基于遥感影像的城市化进程分析
遥感影像监督分类的城市发展分析中的应用——以广西南宁市为例
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２ ０ 年的影像之 所以采用两景 ， ０７ 是因为南宁市 区位于两景影像 的 接合部 。为减 少因影像获 取季节不 同对分 类结果造成 的影 像 ， 选用 的 影像基本上为不同年份同一季节的遥感影像 。 在 Ｅ Ｄ Ｓ Ｍ ＧＮ ．环境 下 ， Ｒ Ａ Ａ ＩＥ９ Ｉ ２ 首先对遥感影像进行几何精 纠正 ， 误差控制在一个像元 以内， 像元重采样采用最邻 近像元法 ， 以减少 重采 样带来 的光 谱损 失 ， 校正 后每个 像 元的分 辨率 因传 感器 的不 同而不 同 。其 中 ，Ｍ影像 为 １ 米 ， 巴卫星影 像为 ２ 米 ， Ｔ ５ 中 Ｏ 环境 星影像 为 ３ ０ 米。然后 以建设规划 图的范围为基础 ， 制作 Ａ Ｉ从每景影像 中裁切 出 Ｏ， 需 监测 的范围。２０ 年的影像采取 先分别分类 ， 镶嵌 分类结果 图的 ０７ 后
年度
２ｏ ０６
区分 ， 引入 １２ ，波段的光 普信息是为了更好 的将这两类地物 区分开来。 ３ 为 每景影 像定义 分类模 板进行监督 分类 。经过分类重 编码 ， ） 聚 类统计和去除分析后 ， 得到分类后 的影像 。在进行去除分析时 ， 应根据
实际情况选择 是整 图处理还 是针对局部地 区进 行处理 ， 以防止错误的 去除了一些细小的分类 图斑。本 文中 ， 最小 图斑大小设置为 ８ 素。 像 ３南 宁 市 ２ ０ － ２ ０年 城 市 发 展分 析 ． ０ ６ ０１ ３１２０ 年一２ １ 年城市发展趋势分析 ． ０６ ＯＯ 通过监督分 类的方法得 到南宁市 ２ ０ 年 至 ２ １ 年的分类结 果如 ０６ ００ 图１ 示： 所
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基于遥感技术的城市土地利用变化分析
基于遥感技术的城市土地利用变化分析城市土地利用变化是一个非常重要的研究课题，可以为城市规划和环境保护提供科学依据。
随着遥感技术的不断进步和应用，基于遥感技术的城市土地利用变化分析已经成为了主流研究方法。
本文将从遥感技术的起源和发展、城市土地利用变化的重要性、基于遥感技术的城市土地利用变化分析方法以及该研究的应用前景等方面进行探讨。
一、遥感技术的起源和发展遥感技术是指通过远距离的方式获取地球表面及其大气层信息的技术手段。
它可以通过接收、记录、测量、解释和分析电磁辐射能来获取地球表面各种对象的信息。
遥感技术的起源可以追溯到20世纪初，当时主要是利用航空摄影技术进行地图制作和军事侦察。
随着卫星的发射和遥感技术的进步，遥感技术已经成为了研究地球表面及其变化的重要手段之一。
二、城市土地利用变化的重要性城市土地利用变化是城市发展的重要表现，对城市规划和环境保护具有重要意义。
随着城市化进程的加快，城市土地利用发生了很大变化，如农田转为城市建设用地、自然生态环境遭到破坏等。
因此，及时、准确地分析城市土地利用变化对于合理利用土地资源、维护生态平衡、改善居民生活质量具有重要意义。
三、基于遥感技术的城市土地利用变化分析方法基于遥感技术的城市土地利用变化分析主要有以下几种方法：首先是基于遥感影像的分类与识别。
通过对遥感影像进行分类和识别，可以实现对不同土地类型的自动提取和识别。
其次是基于时序遥感影像的变化检测。
通过对多期遥感影像进行对比和分析，可以准确地判断出土地利用的变化情况。
此外，还可以借助地理信息系统 (GIS) 技术，对土地利用变化进行空间分析和统计。
四、基于遥感技术的城市土地利用变化分析的应用前景基于遥感技术的城市土地利用变化分析在城市规划、环境保护和资源管理等方面具有广泛的应用前景。
首先，在城市规划方面，可以利用遥感技术对城市土地利用变化进行模拟和预测，为城市未来的规划提供科学依据。
其次，在环境保护方面，可以通过分析城市土地利用变化对自然生态环境的影响，制定相应的保护措施。
基于遥感数据的城市土地利用变化分析
基于遥感数据的城市土地利用变化分析城市化是当今社会发展的必然趋势，城市土地利用变化分析对于城市规划和可持续发展至关重要。
遥感技术作为一种有效的工具，可以提供大范围、高分辨率的土地利用数据，为城市土地利用变化分析提供了重要支持。
本文将介绍基于遥感数据的城市土地利用变化分析的方法和应用，并探讨其在城市规划和可持续发展中的意义。
一、遥感数据的获取和处理1. 遥感影像的获取：遥感影像是通过卫星、航空器等远距离感应方式获取的图像数据，可以提供大范围、高分辨率的土地利用信息。
常用的遥感影像包括多光谱影像、高光谱影像和合成孔径雷达影像。
2. 遥感数据的预处理：遥感数据预处理是为了消除影像中的干扰和噪声，提高数据的质量和可用性。
主要包括辐射校正、几何校正和大气校正等步骤。
3. 遥感影像的分类：土地利用分类是将遥感影像中的像素划分为不同的土地利用类型的过程。
常用的分类方法包括有监督分类和无监督分类。
有监督分类依赖于已知地物的样本训练，而无监督分类则是根据数据相似性进行自动聚类。
二、城市土地利用变化的分析方法1. 土地利用变化矩阵：土地利用变化矩阵是一种常用的分析方法，用来描述不同时间段内土地利用类型的变化情况。
通过对比不同时间点的土地利用数据，可以获取不同类型土地利用的转换关系和转换数量。
2. 空间模式分析：空间模式分析是通过计算土地利用类型的空间分布特征，来研究土地利用变化的空间模式和演化趋势。
常用的空间模式指数包括聚集指数、分散指数和转移矩阵指数等。
3. 基于时间序列的分析：基于时间序列的分析是通过对多期遥感影像的比较，揭示土地利用变化的趋势和规律。
通过分析时间序列中的变化幅度和趋势，可以预测未来的土地利用变化方向。
三、基于遥感数据的城市土地利用变化分析的应用1. 城市规划与用地管理：基于遥感数据的土地利用变化分析可以提供城市规划和用地管理的科学依据。
通过分析土地利用变化，可以评估不同土地利用类型对城市发展的贡献和影响，为城市规划和用地决策提供参考。
基于遥感影像的城市化进程分析
基于遥感影像的城市化进程分析作者：张甜来源：《城市建设理论研究》2012年第34期摘要：随着社会的发展，城市化现象越来越普遍，城市规模不断扩大，生态环境及人文景观也随着城市化进程而改变。
本文通过RS和GIS结合的方法研究了陕西省汉中市近几年来的城市发展状况。
根据2003年和2010年的LandSat5 TM影像提取了汉中市的NDVI值、土地利用状况、亮度温度值、地表温度TS值，通过遥感影像解译和GIS可视化分析得到了城市化与城市生态景观变化的关系，对城市生态研究有一定指导意义。
关键词：遥感；GIS；城市化；NDVIStudy of the Urbanization Process Based onRemote-Sensing ImageZhang Tian(Shaanxi Normal University, Tourism and environment institute, Xian in Shaanxi, 710062)Abstract: With the development of the society, Urbanization phenomenon becomes more and more common; the city scale expands unceasingly; the ecological environment and human landscape also change with the urbanization process. This paper study about the urban development situation in HanZhong with the method of RS and GIS; According to the 2003 and 2010 LandSat5 TM image, we know the NDVI value, land use status, brightness temperature value, true temperature value TS; we get the urban ecological landscape changing relations through the RS and GIS visualization analysis. This has a certain guiding significance on city ecological research.Keyword: Remote-Sensing; IS; Urbanization; NDVI中图分类号：P237 文献标识码：A 文章编号：1.研究背景城市化也称为城镇化、都市化，随着人类社会的发展，人类活动逐渐向城市集中，城市的规模也不断扩张。
遥感影像变化检测技术在城市更新规划中的应用
遥感影像变化检测技术在城市更新规划中的应用近几年来，城市规划和更新一直是各大城市面临的重要课题之一。
随着经济的发展和人口的增加，城市面临着日益严重的土地资源短缺和环境污染问题。
为了解决这些问题，各地政府开始采用遥感影像变化检测技术来支持城市更新规划。
遥感影像变化检测技术利用卫星或无人机获取的高分辨率遥感影像，通过对比不同时间段的影像数据，可以追踪并分析城市地区的变化情况。
这项技术具有高效、准确、可操作性强等特点，在城市规划和更新中的应用前景十分广阔。
首先，遥感影像变化检测技术可以帮助规划部门和城市管理者及时了解城市土地利用的变化情况。
通过对比不同时间点的遥感影像，可以清晰地看到城市地区的新增建筑物、道路扩建、绿地变化等信息。
这有助于规划部门及时发现城市发展的热点区域，为城市更新规划提供科学的依据。
其次，遥感影像变化检测技术还可以对城市更新工程的效果进行评估。
在城市更新过程中，政府部门和投资者通常会进行一系列的建设和改造工程。
通过对比更新前后的影像数据，可以直观地看到改造工程的成果和效果。
这将帮助相关部门及时发现和纠正工程中的问题，确保城市更新工程的顺利进行。
此外，遥感影像变化检测技术还可以揭示城市更新中的环境问题。
随着城市的不断发展，环境污染和生态破坏的问题越来越受到人们的关注。
通过遥感影像变化检测技术，可以监测到城市地区的植被覆盖率、水体污染情况等。
这对于城市更新过程中的环境监测和生态修复具有重要的意义。
最后，遥感影像变化检测技术在城市更新规划中还可以帮助决策者更好地分析城市发展趋势和制定合理的规划方案。
通过对大量的遥感影像数据进行统计和分析，可以提供城市人口增长、经济发展等方面的信息。
这些信息可以帮助决策者更好地预测和规划未来的城市发展，为城市更新提供科学的指导。
总之，遥感影像变化检测技术在城市更新规划中的应用具有重要的意义。
通过利用这项技术，我们可以及时了解城市的变化情况，评估城市更新工程的效果，揭示环境问题并提供科学依据。
基于遥感和GIS技术的城市景观变化分析
基于遥感和GIS技术的城市景观变化分析摘要：随着城市化进程的加速，城市景观的变化对环境和社会经济产生了深远影响。
本文将探讨基于遥感和GIS技术的城市景观变化分析方法，通过对遥感影像和地理信息系统的综合利用，实现对城市景观的定量分析和空间模拟，以期为城市规划和管理提供科学依据。
引言：城市景观是城市发展的重要组成部分，其变化直接反映了城市发展的速度和质量。
传统的城市景观变化分析方法主要依靠实地调查和统计数据，但其工作量大、周期长、成本高等问题制约了其应用范围。
而基于遥感和GIS技术的城市景观变化分析方法，以其高效、准确和经济的特点，成为了研究城市景观变化的重要手段。
一、遥感技术在城市景观变化分析中的应用1. 遥感数据的获取遥感技术通过卫星、航空器等载体获取的数据，可以提供大范围、高分辨率的城市景观信息。
通过遥感数据的获取，可以实现对城市景观的全面监测和长期跟踪。
2. 遥感影像的解译遥感影像的解译是城市景观变化分析的基础。
通过对遥感影像的解译，可以提取出城市景观的关键信息，如建筑物、道路、绿地等。
同时，还可以通过遥感影像的分类和变化检测，实现对城市景观的定量分析。
二、GIS技术在城市景观变化分析中的应用1. 空间数据管理GIS技术可以对遥感数据进行空间化处理，将其与其他地理信息进行关联，实现对城市景观的空间数据管理。
通过GIS技术，可以对城市景观的分布、面积、形状等进行精确测量和统计，为城市景观变化的定量分析提供数据支持。
2. 空间模拟和预测GIS技术可以通过建立城市景观变化的空间模型，实现对城市景观变化的模拟和预测。
通过对城市景观变化的模拟和预测，可以评估城市发展对景观的影响，为城市规划和管理提供科学依据。
三、基于遥感和GIS技术的城市景观变化分析案例研究以某城市为例，通过对历年的遥感影像进行解译和分析，结合GIS技术进行空间数据管理和模拟，对城市景观变化进行了研究。
1. 城市建设用地的变化通过对遥感影像的解译和分类，分析了城市建设用地的变化情况。
遥感影像处理技术在城市规划中的应用
遥感影像处理技术在城市规划中的应用在当今城市化进程飞速发展的时代，城市规划成为了塑造城市未来面貌、提升居民生活质量的关键环节。
而遥感影像处理技术作为一种强大的工具，正逐渐在城市规划领域发挥着不可或缺的作用。
遥感影像，简单来说，就是通过卫星、飞机等遥感平台获取的地球表面的图像信息。
这些影像包含了丰富的地理、地貌、土地利用等信息，对于城市规划师来说，就如同拥有了一双能够俯瞰整个城市的“天眼”。
首先，遥感影像处理技术能够为城市规划提供高精度的基础地理数据。
通过对遥感影像的几何校正、配准等处理，可以获取准确的地理位置、地形地貌等信息。
这对于规划城市的道路布局、基础设施建设至关重要。
比如，在规划道路时，了解地形的起伏能够合理设计坡度，避免出现过于陡峭的路段，保障交通安全和通行效率。
其次，在土地利用和土地覆盖的监测方面，遥感影像处理技术表现出色。
它能够快速、准确地识别出城市中的不同土地利用类型，如住宅区、商业区、工业区、绿地等。
这有助于规划师了解城市的空间结构和功能分区，发现土地利用不合理的地方，从而进行优化调整。
例如，如果发现某个区域的绿地面积不足，规划师可以在后续的规划中增加公园、绿化带等绿色空间，提升城市的生态环境质量。
再者，遥感影像处理技术对于城市的发展变化监测具有重要意义。
通过对不同时期的遥感影像进行对比分析，可以清晰地看到城市的扩张方向、建筑物的增减情况等。
这对于预测城市未来的发展趋势、合理规划城市的发展边界具有重要的指导作用。
比如，如果发现城市在某个方向上的扩张速度过快，可能需要提前规划相应的基础设施和公共服务设施，以满足新增人口的需求。
在城市生态环境评估方面，遥感影像也大有用武之地。
通过对影像中植被指数、水体指数等的计算，可以评估城市的生态质量。
比如，植被指数可以反映城市中植被的生长状况和覆盖度，水体指数可以监测城市水体的污染情况。
这些信息能够帮助规划师制定更加环保、可持续的城市规划方案，促进城市的生态平衡和可持续发展。
基于遥感的城市扩展动态分析
基于遥感的城市扩展动态分析在当今社会，城市的发展日新月异，城市扩展成为了一个备受关注的话题。
遥感技术的出现为我们深入研究城市扩展的动态变化提供了强有力的工具。
遥感，简单来说，就是在不直接接触目标物的情况下，通过传感器获取目标物的信息。
它就像是我们从高空俯瞰城市的一双“眼睛”，能够捕捉到城市在不同时期的影像和数据。
那么，为什么要用遥感来研究城市扩展呢？首先，遥感能够提供大范围、同步的观测数据。
我们可以一次性获取整个城市甚至更大区域的信息，而不是像传统的地面调查那样只能一点一点地进行，费时费力。
其次，遥感数据具有多光谱、多时相的特点。
这意味着我们不仅能看到城市的外观，还能通过不同波段的信息了解城市的各种特征，并且能对比不同时间的影像，清晰地看到城市是如何一步步扩展的。
在获取了遥感数据后，接下来就是对这些数据进行处理和分析。
这可不是一件简单的活儿，需要运用一系列的技术和方法。
比如说，图像分类就是其中一个重要的环节。
我们要把城市中的不同地物，像建筑物、道路、绿地等区分开来，这就需要借助计算机算法和人工判读相结合的方式，以确保分类的准确性。
在分析城市扩展的过程中，有几个关键的指标是我们需要关注的。
其中，城市用地面积的增加是最直观的体现。
通过对比不同时期的城市用地范围，我们可以清楚地看到城市向外扩展了多少。
另外，城市的形状和格局变化也能反映出扩展的特点。
比如，是呈同心圆式的扩展，还是沿着交通线呈带状扩展。
以某个具体的城市为例，假设我们研究的是近二十年的发展。
通过遥感影像可以发现，在初期，城市的扩展主要集中在城市的边缘地带，新的住宅区和工业园区逐渐兴起。
随着时间的推移，城市的中心区域也开始进行大规模的改造和重建，高层建筑不断涌现。
同时，交通基础设施的改善也带动了城市向周边地区的快速扩展，形成了多个卫星城。
城市扩展带来了一系列的影响。
从积极的方面来看，它为城市的经济发展提供了更多的空间，吸引了更多的投资和产业，创造了更多的就业机会。
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基于遥感影像的城市化进程分析基于遥感影像的城市化进程分析摘要：随着社会的发展，城市化现象越来越普遍，城市规模不断扩大，生态环境及人文景观也随着城市化进程而改变。
本文通过RS和GIS结合的方法研究了陕西省汉中市近几年来的城市发展状况。
根据2003年和2010年的LandSat5 TM影像提取了汉中市的NDVI值、土地利用状况、亮度温度值、地表温度TS值，通过遥感影像解译和GIS可视化分析得到了城市化与城市生态景观变化的关系，对城市生态研究有一定指导意义。
关键词：遥感；GIS；城市化；NDVIStudy of the Urbanization Process Based onRemote-Sensing ImageZhang Tian(Shaanxi Normal University, Tourism and environment institute, Xian in Shaanxi, 710062)Abstract: With the development of the society, Urbanization phenomenon becomes more and more common; the city scale expands unceasingly; the ecological environment and human landscape also change with the urbanization process. This paper study about the urban development situation in HanZhong with the method of RS and GIS; According to the 2003 and 2010 LandSat5 TM image, we know the NDVI value, land use status, brightness temperature value, true temperature value TS; we get the urban ecological landscape changing relations through the RS and GIS visualization analysis. This has a certain guiding significance on city ecological research.Keyword: Remote-Sensing; IS; Urbanization; NDVI中图分类号：P237 文献标识码：A 文章编号：1.研究背景城市化也称为城镇化、都市化，随着人类社会的发展，人类活动逐渐向城市集中，城市的规模也不断扩张。
合理的城市化可以改善环境，有利于提高人们生活水平，有利于经济的发展。
但城市化也会对生态环境产生一定程度的影响，相应产生的城市热岛效应也在潜移默化的影响人们的生活[1]。
近几十年来，关于城市化进程的研究越来越受到人们的重视，持续加速的城市化对城市气候及环境产生了深远的影响,研究城市扩张有重要的意义。
如何定量的监测和分析其进程已成为当前城市环境研究的重要内容。
遥感影像可以真实的反演地面的变化，且LandSat5卫星的短周期观测也为真实影像信息的提取提供了优势条件[2]。
LandSat5 的TM影像具有7个不同波段，其中3、4波段可以提取NDVI 值，6波段（热红外波段）可以反映地表温度，通过对3、4、5波段的解译又可以得到土地利用信息，所以遥感图像成为了研究城市化进程的有效手段。
本次实验采用RS与GIS相结合的方法，分析陕西省汉中市城市扩张和植被覆盖、土地利用及城市亮度温度、地表真实温度TS之间的关系。
根据2003和2010年两个时期的LandSat5 TM影像提取了研究区的土地利用情况、亮度温度信息、地表真实温度TS信息、NDVI 信息。
预期分析结果是：城市扩张与城区分布呈正相关，与城市亮度温度及地表真实温度TS呈正相关，与植被覆盖呈负相关。
2.研究区概况与数据来源汉中市位于陕西省西南部，汉江上游，北倚秦岭、南屏大巴山，地势南北高，中间低，中部是汉中盆地。
面积27246平方千米，地处东经106°~107°与北纬33°2~33°22之间。
气候属于亚热带气候区，因北有秦岭屏障，故寒流不易侵入，气候温和湿润。
本研究采用2003年6月和2010年6月两期的LandSat5 TM影像，其中TM6波段的空间分辨率为120m，其他6个波段空间分辨率为30m。
汉中市地区共覆盖6景影像，条带号在127~129之间，行编号在36~38之间；从图像上看，地面特征清晰明显，基本无云，图像干扰比较少，能够较好地反映地面状况。
全文使用遥感影像处理软件ENVI4.7和GIS图像分析软件ArcMap10.0对数据进行研究处理。
3.研究方法3.1数据预处理遥感影像来自国际科学数据共享平台，在ENVI4.7中先后进行了：1至7波段融合（其中4、3、2波段研究植被，5、4、3波段研究土地利用，6波段为热红外波段，研究亮度温度）[3]；边界裁剪；图像增强；影像拼接；矢量格式行政界线影像裁剪。
最终得到2003年和2010年汉中地区遥感影像。
3.2 NDVI提取NDVI是归一化植被指数。
它和植物的蒸腾作用、光合作用密切相关。
可以用来检测植被生长状态、植被覆盖度等；取值-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等；正值表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；对于LandSat5 的TM影像，其计算公式为：NDVI= (B4-B3) / (B4+B3)（1）式中B3，B4分别是TM3，TM4波段的DN值（即TM数据的像元灰度值），由于大气反射和散射作用，在计算之前一般先进行大气校正。
但由于NDVI是经过归一化处理的，大气校正对NDVI的计算影响很大，会造成较大误差。
故我们直接使用TM3，TM4波段的DN值计算NDVI，而不必进行大气校正，研究区2003年6月和2010年6月NDVI经ENVI 提取，保存为*.bil格式，在ArcMap10.0中重分类得到图1，其散点图见图2。
图1汉中市NDVI图Fig.1 the NDVI in HanZhong City图2汉中市NDVI散点图Fig.2 the scatter diagram of NDVI in HanZhong City3.3土地利用状况提取根据研究需要，需要对两个时相的TM影像进行土地利用状况分类，本次研究以地球系统科学数据共享平台中下载的陕西省2000年1:10万土地利用分类为参照，并在对2010年影像行监督分类时对比最新一期的Google earth影像，最终将汉中市土地利用类型分为：耕地、林地、居民地、水体、裸地、草地6种类型。
在监督分类过程中，经Compute ROI Separability计算的ROI 样本的可分离性参数均>1.8，说明样本选取较好。
我们选择最大似然法（Maximum Likelihood）分类且对结果进行了混淆矩阵精度评价[5]。
得到本次的总体分类精度Overall Accuracy =(29953985/3467729) 86.9044%。
得到的2003年6月和2010年6月这两个时相的土地覆盖分类结果见图3 (其中红色部分为居民地；绿色部分为林地、耕地、草地；黄色部分为裸地及道路；蓝色部分为水体）。
为了更加直观的了解2003至2010年土地利用变化情况，在ENVI 中将分类结果转化为矢量数据，并进行求和统计，在excel中制作统计表如表1。
图3汉中市土地利用分类图Fig.3 The classification of land use in HanZhong City表1 汉中市2003至2010年土地利用变化状况Table.1 the change of land use from 2003 to 2010 in HanZhong City3.4城市亮度温度提取亮度温度是遥感器所观测到的热辐射强度相对应的温度，是地表温度、地表比辐射率、大气温度以及大气透过率等因素综合的体现。
真正的地表温度因受到大气状况、地表比辐射率等多种因素的影响，相关参数不易计算，精度难以保证[6]。
所以我们选择亮度温度来体现城市地表热情况。
LandSat5第6段对热非常敏感，可辨别地表温度差异。
故将6景影像第6波段进行裁剪和拼接，得到2003年和2010年band6的影像；对于TM数据，各像元所接收到的辐射强度L与其DN值的关系为[4]：L=L min + (L max - L min)QDN/Q max（2）其中：L为各像元所接收到的辐射强度；QDN即TM数据的像元灰度值，Q max为最大的QDN值；L max和L min为像元收到的最大和最小辐射强度值，是发射前已预设的第6波段常量。
当L min=0.1238时，QDN=0，当L max=1.56时，QDN=255。
故（2）式可简化为：L＝0.1238＋0.005632156QDN（3）继而，各像元的亮度温度T与像元灰度值的关系为：T＝K2/In(1+K1/L)（4）其中：K1、K2为卫星发射前预设的常量，具体参数见表2。
故对于本实验来说：T=1260.56/In (1+60.776/ (0.1238+0.005632156*QDN)（5）根据公式（5），利用GIS图像分析软件ArcMap10.0对亮度温度提取结果进行可视化，得到03、10年亮度温度分布图，见图4。
表2 LandSat5与LandSat7亮度温度反演常数Table.2 the constant about temperature of LandSat5 and LandSat7图4 汉中市亮度温度图Fig.4 the temperature in HanZhong City3.5地表温度TS反演LandSat5第6波段也可以反映地表真实温度TS，它是地球环境分析的重要指标，也是直观体现城市热岛效应的重要手段，近年来基于遥感图像的地表温度反演的研究越来越多。
主要的方法有：大气校正法，单通道法等等。
本文采用了辐射传输方程法对地表温度进行反演。
在进行计算之前首先要将两年的NDVI数据用ENVI软件中的Resize Data重采样为60m分辨率，与TM6 数据保持一致。
首先采用混合像元分解法计算植被覆盖度Fv，具体的计算公式如下：FV = (NDVI- NDVIS)／(NDVIV - NDVIS)（6）其中，NDVI 为归一化植被指数，取NDVIV = 0.70 和NDVIS = 0.00，且当某个像元的NDVI 大于0.70 时，FV取值为1；当NDVI 小于0.00，FV取值为0。