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摘要
城市气候问题随着全球气候变化和城市化进程加速而日趋严峻。空间形态高度异质性发展的大中型城市,亟需精细化的气候分区以指导城市气候工作。局地气候分区(Local climate zone,LCZ)满足这一需求,而基于免费易获取影像的遥感影像法是制作LCZ地图的主流。以广州为例,本文系统对比了现有遥感影像法制作LCZ地图的性能表现,发现现有方法精度不高,总体精度在70%以下。为此,本文结合分层分类法和图像监督分类法的优势提出一种新方法。新方法综合使用影像原始波段DN值和若干归一化差值型指数,以及神经网络算法分类结果等多种数据信息。对比发现,新方法的总体精度提高,达到84%,Kappa系数为0. 82,其中建成类型分类精度的提高最为显著。新方法可用于空间形态复杂城市的气候分区,为城市热岛、城市规划、建筑节能和室外热舒适等城市气候相关工作提供基础。
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