[发明专利]碳排放遥感监测方法

说明书

技术领域

本发明涉及遥感技术应用领域，更具体的说，涉及碳排放遥感监测方法。

背景技术

全球气候变暖问题作为人类迄今面临的最重大环境问题，作为二十一世纪人类面临的最复杂挑战之一，其同时作为世界能源前景的关键，已经成为影响世界经济、政治的一个重要因素。

人类活动导致的以碳元素为主的温室气体的排放是全球变暖的主要原因。当前人为碳排放相关问题成为各国主要的研究对象。随着世界能源与环境问题越来越严峻，我国在快速发展经济的同时，必须致力于确保经济发展、能源消耗与环境保护的协调发展。土地利用变化与碳排放研究因此成为我国第一批国家级公益性研究项目。

英国斯特恩报告中指出，城市碳排放占人类活动总碳排放的78%。建立在化石燃料基础上的城市生产和城市消费是造成全球温室气体浓度增加、导致气候变暖的主要环节，我国的碳排放也主要集中在人口、工业、交通、建筑相对集中的城市。近年来，我国工业化水平迅速提高，城市化速度明显加快，城市形态扩张显著，也促使城市碳排放效应日趋加剧。目前，国内研究多基于国家或东西部区域层面上碳排放评价及政策讨论，没有对城市层面碳排放研究。对城市的碳排放水平进行精确模拟，探索城市层面碳排放规律，从而制定相应碳减排目标，将是未来城市发展低碳经济、制定低碳发展规划的基本要点。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术存在的缺陷，提供一种碳排放遥感监测方法，以模拟城市的碳排放空间分布并对模拟出的研究区碳排放的值和空间位置进行修正。

解决上述技术问题的技术方案为：提供一种碳排放遥感监测方法，包括以下步骤：对研究区的土地覆盖进行分类，反演研究区的地表温度，模拟研究区的碳排放空间分布，对模拟出的研究区碳排放的值和空间位置进行修正。

优选地，在对研究区的土地覆盖进行分类的步骤中，首先采集TM6多光谱波段数据band1、band2、band3、band4、band5、band7和DEM数据，并计算反映纹理特征的各特征因子，将计算得到的各特征因子与TM6多光谱波段数据和DEM数据作为特征层；然后利用研究区的TM假彩色合成图像和地图选择研究区样本点；最后基于样本点数据在各个特征层上的统计数据，对研究区进行土地覆盖分类。

优选地，基于样本点数据在各个特征层上的统计数据，对研究区进行土地覆盖分类时，采用分类回归树CART算法进行。

优选地，在反演监测区域的地表温度的步骤中，采用单窗算法。

优选地，在模拟城市的碳排放空间分布的步骤中，采用基于遥感数据的热量空间分布分析方法来模拟城市的碳排放空间分布。

优选地，采用支持向量机SVM算法，建立研究区样本点的碳排放数据和城市地表温度反演结果的回归模型。

优选地，采用Libsvm软件，建立研究区样本点的碳排放数据和城市地表温度反演结果的回归模型。

优选地，在对模拟出的研究区碳排放的值和空间位置进行修正的步骤中，以GIS为基础平台，采用改进的高斯模式碳排放扩散修正模型来对模拟出的研究区碳排放的值和空间位置进行修正，碳排放扩散修正模型的公式为：                                               ，Q(x, y, z)为碳排放气体在初始排放处(x, y, z)的浓度值；C(x′, y′, z)为碳排放气体在(x′, y′, z)处的待修正浓度值；μ为在观测点测量高度处的平均风速（m/s）；H为气象参数与碳排放测量高度（二者保持一致）（m）；σ_y、σ_z分别为y、z方向的扩散参数。

实施本发明的碳排放遥感监测方法，具有以下有益效果：对城市层面碳排放进行研究，探索城市层面碳排放规律，制定相应碳减排目标。

具体实施方式

本发明提供一种碳排放遥感监测方法，该方法包括以下步骤：对研究区的土地覆盖进行分类，反演研究区的地表温度，模拟研究区的碳排放空间分布，对模拟出的研究区碳排放的值和空间位置进行修正。