[发明专利]一种基于多源数据的城市局部气候区分类方法

说明书

本发明公开了一种基于多源数据的城市局部气候区分类方法，包括以下步骤：步骤一，获取研究区域范围内高分一号影像和城市3D建筑数据，并进行预处理；步骤二，提取用于局部气候分区的参数，包括建筑高度、建筑表面分数、归一化植被指数、植被覆盖度、可透水面分数、水体表面分数和不透水面分数，建立不同尺度的规则格网，并基于不同尺度的规则格网分别提取出对应的空间尺度的LCZ分区参数；步骤三，建立随机森林分类模型；步骤四，基于建立的随机森林分类模型，进行不同尺度的局部气候区分类；步骤五，通过目视解译和定量精度评价，选取最佳的局部气候分区尺度。本发明有效结合了两种局部气候分区方法的优点，提高了局部气候分区的精度和高效性。

技术领域

本发明属于气候区分类方法，具体为一种基于多源数据的城市局部气候区分类方法。

背景技术

快速的城市化导致地表覆盖、城市几何和城市结构的改变，因此增加了城市热吸收并且改变了局地气候。城市热岛就是城市化导致的后果之一，是指城市温度高于郊区温度的一种现象。传统上的城市热岛强度研究主要是集中在城乡温差计算、可透水面与不透水面之间的温差计算、或者是植被区与非植被区之间的温度差异计算上，这些都存在缺乏统一标准、主观性太强的缺点，因为很难客观地找到“城”与“乡”的温度代表，所以热岛强调的定量计算一直是城市热岛研究中的重难点问题。因此，如果能建立一个全球统一的城市用地划分系统，将会有效地实现城市热岛的定量计算研究。而局部气候分区 (LCZ)就是标准化城市热岛现象研究的新趋势，该概念根据城市形态和地表属性对城市地表的分类提供了一个标准框架，是未来城市热岛现象研究的新趋势。

基于LCZ概念进行城市热岛研究的前提是LCZ的正确分类，目前使用最多的两种方法就是WUDAPT方法(世界城市数据库和访问门户工具)和基于GIS的方法。 WUDAPT方法是一种基于遥感的方法，此方法利用Landsat数据、Google Earth中选择的训练样本，并基于随机森林分类器进行LCZ分类。该种方法由于其高效性得到广泛应用，但是由于该种方法的输入数据为中分辨率的Landsat数据，且输入数据缺乏城市建筑三维形态的建筑高度信息，导致该种方法的分类精度不高，并且已被证实更适合大区域的局部气候分区。相反，基于GIS的方法通过多种高精度的城市GIS矢量数据中提取的参数，通过阈值划分的方法进行LCZ分类，虽然LCZ分类精度较高，但是需输入大量的城市GIS数据，而这些数据通常难以获取，因为很多城市GIS数据不对公众开放。其次，与WUDAPT方法的随机森林分类器相比，基于GIS的方法依靠阈值划分具有一定的主观性。此外，用于LCZ分类的很多参数都难以定量计算，如人为热输出，因此需要提出更多参数用于辅助LCZ分类，进一步提高现有局部气候分区的精度和效率。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明目的是提供一种能实现高效、高精度LCZ分区的基于多源数据的城市局部气候区分类方法。

技术方案：本发明所述的一种基于多源数据的城市局部气候区分类方法，包括以下步骤：

步骤一，获取研究区域范围内高分一号影像和城市3D建筑数据，并进行预处理；

步骤二，提取用于局部气候分区的参数，包括建筑高度、建筑表面分数、归一化植被指数、植被覆盖度、可透水面分数、水体表面分数和不透水面分数，建立不同尺度的规则格网，并基于不同尺度的规则格网分别提取出对应的空间尺度的LCZ分区参数；

步骤三，建立随机森林分类模型；

步骤四，基于建立的随机森林分类模型，进行不同尺度的局部气候区分类；

步骤五，通过目视解译和定量精度评价，选取最佳的局部气候分区尺度。

进一步地，步骤一中预处理包括高分一号影像的辐射校正、几何校正、影像融合和影像裁剪，将高分一号影像的多光谱和全色影像进行辐射校正和几何校正，并将两种影像进行影像融合和影像裁剪，将城市3D建筑矢量数据裁剪至研究区大小。