1. 研究目的与意义

本论文研究对象为苏州，苏州地处中国华东地区、江苏东南部、长三角中部，是扬子江城市群重要组成部分，地处东经119°55′～121°20′，北纬30°47′～32°02′之间。全市地势低平，平原占总面积的54.8%，海拔4米左右，丘陵占总面积的2.7%。城市区域快速扩展都会对经济社会环境生态系统产生巨大的影响。而产生的影响在一定程度上会引起人们的思考，因此有必要采取研究措施来减少城市发展而带来的消极影响，保证人类可持续发展。

非渗透表面，是指由沥青、水泥为原材料所填充的房屋、公路以及广场等存在不透水特性的地表面[1]。非渗透表面覆盖率定义为在地表单位面积中，所存在的非渗透面面积占地表面积的百分比，它是用于城市生态环境评价的重要指标，被广泛应用于城市热岛效应、城市专题图制作等科研中[2-4]。随着城市化进程不断加快，城市不透水表面大幅度增加，进而影响区域气候、碳循环和水循环，引起城市热岛效应、水体污染、城市内涝、生物多样性退化等生态环境问题[5-6]。研究表面中国具有全球面积最大的不透水地表面积[7]匡文慧等研究表明，2008年中国非渗透地表面积占国土总面积比例达到了0.86%，城市非渗透地表平均比例约有66%[8]。研究表面，当流域内城市不透水地表比例大于25%，将会导致城市环境严重退化[9]。

相对于地面实测，利用遥感数据提取非渗透地表更具有多时相、范围广、成本低等优势。但是城市景观复杂，不同空间地物具有不同差异性，使用中等空间分辨率影响进行研究会存在混合像元问题，给非渗透表面提取带来巨大困难[10]。植被-非渗透表面-土壤模型的建立为定量分析城市环境各组提供了理论基础[11]。在上述建立模型基础上，运用归一线性光谱模型，以美国columbus为研究区域，基于植被-非渗透表面-土壤模型进行覆盖制图与评价，将城市地表覆盖的混合像元假设为植被、高反射率地表、低反射率地表、土壤地物光谱特征的混合物，估算了该城市不渗透地表的覆盖率以及空间分布，获得估算精度[12]。研究过程参考不同地方研究方式，深圳市[11]、福州市[12]、环渤海湾[13]、北京市平原区[14]、武汉市[15]等。因此获取中等分辨率影像作为数据源，结合植被-非渗透表面-土壤模型和归一线性光谱模型[19-22]，提取城市非渗透表面，成为目前研究的常用方法.

2. 研究内容和预期目标

研究内容：

以苏州市区为研究区域，以2005、2010、2015、2019年获得的landsat遥感影像为研究数据，对获得影像进行预处理，经过几何校正、辐射校正及增强处理、反射率值转化、最小噪音变换等，利用植被-非渗透表面-土壤模型和归一化线性光谱混合模型对研究区域进行非渗透表面提取。

预期目标：

3. 研究的方法与步骤

研究方法：

文献查阅。查阅大量文献，理解非渗透表面的内容，找寻合适的提取方法和分析方法。

模型。利用植被-非渗透表面-土壤和归一化光谱混合分解模型提取研究区域非渗透表面密度信息，通过空间分析方法进行时空变化特征研究。

4. 参考文献

[1]易俊华,许泉立,杨昆.盘龙江子流域不透水扩张模拟[j],测绘科学,2006,41(7):67-72.

[2]杨昆,陈俊崎,罗毅.滇池流域不透水表面扩张检测与时空过程分析[j].仪器仪表学报,2016,37(12):2717-2727.

[3]刘艳萍,王明仕,桂晨露.中国工业基地城市群pm2.5时空分布特征及相关性分析[j].科学技术与工程,2018,18(15):184-189.

[4]贺丽琴，杨鹏，景欣.基于modis影像及不透水面积的珠江三角洲热到效应时空分析[j].国家资源遥感,2017,29(4):140-146.

[5]肖捷颖,张倩,王燕,等.基于地表能量平衡的城市热环境遥感研究——以石家庄市为例[j]. 地理科学,2014,34(3):338-343.

5. 计划与进度安排

（1）确定毕业论文选题：2022年11月20日-2022年11月30日

（2）接受指导老师下达毕业论文任务书：2022年1月2日

（3）资料搜集、整理及预研究报告：2022年1月2日-2022年3月13日