本文旨在分析城市热岛景观的空间特征和尺度效应,探究城市热岛景观与地表参数之间的相关关系。选取西南地区具有代表性的山地城市重庆和平原城市成都,以Landsat 8 OLI_TIRS影像为数据源。首先,基于景观生态学原理,定量分析重庆和成都两个研究区城市热岛景观的空间分布特征与空间结构;其次,采用粒度变换与幅度变化分析上述研究区热岛景观的尺度效应,具体从类型水平指数和景观水平指数两方面分析,并探讨热岛景观的尺度效应在不同类型城市之间的变化趋势;最后,基于第二部分研究的最佳研究粒度,从行政单元尺度上构建重庆市城市热岛景观格局与地表参数之间的关系模型,具体通过地理加权回归模型分析二者之间的关系。具体的研究内容及主要结论如下:1.采用辐射传输方程反演研究区地表温度数据,基于改进的“均值-标准差”方法将地表温度数据划分为四种热岛景观,依据景观指数定量分析城市热岛景观的空间分布特征和空间结构,得出:(1)重庆研究区中热岛分布集中且成团,成都研究区则分散且均匀。重庆的地表温度主要集中在25℃~50℃,成都则主要集中在28℃~43℃。重庆区域LST分离度大于成都,梯度效应更明显;(2)无热岛景观作为两个研究区的景观基质,占比分别达到了56.05%和54.61%,属于区域绝对优势景观。成都各景观斑块密度差异较大,最大达到0.5482,斑块互相交织割裂,弱热岛景观形状最为复杂,热岛景观破碎度高于重庆区域。2.以景观格局指数表征城市热岛景观,从18种粒度和7种幅度分别讨论了热岛景观在类型水平和景观水平上随尺度变化的响应曲线,并进一步探讨上述的尺度效应在不同城市之间的变化趋势,得出:(1)类型水平上NP、PD和LSI指数中的四类景观存在明显的粒度效应和幅度效应,景观水平上PD、LSI、CONTAG、AI和SHDI 5种景观指数都表现出明显的粒度效应,其中PD和LSI指数也表现出明显的幅度效应;(2)本文进行粒度效应研究的最佳粒度为30m,城市从中心城区往外扩张的过程中呈现了“WHI-NHI-HI”的热岛景观分布,在缓解中心城市热岛的影响中应该更多关注弱热岛而不是传统认为的强热岛;(3)具有明显尺度效应的指数在不同研究区之间的变化趋势接近相同,热岛景观的空间尺度效应具有明显的尺度推移特征。3.基于地理加权回归模型探讨了城市热岛景观与地表参数之间的相关关系,分析得出:类型水平上,NDBI指数对WHI、HI和SHI三类有明显热岛效应的热岛景观具有最高的解释率。在18组GWR模型中,有11组NDBI指数构建的模型得到了更好的拟合效果,NDBI在热岛景观的景观优势度、景观所占面积以及破碎度等方面影响较高;对于存在明显城市热岛效应的区域,NDBI对热岛的产生和增强有着明显的正相关关系。景观水平上,NDBI指数依然对热岛景观有着较高的解释率,建筑在城市中心对热岛景观的聚集程度、蔓延程度以及优势度影响较大,从中心到边缘呈正相关到负相关的变化趋势,而在影响景观多样性方面则呈负相关到正相关的变化趋势。