2  研究原理及研究区概况

2.1  研究原理

地表温度主要有4种方法：辐射传导方程法、基于影像的反演算法、单窗算法[4]和单通道算法。辐射传导方程法由于计算过程较为复杂且需要卫星过空实时大气剖面数据来对大气进行再现与模拟，以当前的技术达到相似的效果是比较难的 [5]。ETM+遥感器记录的是由感应器接收到地物反射太阳辐射和其他热源辐射的热辐射强度经过计算转换成的灰度值，因此不能直观的反应地表热辐射强度与温度变化，而且地表辐射地物反射吸收率、大气因素的影响，得到的结果会有些偏差，使用单窗算法可以精确的得到地表温度较为真实的情况。其计算公式如下。

  [6]                （1）

注：温度的单位是开尔文， 和  是大量数学统计得到数据； 为卫星亮温度， 是大气平均作用温度，中纬度地区对应季节采用： ，其中 为近地面气温； 和  的计算表示如下。

                                      （2）

其中： 6代表地表反射率， 6代表大气透射率。

2.2  操作流程图

 操作流程图

2.3  研究区概况

淮安市位于江苏省的北部，江淮平原的东部，在北纬32°43ˊ00"～3°06ˊ00"与东经118°12ˊ00"～119°36ˊ30"之间，其占地面积大约为10072平方公里，地属暖温带性气候向亚热带的过渡性气候，四季温差较大，淮安市水系比较发达，形成了独特的气候类型，具有较高的可研究性。淮安是江苏省长江以北的核心地区，长三角城市群的成员，苏北重要的中心城市。在东北邻接连云港，在东南邻接盐城，在南邻接扬州，在西南邻接省会南京、和安徽省滁州市，在西北邻接宿迁。是南下北上的重要交通枢纽，区位优势独特。淮安是江苏省的重要交通枢纽，也是长三角北部地区的区域交通枢纽，发展空间很大。源`自,优尔`.论"文|网[www.youerw.com

3  淮安市土地利用数据的获取

3.1  研究区数据获取

本文使用的遥感影像是从地理空间数据云上下载的，分别选择了2000年与2006年淮安市5月份的遥感影像作为实验数据，其投影坐标系统为WGS84，UTM，Zone 50。将下载的数据解压后得到单波段遥感影像、通过ERDAS使用 Import功能进行文件类型转换、使用Layer Stack功能进行多波段影像的叠加，使用Image Geometric Correctionimage 功能将多波段图像与比例尺为1:300000带有经纬坐标的淮安市行政地图进行几何校正，经过Subset Image裁剪得到淮安市的遥感影像，为了减小数据量进一步缩小了研究区的范围。

3.2  地物类型提取

ERDAS提供了监督分类与非监督分类等分辨地物类型的工具，非监督通过对已知类别标准的图像进行分类的分类方法，根据不同地物在特征空间中类别特征的在遥感影像上的表现差别作为计算基础，是以群聚作为为理论依据，然后通过计算机对影像进行集聚统计分析的方法。而监督分类是以建立训练样本，根据样本与研究区域进行属性数据匹配利用算法获得近似类型区域并入到已经确认的数据。在地物交叉较为严重的研究区域，监督分类的分类精度较非监督分类的精度要高，所以本文采用监督分类使用ERDAS的AOI绘图工具在原遥感图像上选取训练区，每个地物类型选择5个训练区进行合并以提高分类精度，将地物类型分为：建筑用地，水体，植被3类，进行可能行评价，观察分类误差矩阵修改训练区来获得较为满意的分类结果。监督后的图像还需进行分类重编码，修改地物类别颜色，分类结果如下。