干旱区典型绿洲地表温度与植被覆盖度相关性研究

 绿洲空间热环境的研究是深入了解绿洲-沙漠间,以及绿洲内部物质能量流动机理的重要手段。利用TM/ETM+遥感影像反演了于田地区地表温度以及植被覆盖度,在统计地表温度-植被覆盖度二维散点图的基础上,研究不同结构区域下绿洲地表温度与植被覆盖度的相关关系。结果表明:①于田地区地表温度与植被覆盖度呈显著负相关关系,相关系数在-0.79158和-0.48816范围之间。②从1991年到2002年,于田绿洲内部区域地表温度与植被覆盖度散点图上各点分布由密集到分散,表明原有相对整体的植被覆盖地块被打散,成为多种土地类型交错的破碎化地块。③外部荒漠带及绿洲与荒漠交错带区域地表温度与植被覆盖度散点图上各点分布由分散到集中,表明绿洲外部荒漠化程度的逐年加剧,导致了绿洲外围植被覆盖有所降低,植被物种单一,植被多样性也呈现下降趋势。     

青藏高原植被覆盖变化及其与气候变化的关系

近几十年来,全球气候变化对青藏高原植被覆盖产生了重要影响。基于青藏高原1981—2005年遥感影像及同期气象数据,结合生态学模型,分析了青藏高原植被覆盖度变化趋势及其与气候变化的关系。结果显示,25 a间,青藏高原温度升高、降水量增加,植被覆盖度呈"整体升高、局部退化"趋势;地表植被改善区主要位于植被低覆盖区,退化区主要位于高覆盖区;从不同植被类型看,除针叶林、阔叶林受采伐影响覆盖度下降外,其他植被覆盖度均不同程度的上升;植被覆盖度变化与同期降水量变化、温度变化均呈正相关,且具有明显的区域差异。     

绿地景观对城市热环境的影响——以长春市建成区为例

绿地景观作为城市生态网络中的自然要素,在缓解城市热岛、调节城市气候中发挥着极其重要的作用。以绿地景观为研究对象,基于SPOT5影像提取长春市建成区绿地景观数据,基于TM影像估算地表温度,分析城市绿地景观与地表温度的相关关系,将"植被—不透水面—土壤"模型与具有明确物理意义的线性光谱混合模型相结合估算城市地表植被覆盖度,进一步剖析绿地景观的植被覆盖对城市热环境的影响。结果表明:绿地面积与该块绿地的最低温度负相关性较大,当绿地的面积达到50 hm2之后,面积的增大会使其地表温度显著降低;生产绿地和农业用地的地表温度最低,居住绿地地表温度最高,公园绿地温度受植被状况的影响与其他类型相比更剧烈,常绿树和落叶树的降温效果更好;增加公园绿地、常绿树和落叶树的植被覆盖,对于减缓城市热岛效应具有更好的调节作用。     

2001-2015年间我国陆地植被覆盖度时空变化及驱动力分析

本文基于MODIS-NDVI遥感数据反演计算了我国陆地2001—2015年地表植被覆盖度的空间分布，讨论了植被覆盖度的时空变化规律，分析了影响植被覆盖度近十几年来动态变化的主要驱动因素。研究结果表明：我国陆地植被覆盖度从2001—2015年，植被覆盖度总体上呈增加趋势，其中淮河流域、华北平原地区、以及黄土高原地区增加趋势显著。根据植被覆盖度在时间序列上的变化特征，可将其变化类型分为持续增长型、先减小后增长等六种类型，其中农业种植区基本为一直增长型，而主要森林覆盖区，特别是西南地区的植被覆盖度在研究时段内表现出波动性的变化特征。降水是驱动华北平原北部，内蒙古，以及西北大部分区域植被覆盖度动态变化的重要因素，东北、青藏高原等地区植被覆盖度受温度的影响较大，而在中国东南沿海地区，光照条件是影响该区域植被覆盖度的主要因素。     

珠江三角洲土地覆盖变化对地表温度的影响

由于经济的快速增长,1978年以来的25年中,珠江三角洲地区的土地覆盖变化,特别是城市扩展速度非常之快。通过把遥感和地理信息系统相结合,研究了土地覆盖变化及城市增长状况,并且评估了城市增长对地表温度的影响。利用陆地卫星多时段数据监测了土地利用和土地覆盖变化;通过陆地卫星热红外单波段反演了地表温度,研究了土地覆盖变化特别是城市增长对地表温度的影响。结果发现,珠江三角洲地区土地覆盖变化明显,城市增长显著且不平衡。城市的发展使城市化地区的地表温度提高了8.9K。研究表明,遥感和地理信息系统的结合,在监测和分析土地覆盖变化,特别是城市增长状况以及评估城市化对地表温度的影响方面,是十分有效的。     

基于MODIS数据的吉林省中部地表温度反演及空间分布研究

利用MODIS数据,采用劈窗算法,定量反演吉林省中部陆地表面温度;利用TM数据,通过目视解译获得研究区的土地利用状况,并结合地势图,研究吉林省中部农业区的地表温度空间分布特征以及地表温度与土地利用类型之间的关系。结果表明,研究区陆地表面温度南高北低,西高东低,符合该区域气候特征;由于地表土地类型热力性质的不同,不同土地利用类型的地表温度存在差异,地表温度最高的裸岩要比最低的湖泊高出26.6K;地表温度与海拔呈负相关关系,即随着海拔的升高,地表温度呈下降趋势,下降率为23.6°C/km;在植被覆盖区,地表温度与NDVI之间存在负相关性,且城市地表温度对植被覆盖度的敏感性要高于农田和林地;对于整个研究区土地利用空间结构,地表温度与NDVI表现为LST-NDVI梯形关系。     

塔里木南缘绿洲"冷岛"效应及与植被覆盖相关分析——以于田绿洲为例

温度是生态系统中极其重要的因子。在中小尺度区域的热量资源和热场分布,对绿洲冷岛效应进行研究,评价绿洲的生态环境状况。通过利用TM/ETM遥感影像和利用Sobrino普适性单通道算法定量,反演了塔里木南缘于田绿洲1989年,1999年,2002年三个时期的陆地表面温度,通过植被覆盖度遥感估算模型提取了植被覆盖度。尝试将绿洲冷岛作为绿洲状况的评价因子,分析了温度场时空变化,在归一化地表温度-植被覆盖度二维散点图计算的基础上,对温度与植被覆盖的相关性进行分析。结果表明:(1)于田绿洲的冷岛效应有逐年减弱的趋势,主要表现为绿洲中心相对温度的升高;(2)将地表植被覆盖作为影响绿洲温度场变化的动因,结果显示,于田绿洲地表温度状况与植被覆盖状况有明显的负相关关系,相关系数在-0.48～0.78之间。地表温度对植被覆盖程度的变化十分显著。文章指出,冷岛效应对绿洲发展具有重要意义,可以将绿洲冷岛效应作为绿洲生态环境状况评价的一个重要指标。     

喀斯特城市植被覆盖度时空变化对地表温度的影响

随着桂林喀斯特城市的快速扩展、地表植被覆盖度的变化,城市热岛现象越来越明显。以桂林1989-2006年5景TM/ETM遥感图像为数据源,利用遥感归一化植被指数反演植被覆盖度Pv,利用Qin单窗算法反演地表温度ts,分析Pv空间和时间变化对ts的影响。结果表明,在空间上ts随Pv的提高而降低,呈明显负相关关系。在时间上Pv<0.2面积比例逐年增加,1989年7.8%、1991年15.2%、2000年20.7%、2005年21.1%、2006年22.7%;而Pv≥0.7面积比例逐年减少,1989年49.2%、1991年27.4%、2000年27%、2005年16.5%、2006年11.1%。其导致地表温度高于茂密林地表面温度的比率z>20%的高温像元比例逐年上升;而z≤10%的低温像元比例逐年下降,1989年28.9%、1991年25.4%、2000年23.7%、2005年22.2%、2006年20.4%。植被覆盖的喀斯特山峰呈现显著的凉岛现象,从而调节喀斯特城市气候环境。     

自然因子对四川植被NDVI变化的地理探测

许多研究已表明基于遥感的植被指数在地表过程和全球变化研究中具有重要作用,对认识植被变化的驱动因素具有重要意义,但自然因子对植被变化影响仍然难以量化。应用地理探测器模型,研究四川地区自然因子变化对植被分布的空间模式和植被变化的交互影响,并确定了促进植被生长的各主要自然因子最适宜特征。结果表明：① 2000-2015年,四川植被覆盖度状况良好,中高、高植被覆盖面积之和均超过94%;归一化植被指数（NDVI）转化表现为NDVI > 0.4以上区域转化明显,中高和高植被覆盖区面积分别呈显著下降和上升趋势;植被覆盖时空变化差异显著,植被覆盖较高区域位于四川盆地东北部、川西北高原地区,植被覆盖较低区域分布于四川盆地中部城市密集区域。② 土壤类型、高程和年均温度变化等因子较好地解释了植被状况的可变性。③ 自然因子对植被NDVI影响存在交互作用,自然因子协同效应呈现相互增强和非线性增强关系,两种因子交互作用增强了单因子的影响。④ 研究揭示的促进植被生长的各主要因子最适宜特征,有助于更好地理解自然因素对植被NDVI变化的影响及其驱动机制。     

中国与美国大都市区城市内部土地覆盖结构时空差异

城市内部土地覆盖结构对城市生态服务功能和人居环境质量产生重要影响。中国与美国不同发展阶段城市不透水地表和绿地时空分布格局存在显著差异。本文基于Landsat TM/MSS影像获取1978、1990、2000、2010 年城市内部土地覆盖和不透水地表分类信息,监测并比较中国和美国六个特大城市扩展时空动态、土地覆盖结构差异及城市不同功能区特征。研究表明,在过去30 多年以来,中国城市以相对紧凑形态发展,美国城市较为离散;美国三大城市植被所占的比例是中国的2.21 倍;中国城市内部结构土地利用功能类型更加复杂,不透水地表密度更高,而美国城市CBD和居住区功能相对独立,特别居住区以镶嵌式低不透水地表和高绿地比例结构为主。     

基于Landsat TM/ETM+遥感数据的福州热环境研究

以福建省福州市为研究区,使用1994年5月12日Landsat TM、2002年3月7日LandsatETM+和2009年3月10日Landsat TM数据,采用普适性单通道算法对研究区进行地表温度反演算,反演得出福州地面温度的分布情况,并根据研究结果对福州市热环境空间分布格局及动态演变过程进行监测分析.研究结果表明:福州市存在明显的城市热岛现象,不同时相遥感数据反演得到的福州市地表温度的空间分布趋势基本一致;城区地表温度明显高于郊区,水体温度最低.1994年福州市热岛中心分布范围较小;1994—2002年间福州市高温区域明显增加,主要分布在城区建筑物比较密集的区域和裸地区域;2002—2009年间高温区增加得比较缓慢,同1994年和2002年相比,2009年城区范围内大面积高温区减少且分布比较破碎.     

城市地表温度对土地利用/覆被变化响应的遥感研究——以乌鲁木齐为例

 快速的城市化对城市环境产生显著的影响,基于遥感定量研究地表温度对土地利用/覆被变化（LUCC）的响应,来评估快速城市化对环境的影响,是一种快速、有效的途径。以干旱区典型绿洲型城市——乌鲁木齐为例,将遥感与地理信息系统相结合,利用1990年和2009年两期陆地卫星影像为基础数据进行土地利用/覆被分类,并基于单窗算法定量反演同期的地表温度,从而对快速城市化进程中的土地利用/覆被类型动态变化的空间特征及地表温度对快速城市化的响应情况进行了定量研究。结果显示,在近20 a间,乌鲁木齐城市迅速扩张,土地利用/覆被类型变化显著,城市建设用地增长率高达44.73%;同时城市的快速发展使地表温度提高了近6 ℃。研究表明,温度变化格局,尤其是增温区的空间分布与城市扩张的空间格局基本一致,说明地表温度对城市的土地利用/覆被变化产生了显著的响应。     

巴西土地利用/覆盖变化时空格局及驱动因素

土地利用/覆盖变化(LUCC)是全球变化研究的热点问题之一。本文采用人机交互方法基于2005 年基准年的Landsat TM/ETM遥感影像修正欧空局GlobalCover 2005 年土地利用数据,进而采用逆时相目视解译法从1980年基准年的Landsat MSS/TM遥感影像数据提取1980-2005 年土地利用/覆盖变化信息,分析其变化的时空格局及驱动因素。结果表明:1980-2005年的25年间,巴西土地利用/覆盖变化面积达79.43万km²,占土地总面积的9.33%。其中,单纯耕地像元面积增加了20.18 万km²;耕地/自然植被镶嵌混合像元区面积增加了10.70 万km²;林地面积减少了53.12 万km²;灌丛与草地净增加21.10 万km²;水体面积增加0.46 万km²;城乡建设用地面积增加7573.87 km²。由此导致热带和亚热带湿润阔叶林生态地理区、热带和亚热带干旱阔叶林生态地理区、热带及亚热带草原生态地理区、草原和沼泽湿地生态地理区、沙漠和旱生植物生态地理区以及红树林生态地理区内分别呈现不同的土地利用/覆盖变化特征。近25 年间,地形地貌、气候、植被等自然地理条件深刻影响着土地利用的宏观格局,而土地利用政策调控、经济及对外贸易发展、人口增加及空间迁移、道路修建等是导致巴西土地利用变化的主要原因。     

基于谱间特征和归一化指数分析的城市建筑用地信息提取

以福州市ETM+影像为例,研究了城市建筑用地信息快速准确提取的原理和方法。通过对归一化差异型指数构成原理的分析以及对同名异义和异名同义现象的甄别,选取了归一化差异建筑指数(NDBI)、修正归一化差异水体指数(MNDWI)和土壤调节植被指数(SAVI)来代表城市建成区的三种最主要的土地利用类型--建筑用地、水体和植被。在此基础上进一步对这三个新的指数波段进行谱间特征分析,最后利用基于规则的逻辑判别运算将城市建筑用地信息提取出来。研究表明这一方法可以使繁杂的多波段谱间分析得以简化, 是一种快速准确、未经人工干预的建筑用地信息提取方法。本文还探讨了在城市建成区的研究中采用SAVI指数替代NDVI指数的优点。     

归一化水汽指数与地表温度的关系

城市热岛的遥感研究,传统上主要利用归一化植被指数作为指标来评估地表温度-植被之间的关系。本研究探讨了以归一化水汽指数作为评估其与地表温度关系的适应性,比较了归一化水汽指数和归一化植被指数在表达城市热岛效应方面的效力。利用"单窗算法"和3个不同时段的TM/ETM+数据获取了珠江三角洲核心区域的地表温度分布图,分析了两种指数与地表温度之间的关系。对局部区域逐像元和对区域总体分析的结果表明:不同时段的地表温度与归一化水汽指数之间均存在较强的线性关系,而地表温度与归一化植被指数之间的线性关系相对较弱。说明在城市化的环境下,与传统上常用归一化植被指数作为指标来定量分析地表温度相比,归一化水汽指数提供了一种互补的、甚至更加有效的衡量指标。     

Land cover changes in the rural-urban interaction of Xi'an region using Landsat TM/ETM data

Landsat ETM/TM data and an artificial neural network (ANN) were applied to analyse the expansion of the city of Xi'an and land use/cover change of its surrounding area between 2000 and 2003. Supervised classification and normalized difference barren index (NDBI) were used respectively to retrieve its urban boundary. Results showed that the urban area increased by an annual rate of 12.3%, with area expansion from 253.37 km2 in 2000 to 358.60 km2 in 2003. Large areas of farmland in the north and southwest were converted into urban construction land. The land use/cover changes of Xi'an were mainly caused by fast development of urban economy, population immigration from countryside, great development of infrastructure such as transportation, and huge demands for urban market. In addition, affected by the government policy of "returning farmland to woodland", some farmland was converted into economic woodland, such as Chinese goosebeery garden, vineyard etc.     

利用Landsat TM/ETM数据分析西安地区城乡土地利用/覆被变化

Landsat ETM/TM data and an artificial neural network (ANN) were applied to analyse the expansion of the city of Xi'an and land use/cover change of its surrounding area between 2000 and 2003. Supervised classification and normalized difference barren index (NDBI) were used respectively to retrieve its urban boundary. Results showed that the urban area increased by an annual rate of 12.3%, with area expansion from 253.37 km2 in 2000 to 358.60 km2 in 2003. Large areas of farmland in the north and southwest were converted into urban construction land. The land use/cover changes of Xi'an were mainly caused by fast development of urban economy, population migration from countryside, great development of infrastructure such as transportation, and huge demands for urban market. In addition, affected by the government policy of "returning farmland to woodland", some farmland was converted into economic woodland, such as Chinese goosebeery garden, vineyard etc.     

Characterization of land cover types in Xilin River Basin using multi-temporal Landsat images

This study conducted computer-aided image analysis of land use and land cover in Xilin River Basin, Inner Mongolia, using 4 sets of Landsat TM/ETM+ images acquired on July 31, 1987, August 11, 1991, September 27, 1997 and May 23, 2000, respectively. Primarily, 17 sub-class land cover types were recognized, including nine grassland types at community level: F. sibiricum steppe, S. baicalensis steppe, A. chinensis + forbs steppe, A. chinensis + bunchgrass steppe, A. chinensis + Ar. frigida steppe, S. grandis + A. chinensis steppe, S. grandis + bunchgrass steppe, S. krylavii steppe, Ar. frigida steppe and eight non-grassland types: active cropland, harvested cropland, urban area, wetland, desertified land, saline and alkaline land, cloud, water body + cloud shadow. To eliminate the classification error existing among different sub-types of the same gross type, the 17 sub-class land cover types were grouped into five gross types: meadow grassland, temperate grassland, desert grassland, cropland and non-grassland. The overall classification accuracy of the five land cover types was 81.0% for 1987, 81.7% for 1991, 80.1% for 1997 and 78.2% for 2000.     

城市地域地表温度-植被覆盖定量关系分析——以深圳市为例

地表温度-植被覆盖间的关系一直是城市热岛研究的热点之一,两者均为描述生态系统特征的重要参数。本文利用深圳市2004年的ETM+影像,基于遥感技术提取相关的下垫面类型、地表温度和植被覆盖等信息,探讨不同下垫面类型对地表温度-植被覆盖关系的影响,并结合分形维度计算方法,比较不同分辨率下地表温度、植被覆盖及其相关关系的变化。研究结果表明,植被覆盖程度与地表温度之间存在明显的负相关,并且在不同的植被覆盖程度下,地表温度-植被覆盖关系呈现分段线性关系。下垫面类型及其组合主要通过植被覆盖的分布对地表温度产生影响。而在不同空间分辨率下(30m至960m),地表温度和植被覆盖的空间变异程度均表现为先升后降,在120m的分辨率下,两者的相关程度达到最高。结果证实区域植被覆盖状况可直接影响辐射、热动力以及土壤水分等多种地表特征,从而导致地表温度分异等。