【摘 要】
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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
【机 构】
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华南理工大学建筑学院,亚热带建筑科学国家重点实验室,广州510641
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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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