基于MODIS数据的城市热岛动态监测及时空变化分析

以人口密集、经济快速发展的福建省沿海地区为研究区，在遥感和地理信息系统技术支持下，采用经优选的MODIS遥感数据反演的地表温度，提取城市热岛和植被覆盖信息，对研究区城市热岛进行动态监测和时空变化分析，并对地表温度与植被覆盖的互动关系进行定性与定量分析。结果表明：福建沿海城市热岛面积整体上呈逐年增长趋势，福州和莆田更为明显；城市热岛主要集中在人口密集、工商业发达的区域，同时沿海平原的热岛效应比内陆山区更为显著；地表温度与植被覆盖呈负相关，并且相关系数逐年增长。     

TM影像在陕北地区生态环境本底调查中的应用

利用1997年11幅TM影像为遥感信息源，以陕北地区(榆林、延安、铜川)为试验区，采用ERDASIMAGINE提供的计算机监督分类方法，对该地区的植被类型、植被覆盖度、土地利用以及坡耕地进行了大规模的遥感调查，并将调查成果按1：10万比例尺制图。研究表明，利用监督分类方法对分辨率为30m的TM影像进行陕北地区生态环境遥感调查与制图是可行的，能较真实地反映该地区植被和土地利用的基本特征。     

基于遥感的南宁城市热岛效应时空演变分析

利用MODIS、TIRS等遥感数据对南宁市2013年四季及昼夜的地表温度、热场强度和热岛强度分别进行计算,研究南宁城市热岛的水平空间分布、四季演变及昼夜变化特征。结果表明:南宁市的热岛中心主要集中在西乡塘区及江南区,有大面积植被覆盖的兴宁区、良庆区及青秀区热岛相对较弱;白天高温区域分散于城市的南北两侧,夜晚集中于市中心,白天热岛强度明显大于晚上;夏季热岛强度最强,冬季热岛强度最弱。     

南京市夏季热岛特征及其与土地利用覆盖关系研究

利用南京市7月的Landsat TM热红外波段数据,根据单窗算法反演得到南京市地表温度,讨论了南京市热岛特征,并分析了产生这种现象的原因。通过遥感和地理信息系统相结合,运用Landsat TM数据,提取出南京市下垫面类型,分析了不同地表覆盖类型的热辐射特征并定量地分析了土地利用及植被对地表温度的影响。结果显示,南京市夏季主要存在3个热岛中心,分别是建成区、大厂区和八卦洲。南京城区地表温度明显比郊区地表温度高,通过地表温度对比分析发现,城区平均地表温度比城市边缘和远郊区地表温度分别高出3.5℃和5.7℃,城市热岛效应明显。不同地表覆盖类型的地表温度也有显著差异,从高到低依次为：城镇建设用地、耕地、草地、林地、水体。城镇建设用地与水体的表面温度最大相差14℃。城市地表温度与植被覆盖度具有明显的负相关关系,城市地表植被覆盖度低是城市热岛出现的主要原因,今后应当更加注重城市绿地建设,提高植被覆盖率。     

基于Landsat卫星资料的苏州城市热岛效应遥感分析

为了对苏州市快速城市化进程中的热岛效应进行研究,采用三个时期的Landsat/TM遥感影像资料来反映地表热辐射信息。基于CART决策树分类得到每个时期的土地覆盖分类图,然后通过单通道算法反演得到地表温度,并对2个时期的地表温度进行标准化分级处理,计算得到采取本文定义,1986,1995及2004年的热岛面积指数分别为4.87%,11.10%和37.87%。研究了城市化过程中城市热岛强度和空间分布变化,分析了土地覆盖变化对热岛效应的影响。结果表明,苏州市存在比较明显的城市热岛效应,并且在20多年中随着城市化过程热岛范围进一步扩展。     

土壤水分遥感监测研究报告

植被覆盖干扰是土壤水分遥感监测的最大难题。本文列入一个“光学植被盖度”概念来定量描述植被干扰的大小，用分解象元法将其影响排除，建立了TM数据和AVHRR数据的土壤水分遥感监测模型，取得了较好的大面积、快速、宏观遥感监测土壤水分的实用性效果。     

基于MODIS资料分析近15年广州城市热岛特征及演变规律

利用MODIS地表温度数据,计算城市热岛强度指数,分析近15年广州市城市热岛的时空分布特征及演变规律,并结合气象观测数据、社会统计数据定性分析其主要影响因素。结果表明:广州市城市热岛的空间分布受地形地貌影响明显,负热岛区主要分布于森林密集的北部山区,无热岛区主要分布于中部低山丘陵区域,热岛区主要分布于高度城市化的中南部平原区。关于城市热岛的日变化规律,白天热岛区、负热岛区面积均小于夜间,但白天热岛区强度、负热岛区强度大于夜间。关于城市热岛的季节变化规律,冬季热岛区面积最大,热岛强度最小,夏季热岛区面积最小,热岛强度最大;冬季负热岛区面积最小,负热岛强度最小,夏季负热岛区面积最大,负热岛强度最大。对于城市热岛的年际变化规律,近15年来广州市的热岛区、负热岛区占全市总面积的百分比呈上升趋势,无热岛区所占百分比呈下降趋势,人为热排放在城市中心区域的持续增长,加上区内建筑物密度大、植被覆盖度低,导致了热岛区的增加,而北部山区至中部丘陵山区的植被的持续好转,加上地理特征限制了该区域的城市化发展,导致了负热岛区的增加。      

中国北方植被覆盖度特征及其与沙尘暴关系

采用气象观测数据和遥感数据,借助数据统计分析技术,对中国北方年、季植被覆盖度变化规律、植被覆盖度变化强度、植被覆盖度变化趋势和植被覆盖度对沙尘暴灾害的影响进行了分析。结果表明,中国北方地区的植被覆盖度总体上呈波动增加的趋势,波动范围为0.395～0.487,植被覆盖度上升趋势与沙尘暴日数下降趋势有着很好地对应关系;中国北方春季和夏季植被覆盖度变化具有随季节的不同,植被覆盖度变化强度表现出不同的空间分布特征,在春季植被覆盖度变化强度与植被覆盖度的空间分布有较好的一致性。尽管中国北方地区植被覆盖状况整体呈上升趋势,但在华北和西北的干旱半干旱区土地退化严重,荒漠化在加剧。     

基于Landsat TM/ETM＋数据的北京城市热岛季节特征研究

利用1988—2006年20景LandsatTM和ETM＋数据分析了北京市城市热岛的季节变化特征。通过反演地表温度,建立统一的城市和农村区域,计算了城市热岛强度,并采用多项式拟合获取了城市热岛强度的季节变化曲线;同时,分析了热岛强度季节特征与气候因子的关系。另外利用4景2005—2006年不同季节Landsat TM影像,分析了不同季节城市热岛的空间变化特征,并选择穿越北京城区的两条不同方向剖线（SE-NW和SW-NE）,分析了沿剖线方向城市热岛与地表类型的关系。结果显示,北京城市热岛具有明显的季节变化特征,与总云量的季节变化关系显著。最大热岛强度出现在夏季,呈现片状发散和零星热岛并存的空间分布特征。冬季为冷岛特征,其空间分布与夏季热岛一致。春秋两季热岛强度最小,但春季热岛空间差异较大。在相同季节,城市热岛强度和空间尺度在不同剖线方向具有明显的差异,这与不同地类的空间分布有关。     

基于多源数据的城市热岛效应研究——以石家庄地区为例

以石家庄地区为研究对象,选取地面气象观测站数据、区域自动站数据、MODIS 1B以及Landsat7 ETM+卫星遥感影像数据作为主要数据源,从气温和地表温度两个角度考虑,分析城市化进程对城市热岛效应的影响,城市热岛的时间变化规律以及空间分布规律等。研究结果表明：(1)石家庄城市热岛强度随时间逐年增加且呈继续上升趋势,与城市化进程呈同步变化趋势;(2)采用同一时次气温和地表温度资料分别研究石家庄城市热岛空间分布特征,发现夏、秋季白天和四季晚上石家庄城市热岛效应明显,春、冬季白天有时出现“冷岛”效应;(3)与白天相比,在晚上气温和地表温度两者的相关性较好,其相关系数可达0.80;(4)选用Landsat7 ETM+高分辨率卫星遥感影像数据研究不同土地覆盖类型对城市热岛的影响,发现地表温度随着植被指数NDVI的增大而减小,两者之间呈现很好的负相关性,R2=0.72。     

遂宁市海绵城市建设对其热岛效应影响的评估

利用2011～2017年遂宁市主城区气温观测资料、MODIS卫星遥感资料,Landsat TM影像资料,结合遂宁市海绵城市建设,对遂宁市主城区城市热岛效应进行评估,得到以下结论:气象观测资料显示遂宁市主城区存在城市热岛效应,且从2011～2016年,其热岛效应总体呈下降趋势;遂宁主城区夏季热岛强度最强,春季次之。基于MODIS卫星资料分析得到:2011～2014年,遂宁主城区的城市热岛范围逐渐扩大;强热岛和极强热岛主要集中市中心,2016年到2017年,城市热岛出现了一定的缓解,强热岛和极强热岛被消除。2017年极端高温下的遂宁市主城区城市热岛效应比2006年的弱。海绵城市建设增加了遂宁市主城区绿地面积、水域面积、改变了城市路面、合理规划了城市建设,使遂宁市主城区热岛效应得到了一定的缓解。      

基于NOAA/AVHRR资料的城市热岛效应研究方法

本文以2006年1、2、7、8月、2007年1月和2008年7月天空状况晴朗的NOAA16和NOAA18的AVHRR白天和夜晚的遥感资料为基础,利用地理信息系统,分析成都市中心城区与近郊不同季节昼间、夜晚遥感监测的量温大小;研究昼、夜亮温的空间分布;使用统计方法,分析亮温与下垫面性质的关系。结果表明:成都市夏季城市白天平均热岛强度最大,为3.7℃,冬季白天城市平均热岛强度最小,只有0.5℃,夏季夜晚平均热岛强度为1.5℃,冬季夜晚为0.6℃;尽管成都中心城区平均亮温高于近郊,但亮温的分布并不一定逐渐降低的,且冬季夜间亮温的高值区大部分不在中心城区;夏、冬季的白天和夜晚亮温的分布也不尽一致。统计分析表明城市热岛的强度与地表植被指数呈负相关,夏季的相关性很好,显著性水平达到0.01,而冬季的相关性较差,显著性水平也比较低。      

基于均值—标准差改进的滨州市多时相热岛强度变化分析

为探究山东省滨州市热岛强度的时空分布及其变化特征,通过2001、2009和2018年夏季的3期Landsat数据实现地表温度反演,并基于热岛强度定义对传统的均值—标准差分级法进行改进,能够较好地消除因背景数据不一致而导致不同时期热岛强度数据难于对比的问题.在此基础之上,分析热岛效应及其变化的时空分布特征,并结合土地利用...     

基于Landsat TM/ETM+数据的南昌城市热岛效应研究

利用Landsat TM/ETM+数据进行南昌市地表温度反演,得出1989年和2000年2个时相的南昌市热岛强度等级分布特征,结合下垫面土地覆盖类型图,选取样区对比分析了地表温度空间分布.结果表明:南昌市存在比较明显的热岛效应,主城区的地表温度由城区中心向近郊、远郊逐渐降低,城市地表温度与下垫面的性质紧密相关.研究结果对于改善南昌城市生态环境、减缓城市热岛效应具有重要的参考价值.     

哈尔滨市城市发展与热岛效应的定量研究

 利用1986-2005年哈尔滨市区、郊区的年均气温资料以及哈尔滨市发展强度资料,分析了哈尔滨近20 a来城市发展与热岛效应的关系。结果表明：哈尔滨市发展强度指标与热岛效应之间具有显著的正相关关系,工业生产总值、建成区面积、全年用电量、公共交通实有车辆、年末实有道路面积、全年供水量是使哈尔滨市产生热岛效应的主要因子。综合城市发展指数与哈尔滨市年热岛强度指数的相关系数为0.72,二者拟合曲线初具环境库兹涅茨曲线特征。     

哈尔滨市城市发展与热岛效应的定量研究

利用1986-2005年哈尔滨市区、郊区的年均气温资料以及哈尔滨市发展强度资料,分析了哈尔滨近20 a来城市发展与热岛效应的关系。结果表明：哈尔滨市发展强度指标与热岛效应之间具有显著的正相关关系,工业生产总值、建成区面积、全年用电量、公共交通实有车辆、年末实有道路面积、全年供水量是使哈尔滨市产生热岛效应的主要因子。综合城市发展指数与哈尔滨市年热岛强度指数的相关系数为0.72,二者拟合曲线初具环境库兹涅茨曲线特征。     

北京地区热岛非均匀分布特征的卫星遥感-地面观测

针对北京城市热岛的空间变化特征及其发展趋势,重点探讨了北京城市热岛总体演变趋势及其多尺度非均匀分布特征与城市建筑群面积、中高层建筑群空间布局的相关关系。采用晴空过程北京城郊地面自动气象站AWS(Automatic weather station)气温观测真值对卫星遥感云顶黑体温度TBB(Temperature of black body on the top of cloud)高分辨率场实施变分订正,解决城市热岛研究中高分辨率卫星遥感的客观性订正问题。研究结果揭示了北京城市建筑群面积及中高层建筑群布局对城市热岛群总体演变趋势、多尺度热岛群非均匀分布特征的显著影响效应。结果表明,北京晴空过程城区及近郊区多尺度热岛效应可由强、弱程度不同的热岛群"合成",北京地区热岛分布呈多尺度非均匀特征,即城区东西两侧为强热岛区,城西北园林区与古城中轴线区域为相对弱热岛区;在北京城市高速发展背景下,城郊街区热岛群的非均匀分布特征与城市建筑群布局之间存在着相关关系;城市建筑群面积及中高层建筑密集程度的差异可产生区域性强弱不同的热岛效应,这间接反映出北京城郊中高层建筑群暖气或空调排放热源的局地影响效应。上述研究结果可为城市发展有关建筑群布局与园林绿地规划设计提供科学依据。     

2008年南京市热岛效应演变特征及其对城市居民生活影响

利用2008年南京市23个自动气象观测站观测的气温资料,分析南京市城市热岛效应的空间分布及其变化特征。结果表明：南京市的热岛中心主要分布在人口和建筑物密集的鼓楼,白下和建邺区,下关、江宁和浦口等城区气温较低;2008年南京市平均城市热岛强度为1.6℃,四季热岛强度呈秋季、春季、冬季、夏季依次减弱;南京市城市热岛效应对城市居民生活影响较大。南京市热岛效应的逐渐增强,将导致夏季空调使用量的增加,增加能耗对创建低碳城市、建设和谐城市生活产生消极影响。     

基于Landsat卫星数据的山东临沂市热岛效应研究

利用Landsat卫星数据分别反演了2005年和2014年临沂市的地表温度和不透水层指数，分析了城市化进程对临沂市热岛效应的影响。结果表明，2005年临沂市表现为中等强度的热岛效应，2014年表现为强热岛效应。利用地面站点资料统计分析来看，2005～2014年，临沂市热岛强度总体呈波动增加的趋势,冬季最强，春秋季次之，夏季较弱。分析城市化因子发现，城市经济、人口、用电消耗、城市房屋面积增量等多个因素对城市热岛强度变化的影响，其相关系数分别为0.86、0.82、0.67、0.81，其中房屋面积增量与热岛强度增强密切相关。从不透水层指数分布图的动态变化来看，也说明了城市化进程中城镇建筑和硬化的路面的增多导致了热岛强度的增强。