基于百度街景的SVF计算及其在城市热岛研究中的应用

作     者：冯叶涵 陈亮 贺晓冬 FENG Yehan;CHEN Liang;HE Xiaodong

作者机构：华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室上海200241 华东师范大学地理科学学院上海200241 河北省气象与生态环境重点实验室石家庄050021 清华海峡研究院厦门361006 

出 版 物：《地球信息科学学报》 (Journal of Geo-information Science)

年 卷 期：2021年第23卷第11期

页      面：1998-2012页

核心收录：

学科分类：07[理学] 070602[理学-大气物理学与大气环境] 0706[理学-大气科学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(41805089) 上海市自然科学基金资助项目(18ZR1410700) 上海市城市更新及其空间优化技术重点实验室开放课题资助(201830207) 华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室主任基金(KLGIS2019C01) 河北省省级科技计划资助(18964201H) 

主　　题：天空可视因子 百度街景 图像分割 深度学习 局地气候分区 城市热岛 街道峡谷 上海市 

摘      要：SVF(Sky View Factor)是描述城市辐射和城市热环境的有效指标之一,是研究城市热岛的重要几何参数,如何快速准确地计算大规模的SVF对城市形态和城市气候研究具有重要意义。已有研究发现,SVF与热岛强度具有强烈关系,但以往研究存在争论和局限性。本研究采用百度全景静态图,基于深度学习,使用Deeplabv3+模型对天空范围进行探测,提出一种SVF自动计算方法,并用该方法计算上海市中心城区的SVF分布。本研究引入局地气候分区(Local Climate Zones, LCZ),将大规模、精确的SVF结合每个地块具体的土地利用和建筑情况进一步用于SVF与热岛强度的关系研究。实验结果表明,在不同场景下,Deeplabv3+模型都能对天空范围进行有效探测(MIOU=91.64%);本文方法计算的SVF与鱼眼照片计算的SVF具有令人满意的一致性(R2=0.8869);在不同区域,SVF与热岛强度的关系不同,对于LCZ5开敞中层建筑,最高相关系数为0.68,对于LCZ1紧凑高层建筑,最高相关系数为-0.79。本文SVF计算方法在上海市中心城区的成功应用,验证了在中国高密度和复杂的城市环境中使用街景图像计算大规模SVF的可行性,此外本文基于区域化研究思想进一步研究了SVF与城市热岛的关系,弥补了以往此类研究的不足。