基于定量遥感的武汉城市热岛强度时空格局演变分析

应用定量遥感揭示武汉市热岛强度在不同季节和不同年份的时空格局演变.首先,选取2002年(1月,3月,7月,10月)及2000年,2004年,2010年7景ETM数据反演地表温度;其次,经热岛强度指数归一化地温数据,使数据间更具可对比性.对比2002年不同季节地温反演数据,分析武汉市热岛强度在不同季节的变化情况及形成原因.比较2000年,2004年,2010年三个不同年份地温数据,探讨热岛强度年际时空格局演变,建立LST与ndvi、城市热岛强度与水域面积间的相关关系,分析武汉市城区多年ndvi均值以及水域面积的时间变化趋势.结果显示:武汉市城市热岛强度存在明显的季节差异;年际热岛强度空间演变格局表现为以沿江地带为中心,以西北和东南两个方向为主向外延展;LST同ndvi呈负相关关系,其中ndvi值下降0.1,则地表温度上升约1.4℃;热岛强度同城市内水域面积大小亦呈负相关;对比分析了城区多年植被覆盖及水体面积变化趋势,总结出绿地等植被覆盖面积逐渐减小及湖泊面积逐步萎缩是造成武汉城市热岛强度增强的主要因素.     

基于MODIS数据的上海市热岛效应分析

采用上海市2006年的MODIS LST影像,通过地表温度生成四季的热场强度指数图,对上海市的热岛空间分布的季节变化进行研究.研究表明,上海市热岛强度和热岛范围在季节分布上以夏季最为强烈,春季次之,秋季和冬季热岛范围和强度明显弱于夏季和春季.再结合植被覆盖度(FCOVER),分析两者的空间关系,表明两者存在一定的负相关性.其结果对城市的绿地规划和缓解城市热岛效应具有一定的指导意义.     

基于 GIS 的东北三省气温降水空间自相关性分析简

创新性地提出了基于两观测站点连线的垂直平分线构建空间连接矩阵,进一步计算空间自相关指数Moran＇s I 来分析气象数据的空间分布模式.利用Moran’s I 分析探讨了东北地区86 个气象站1951～2011 年气温降水数据的空间自相关.结果表明,东北三省气温降水存在显著的空间聚集现象,降水表现为吉林省北部显著低低聚集,吉林辽宁省东部显著高高聚集,气温表现为东北三省南北区域显著聚集;1960～2011 年气温分布较降水表现出更强的空间自相关性,且随年份变化自相关性稳定程度比降水好;气温分布空间自相关性随时间有减弱趋势, 但仍表现出区域显著聚集强相关现象.     

利用局部Moran’s I指数进行DEM地形简化

地形简化是构建多尺度DEM数据库的重要技术。基于DEM地形数据空间自相关特征,提出了一种利用Moran’s I指数的DEM简化方案,即在计算DEM格网单元局部Moran’s I指数的基础上,通过设定阈值提取候选地形特征点,进而重构结果 DEM。以黄土丘陵沟壑区为实验样区,将重要点法作为对比算法,从候选特征点分布、高程统计参数、地形结构特征等方面,对该方法的地形简化效果进行了分析。实验结果表明,基于地形空间自相关特征的DEM地形简化方法原理明确,技术方案易于实现,执行效率高,相对于重要点VIP地形简化算法,重构DEM能较好地保持地形的结构特征。     

山东省人口密度分布模式的GIS空间分析

利用2010年山东省第六次人口普查数据,借助GIS技术,运用空间统计分析方法,对山东省17地市人口空间分布模式进行分析.采用四分位数计算方法和Moran’sⅠ和Local Moran’sⅠ指数研究方法分析可知,2010年山东省17地市人口密度的空间分布模式存在空间集聚现象,总体上以济南、淄博为中心大致划分为高密度区、较...     

地理信息产业分布相关性和空间相关性研究

地理信息产业已经上升为国家战略性新兴产业地位,地理信息产业的核心是地理信息企业,本文通过研究中国大陆31个省级区域甲级地理信息单位业务情况,应用皮尔逊相关系数、Moran’s I全局空间相关指标和Local Moran’s I局域空间相关指标,揭示地理信息产业分布的相关性和空间相关性,结果表明甲级业务存在一定的相关性和局域空间相关性。     

空间自相关支撑下的地类分布模式一致性评价

空间分布模式是否保持一致是土地利用数据综合质量评价的一项重要内容。针对当前的研究缺少量化分析和位置表达的现状,提出了一种新的空间数据特有的自相关性评价方法。首先利用语义距离建立空间权重矩阵,随后通过莫兰指数（Moran’s I）计算数据处理前后全局和局部自相关度,最后利用莫兰（Moran）散点图和空间关联的局部指标（local indicators of spatial association,LISA）集聚图相结合的方法对综合前后的土地利用分布模式进行可视化对比。相较传统评价方法,所提方法顾及数据语义关系,计算可量化聚集程度,以直观可视化方法对比展示,更好地对土地利用数据在综合前后的全局空间分布模式一致性进行了评价。认知实验结果符合人类认知,表明所提方法切实有效。     

基于GIS的东北三省气温降水空间自相关性分析

创新性地提出了基于两观测站点连线的垂直平分线构建空间连接矩阵,进一步计算空间自相关指数Moran's I来分析气象数据的空间分布模式。利用Moran’s I分析探讨了东北地区86个气象站1951~2011年气温降水数据的空间自相关。结果表明,东北三省气温降水存在显著的空间聚集现象,降水表现为吉林省北部显著低低聚集,吉林辽宁省东部显著高高聚集,气温表现为东北三省南北区域显著聚集;1960~2011年气温分布较降水表现出更强的空间自相关性,且随年份变化自相关性稳定程度比降水好;气温分布空间自相关性随时间有减弱趋势,但仍表现出区域显著聚集强相关现象。     

基于DMSP/OLS夜光数据的中国省域经济发展时空变化

利用社会经济数据计算得到各省综合发展指数(IDI),并建立IDI和平均灯光指数(ALI)的一元线性回归模型;再利用回归模型估算1992年、2001年和2013年各省的IDI;然后对3个年份的IDI进行全局自相关和局部自相关分析,以研究20多a来中国省域经济发展的时空格局。结果表明:①Moran’sI指数均大于0.3,说明IDI具有显著的空间集聚特征;IDI热点均集中于东部地区,冷点均集中于西北部地区,说明总体上中国东西部经济发展差异较大。②Moran’s I指数呈递减趋势,说明IDI的空间集聚程度降低,热点区向中部推移,冷点区缩小,表明20多a来中国经济发展集聚程度显著降低,贫富差距缩小,省域经济发展趋于均衡。     

一种使用局部空间统计量的高分辨率影像显著结构提取方法

使用三个局部空间统计量(局部Moran’s I、局部Geary’s C和Getis)来建模影像的空间依赖性,提出了一种简单有效的获取影像显著结构的方法。该方法通过对空间依赖强度特征图像进行3D阈值化来获取影像的同质区或边缘结构,实验结果表明了这三个局部空间统计量在建模影像空间依赖性和获取显著结构方面的性能差异。     

兰西城市群热环境格局多尺度研究

从不同空间尺度研究城市热环境的变化格局,可为城市人居环境建设提供科学参考。采用MODIS和Landsat TM/OLI/TIRS遥感影像反演地表温度(land surface temperature,LST),分别从宏观和微观尺度探索了兰西城市群热场的空间格局特征,分析了城市热岛效应在昼夜、季节和年份等不同时间尺度上的分布格局及变化特征。研究结果表明,大尺度下兰西城市群未存在明显的城市热岛效应,但中心城区内热岛效应的空间格局发生了较大变化,热场的空间格局及演变与城市空间扩展布局相一致;兰州中心城区热岛比例指数呈现先增加后减小的变化趋势,西宁—海东中心城区热岛比例指数则呈现持续增长的态势;河谷地段的LST低于周围黄土丘陵,主要受植被覆盖、太阳辐射时间和接收量的影响;LST与归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)呈负相关关系,与归一化差值建筑用地指数(normalized difference building index,NDBI)呈正相关关系。     

中小城市住宅价格空间分布及影响因素分析——以赣州市为例

针对房价增长过快的问题,该文以赣州市2017年的房产交易数据为研究对象,通过计算Moran’s I指数和Getis-Ord G指数分析了房价的空间相关性和空间异质性,并筛选出地块属性、商服繁华因素、交通因素、公共设施因素以及环境因素,结合灰色关联模型对中小城市房价的影响因素进行了分析。结果表明:赣州市房价在总体上呈现显著的空间相关性,且大部分住宅在空间上表现出集聚特征,小部分住宅由于在空间上存在异质性,表现出离散特征;房价自相关的阈值范围为5.2 km;房价的热点区主要分布在万象城,城市中央公园附近,冷点区主要分布在沙河镇区域;灰色关联模型分析表明,小区绿化率,市中心对房价的影响最大,容积率、交通枢纽、医院对房价的影响次之;学校、商场、公园、建筑面积以及河流对房价的影响较弱。     

基于空间自回归模型的广州市NDVI和NDBI与气温关系研究

为了探索城镇化地区热岛的时空变化特征,采用2015年覆盖广州市的1 km空间分辨率MOD13A3月合成归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据、用Landsat8 OLI提取的归一化建筑指数(normalized difference build-up index,NDBI)数据以及不同季节的气象站点近地表气温数据,运用相关性分析方法,研究近地表气温与NDVI和NDBI的相互关系;在此基础上,应用空间自回归方法构建不同季节的近地表气温与NDVI和NDBI的空间自回归模型,定量分析广州地区近地表气温与NDVI和NDBI的空间关系,并与普通回归模型进行比较分析。结果表明,不同季节的NDVI与近地表气温呈负相关,NDBI与近地表气温呈正相关;与普通线性回归模型相比,空间滞后模型与空间误差模型的拟合效果最优;通过比较分析相关系数(R~2)值、赤池信息量准则(Akaike information criterion,AIC)值及回归模型残差的莫兰指数(Moran index,Moran’s I),发现空间滞后模型的拟合效果略优于空间误差模型;从春季到秋季,NDVI对近地表气温的影响大于NDBI对近地表气温的影响;在空间滞后模型中,显著的、正的空间自回归系数表明,气象站点的近地表气温受到相邻气象站点的近地表气温的显著正影响。     

利用MATLAB实现FY-3/MERSI地表温度反演及专题制图

我国新型自主研发的风云三号卫星MERSI(FY-3/MERSI)数据目前多见于试验研究,国家卫星气象中心(NSMC)发布的业务产品中尚缺乏地表温度(land surface temperature,LST)产品.为此,在分析FY-3/MERSI L1级数据HDF5格式及通道特点的基础上,采用Jiménez-Mu(n)oz和Sobrino普适性单通道地表温度反演算法,借助MATLAB编程,实现了直接利用MERSI数据进行250 m空间分辨率的LST反演与专题制图.详细介绍了LST反演算法的参数化流程,包括辐射定标、云检测处理以及地表比辐射率和大气水汽含量的估计等,并在反演LST的基础上,计算其他衍生指标,建立了FY-3/MERSI数据反演LST及制图流程.对上海市空间热环境监测分析的实验结果表明:该方法能根据设定范围对FY-3/MERSI L1数据进行快速、实时和自动处理,适用于业务化产品制作与共享,节省人力资源;形式丰富的MERSI专题制图产品可更直观、精细地揭示出上海城市热场空间格局与热岛效应特征.     

基于多源遥感数据的城市热岛特征与机理研究

以长三角城市群为研究区,基于时序多源遥感数据,通过均值标准差法对城市热岛等级进行分类,研究长三角城市群城市热岛时空分异特征,同时从下垫面属性、人为活动和植被覆盖等角度探索其城市热岛形成机制,可为缓解城市热岛效应提供一定参考。研究结果表明,长三角城市群2013—2018年城市热岛现象明显且呈增强趋势,其城市热岛空间分布呈现“M”型空间分布,具有较强的时空分异;浙江省和江苏省大部分城市的城市热岛较强,而安徽省大部分城市的城市热岛分布范围较小。长三角城市群的城市热岛与建成区空间分布表现出一致性,其热岛效应的增强与建成区和郊区林地面积的增长有关;长三角城市群的城市热岛与夜间灯光分布和植被覆盖空间分布均呈现空间一致性,城市热岛与夜间灯光强度成正比关系,与植被覆盖呈反比关系。     

基于夜间灯光数据的六盘山连片特困区贫困度识别

针对精准扶贫过程中统计数据口径不统一,以及夜间灯光贫困识别多为短时间研究等问题,以六盘山连片特困区为例,借助DMSP-OLS/NPP-VIIRS夜间灯光和社会经济统计等数据,运用不变目标区域法以及灰色关联模型构建区域灯光指数与多维贫困指数(multidimensional poverty index,MPIstatistical),建立贫困估算模型生成多维贫困指数估算值(MPIestimated)探究较长时间序列的贫困识别。研究结果表明,MPIestimated识别贫困的精度较高,与MPIstatistical的平均相对误差介于3. 14%～3. 52%,能准确反映区域真实的贫困程度; 2000—2015年间研究区MPIestimated均值分别为0. 361,0. 372,0. 375,0. 378和0. 382,贫困程度逐年减轻; 2000—2012年间识别出极贫困县39～46个,高度贫困县20～21个; 2000—2015年间Moran’s I指数分别为0. 49,0. 45,0. 47,0. 49和0. 43,表明连片特困区贫困程度呈现明显集聚性。贫困格局呈现"东西部贫困程度相对较轻,南北部贫困程度相对较重"的空间演变趋势。     

基于遥感云平台的郑州市热岛效应时空演变分析

为探究郑州市城区快速扩张可能导致的城市热岛问题,以研究区2006、2013和2020年夏季的Landsat影像为基础数据,利用PIE-Engine遥感云平台的公开数据集实现普适性单通道算法,对地表温度反演结果进行均值-标准差分级后,与土地利用数据协同开展城市热岛效应的时空演变分析。结果表明：在2006—2020年间,对于地表温度均值而言,郑州市逐年降低,但地表温度范围扩大,最低值维持在水域范围内,最高值在不透水面范围内;而对于温度分级而言,高覆盖植被和水域呈现显著的降温效果,低覆盖植被逐步向正常区转移,裸地受环境影响较大,热岛斑块集中分布在不透水面且强热岛区面积逐渐增加。     

基于Google Earth Engine的巢湖流域生态环境质量时空动态变化及影响因素分析

本文以巢湖流域为研究区,基于2000—2020年Landsat TM/OLI系列遥感数据,通过Google Earth Engine云计算平台构建遥感生态指数(RSEI),采用空间自相关与地理探测器等方法对巢湖流域生态环境质量进行大尺度、长时序动态监测分析与评价。结果表明：(1)研究区RSEI均值由2000年的0.70提升至2020年的0.74,整体上呈现改善趋势,研究区生态环境等级以优、良为主。(2)研究区全局Moran’s I指数均大于0,巢湖流域生态环境质量在全局自相关上呈现聚类趋势,具有显著的空间正相关性,20年间“低-低”聚集区呈现先增加后减少趋势。(3)研究区生态环境受多因子影响,其中人为因素对2010年巢湖流域生态环境影响较大,进而导致生态环境质量下降。     

基于多源遥感数据的济南市主要建成区热环境研究

城市热环境是反映城市环境状况的一个重要指标,本研究基于济南市快速城市化时期的Landsat-8遥感影像,利用遥感图像处理软件IDL8.5反演2016年济南市的地表温度(LST),得到济南市地表温度空间分布格局;并利用NPP-VIIRS夜间灯光数据提取济南市主要建成区范围及郊区范围,同时利用MODIS 8天温度产品,根据城郊温差法计算得到济南市主要建成区热岛强度信息,探究热岛强度的月及季节变化规律。研究发现白天热岛强度变化规律比较明显,夜间热岛强度比较稳定。同时,利用2016年谷歌影像提取济南市地表水体的分布数据,并采用剖面取样的方法在地表温度分布图上做出样点与其对应地表温度的分布曲线,研究发现水体和绿化植被的存在能显著地减缓城市热岛效应。     

不同比例尺下DEM的地形特征空间自相关性差异——以川渝地区和长三角区为例

采用局部Moran’s I模型对川渝地区和长三角区1∶250 000和1∶1 000 000两种尺度DEM以及全国1∶1 000 000 DEM地形信息进行了空间自相关的计算分析与比较,研究发现两种尺度下,高程自相关存在一致性,而坡度自相关差异性较大。1∶250 000地形自相关特性多呈随机分布,反映地势较平稳,具有均...