和季節(jié)的數(shù)據(jù)時由年份和季相差異對地表溫度產(chǎn)生的影響，運用了地表溫度歸一化、以及研究時段僅使用夏季到夏季、冬季到冬季的的變化研究，并使用平均溫度參與計算，大大減少了由于數(shù)據(jù)年份和季相差異對地表溫度產(chǎn)生的影響，通過引入不透水面信息，來模擬分析年份和季相差異對地表溫度的影響情況，為土地覆蓋變化對地表溫度的影響分析消除了季節(jié)性差異的影響，可以廣泛的應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、環(huán)保、水利、國土等部門。