本文以ASTER和TM数据为主要数据源,基于遥感和GIS空间分析技术,研究北京市旧城区的城市热岛效应。首先采用迭代自一致的分裂窗算法反演ASTER数据地表温度,用普适性单通道算法反演TM数据地表温度,然后用相对地表温度计算热岛强度,相对地表温度是该点地表温度减去郊区平均地表温度与郊区平均地表温度之比,即ΔT/Ta,以它作为描述该点热岛强度的一个指标。在得到热岛强度的基础上,研究了北京市旧城区的时空演变、城市热岛随季节的变化以及夜间的热岛效应;并通过建立缓冲区,分析了三种主要廊道结构(道路、绿地、水体)对热岛效应的影响;通过地物的热惯量这一表征下垫面热特性的物理参数,研究了各种下垫面类型与热岛强度的关系,其中,下垫面类型是以ASTER数据可见光、近红外波段进行图像分类得以提取,然后通过热惯量遥感信息模型获得表观热惯量,进而对各下垫面类型的热惯量与城市热岛的关系进行了分析,并建立了二者的回归模型。通过研究,本文的主要结论和创新点有以下几个方面:1.北京市旧城区热岛效应明显,热岛强度有逐年增强的趋势;随着季节的变化,城市热岛也会发生改变;在夜间,无论是冬季还是秋季,城区的温度都会明显高于郊区,呈现显著的城市热岛效应。2.三种廊道结构对城市热岛效应的研究表明,廊道结构中水体对城市热场的影响作用非常明显,其次为绿地系统,再次是道路系统,且无论何种类型的廊道结构,对城市热场的影响都存在一个影响范围,一般不超过300m。3.采用决策树、监督和非监督分类相结合的方法进行图像分类,得到的各主要下垫面为水体、林地、草地、道路和建筑物等,对其热惯量进行对比分析,表明水体、植被的热惯量要大于道路、建筑等的热惯量。下垫面的热惯量与城市热岛强度的相关性是通过其相关系数来表征的,研究表明各下垫面类型热惯量与热岛强度都存在负相关的关系,不同时间、不同下垫面的相关程度不同,2004年1月27日最高的负相关是林地(-0.3970),稍高的是道路(-0.3549)和水体(-0.3140),然后是建筑物(-0.2941),最低的负相关是草地(-0.2883);而8月31日最高的负相关是水体(-0.5683),稍高的是林地(-0.4882)和草地(-0.4697),然后是建筑物(-0.1811),最低的负相关是道路(-0.1403)。通过一元线性回归分析建立了各种下垫面的热惯量与热岛强度的回归模型,通过对模型进行显著性检验,认为各模型的线性回归关系显著。