一种密集城市建筑场景热辐射方向性强度计算方法与流程

本发明涉及一种密集城市建筑场景热辐射方向性强度的计算方法。

背景技术：

城市下垫面呈现出高度异质性的特点，其热辐射方向性特征较之植被更为显著(周纪等,2009；占文凤等,2009,2010a,2010b；马伟等,2013；孙灏等,2014)。依据城市下垫面与“行播”植被在形状上的相似性，余涛等(2006)构建了一种简单情况下的二维城市目标的方向亮温模拟模型，模拟结果未呈现显著的“热点效应”。souxetal.(2004)与voogt(2008)进一步将城市目标简化成相同大小的矩形块，设计了一个模拟太阳-观测目标-传感器之间相对位置关系的sum模型，模拟结果揭示城市下垫面存在显著的“热点效应”。lagouardeetal.(2010,2012)通过光线跟踪软件pov-ray计算城市下垫面各组分的组分比例，结合能量平衡模型，对比了航空飞行所测量的方向亮温与计算机模拟所获得的方向亮温，分析了法国图卢兹老城区白天与夜晚各时刻城市下垫面的热辐射方向性规律。zhanetal.(2012a)与马伟等(2013)基于计算机图形学和环境仿真技术，考虑了复杂三维城市地表的光影遮蔽关系，通过辐射度方法计算组分比例，实现了城市目标方向亮温的准确模拟。结果表明，正午时分，典型城市下垫面的热辐射方向性强度高达10℃，并伴有显著的“热点效应”。zhaoetal.(2012)引入了城市目标面元之间的多次散射，研究结果表明城市巷道所造成的多次散射效应增大了热辐射的方向温度，同时降低了热辐射方向性强度。

然而目前针对城市热辐射方向性的研究仍存在以下问题：(1)现有的城市下垫面热辐射方向性正向模拟模型尚未对地表温度的日内动态变化进行参数化。地表温度本身在时间维变化迅速，具有显著的日变化特征，导致热辐射方向性也呈现出显著的日变化特征。建立一个既顾及地表温度在时间维迅速变化，又考虑遥感地表温度的方向性变化的“近景尺度下的城市下垫面热辐射方向性模型”，显得十分迫切。(2)现有的城市下垫面热辐射方向性正向模拟模型尚无法有效地应用于反演。如souxetal.(2004)与voogt(2008)建立的sum模型与lagouardeetal.(2010,2012)建立的计算机模拟模型，仍需默认假设城市下垫面的精确几何结构完全已知。在选定了特定研究区的前提下，开展正向模拟模型的验证研究，将精确的地表几何结构参数作为输入尚不会产生较大问题。然而，实际情况下，尤其是对于星载热红外观测来说，要获知精确的地表几何结构往往异常困难，此时大多数现有的正向模型很难用于遥感反演。近两三年来，通过借鉴反照率反演的核驱动模型，开展针对自然地表热辐射方向性正向模拟的拟核驱动建模，如彭菁菁等(2011),vinnikovetal.(2012)与guillevicetal.(2013)等的经典工作，然而以长方体型建筑为主的城市下垫面与自然地表的几何结构特点存在显著不同，能够较好地适用于城市下垫面、且能够用于反演的“像元尺度下的城市下垫面热辐射方向性模型”仍亟待建立。

技术实现要素：

本发明的目的是解决目前城市下垫面热辐射方向性正向模拟模型尚未对地表温度的日内动态变化进行参数化和无法有效地应用于反演的技术问题。

为实现以上目的，本发明提供一种密集城市建筑场景热辐射方向性强度的计算方法，包括如下步骤：

(1)简化城市建筑场景：假设像元内包含若干个相同大小的、朝向随机的建筑；建筑的长宽高分别是l，b和h，像元内建筑平均占地面积为s；

(2)划分组分：将城市建筑场景的组分划分为屋顶、阴影地面和不同朝向的墙体；假设在密集建筑场景，当太阳天顶角足够大时，地面被墙体阴影全部覆盖，传感器视场中只包括屋顶和阴影地面；当观测天顶角足够大时，传感器无法观测到地面，视场中只包括屋顶和墙体；在这些情况下，将建筑场景组分划分为屋顶、阴影地面和不同朝向的墙体；

(3)计算视场中墙体所占的比例：设太阳方位角为φs，假设墙体朝向随机分布，即墙体长侧朝阳向的法向方位角φn的分布范围是φs-π/2<φn<φs+π/2；为计算传感器视场中墙体比例，有必要对传感器所在的方位角φv按照太阳主平面和垂直太阳主平面划分为四个区域，每个区域得到的墙体比例结果相同；这里以传感器所在的区域φs<φv<φs+π/2为例，对于一建筑体，传感器在某方向上最多可观测到两个面；当传感器与墙体某个侧面的方向相同时，传感器只能观测到一个面；swall(φn)表示被传感器“看见”的建筑竖直墙面的面积，随传感器方位角的改变发生变化；若传感器视场中包含建筑侧面，则swall(φn)＝h*b；若传感器视场中包含建筑正面，则swall(φn)＝h*l；

(4)计算视场中其他组分在视场中所占的比例：

在密集建筑场景，当太阳天顶角大于预设值时，地面被墙体阴影全部覆盖；因此，在天顶角方向上，视场中只包括阴影地面和屋顶；定义建筑结构参数λp来表征屋顶面积在建筑平均占地面积中所占的比例；那么，阴影地面在视场中所占的比例为1–λp；当观测天顶角大于预设值时，在观测方向上，地面完全被墙体遮挡，视场中只包括屋顶和墙体，则墙体所占的比例为1–λp；

(5)定义墙体温度：墙面光照越强，温度越高，根据墙面朝向与太阳夹角对墙体表面温度进行参数化；

(6)计算视场中墙体平均亮度温度；

(7)定义视场中其他组分的亮温：设阴影地面亮度温度为tsg，屋顶亮度温度为tr；

(8)计算天顶方向和倾斜方向亮温；

(9)计算亮温方向异质性强度，以进行模型拟合；

(10)已知若干角度亮温观测值，推演得到其他任意角度亮温观测值；求解获得模型系数后，输入传感器和太阳相对方位角，以模拟得到任意观测方向上的亮温观测值，并将不同方向的观测亮温校正到相同的方向。

进一步地，所述步骤(3)中，当观测方位角位于φs<φv<φs+π/2时，传感器视场内墙体比例如下：

其中，θv是传感器观测天顶角，计算得到的传感器视场内的墙体比例仅与观测天顶角有关。

进一步地，所述步骤(5)中，假设没有受到太阳直接辐射的墙体温度为t0，所有墙面温度变化幅度为ta，则墙体表面温度为：

其中，n表示垂直于长侧光照墙体的单位法向量；s表示太阳方向单位法向量。

进一步地，所述步骤(6)中，采用与步骤(3)相同的方法，在积分过程中考虑墙体温度随朝向的变化，即结合步骤(3)和(5)，得到传感器视场内墙体的平均亮温如下：

其中，φ是传感器和太阳相对方位角，范围在0到π之间。

进一步地，所述步骤(8)中，

当太阳天顶角大于预设值时，地面被墙体阴影全部覆盖，传感器视场中只包括屋顶和阴影地面，则传感器在天顶方向的观测亮温为：

tnadir＝frtr+(1-fr)tsg(4)；

其中，fr表示屋顶在视场中所占的比例，为1–λp；

当观测天顶角大于预设值时，传感器无法观测到地面，视场中只包括屋顶和墙体，则传感器在倾斜方向的观测亮温为：

进一步地，所述步骤(9)中，亮温方向异质性强度等于方向亮温减去天顶方向亮温；结合公式(4)和(5)，得到任意太阳-建筑-传感器几何条件下(θs,θv,φ)亮温方向性强度：

fiso＝t0-tig(7)；

fori＝ta(8)；

fshw＝tsg-tig(9)；

其中，fiso,fori表征墙体对异质性强度的贡献，fshw表征阴影对异质性强度的贡献；fiso,fori,fshw是模型的三个待拟合系数，分别表示阴影墙体t0和光照地面tig的温差，朝向导致的墙体温度变化幅度ta，阴影地面和光照地面的温差tsg-tig；kiso,kori,kshw是模型的三个核，是太阳-建筑-传感器几何和屋顶占建筑占地面积比例λp的函数，作为已知参数；因此模型中有四个未知参数，包括三个核系数和天顶温度；但由于kiso与kshw共线，所以模型需要输入太阳和观测方向的相对方位角、屋顶面积占建筑平均占地面积的比例以及至少三个角度的方向观测亮温，来拟合得到模型中的未知参数。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明通过结合建筑结构和组分温度来模拟密集建筑场景热辐射方向性，将容易获取的建筑结构数据(可通过雷达或高分数据获取)作为模型已知参数，将难以获取，随时间变化非常剧烈的地表温度作为待拟合参数。这样，通过城市上方多角度温度观测，即可获得城市地表温度分布状况，可实现对密集建筑场景太阳和观测天顶角均较大时温度方向性的准确模拟。

附图说明

下面结合附图对本发明的用于计算密集城市建筑场景热辐射方向性强度的方法作进一步说明。

图1是本发明一个实施例的流程图。

图2(a)(b)是在不同建筑高-街道宽的比值(h/w)和屋顶面积占建筑平均占地面积的比例(λp)的情况下，计算机dart模型模拟得到的guta-dense模型所适用的最小天顶角与h/w3d近似得到的guta-dense模型所适用的最小天顶角的对比图，其中图2(a)是三维空间对比图，其中较细的网格线形成的曲面表示计算机dart模型模拟得到的guta-dense模型所适用的最小天顶角，较粗的网格线形成的曲面表示h/w3d近似得到的guta-dense模型所适用的最小天顶角；图2(b)是dart模型模拟得到的最小天顶角与h/w3d近似得到的最小天顶角对比二维散点图。

图3(a)-(h)是在不同密集建筑场景下(用建筑高-街道宽的比值(h/w)和屋顶面积占建筑平均占地面积的比例(λp)定义)，在太阳主平面上(观测方位角(viewzenithangle)＝太阳方位角(viewzenithangle>0)；观测方位角＝太阳方位角+180°(viewzenithangle<0))，guta-dense(图中用线表示)与dart模型模拟的的亮温方向异质性强度(anisotropy，图中用点表示)对比图，其中图3(a)是λp＝0.44，h/w＝3.0，采用12:00组分温度时，guta-dense与dart模型模拟的的亮温方向异质性强度对比图；图3(b)是λp＝0.44，h/w＝4.0，采用12:00组分温度时，guta-dense与dart模型模拟的的亮温方向异质性强度对比图；图3(c)是λp＝0.6，h/w＝3.0，采用12:00组分温度时，guta-dense与dart模型模拟的的亮温方向异质性强度对比图；图3(d)是λp＝0.6，h/w＝4.0，采用12:00组分温度时，guta-dense与dart模型模拟的的亮温方向异质性强度对比图；图3(e)是λp＝0.44，h/w＝3.0，采用13:30组分温度时，guta-dense与dart模型模拟的的亮温方向异质性强度对比图；图3(f)是λp＝0.44，h/w＝4.0，采用13:30组分温度时，guta-dense与dart模型模拟的的亮温方向异质性强度对比图；图3(g)是λp＝0.6，h/w＝3.0，采用13:30组分温度时，guta-dense与dart模型模拟的的亮温方向异质性强度对比图；图3(h)是λp＝0.6，h/w＝4.0，采用13:30组分温度时，guta-dense与dart模型模拟的的亮温方向异质性强度对比图。

具体实施方式

在本发明的一个实施例中，构建一个模拟密集城市建筑场景方向温度的几何模型(guta-dense)。假设传感器观测到的温度是视场内各组分温度的加权和，组分划分类型包括屋顶、光照地面、阴影地面和不同朝向的墙体。其中，屋顶、光照地面和阴影地面具有唯一的亮度温度，墙体亮度温度随朝向变化。对于密集建筑场景，当太阳天顶角足够大时，地面被墙体阴影全部覆盖，传感器视场中只包括屋顶和阴影地面；当观测天顶角足够大时，传感器无法观测到地面，视场中只包括屋顶和墙体。基于此，得到天顶方向和倾斜观测方向视场中各组分的比例。基于几何光学的方法计算天顶方向和倾斜观测方向上的亮度温度，从而计算得到亮温方向性强度。模型适用于密集建筑场景观测天顶角和太阳天顶角较大时的温度方向性强度的模拟。所适用的观测天顶角和太阳天顶角的范围取决于密集建筑场景的建筑高-街道宽的比和建筑屋顶密度。并采用与天空可见因子有相关关系，表征三维空间上建筑高-街道宽比的量h/w3d界定guta-dense模型的适用条件。构建不同结构的密集建筑场景，输入不同地表温度分布状况，用基于计算机模拟的辐射传输模型dart对几何模型模拟结果进行验证。结果表明，模型可实现对密集建筑场景太阳和观测天顶角均较大时温度方向性的准确模拟。模型需输入建筑屋顶密度、太阳和传感器几何位置。理论上，通过至少三个角度的方向温度观测数据可获得阴影墙体和阴影地面温度的差值和朝向造成的墙体温度变化幅度。

本发明旨在提出一种基于几何方法的计算密集建筑场景热辐射方向性强度的方法，如图1所示，该模型的构建过程遵循以下步骤：

a.简化城市建筑场景假设像元内包含若干个相同大小的、朝向随机的建筑。建筑的长宽高分别是l，b和h，像元内建筑平均占地面积为s。

b.划分组分。将城市建筑场景的组分划分为屋顶、阴影地面和不同朝向的墙体。假设在密集建筑场景，当太阳天顶角足够大时，地面被墙体阴影全部覆盖，传感器视场中只包括屋顶和阴影地面；当观测天顶角足够大时，传感器无法观测到地面，视场中只包括屋顶和墙体。在这些情况下，将建筑场景组分划分为屋顶、阴影地面和不同朝向的墙体。

c.计算视场中墙体所占的比例。设太阳方位角为φs，假设墙体朝向随机分布，即墙体长侧朝阳向的法向方位角φn的分布范围是φs-π/2<φn<φs+π/2。为计算传感器视场中墙体比例，有必要对传感器所在的方位角φv按照太阳主平面和垂直太阳主平面划分为四个区域。每个区域得到的墙体比例结果相同，这里以传感器所在的区域φs<φv<φs+π/2为例。对于一建筑体，传感器在某方向上最多可观测到两个面。当传感器与墙体某个侧面的方向相同时，传感器只能观测到一个面。swall(φn)表示被传感器“看见”的建筑竖直墙面的面积，随传感器方位角的改变发生变化。若传感器视场中包含建筑侧面(较窄的面)，则swall(φn)＝h*b；若传感器视场中包含建筑正面(较长的面)，则swall(φn)＝h*l。当观测方位角位于φs<φv<φs+π/2时，传感器视场内墙体比例如下：

当φs<φv<φs+π/2时

其中，θv是传感器观测天顶角。计算得到的传感器视场内的墙体比例仅与观测天顶角有关。

d.计算视场中其他组分在视场中所占的比例。

在密集建筑场景，当太阳天顶角较大时，地面全部被墙体的阴影覆盖。因此，在天顶角方向上，视场中只包括阴影地面和屋顶。定义一常用的建筑结构参数λp来表征屋顶面积在建筑平均占地面积中所占的比例。那么，阴影地面在视场中所占的比例为1-λp。当观测天顶角较大时，在观测方向上，地面完全被墙体遮挡，视场中只包括屋顶和墙体，则墙体所占的比例为1-λp。

e.定义墙体温度。墙面光照越强，温度越高，根据墙面朝向与太阳夹角对墙体表面温度进行参数化。假设没有受到太阳直接辐射的墙体温度为t0，所有墙面温度变化幅度为ta，则：

其中，n表示垂直于长侧光照墙体的单位法向量；s表示太阳方向单位法向量。

f.计算视场中墙体平均亮度温度。用与步骤c相同的方法，在积分过程中考虑墙体温度随朝向的变化，即结合步骤c和e，得到传感器视场内墙体的平均亮温如下：

其中，φ是传感器和太阳相对方位角，范围在0到π之间。

g.定义视场中其他组分的亮温。设阴影地面亮度温度为tsg，屋顶亮度温度为tr。

h.计算天顶方向和倾斜方向亮温。

当太阳天顶角足够大时，地面被墙体阴影全部覆盖，传感器视场中只包括屋顶和阴影地面。则传感器在天顶方向的观测亮温为：

tnadir＝frtr+(1-fr)tsg(4)

其中，fr表示屋顶在视场中所占的比例，等于1-λp。当观测天顶角足够大时，传感器无法观测到地面，视场中只包括屋顶和墙体。则传感器在倾斜方向的观测亮温为：

i.计算亮温方向异质性强度。亮温方向异质性强度等于方向亮温减去天顶方向亮温。结合公式(4)和(5)，得到任意太阳-建筑-传感器几何条件下(θs,θv,φ)亮温方向性强度：

fiso＝t0-tig(7)

fori＝ta(8)

fshw＝tsg-tig(9)

j.模型拟合

fisokiso,forikori表征墙体对异质性强度的贡献，fshwkshw表征阴影对异质性强度的贡献。公式(7)-(9)中，fiso,fori,fshw是模型的三个待拟合系数，分别表示阴影墙体t0和光照地面tig的温差，朝向导致的墙体温度变化幅度ta，阴影地面和光照地面的温差tsg-tig。公式(10)-(12)中，kiso,kori,kshw是模型的三个核，是太阳-建筑-传感器几何和屋顶占建筑占地面积比例λp的函数，可作为已知参数。因此模型中有四个未知参数，包括三个核系数和天顶温度。但由于kiso与kshw共线，所以模型需要输入太阳和观测方向的相对方位角、屋顶面积占建筑平均占地面积的比例以及至少三个角度的方向观测亮温，来拟合得到模型中的未知参数。

k.已知若干角度亮温观测值，推演得到其他任意角度亮温观测值

求解获得模型系数后，输入传感器和太阳相对方位角，可模拟得到任意较大观测方向上的亮温观测值，也可用于将不同方向的观测亮温校正到相同的方向。

模拟结果分析

1.确定模型适用范围

guta-dense模型适用于密集建筑场景，观测天顶角和太阳天顶角较大时亮温方向异质性强度的模拟。当太阳天顶角较大时，地面被阴影全部覆盖；当观测天顶角达到一定的值时，传感器视场中只包括屋顶和墙体。也就是说，当视场中墙体比例和传感器观测角度增大过程中，视场中阴影地面减小的比例均达到最大值时，guta-dense应被用来模拟热辐射方向性。结果表明，得到的观测天顶角和和太阳天顶角的阈值与密集建筑场景的h/w3d有关。h/w3d表示墙体侧面积的一半与街道面积的比值，h/w3d越大，建筑场景天空开阔度越小。模型所适用的观测天顶角和太阳天顶角的范围如下：

为使模型模拟的组分比例，包括墙体比例和阴影地面的比例，与dart模拟结果达到最小的误差，这里bw＝0.05；当za0＝40°时，aw＝2.5。

2.关于模型适用范围的验证

若将方程(13)的右侧项定义为zac来表示guta-dense模型所适用的最小天顶角，包括观测天顶角和太阳天顶角。则通过dart模型模拟得到的zac与通过方程(13)右侧计算得到的zac对比结果如图2(a)(b)。结果表明，由h/w3d近似得到的zac与dart模拟得到的zac近似相等，两者相关性r²达到0.82，均方根误差rmsd＝6.70°。表明，通过h/w3d近似得到的天顶角范围可帮助定义guta-dense模型在密集建筑场景进行应用的有效天顶角范围。

3.与dart模型模拟的城市热辐射方向性进行对比

构建四个不同结构的密集建筑场景(λp＝0.44,h/w＝3.0；λp＝0.44,h/w＝4.0；λp＝0.6,h/w＝3.0；λp＝0.6,h/w＝4.0)。为研究guta-dense模型在不同组分温度分布下的模拟效果，选择一个夏天和一个冬天在房山实验基地测量的一个建筑表面的温度。输入的组分温度如表1。

表1输入dart模型中的组分温度，以验证guta-dense模型对亮温方向性的模拟精度

将以上的组分温度输入dart后，将组分发射率设置为1，即不考虑发射率的方向性以及多次散射对传感器观测到的热辐射的贡献。模拟得到半球空间方向亮温，将倾斜方向亮温减去天顶方向亮温得到各模拟方向上的亮温方向异质性强度。dart模拟的亮温方向性和guta-dense模型模拟得到的亮温方向性对比结果如图3(a)-(h)。结果表明，对于夏天的例子，guta-dense与dart模拟的方向性之间的rmsd在四个建筑场景下：(a)λp＝0.44,h/w＝3.0；(b)λp＝0.44,h/w＝4.0；(c)λp＝0.6,h/w＝3.0；(d)λp＝0.6,h/w＝4.0分别是1.40,1.56,1.13and1.22k，而这四个建筑场景的热辐射方向性强度分别达到了7.74,7.96,5.33and5.33k。对于冬天的例子，guta-dense与dart模拟的方向性之间的均方根误差rmsd在四个建筑场景下：(a)λp＝0.44,h/w＝3.0；(b)λp＝0.44,h/w＝4.0；(c)λp＝0.6,h/w＝3.0；(d)λp＝0.6,h/w＝4.0分别是1.84,2.12,1.40和1.55k，而这四个建筑场景的热辐射方向性强度分别达到了13.48,13.69,9.75和9.98k。因此，guta-dense能较好地表达密集建筑场景，当太阳天顶角和观测天顶角均较大时的热辐射方向性特征。不过，当太阳天顶角较大时，由于guta-dense模型忽略了墙体上的阴影，因此在观测天顶角较小时，guta-dense高估了热辐射方向性强度。

本发明的优越性体现在：

城市建筑几何结构和地表温度是影响城市热辐射方向性的主要因素。该几何模型考虑了建筑结构和组分温度，模拟密集建筑场景热辐射方向性。将容易获取的建筑结构数据(可通过雷达或高分数据获取)作为模型已知参数，将难以获取，随时间变化非常剧烈的地表温度作为待拟合参数。这样，通过城市上方多角度温度观测，即可获得城市地表温度分布状况。

本发明的不局限于上述实施例，本发明的上述各个实施例的技术方案彼此可以交叉组合形成新的技术方案，另外凡采用等同替换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围内。