遥感影像处理技术在城市热岛效应研究中的应用

潘伟伟

（上海浦海测绘有限公司，上海 201399）

0.引言

近年来，随着全球城市化的迅速发展，人类的生活质量得到了较大幅度的提升，同时给我们赖以生存的自然环境带来巨大改变，其中城市热岛问题是近年来全球关注的重点[1]。传统城市热岛效应研究方法多采用线路观测和定点观测相结合的方法，以常规测绘技术为基础，获取城市热岛效应信息，但随着城市化进程不断地加快，传统分析方式已无法满足城市热岛效应研究的需要[2]。随着卫星遥感技术的不断发展进步，其在各个领域中的应用愈加成熟，以卫星遥感技术为基础，获取研究区的热红外遥感数据，通过对其进行加工处理，能够大大提升城市热岛效应分析研究效率。

在本次研究过程中，以哈尔滨市主城区为研究对象，以该地区2004年、2009年、2014年、2019年共4期遥感影像为数据源，对不同时相的遥感影像进行预处理，生成满足使用要求的遥感影像。基于预处理后的遥感影像，分析研究哈尔滨主城区多年间热岛效应时空演变特征，研究其规律性和差异性，并从研究区实际情况出发，提出缓解城市热岛效应的有效措施，进而多方面、多角度提升研究区城市环境品质。

1.理论基础

在城市热岛效应研究过程中，传统方法往往以多个气象站观测数据资料为基础，在重点研究区域辅以线路观测和定点观测，获取城市热岛效应的基础数据，采用统计分析的方法对城市热岛效应进行分析研究[3]。但该方法具有较大弊端，城市下垫面有着较为复杂的组成成分，热传导方式、热惯性等具有不同的表现形式，从而导致地表温度具有较为显著的差异，所以传统研究方法仅是对局部热岛效应的研究，具有较大局限性[4]。卫星遥感技术能够获取研究区大面积的热红外遥感数据，能够实现研究区域的全面覆盖，有效克服了传统研究方法的片面性，便于城市热岛效应的动态分析。经多方验证，采用卫星遥感技术对城市热岛效应进行分析研究，成果较为理想。

1.1 热岛效应计算

现阶段，以TM/ETM+6波段为基础，对地球表面温度进行反演计算方法较为繁多，比较常用的方法主要包括大气校正法、单通道算法以及单窗算法三大类。其中大气校正算法是以实时数据为基础，求解地表热辐射传播过程中被大气所吸收的部分，然后从总辐射强度中消除大气的影响，即可得到地球表面温度数据[5]。单通道算法和单窗算法原理较为相似，以热辐射传导方程为基础，建立地表温度反演模型，综合评估大气透过率、地表比辐射率、大气平均作用温度等因素对地表温度反演的影响[6]，反演精度远高于大气校正算法，但相对而言，单窗算法反演精度略高于单通道算法。

1.2 热岛效应分类

由于季节、气候等因素的影响，利用反演出的真实地表温度研究城市热岛效应具有一定的局限性[7]，故本文引入距平理论对城市热岛效应进行强度等级划分。距平是气候研究过程中较为常用的方法，是指某一指标的实际取值与该指标平均值之间的偏差。

在本次研究过程中，采用单窗算法反演地表温度，以研究区城市内的真实地表温度与郊区平均温度的差值为基础，推算研究区城市热岛强度分级。由于农田能够对地表真实温度进行真实体现，故选择研究区郊区农田为样本数据，以像元为单位，将每个像元的真实地表温度与小区平均温度的差值作为该像元城市热岛强度。通过查阅相关资料，并结合研究区实际情况，将哈尔滨城市热岛效应强度分为8个等级。距平小于0时，为冷岛；距平区间为[0,2.5)时，为清凉岛；距平区间为[2.5,5)时，为弱热岛；距平区间为[5,7.5)时，为热岛；距平区间为[7.5,10)时，为次强热岛；距平区间为[10,12.5)时，为强热岛；距平区间为[12.5,15]时，为超强热岛；距平大于15时，为极端热岛。

2.实例研究

2.1 数据源

本文收集了哈尔滨市2004年～2019年间共8景Landsat TM/ETM+影像数据，但部分影像数据质量较差，难以满足使用需求，通过对8景遥感影像进行精细筛选，选择了2004年、2009年、2014年、2019年共4景影像数据进行分析研究。

2.2 数据处理

2.2.1 遥感影像预处理

预处理是遥感影像使用前的必要工作，主要是对遥感影像数据进行辐射、几何及大气校正，图像合成、图像增强以及图像裁切等操作[8]，从而对原始遥感影像进行优化处理，提高遥感影像的可编辑性，便于后续对其进行分析应用。

2.2.2 热岛效应分析

在本次研究过程中，选择哈尔滨市主城区作为研究区域，为明确主城区详细范围，以四环路为分界线，四环路以内为主城区，即本文的研究区域（如图1所示），研究区总面积为586.3km2。

图1 研究区范围

采用单窗算法，利用ENVI及ArcGIS软件，分别对2004年、2009年、2014年、2019年遥感影像进行处理，从而获得哈尔滨主城区地表温度反演分布图。各年度反演结果（如图2所示）：

图2 研究区2004、2009、2014和2019年度地表温度分布成果

通过对哈尔滨主城区热岛距平值进行综合计算，将哈尔滨城市热岛效应强度分为8个等级，利用ENVI软件，生成哈尔滨2004年、2009年、2014年、2019年城市热岛强度分布图（如图3所示）：

图3 研究区2004、2009、2014和2019年度热岛强度分布成果

3.哈尔滨城市热岛演变特征分析

3.1 时间演变特征

通过对研究区2004年、2009年、2014年和2019年主城区城市热岛强度分布结果进行分析可得：在14年间，哈尔滨主城区的热岛面积不断增加，热岛效应非常明显，且热岛效应的强度及覆盖范围均呈现大幅度扩张趋势。城市热岛强度分级统计（如表1所示），冷、热岛面积统计（如表2所示）：

表1 研究区热岛强度分级面积汇总 单位：km2

表2 研究区冷、热岛面积汇总 单位：km2

由表1和表2可知：从2004年到2009年间，哈尔滨市城市 热岛效应有一定的缓解，热岛面积呈现下降趋势，从2004年的327.1km2下降到2009年的255.2km2，但该时间段内研究区城市强热岛、超强热岛以及极端热岛的面积变化相对较小，占研究区总面积的3%左右。自2009年以来，研究区城市热岛面积呈现持续扩张趋势，2014年研究区热岛面积增长为316.6km2，2019年为462.6km2，占研究区城市总面积的78.9%，且研究区超强热岛和极强热岛区的区域面积同样呈现稳定增长趋势。伴随着城市热岛面积地不断增长，研究区清凉岛面积呈现大幅度下降趋势，2004年研究区清凉岛面积占比为15.0%，2019年仅为3.3%，故表明研究区城市的建设发展在一定程度牺牲了生态环境，大大降低了研究区绿化面积。

通过对表1和表2进行深入分析发现，研究区的极端热岛和冷岛面积呈现明显的线性关系，当研究区冷岛面积降低时，极端热岛面积呈现上升趋势。其原因为冷岛区一般多出现在水域、湿地周边，而水域和湿地能够对局部的气候状态进行有效调节，当水域面积骤减时，该地区的热岛效应会愈发凸现。

3.2 空间演变特征

通过对各年度研究区热岛强度分布结果分析可知：研究区主要的冷源多为松花江、植物园等具有较高绿化率的湿地和绿地等，主要的热源则来自人类生产活动较为频繁的工业工厂、商业中心、交通枢纽、居住用地等。自2004年至2019年间，研究区社会经济在不断发展，热岛效应的空间格局也在随之改变。

从研究区2004年地表温度分布图和热岛强度分布图中可以看出，2004年研究区城市热岛效应相对较弱，主要包括弱热岛、热岛以及次强热岛，分布较为均匀，在工业园区和个别商业中心出现小面积的超强热岛和极端热岛。由表2可知，2004年研究区主城区城市冷岛面积和热岛面积较为接近，大致比例为3∶4。

从研究区2009年地表温度分布图和热岛强度分布图中可以看出，2009年研究区城市热岛区域面积骤减，与2004年相比，热岛面积减少了71.9km2，热岛效应有一定程度缓解。研究区城市热岛区域主要集中在工业工厂较多的道外区和香坊区，以及生产活动较为频繁的铁路沿线地带等。

从研究区2014年地表温度分布图和热岛强度分布图中可以看出，2014年研究区城市热岛效应呈现加剧趋势，虽然城市冷岛和热岛的面积没有较大改变，大致比例仍为3∶4，但研究区弱热岛面积显著降低，超强热岛和极端热岛面积变化呈上升趋势，与2009年相比，超强热岛面积占比增加8.0%，极端热岛面积占比增加3.5%。

从研究区2019年地表温度分布图和热岛强度分布图中可以看出，2019年研究区城市热岛效应进一步加剧，且城市热岛面积大幅度增加，面积为462.6km2，占研究区主城区总面积的78.9%，是研究区冷岛面积的4倍，热岛和冷岛极化的趋势较为显著，次强热岛逐渐成为研究区城市热岛的主要构成。相较2014年，清凉岛面积减少了60.9km2。研究区城市热岛逐渐向西部及北部区域扩散，且在人类活动较为密集的区域形成独立热岛，铁路沿线逐渐成为热岛效应最为显著区域。

3.3 城市热岛效应缓解建议

研究区城市热岛效应呈现逐年加剧趋势，具有明显的热岛高等级，热岛现象呈向西、向北逐年扩张趋势。结合该地区的地理位置、历史人文、经济发展等因素，对其热岛效应形成原因进行分析，并针对具体原因提出相应处理措施，结果如下：

（1）研究区城市用地扩展规模发展较快，城市建成区的快速扩张，使得原有地表结构发生了较大变化，同时也改变了长期固存的热辐射及热传递模式，致使研究区热岛效应大幅度扩张。针对研究区城市化占地规模增长过快，应尽可能扩大城区绿化面积，大力发展城市绿化，进而降低城市热岛效应；

（2）研究区主城区内高楼林立，楼宇间距小，工商业、居住区相互交会，规划极为不合理；各类建筑的建造材料主要为混凝土、玻璃幕墙等，热辐射吸纳性较强，但散热过程较为缓慢，从而使得区域温度上升较快，进而形成区域热岛效应。针对城区规划不合理问题，应尽可能减少玻璃幕墙的使用，多使用一些环保材料；

（3）城市人口发展非常迅速，城市规模的发展远远跟不上人口数量的增长，只能在相对有限的空间内高密度建造更多的高楼大厦，从而导致城市人口过度集中，产生了大量人为热源。针对人口过多特点，应尽可能降低人为的热释放，减少民用煤炭的使用，多使用天然气等能源，同时推动集中供暖，严格控制热释放；

（4）由于机动车拥有量的高速增长，在方便交通出行的同时，也产生了较多的尾气热源，从而加重了城市热岛效应。针对该原因，应尽可能采用绿色出行方式，降低汽车尾气的排放，同时减少重工业企业的污染排放，降低城市热源。

4.结束语

城市热岛效应逐渐成为现代城市发展的城市病之一，其带来的危害也受到广泛关注。以不同时相遥感影像为数据基础，采用单窗算法对城市地表温度进行反演分析，基于距平原理，对研究区城市热岛效应强度进行科学划分，分析研究区热岛效应的时空演变特征规律和差异性，并针对研究区实际概况，咨询专家建议，本着降低城市热岛效应的目标，提出切实有效地缓解城市热岛效应方案策略，有利于提升城市环境品质，具有较高的适用性和现实意义。