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全球范围内的快速城市化进程，使城市不透水地表增加，人为热排放加剧，导致了严重的城市热岛效应。与此同时，各个国家和城市也在采取各种政策和措施，如增加绿地，来改善城市热环境。本研究旨在回答城市精细景观格局，尤其是绿地景观格局的特征和变化，及其对城市热环境的影响。厘清上述关系，可为缓解城市热岛的规划、设计和评价提供科学依据和理论支撑。本研究发展了城市景观格局量化的技术和方法，定量分析了城市绿地的格局与变化，揭示了绿地格局对地温和气温的影响规律。 本研究以北京市为例，发展了基于高分辨率遥感影像的城市景观分类方法，定量研究了北京5环内的景观格局及变化，探讨了中、高分辨率遥感数据对量化结果的影响。在此基础上，结合遥感反演的地表温度和地面实测的气温，分析了绿地对地温和气温的影响，及其尺度效应。主要结果如下: (1)建立了基于面向对象图像分析的景观制图分类器参数优化方案:对比分析了样本数量、参数方案设置对4种常用分类器分类精度和效率的影响，发现支撑向量机(SVM)的分类精度最高，且所需的样本数量最少;并揭示了当SVM分类器的参数C设置在106至108之间，gamma在10-5至10-3之间时，SVM有稳定的高分类精度。 (2)发展了城市景观的多等级分类方法:应用面向对象的分类方法和自上而下的分类思路，将城市区域表征为景观类型和景观要素两个等级，对研究区域进行两级景观分类。首先将景观类型划分为城市景观、农田景观和森林景观3种景观类型，然后分别在各景观类型中进行植被、裸地、水体和不透水表面等4类景观要素的提取，得到具有隶属关系的两级分类结果。其中景观类型的精度达到93.36％,景观要素的精度达到87.89％。相比单尺度的景观分类，多等级的分类不仅能够体现景观要素的组成，还能体现它在上一级景观中的分布，因而能更完整的描述景观格局，为认识城市生态系统结构和功能提供新视角。 (3)量化了北京5环内绿地格局及动态。基于上述多等级分类方法和分类器参数优化方案，研究了北京2005至2009年的绿地格局与动态变化，揭示了建成区中绿地景观的高度动态性。2005至2009年，在所有土地覆盖类型中，绿地的变化最为强烈，5环内新建绿地69 km2，同时减少绿地32.7 km2，分别占整个研究区面积的10.36％和4.91％。新增的城市绿地主要由不透水地表转变而来，2005年约13％的不透水地表覆盖转变为2009年的绿地，占新增绿地总量的89.82％。通过对比分析发现，城市内部绿地斑块面积普遍较小，需要高分辨率影像数据才能准确揭示城市建成区内部的绿地格局及变化，常用的中等分辨率数据如Landsat TM会严重低估城市绿地的覆盖比例及其动态变化。 (4)揭示了不同尺度的热环境时空特征。研究发现，城市地表热环境即使在很小的空间范围内也有显著差异，并随空间尺度增加，地温和气温的空间异质性明显增强;但在相同空间范围内，地温的异质性高于气温。在夏季，城郊的气温差异在19点左右达到最大，且差异显著;而在城市的不同居民区中，14点左右气温差异最大，且差异不大，随时间变化不明显。 (5)量化了精细尺度绿地覆盖比例和空间配置对地表温度、气温的影响。对于地表温度，增加绿地的比例，增大绿地的斑块面积以及增大最大绿地斑块的面积能显著降低地表温度，该研究结果在北京、天津、南京和上海等4个城市，以及120m、600m和1080m等3个分析尺度下都基本一致。对于气温，不同季节影响局地气温的绿地空间范围不同，在冬季，200米或更大范围的绿地格局对监测点的气温影响显著，而在夏季，50至100米范围内的绿地格局显著影响监测点的气温，其中，绿地覆盖比例、最大绿地斑块面积、以及绿地边缘密度的增加都会显著降低监测点的气温。