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本研究是基于遥感技术、地理信息系统及统计分析的应用研究。主要采用了遥感图像处理技术、数据空间分析技术、专业理论分析技术及统计分析技术。研究整体技术方案如图2所示。

图2。研究技术路线图

3。2 遥感数据获取及预处理

3。2。1 遥感数据数据获取

本研究的遥感数据源来自于美国LAADS DAAC网站提供的MODIS可降水量产品，美国地质调查局（the U。S。 Geological Survey）提供的Landsat 8 数据以及杭州八区边界矢量文件。

根据内容，MODIS数据产品总计分为 44 种标准数据产品类型，本研究使用的MOD05数据属于二级标准数据产品，用于获取大气水汽含量值，数据格式为HDF。

目前，Landsat系列卫星应用广泛，2013年2月11日发射的最新卫星Landsat 8，携带有OLI陆地成像仪和TIRS热红外传感器，分辨率为30m，在监测等各方面为地球提供了宝贵的数据。本文采用2013年12月10日的一景Landsat 8 OLI/TIRS数据经过辐射定标和大气校正，研究区的数据质量良好，无云层因素影响。论文网

3。2。2 数据预处理

（1）MODIS数据预处理。基于ArcMap软件对MODIS数据与八区矢量边界进行投影变换，投影方式为UTM，大地水准面为WGS84，50 投影分带。在ENVI中进行矢量边界的剪切并与MOD05数据叠加，通过区域所占像元范围求取均值获得大气水汽含量数值，作为计算地表温度LST的原始数据。

（2）Landsat 8数据预处理。基于ENVI对数据进行辐射定、大气校正等预处理，建立研究区边界掩膜文件，完成研究区范围数据的剪裁。

3。3 土地利用分类与典型样区选择

对研究区域进行典型地物分类，结合杭州八区的城市下垫面特征，将研究区划分为林地、草地、水体、建筑物、裸土五类（其中，草地与裸土均含部分农业用地），在ENVI软件中选取ROI，利用监督分类获得完整的地物分类图并进行精度评价。在地物划分的基础上，分别于五类优势景观区域，选择30个1*1km的典型样区，为后文典型样区的景观格局指数分析及其与地表温度的相关性分析奠定基础。

图2。典型样区位置示意图

3。4 基于Landsat 8的地表温度反演

本研究以杭州市为研究区，基于Lansat 8 TIRS10热红外数据，采用单通道SC算法完成典型样区的地表温度反演。文献综述

首先，根据Landsat 8热红外波段TIRS10的参数，将影像的亮度值转换为光谱辐射值（公式1）；然后，根据热红外波段辐射值转换为亮温（公式2）；最后，基于Landsat 8数据的大气参数，利用单通道SC算法完成地表温度的反演（公式3-4）。完成地温反演后，根据杭州气象站点的位置信息，对反演结果进行精度验证。

式中，L为波段TIRS10的光谱辐射值（TOA spectral radiance）；M L为TIRS10波段的调整因子，从头文件（MTL）语句Radiance_MULT_Band_10获得；AL为TIRS10波段的调整参数，从头文件（MTL）语句Radiance_Add_Band_10获得；Qcal为影像16位量化的亮度值（DN值）。

式中，T为传感器亮温（K），L为公式（1）求出的光谱辐射值，K1和K2为TIRS10波段的定标常数，K1=774。89 W/(m2·sr·μm)，K2=1321。08K。

式中，ε为地表比辐射率，T为公式（2）求出的亮温值，TIRS10参数br为：TIRS10=1324K；ψ1、ψ2、ψ3为ω（大气水汽含量）的函数，ω由MODIS数据获得，ψ1、ψ2、ψ3为常数。

3。5 景观格局分析

城市景观是由不同类型的斑块组成。绿地景观则是大小不同、密度不均、形态各异的景观单元，每类单元都在城市生态调节中发挥不同的作用。对城市绿地景观的定量描述与定性分析，是研究绿地景观格局与城市生态关系的基础，同时为城市的绿地斑块建设提供了重要依据。  (责任编辑：qin)