dn值

dn值

手掌纹怎么看-圆的认识ppt课件

2023年3月19日发(作者：小升初简历模板)

第9章城市遥感

9.1城市遥感概述

城市是人口集中、集约经济活动及不同生活方式并存的复杂社会。城市又是人类活动的

缩影，并且不断地经历着迅速变化的过程，需要及时地进行监测与分析。城市规划和城市建

设者面临的重大任务之—，就是获取与分析那些能有效地用于城市规划、建设和管理的资料。

城市遥感的任务就是为城市规划、建设和管理提供多方面的基础地理信息和其他与城市发展

有关的资料，诸如城市土地利用现状、城市演变、城市及区域的自然状况、城市人门及其分

布情况、城市道路与交通状况、城市热岛、通讯受地理限制的因素等。城市遥感与传统的城

市相关资料调查相比，既省时，又省钱，而且效率很高，因而具有广阔的应用和发展前景。

城市遥感调查的主要技术流程如图9.1所示。图中的目的、内容和要求出调查的项目需

要所决定；遥感图像包括两类，一是航天遥感图像(主要用于区域性和市域性的宏观调查)和

航空遥感图像(主要用于建成区和城市局部地区的较微观调查)；地形图主要用于划分调查的

空间层次、地理单元和影像解译时的参考以及作为遥感调查的基础底图。

目的、内容、要求

地形图

遥感图像

专业资料

工

作

底

图

影

像

解

译

信

息

提

取

遥

感

调

查

专

题

图

调

查

数

据

图

表

应

用

分

析

图9-1城市遥感调查流程

9.2城市扩张遥感监测

9.2.1遥感监测城市扩张的原理与方法

随着我国经济的快速发展和城市化进程日益加快，城镇用地规模迅速扩张。它不仅占用

了大量的土地资源，而且也对城市周边的生态环境产生巨大的影响。及时有效地获得城镇用

地信息，对于监测城市扩张的动态变化，科学合理地指导城市规划，控制城市用地规模，保

护有限的土地资源和生态环境具有十分重要的指导意义。城市扩张在遥感影像上体现为城市

面积的不断扩大，特别是城镇建筑用地的不断扩张。大量的研究表明，利用卫星遥感影像数

据通过数字图像处理的方法获取城镇用地信息，从而揭示城市扩张的动态变化是监测城市扩

张的有效方法，与统计数据分析方法相比更具实时性和可靠性。基于遥感影像上提取城镇用

地通常是通过识别城镇用地的特征而获得的。提取城镇用地信息的方法主要有目视解译手工

数字化的方法，计算机监督分类和非监督分类的方法和基于光谱特征知识的分类方法。

（1）归一化建筑用地指数

NDBI源于对NDVI的深入分析。NDVI之所以能有效提取植被，是因为植被在TM4

上值大于TM3，而其它地物的DN值都变小（图9.2）。因此在NDVI图像上一般值大于0

的地物都是植被。由此得到启发，在TM4和TM5波段之间除了城镇用地DN值走高之外，

其他地物DN值都变小。因此，NDBI=（TM5-TM4）/（TM5+TM4），图像上NDBI值大

于0的地物则认为是城镇用地。

0

20

40

60

80

100

120

140

TM1TM2TM3TM4TM5TM7

LandsatTM影像光谱波段(LandsatTMspectralBands)

D

N

值(

D

N

v

a

l

u

e

)

城镇用地

裸地

林地

农田

水体

低密度植

被覆盖区

图9-2典型地物在LandsatTM影像上的光谱曲线

但是，研究发现城镇用地TM5波段和TM4波段的差异远不如构建植被指数的波段之间

的差异来的明显。在LandsatTM影像上DN值TM5高于TM4的除了城镇用地还有裸地以

及含土壤背景信息的低密度植被覆盖区（图9.2）。因此，利用NDBI提取城镇用地的精度

必然会受到一定程度的影响。

（2）改进的归一化裸露指数

NDBI从本质上讲揭示了地表裸露特征，因此将NDBI定义为归一化裸露指数

（NormalizedDifferencedBarrenIndex）。从上面的典型地物的光谱曲线我们可以知道研究发

现城镇用地TM5波段和TM4波段的差异远不如构建植被指数的波段之间的差异来的明显。

考虑到归一化植被指数NDVI反映的是植被信息，那么（1-NDVI）反映的就是非植被信息，

即主要是居民地、裸地以及河流。由于NDBI主要反映的是城镇和裸露地信息，所以将NDBI

和（1-NDVI）相加就可以更加突出居民地信息。因此将之称为改进的归一化裸露指数

（ModifiedNormalizedDifferenceBarrenIndex,MNDBI），即MNDBI=NDBI+(1-NDVI)。图

9.3和图9.4分别是NDBI和MNDBI中心位置的剖面线灰度值分布图，可以很明显的看出，

改进的NDBI对图像有增强作用，灰度值的变化范围较之NDBI变化很大，突出了城市信息，

使其与周围地物的反差增大，有利于提取城市信息。

距离（m）

灰

度

值

图9-3NDBI图像中灰度值剖面图

图9-4MNDBI图像中灰度值剖面图

MNDBI是对NDBI的改进突出了城市信息，使其与周围地物的反差增大，有利于提取

城市信息。但是，它需要不断人为尝试选取MNDBI的阈值，最终获得较好的提取效果。因

此其结果仍然不够客观。

(3)城镇用地指数

从LandsatTM上典型地物的光谱特征分析可知利用NDBI提取城镇用地的结果必然包

含了裸地以及低密度植被覆盖区的信息。城镇用地和裸地具有相似的光谱特征，所以城镇用

地和裸地较难区分。但是，低密度植被覆盖区在TM3和TM4上具有植被的光谱特征即在

TM3和TM4之间DN值是变大的；而在TM4和TM5上具有城镇用地的光谱特征或者说具

有裸地的光谱特征即在TM4和TM5波段之间DN值是变大的。因此，低密度植被覆盖区不

仅具有植被的光谱特性而且具有城镇用地的光谱特性。利用这一独特的光谱特性可以将

NDBI提取得到的城镇用地（其结果还包含裸地和低密度植被覆盖区）中的低密度植被覆盖

区从中分离出来。

表9-1三种基于谱间特征分析的城镇用地提取方法比较

方法名称作者公式优点缺点

归一化建筑建筑指数

（NDBI）

查勇，杨山等

（2003）

（TM5-TM4）/

（TM5＋TM4）

相对于传统方法快速

有效，提取精度较高，

结果较为客观，可信

提取结果包含低密度

植被区、裸地信息

改进的归一化裸露指

数（MNDBI）

吴宏安，蒋建军等

（2005）

NDBI+(1-NDVI)

相对NDBI更加突出

了城镇用地信息，提

取结果得到改善

需要人为设定阈值，

结果受主观因素影

响；提取结果包含低

密度植被区、裸地信

息

城镇用地指数（ULI）

徐军，蒋建军等

（2007）

NDBI&NDVI

相对NDBI去除了低

密度植被区的影响，

提取精度得到提高，

结果客观、可信，是

一种自动提取城镇用

地的方法

提取结果仍含有裸地

信息

灰

度

值

距离（m）

9.2.2遥感监测城市扩张的实例

选用的是LandsatTM影像，研究区覆盖浙江省金华地区，成像时间是1996年9月6日，

TM6波段是热红外波段，本文仅选用了1~5波段和7波段，其空间分辨率为30m。其他数

据包括金华市1996年的土地利用现状图以及1:5万地形图，用于几何校正和精度检验。金

华市位于浙江省的中部，属亚热带季风气候。

（1）NDBI提取城镇用地

通过对影像的预处理，得到了大气校正后的LandsatTM影像（图9.5a）。利用NDBI计

算NDBI图，城镇用地在NDBI图上得到了最大的亮度增强，其他地物则普遍受到压抑，其

NDBI值为-1～1（图9.5b）。将NDBI图二值化，将NDBI值大于0的赋值为1，以白色显

示，代表城镇用地；其它的赋值为0，以黑色显示，代表非城镇用地（图9.5c）。通过与大

气校正后的LandsatTM影像对比发现低密度植被覆盖区也被提取出来了。因此，仅仅利用

NDBI>0来提取城镇用地是不可靠的。

(a)大气校正后的TM影像(543合成)(b)NDBI图(c)NDBI二值化图

图9-5NDBI提取的城镇用地

（2）ULI提取城镇用地

利用ULI提取城镇用地是在NDBI的基础上引入NDVI，并在两者归一化的基础上进行

求交运算。

(a)NDVI图(b)NDVI二值化图(c)求交运算后的二值化图

图9-6ULI提取的城镇用地

表9-2NDBI提取城镇用地精度分析

城镇用地非城镇用地合计精度

城镇用地55167177.46%

非城镇用地6232979.31%

合计613910078.39%

表9-3ULI提取城镇用地精度分析

城镇用地非城镇用地合计精度

城镇用地6166791.04%

非城镇用地4293387.88%

合计653510089.46%

9.3城市热岛效应遥感监测

9.3.1遥感监测城市热岛效应的原理与方法

城镇扩展对大气环境的另外一个显著影响就是城市的“热岛效应”。快速城市化进程改

变了地表下垫面的理化性质。原本是土壤、草地和水体等比热大的自然表面被水泥、沥青等

比热小的表面代替，这不仅改变了反射和吸收面的性质，还改变了近地面层的热交换和地面

的粗糙度，使大气的物理状况受到影响。大量的观测对比和分析研究确认，城市热岛市城市

气候中最普遍存在的气候分布特征。如果绘制成等温线图，则形成等温线闭合状态的高温区，

人们把这个高温区比喻为立于四周围较低温度的乡村海洋中的孤岛，成为“城市热岛”。这

种城市气温高于四周郊区气温的现象称为城市“热岛效应”，有时也统称为城市热岛。城市

气温与郊区同期（瞬时、日平均、月平均、年平均等）气温差值大小，则称为城市热岛强度。

（1）地表温度遥感反演的原理

1普朗克黑体辐射定律

用于解释物体的辐射与温度的关系，其表达式为

5

12

(,)/(exp(/)1)BTccT





(9-1)

式中:

(,)BT





是黑体辐射出射度(单位：Wm-2μm-1sr-1)；λ是波长(单位：

m

)；

T

是

物体的温度(

K

)；1

c

、2

c

是普郎克函数常量，1

c

=3.7418×10-16Wm2,2

c

=1.4388×10-2mK；

T

即为所测物体的温度。这一普遍适用于绝对黑体辐射的定律，是遥感反演陆面温度的物

理基础。

但是，自然界的物体不是黑体,其辐射与黑体辐射的关系如下：

5

12

(,)()/(exp(/)1)RTccT

(9-2)

其中

(,)RT

是实际物体的辐射出射度,

()

是地物比辐射率。对公式(3-2)求逆,得计

算物体温度

T

的公式：

2

5

1

ln[()/1]

c

T

cR





(9-3)

从公式(9-3)中计算物体的温度,需要知道该物体在特定的波长λ下的辐射出射度R，及

该地物在相应波段下的地物比辐射率ε。在某已知的特定波长内，物体的辐射出射度可从遥

感传感器记录的值得到，地物的比辐射率主要与物体的种类、结构、质地等物体本身的性质

有关,计算时取该波长范围内同类地物的平均比辐射率。

2、维恩位移定律

利用普朗克黑体辐射定律还可以推导出维恩位移定律，它是反演地表物体温度时波长的

选择依据。黑体辐射光谱中最强辐射的波长与黑体绝对温度成反比：

max

Tb

(9-4)

式中

32.89810bmK

。由于地面物体的温度一般在3000K

左右，根据维恩位移定

律我们就可以得出温度3000K

时，最大波长在9.7

m

附近。反演陆面温度时，就可以根据

这个来选择适当的传感器波段。

3、热辐射传输方程

进入大气的太阳辐射会发生反射、折射、吸收、散射和透射。因此，反演地面温度主要

须解决大气扰动(主要是水汽)和地表比辐射率订正的问题。其中对传感器接收影响较大的是

吸收和散射。实际到达传感器的辐射亮度可通过热辐射传输方程来表示：

()()()()()()(,,,)()cos

iiiiSiii

LBTLfLd







(9-5）

式中，

()

i

L

为传感器所接收的第i波段的热红外辐射亮度；

()

is

BT

代表地表物理温度为S

T

(单位为K)时的Plank黑体辐射亮度，ε

i

为第i波段地表比辐射率；i



为从地面到传感器的大

气透过率；

()()()

iiis

BT

代表地表热辐射经大气削弱后被传感器接收的热辐射亮度。

()

i

L

为大气上行辐射亮度；

()

i

L

为天顶角为θ′时大气下行辐射；整个第三项为大气

下行辐射经地表反射后再被大气削弱最终被传感器接收的辐射亮度。式中S

T

就是需要反演

的目标变量。

图9-7热辐射传输示意图

（2）地表温度遥感反演的方法

地表温度热红外遥感反演研究工作可以追溯到20世纪60年代初所发射的TIROS—Ⅱ。

早期研究工作主要采用的数据源是NOAA气象卫星数据。随着Landsat、MODIS、ASTER

等卫星数据的推广使用，地表温度的遥感反演研究取得了长足的发展。目前从空中反演地表

温度主要有3种方法：单一热红外通道方法，分裂窗方法，针对MODIS探测仪而设计的白

天/夜间MODISLST方法。其中：

第一种方法需要已知地表比辐射率；主要包括大气校正法和单窗算法。适用于只包含一

个热红外波段的遥感影像，如LandsatTM影像。

第二种方法根据分裂窗通道对水汽吸收的差异将地表比辐射率作为输入变量进行大气

和地表比辐射率订正。适用于包含2个或多个热红外波段的遥感影像，如NOAA/AVHRR

和MODIS遥感影像。

第三种方法：白天/夜间MODISLST方法，该方法利用MODIS的7个热红外通道的白

天/夜间资料同时反演地表温度和通道平均比辐射率，而不需要高精度的大气温度和水汽廓

线。

9.3.2遥感监测城市热岛效应实例

下面以西安地区为例，介绍一个遥感监测城市“热岛效应”的例子。选用了1988年8

月23日和2003年5月29日上午10点的TM6数据（图9.8）进行地表亮温反演，通过对比

两期的地表亮温的变化情况，分析15年因城镇扩展所带来的城市“热岛效应”变化的影响。

(a)1998年(b)2003年

图9-8研究区TM6热红外伪彩色图像

图9-9研究区TM6热红外三维伪彩色图像

对两期亮温图像进行归一化处理之后，采用密度分割对其进行等级划分，将地面亮温划

分为6个等级，即低温（0~0.3）、较低温(0.3~0.5)、中温(0.5~0.6)、较高温(0.6~0.7)、高温

(0.7~0.8)、极高温(0.8~1.0)。（图9.10）

(a)1998年(b)2003年

(a)1988年(b)2003年

图9-10研究区亮温等级分布图

通过分析表明：15年来，西安地区随着城镇面积不断扩展，道路不断拓宽，人工不透

水铺面和吸热表面积的增加，使自然植物生长的表面相对减少，地面的保水能力下降，调节

气候的作用相应减弱，使市区的“热岛效应”的倾向更加严重。为了改善西安市的热环境，

我们可以采取一系列的相关措施以缓解“热岛效应”。具体来说，包括以下几点：

一是加大市区绿化力度，提高城市绿化覆盖率。可以结合当地的气候条件，选择一些耐

旱、易活的树种在市区内大范围的植树。有关研究表明，地面亮温与植被指数之间有较强的

负相关性，所以通过绿化手段来抑制“热岛效应”是一条方便可行之路。

二是降低市区的不透水面积。例如在人行道、停车场等地区可选择透水地板，无须柏油

或水泥路面，这样可以使雨水尽可能多的重新排入地下，提高市区的保水能力，从而降低温

度。

三是降低城区人口密度和控制人口规模。人口密度对城市热岛有着明显的影响，许多学者对

热岛强度和城市人口的关系做了有益的探讨，发现二者存在正相关关系（Mitchel，1961；

Oke，1973）.因此，一方面我们可以在郊区建设新区，通过优惠政策吸引部分市区人口，以

降低市区人口密度；另一方面，要严格控制城市人口规模，使其有序合理地持续健康发展。

9.4城市气溶胶厚度遥感监测

气溶胶是影响地表能量收支平衡的决定性因素之一，它以直接辐射强迫和间接辐射强迫

两种方式影响着气候系统，同时在局地、区域乃至全球大气环境质量中也扮演着一个重要角

色。大气气溶胶对大气环境有明显的影响，而且在不同的空间尺度上，其表现出的影响差异

较大。

9.4.1遥感监测城市气溶胶厚度的原理与方法

（1）遥感监测城市气溶胶厚度的原理

卫星遥感陆地上空气溶胶发展于大气上界观测表观反射率。假设陆地表面是均匀朗伯表

面，大气垂直均匀变化，卫星测量值可用等效反射率，即表观反射率*

表达，

*

ss

L

E









（9-28）

L是卫星测量辐亮度，E

s

是大气顶的太阳辐射通量密度，ss

=cos()

，s



是太阳天顶角。

假设卫星观测的目标表面为均匀朗伯表面，不考虑气体吸收，那么卫星观测的表观反

射率为：

*

svsvsv

(,,)(,,)()()

1a

TT

S











（9-29）

其中，s



和v



分别为太阳天顶角和卫星天顶角：



是相对方位角，由太阳方位角s



和

卫星方位角v



确定；s

()T

和v

()T

分别为向下和向上整层大气透过率(直射+漫射)；S为大气

的球面反照率；



为地表反射率。s

()T

和v

()T

和S取决于单次散射反照率0



、气溶胶光

学厚度r和气溶胶散射相函数P

0

。方程右端第一项a



为大气中分子和气溶胶散射产生的反

射率，第二项为地表和大气共同产生的反射率。由(9-29)式可以看出，当地表反射率很小时

(



<0.06)，卫星观测反射率主要取决于人气贡献项(第一项)；但地表反射率很大时，地面

的贡献(第二项)将成为主要贡献项。

陆地气溶胶光学厚度遥感的难点在于地表反射率和气溶胶模型同时未知。为了从表观

反射率反演气溶胶光学厚度，需要合理假定气溶胶模型，以提供单次散射反照率0



值和气

溶胶相函数P

0

。暗像元法和结构函数法用于解决不同地表特征条件下的气溶胶光学厚度反

演问题：气溶胶模型将选择6S模式中提供的标准辐射大气(SRA)大陆型和城市型气溶胶模

型，对于反演试验是否采用新的气溶胶模型以及新模型如何确定，将根据这两类气溶胶模型

的反演结果分析具体决定。

（2）遥感监测城市气溶胶厚度的方法

1.暗像元法

陆地上的稠密植被、湿土壤及水体覆盖区在可见光波段反射率很低，在卫星图像上称为

暗像元。模拟及观测研究表明，在晴空无云的暗像元上空，卫星观测反射率随大气气溶胶光

学厚度单调增加，利用这种关系反演大气气溶胶光学厚度的算法，称为暗像元方法，是由

Kaufman和Sendra（1988）反演稠密植被上空气溶胶光学厚度建立的。暗像元方法利用大

多数陆表在红(0.60～0.68μm)和蓝(0.40～0.48μm)波段反射率低的特性，根据植被指数(NDVI)

或近红外通道(2.1μm)反射率进行暗像元判识，并依据一定的关系假定这些暗像元在可见光

红或蓝通道的地表反射率，用于反演气溶胶光学厚度。暗像元算法基于表观反射率的大气贡

献项，即利用卫星观测的路径辐射反演气溶胶光学厚度。它是目前陆地上空气溶胶遥感应用

最为广泛的算法。

在一些地表的反射率观测表明，绿色植被在2.lμm通道地表反射率与可见光红通道和蓝

通道地表反射率存在线性关系;陆地上有茂密植被覆盖的地区，2.1μm通道卫星观测表观反

射率几乎不受气溶胶影响。因此，可以用2.1μm通道表观反射率代替2.1μm通道地表反射

率确定可见光红通道和蓝通道地表反射率，见(9.30)式。

*

2.1

*

2.1

/2

/4

R

B









（9-30）

由(9.30)式确定了红、蓝通道地表反射率，再确定了气溶胶模型就可获取气溶胶光学厚度值。

2.结构函数法

大多数可见光通道的气溶胶遥感算法基于暗地表上的反演理论。但是，对于中高纬度地

区冬季或干季，大多数像元是亮地表，在暗地表上以路径辐射为主的反演算法用在亮地表上

会产生很大的反演误差。因此，在陆地亮地表上，发展了对比法(结构函数法)来替代暗像元

法反演气溶胶光学厚度。

对比法是早期研究陆地污染气溶胶采用的卫星遥感算法。它同样采用可见光红、蓝通道

数据。对比法是依据下面的假定，即在同一地区，假定在一段时间内地表反射率不变。那么，

利用“清洁日”大气作为参考，可以反演“污染日”大气的气溶胶光学厚度。Tamé(1988)

和Holben(1992)在采用对比方法时，假定在卫星观测时刻，对于相邻像元，大气是均一的，

在气溶胶光学厚度反演过程引入结构函数概念，避免确定地表反射率的困难。该算法主要利

用表观反射率的地表贡献项（（9-29）式右端第二项）为主反演气溶胶光学厚度（采用结构

函数的对比法简称为结构函数法）。它不同于暗像元法基于大气路径辐射对卫星信号的贡献

项（（9-29）式右端第一项）反演气溶胶光学厚度。结构函数的采用，解决了确定不变地表

的困难，使对比法的应用有了广阔前景。它为在暗像元算法不适用的干旱、半干旱地区和城

市区域等亮地表上空的气溶胶光学厚度反演提供了一条途径。

结构函数算法在应用于反演过程中时，需要以干洁的背景气溶胶信息作为己知。通过

对于一段时间内多日的卫星观测数据的分析，可将其中最为干洁的一天作为“清洁日”(指

气溶胶光学厚度极小日)，通过地面观测或其它途径来确定“清洁日”气溶胶光学厚度，作

为背景的气溶胶信息。假定地表目标无变化，由透射函数的变化就能获取其它“污染日”(指

气溶胶光学厚度较大日)的气溶胶光学厚度。这一方法获取气溶胶光学厚度依赖于单次散射

反照率和不对称因子，对散射相函数有较大的独立性(因为总透射函数对相函数细节不敏

感)。由(9-29)式得相邻点的表观反射率差值为：

*

(,)

()()

ijsv

TT

（9-31）

Holben(1992)定义地表的结构函数为：

22

,,

11

1

()()

()

nmd

ijijd

ij

Md

nmd















（9-32）

LiuJin-rong等改进的地表结构函数为

2222

,,,,,,

11

1

()[()()()]

3()()

ndmd

ijijdijijjijidjd

ij

Md

ndmd















（9-33）

在卫星高度上的结构函数则表示为：

22*22()()()()

sv

MdMdTT

（9-34）

假定“清洁日”（t

1

）和“污染日”（t

2

）地表特征保持不变，即22

12

(,)(,)MdtMdt

，则t

1

和t

2

的观测结构函数关系依据（9-31）式可得：

*

111

1

*

222

2

[(),(),()]

(,)

[(),(),()]

(,)

sva

sva

Tttt

Mdt

Tttt

Mdt







（9-35）

在已知“清洁日”t

1

的气溶胶光学厚度情况下，“污染日”t

2

的气溶胶光学厚度就可以

由卫星观测获取。

9.4.2遥感监测城市气溶胶厚度的实例

下面着重介绍针对EOS-MODIS辐射仪提出的用于气溶胶遥感的方法。用MODIS的36

个光谱通道中用于气溶胶遥感的通道是分辨率为250m的0.66μm通道（红光）和分辨率为

500m的0.47μm通道（蓝光）和2.1μm通道和分辨率为1km的3.8μm通道。此外，还要应

用11μm的红外窗区通道来订正3.8μm通道的地表辐射。此外，还要利用1μm的水汽通道

订正大气可降水总量，9.6μm通道订正臭氧总量。通过云检测，确定出晴空像元之后，求取

全球气溶胶光学厚度，质量浓度和辐射强迫分布，可概括如下：

第一步，选取暗背景像元，确定其地表反射率

利用2.1μm通道的反射率，以及它与蓝光、红光的地表反射率的经验关系，可以较精

确地得出地表反射率。

第二步，初步估计光学厚度

利用全球大陆及气溶胶模式和卫星测得的红光通道和蓝光通道表观反照率，推算气溶胶

的光学厚度。

第三步，确定气溶胶模式利用第二步得到的气溶胶光学厚度，确定气溶胶模式和在蓝光、

红光通道气溶胶的单次散射的路径之比。利用此比值可以区分出沙尘气溶胶模式和非沙尘气

溶胶模式。

第四步，重新计算气溶胶的光学厚度根据气溶胶模式订正红光和蓝光的光学厚度。利用

大陆模式气溶胶等新模式气溶胶的转换关系，得到重新计算的气溶胶光学厚度。

第五步，次网格计算以上计算的气溶胶的分辨率是10km×10km。对于空间变化剧烈的

气溶胶就显得不够。为此，首先利用10km×10km气溶胶的光学厚度和标准差来确定是否需

要订正，如对标准差与光学厚度之比大于0.5，则气溶胶的空间变化剧烈，需要可正。然后，

将网格分成5km×5km，重新计算。

以上介绍的城市空气溶胶遥感算法和陆地上空的气溶胶遥感算法的产品均与地面太阳

分光光度计的观测进行了对比分析，有一定的准确率，取得了可初步应用的成果。但离问题

的完全解决还有相当长的距离。其中有遥感通道的光谱分辨率和精度问题，有计算中所使用

的辐射传输模式问题，还有气溶胶模型的代表性和完善程度等问题。

为了弄清高空气溶胶状况，美国1979年2月发射了平流层气溶胶和气体实验卫星

（SAGE）卫星通过日出和日落时在4个波长（0.38、0.45、0.6和1.0μm）测量太阳辐射透

过地球大气时的衰减系数来探测气溶胶，该卫星提供了全球的气溶胶分布资料。

9.5城市人口密度遥感监测

9.5.1遥感监测城市人口密度的原理与方法

利用遥感监测城市人口密度主要有：居住单元法、土地利用密度法、建成区面积法、耗

能法及地物光谱法。方法的差异主要在于采用航空像片或卫星像片的波段和比例尺的不同。

但是利用土地密度法估算人口密度的方法应用较多，因此下面我讲述一下土地利用密度法估

算人口的基本原理。

假设城市某区域内的同一类型住宅的密度一致，通过抽样调查住宅面积和人口，求得每

一住宅类型的代表人口密度D

1

，D

2

，···，D

n

，利用航空像片或卫星影像判读出各种住宅类

型并求出其面积S

1

，S

2

，···，S

n

，则可用下式估算该区人口总数P估：

P估＝S

1

*D

1

+S

2

*D

2

+···+S

n

*D

n

（9-36）

此时在已知该区的统计人口数量P统，则可求出估算误差ΔP：

ΔP＝|P统－P估|/P统（9-37）

当误差在一定小的范围内时，可以进行全面估算。

这个方法的关键在于抽样区的代表性。事实上，即使相邻区域的同类住宅，由于为不同

时期所建或居民成分不同，其建筑容积率、人均居住面积均有所差异，因此人口密度很难保

持一致。这就为选择样本区域带来了一定的难度。因此所抽样区的的选择在很大程度上决定

着最后城市人口或者人口密度的估算精度。