城市物理环境遥感定量化

定量遥感是利用遥感器获取的地表地物的电磁波信息，在计算机系统的支持下，根据计算模型，定量获取观测目标参数或特性的方法与技术。其中地表温度、植被覆盖度、地表反射率等地表生物物理参数是全球物质能量循环、气候变化、能量平衡的重要影响因素，是目前遥感定量化研究的热点之一，在城市环境应用中也发挥着重要作用。

遥感成像的过程一般经历了从辐射源—大气层一地球表面 (植被、土壤、水体等，结构和组分均十分复杂、多样的不同“介质”)一探测器等的过程，每个环节都涉及无穷多参数，且这些参数又密切相关。在遥感数据反演过程中，上述的每个过程都包含了若干因子，其中很多是未知的或目前难以精确测量的。由此看来，“前向模型”的建立是“反演”的先决条件，而“反演"则具有更实际的应用价值，但难度更大，有时候甚至不可能。因而，要实现遥感的反演，就不可避免地要做过程的简化或条件的假设，这就是必然存在着“无定解”(underdetermined) 问题。因此，遥感反演必然是一种“病态”反演，必须充分应用有关的先验知识。

遥感信息模型是从抽取遥感专题信息的应用需求出发，对遥感信息形成过程进行模拟、统计、抽象或简化，最后用文字、数学公式或者其他符号系统表达出来，遥感信息模型反演分三类:经验统计模型、物理模型和半经验模型。

城市物理环境遥感定量化--个重要研究内容就是地表温度。因为地表温度是反映城市地表环境的一个重要参数，它与植物的分布与生长、地表水资源蒸发循环、气候变迁与全球环境变化，资源积累与人类生存等许多重要的自然、人文现象与过程密切相关。城市化对最低温度变化影响最大，夏日的较高温度影响了空调能量消耗，随着城市与其周边地区之间建立了热循环，城市热岛效应可能增加城市的多云天气和降水。自20世纪70年代出现遥感技术就很快应用到城市热岛效应的研究，Rao第一个指出通过分析卫星所获得的热数据可以确定城市区域，为城市热岛效应的研究和探索开辟了道路。

由于卫星遥感数据源的多样化，不同研究者所使用的方法也呈现多元化，根据所选波段的不同，基于温度的热岛效应分析大体上可以归纳为三类:单窗算法、劈窗算法(也称多通道法)、利用多个热红外通道的多通道多角度组分法。其中劈窗算法是发展比较成熟的地表温度反演算法。

植被定量化也是城市环境定量遥感的重要内容，主要是利用AVHRR、MODIS或者Landsat TM的可见光红波段和近红外波段数据监测植被覆盖。Gallo认为，NDVI与地面辐射温度之间存在负相关关系，城市有较低的NDVI值和较高的地面辐射温度，而乡村则相反。在地表特征基本未变的情况下，城乡之间的NDVI差异与城乡之间最低气温差异的关系，相比同期的城乡地表温度与城乡最低气温差异的关系更加密切和稳定。城市与乡村在植被指数(NDVI)方面的差异，是区分城市与乡村两种环境地表特征(蒸发、热储量等)差异的标志。