基于遥感的城市热环境研究通常通过分析植被、不透水面和地表温度（Land Surface Temperature, LST ）的关系来进行。虽然植被的降温作用和不透水面的增温作用已受到普遍认可,但缺少针对降温和增温效率的定量研究,本研究采用地表降温率（Land Surface Cooling Rate, LSCR）和地表增温率（Land Surface Warming Rate, LSWR）量化植被降温效率和不透水面增温效率并对2017年江苏省南京市城市热环境进行分析。以Landsat 8 OLI 4期遥感影像为数据源,利用线性光谱混合分析法（Linear Spectral Mixture Analysis,LSMA）获取亚像元植被覆盖度（Fractional Vegetation Coverage, FVC）、不透水面覆盖度（Impervious Surface Percentage, ISP）并利用高分Google影像进行精度验证。结合地表温度（Land Surface Temperature, LST）反演结果计算各季总体LSCR和LSWR,分析不同LST对总体LSCR和LSWR的影响。最后,将FVC和ISP分别按照阈值平均划分为4个区间,计算各区间的LSCR和LSWR,并在此基础上分析不同区间LSCR和LSWR的变化情况。研究结果表明： ① LST与整体LSCR、LSWR正相关,夏季植被降温效应和不透水面增温效应最强,LSCR和LSWR分别为5.6%和5.1%;② 夏季各区间LSCR与FVC正相关,FVC为75%~100%时LSCR达到最大值7.5%;各区间LSWR与ISP负相关,ISP为75%~100%时LSWR达到最小值2.4%;③ 当FVC为0~25%,ISP为75%~100%时,可以充分发挥植被的降温效应,抑制不透水面的增温效应,是最佳的植被和不透水面组合方案。本研究采用的LSCR和LSWR分析方法可以从抑制地表温度上升的角度选择最佳的FVC和ISP区间,未来可基于此横向对比不同城市,并结合纬度、地形、气候、树种等因素对LSCR和LSWR的影响,进一步探索LSCR和LSWR的影响因子和变化规律。

山体是大自然赋予城市的天然景观资源,通过山与城市中建筑群构成的山城空间关系,可形成多类型的眺望景观。当前山城眺望景观在建设热潮中不断被破坏,逐渐消失在林立的高楼中,需要进行一定的控制和保护。以济南市中心城区为例,基于眺望控制分区,寻找城市建筑发展演变、分区建设的规律,结合元胞自动机与多智能体,提出基于眺望景观控制下的山城眺望空间CA-OSCA模型（Overlooking Space Cellular Automata）,构建山城眺望空间演变模型。利用GIS等数据分析平台,对模拟结果进行分析,构建真实城市空间下的未来山城眺望空间景观三维模型,以更加直观、真实地方法探讨在眺望景观分区控制的影响下,未来城市空间结构的发展模式,最终为未来山城眺望景观空间的控制与保护以及眺望景观保护下,山城城市未来空间发展结构提出发展策略。