【摘 要】
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地表温度（Land Surface Temperature,LST）是生态环境监测中一个十分重要的环境因子和中间参量。但热红外数据由于其波长长、能量低等因素,LST的空间分辨率往往不能满足地表温度的应用需求。在生态环境脆弱的喀斯特山区城市,由于地形起伏大且景观破碎度高,迫切需要高空间分辨率LST来探测出破碎下垫面间地表温度的差异。本文以典型喀斯特山区城市贵阳市为研究对象,分别选取以自然地表为主和以
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地表温度（Land Surface Temperature,LST）是生态环境监测中一个十分重要的环境因子和中间参量。但热红外数据由于其波长长、能量低等因素,LST的空间分辨率往往不能满足地表温度的应用需求。在生态环境脆弱的喀斯特山区城市,由于地形起伏大且景观破碎度高,迫切需要高空间分辨率LST来探测出破碎下垫面间地表温度的差异。本文以典型喀斯特山区城市贵阳市为研究对象,分别选取以自然地表为主和以建设用地为主的两个区域作为研究区,利用Landsat-8 TIRS数据、Sentinel-2数据以及ALOS PALSAR数据等,通过地表温度反演和机器学习降尺度方法,对喀斯特山区城市高空间分辨率LST的估算,构建出更适合喀斯特山区城市地表温度降尺度方法,得到10m空间分辨率的地表温度产品,并利用地形因子与地表温度之间的回归关系,抑制地形效应造成的温度差异。具体研究结果如下:（1）在Landsat-8热红外影像地表温度的反演中,单通道算法和单窗算法的地表温度反演结果,虽然在两个研究区的总体趋势上大体一致,但在实测站点上,单窗算法更优,平均绝对误差为2.81K。（2）在构建更适合喀斯特山区城市降尺度模型时,考虑到该地区地形地貌的特点,进行尺度因子的筛选,得到不同研究区因下垫面特征的不同表现出不同的结果。在以自然地表为主的研究区尺度因子为:短波红外波段（MSI11）、植被红边波段（MSI5）、短波红外波段（MSI12）、绿光波段（MSI3）、红光波段（MSI4）、蓝光波段（MSI2）、天空视角因子（SKF）、植被覆盖度（FV）、植被比值指数（RVI）、归一化植被指数（NDVI）、裸土指数（BSI）、植被红边波段（MSI6）、高程（DEM）、建设用地指数（IBI）、山体阴影（Hillshade）、归一化建筑指数（NDBI）、植被红边波段（MSI7）、植被红边波段（MSI8A）、近红外波段（MSI8）;在以建设用地为主的研究区尺度因子为:短波红外波段（MSI12）、蓝光波段（MSI2）、红光波段（MSI4）、绿光波段（MSI3）、建设用地指数（IBI）、植被红边波段（MSI5）、植被比值指数（RVI）、归一化多波段干旱指数（NMDI）、植被覆盖度（FV）、归一化植被指数（NDVI）、裸土指数（BSI）、短波红外波段（MSI11）、归一化建筑指数（NDBI）、土壤调节指数（SAVI）、地形起伏（RDLS）、坡度、太阳入射角（SIA）。（3）在喀斯特山区城市地表温度的降尺度中,通过对比图像热锐化算法（Thermal Image Sharpening,Ts HARP）、随机森林模型（Random Forest,RF）和极限梯度提升模型（e Xtreme Gradient Boosting,XGBoost）三种算法,可得XGBoost模型精度更高。在地面实测温度的精度评价上,XGBoost模型的平均绝对误差仅为1.67K,RF模型的精度次之,平均误差为1.90K,Ts HARP算法的精度最差,平均误差为2.41K;在升尺度的精度评价上,XGBoost模型在以自然地表为主的研究区中MAE、RMSE和R2分别为0.51K、0.67K和0.92,在以建设用地为主的研究区中MAE、RMSE和R2分别为0.58K、0.81 K和0.91。说明XGBoost模型通过对每个弱评估器赋权重的方式能捕捉出对LST影响更重要的尺度因子,从而得到精度更高的结果。（4）在地表温度的地形抑制中,两个研究区均适宜用坡向分区后和阳坡高程的地形效应抑制方法,在以自然地表为主和以建设用地为主两个研究区中构建的高程-地表温度间的线性方程决定系数高达0.831和0.836,通过该关系,将以自然地表为主的研究区和以建设用地为主的研究区的地表温度分别降低2K和1K,使得两个研究区地表温度的地形效应得到有效抑制。
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