[发明专利]基于尺度效应的多源遥感数据源汇景观的分析方法及系统

说明书

一种基于尺度效应的多源遥感数据源汇景观的分析方法及系统首先，基于卫星的遥感影像得到地表覆盖分类结果，计算不同尺度下地表覆盖的整体景观异质性指数,选择异质性最大的尺度作为源汇景观分析的最优尺度；在此基础上，用MODIS数据的气溶胶光学厚度AOD产品作为大气霾污染程度的度量，基于自相关性较小的类别级景观指数，使用地理加权回归分析模型对源汇景观与AOD进行局部回归分析，得到源汇景观的地理加权回归分析系数分布。实施本发明，能够对相应位置的源汇景观的大气霾的进行分析，得出该地区的大气霾状况，有助于更好的进行地区的布局规划与改造。

技术领域

本发明涉及大气环境领域，更具体地说，涉及一种基于尺度效应的多源遥感数据源汇景观的分析方法及系统。

背景技术

近年来，随着城市经济的迅速发展，城市大气污染日趋严重，霾天气频频发生。霾是悬浮在大气中的大量微小尘粒、烟粒或盐粒的集合体，是在大气相对湿度小于80％，水平能见度低于10公里的一种天气现象。“源”“汇”景观理论是基于大气污染研究提出的，对于大气霾污染，景观生态学认为，“源”景观是指增大霾浓度的景观，“汇”景观是指抑制霾浓度增大、降低大气污染的景观。城市化过程中，如何在有限的土地资源条件下合理布置各类景观类型的空间分布至关重要，“源”“汇”景观分布不均衡，会影响城市内污染物的扩散速度和浓度分布，导致城市大气组成的变化，从而引起城市大气环境的变化。合理规划城市“源”“汇”景观格局，可以减少大气霾污染，降低城市建设本身引起的大气环境的负面变化。

目前，大气霾污染的研究多集中于研究气象因素对霾形成及发展的影响、霾的质量浓度和化学成分以及持续性霾污染的传输轨迹这3个方面。而对于城市“源”“汇”景观格局与城市大气霾污染之间关系的研究还不够充分。城市发生大气霾污染的一个重要原因是城市景观格局不合理、“源”“汇”景观分布失衡、城市内部污染难以及时扩散，因此准确判别“源”“汇”景观、分析城市“源”“汇”景观格局与大气霾污染的相关关系、合理规划城市“源”“汇”景观格局，是降低大气霾污染的有效途径。然后目前，市面上并没有相关的技术来实现“源”“汇”景观的大气霾的分析。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对上述的现有市面上并没有相关的技术来实现“源”“汇”景观的大气霾的分析的技术缺陷，提供了一种基于尺度效应的多源遥感数据源汇景观的分析方法及系统。

根据本发明的其中一方面，本发明为解决其技术问题，提供了一种基于尺度效应的多源遥感数据源汇景观的分析方法，包含如下步骤：

S1、基于卫星的遥感影像数据对地表覆盖进行分类得到地表覆盖分布图，基于所述卫星的遥感气溶胶光学厚度数据来计算大气霾浓度分布图；

S2、在多个不同的尺度值下，分别将地表覆盖分布图和大气霾浓度分布图划分为网格，每次划分时，地表覆盖分布图和大气霾浓度分布采用相同的尺度；

S3、在地表覆盖分布图的每个网格中分别计算整体景观异质性指数，并分别计算大气霾浓度分布图的每个网格的浓度均值，在每个尺度上分别将整体景观异质性指数与浓度均值进行相关性分析，选择相关性最高的尺度作为最优尺度；

S4、在最优尺度内，计算地表覆盖分布图每个网格内的类别级景观指数，然后将类别级景观指数与大气霾浓度进行相关性分析，得到大气霾浓度的源汇景观类别；

S5、分析网格之间的所述源汇景观类别的类别级景观指数之间的相关性，选择出相关性最小的类别级景观指数，与大气霾浓度进行地理加权回归分析，得到每个网格的所述源汇景观类别的地理加权回归分析系数,从而得到地表覆盖分布图的地理加权回归分析系数分布。

在本发明的基于尺度效应的多源遥感数据源汇景观的分析方法中，步骤S1中的分类是指按照建筑、林地、水域、灌木及耕地进行分类。