【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于dbscan算法的热岛足迹提取方法，属于遥感图像处理领域。
技术介绍
1、城市热岛(uhi)效应是指城市中心比郊区温度高的现象，是城市化进程中产生的一种地区性气候现象。城市热岛效应会影响城市的气候、环境、能源消耗和人类健康，是当前城市规划和管理中需要重点关注的问题。目前，利用遥感技术提取城市热岛范围的方法主要有温度阈值法、高斯拟合法和半径法。温度阈值法是根据城市与郊区之间的温差设定一个温度阈值，将高于该阈值的区域划分为热岛区域。该方法简单易行，但容易受到噪声和异常值的干扰，导致提取的热岛范围过于碎片化或不完整。半径法以城市重心为中心绘制等面积同心圆，根据每环平均温度曲线确定突变点，提取足迹。半径法可以较好地反映城市热岛范围的连续性和整体性，但对于空间形态复杂或存在多个热源的特殊城市，可能不适用或存在较大误差。准确识别城市热岛足迹范围，对于评估uhi效应的强度和分布、分析uhi效应的成因和机理、制定uhi效应的缓解措施和评价其效果都具有重要意义。
技术实现思路
1、针对上述现有技术存在的问题，本专利技术提供一种基于dbscan算法的热岛足迹提取方法，从而解决上述技术问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种基于dbscan算法的热岛足迹提取方法，具体包括以下步骤：
3、s1：获取遥感影像数据，采用辐射传输方程反演地表温度，得到地表温度栅格数据；
4、s2：将地表温度数据归一化处理，采用平均值标准差方法将归一
5、s3：测量研究城市主城区的外接矩形边长，统计主城区内部要素点的数量，确定eps和minpts的阈值范围，使用dbscan算法对数据点集聚类分析，通过调整eps和minpts两个参数，多次实验得到数据点集的热岛聚类结果；
6、s4：使用轮廓系数方法结合目视判别筛选合理的聚类结果，确定最符合热岛分布的核心聚类簇，构建该簇的不规则三角网(tin)，并提取紧贴外边缘点的凹面，其边界即为热岛足迹范围。
7、进一步的，所述s1步骤具体为：
8、s11：获取遥感影像数据，选择热红外波段、近红外波段和红外波段，对影像进行辐射定标和大气校正；
9、s12：计算黑体辐射亮度b(ts)，计算公式如下：
10、b(ts)＝[lλ-l↑-τ(1-ε)l↓]/τε
11、式中：lλ为热红外辐射亮度值；l↑表示向上辐射亮度、l↓表示向下辐射亮度、τ表示大气在热红外波段的透过率；ε为地表比辐射率，由归一化植被指数(ndvi)和植被覆盖度计算得出；
12、s13：利用普朗克公式将黑体辐射亮度转化为相应的地表温度，其计算公式如下：
13、
14、式中：ts是地表真实温度，k1是校正常数1，k2是校正常数2，k1＝607.76w/(m2*μm*sr)，k2＝1260.56k。
15、进一步的，所述s2步骤具体为：
16、s21：对地表温度归一化处理，减少温度波动对分析结果造成的影响，其计算公式如下：
17、ts＝(t-tmin)/(tmax-tmin)
18、式中：ts为地表温度归一化值；tmax是生成的地表温度最大值；tmin是地表温度最小值；
19、s22：将地表温度归一化值按(ts＜u-std)、(u-std≤ts＜u-0.5×std)、(u-0.5×std≤ts＜u+0.5×std)、(u+0.5×std≤ts＜u+std)、(ts>u-std)重分类为低温、次低温、中温、次高温、高温的五个等级，提取高温和次高温作为初始热岛，u为地表温度归一化的平均值，std为地表温度归一化的标准差；
20、s23：规定热岛足迹的两相连要素点之间的最短距离为δ，将初始热岛的分辨率重采样为δ，接着使用栅格转点工具，把每个栅格像元转变为要素点，并给每个要素点添加xy坐标，获得热岛点要素数据集。
21、进一步的，所述s3步骤具体为：
22、s31：测量研究城市主城区外界矩形的边长，取最大边长的1/2作为eps的最大阈值，取最小边长的1/16作为eps的最小阈值；统计数据集中点的数量，取点数量的1/2作为minpts的最大阈值，取点数量的1/20作为minpts的最小阈值；
23、s32：将eps和minpts的值域范围等分为10份，采用两两组合的方式设定两个参数的阈值；使用dbscan算法对热岛数据点集聚类分析，算法根据eps和minpts将数据点划分为核心点、边界点和噪声点；
24、s33：调整eps和minpts参数的值，完成多次聚类分析，得到多组热岛聚类结果，并绘制热岛聚类结果的散点图。
25、进一步的，所述s4步骤具体为：
26、s41：使用轮廓系数对dbscan聚类结果定量评估，轮廓系数si的计算公式如下：
27、
28、式中，ai表示样本i到同簇其他样本的平均距离，bi表示样本i到其他最近簇的所有样本的平均距离；
29、s42：创建距离建成区20km的缓冲区，使用目视判别确定最符合热岛分布的核心聚类簇；观察热岛聚类结果是否满足预期效果，热岛核心区域是否能够清晰地区分，以及噪声点的数量和分布是否合理；
30、s43：导出热岛核心聚类簇的信息，提取热岛核心聚类的点坐标信息；
31、s44：根据点坐标信息将热岛聚类可视化，构建该聚类簇的不规则三角网(tin)；测量三角网边缘三角形的最小边长，将其作为阈值剔除边缘的多余三角形，提取出紧贴外边缘点的凹面，凹面边界即为热岛足迹范围。
32、本专利技术的有益效果是：
33、(1)能够根据不同形态城市的热岛分布特征，提取出热岛的最终边界，克服了高斯拟合法和半径法忽视热岛形态差异的缺陷，适用于空间形态复杂的特殊城市，提高了热岛范围提取的适用性和灵活性。
34、(2)能够采用dbscan算法对热岛点数据集聚类分析，剔除了局部高温造成的碎片化热岛像元，降低了噪声和异常值的干扰，提高了热岛范围提取的质量和准确性。同时，本方法不需要预先指定聚类数目，减少了人为设定的误差和不稳定性，增强了热岛范围提取的稳定性和可靠性。为未来的城市热岛足迹范围提取提供了一种更精确的方法。
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1.一种基于DBSCAN算法的热岛足迹提取方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于DBSCAN算法的热岛足迹提取方法，其特征在于，所述S1步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于DBSCAN算法的热岛足迹提取方法，其特征在于，所述S2步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于DBSCAN算法的热岛足迹提取方法，其特征在于，所述S3步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于DBSCAN算法的热岛范围提取方法，其特征在于，所述S4步骤具体为：
【技术特征摘要】
1.一种基于dbscan算法的热岛足迹提取方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于dbscan算法的热岛足迹提取方法，其特征在于，所述s1步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于dbscan算法的热岛足迹提取...
【专利技术属性】
技术研发人员：余健晨，周侗，陶菲，陈鲁豫，吴远，朱奕文，项益航，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：
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