基于遥感的区域热环境分析

为研究城市及其周边区域大范围热环境变化,以秦岭山脉南坡和北坡为例,采用遥感数据反演地表温度、植被指数和地表通量,不仅从传统地表温度参数理解区域热环境问题,还着重分析了秦岭两侧地表通量空间分布格局.研究表明,秦岭山脉南坡与北坡气候、地形和地表覆被状况的差异导致地表温度和热通量等热环境均存在显著差异.北坡的西安和咸阳市平均地表温度比其他行政区显著偏高,而在南坡植被覆盖较好的周至县境内,地表温度平均值则显著下降;裸地和居民地的地表温度平均值较高,而潜热通量和蒸散发平均值则较低.遥感估算区域热通量和蒸散发信息与地表温度同样是区域热环境研究中不可忽视的重要表征变量之一,而大范围区域热环境变化对于研究城市热岛效应的形成机制具有重要推动作用.     

不同土地利用类型对城市地表温度的影响——以广东东莞为例

利用Landsat TM6热红外遥感数据、土地利用专题图件、气象观测资料反演了快速城市化的典型地区东莞市的城市地表温度。构建了三个热效应评价指数:热效应贡献度指数、热像元权重指数和区域热像元权重指数,来定量分析不同土地利用类型对城市地表温度的贡献度,发现城乡工矿居民用地、林地和耕地的热效应贡献度较大,水域和草地的热效应贡献度较小,未利用地对区域热环境的贡献最小。此外,研究表明,随着平均温度的升高,东莞市水面和陆面1988~1998年的温度反差明显增大。     

地表热辐射方向性研究进展

地表热辐射方向性是基于多角度热红外遥感数据反演组分温度的基本问题 ,论文分析了国内外近来从等效比辐射率和热辐射模型两个角度研究非同温热辐射方向性所取得的进展和存在的问题 ,并指出今后应继续基本概念的探讨 ,加强遥感基础实验和热辐射理论模型简化和验证工作 ,进一步探讨基于热红外多角度遥感数据反演组分温度的新方法。     

高光谱热红外数据反演地表温度与比辐射率方法研究

地表温度与地表比辐射率是陆地表层系统的两个重要特征物理量,它们反演的精度将在很大程度上影响间接导出的地表参量的准确性和相关遥感应用的有效性。多光谱热红外反演温度和比辐射率受到陆地表面类型复杂而观测信息不足的限制,很难同时反演出精确的地表温度数值和地表比辐射率数值。高光谱热红外传感器的出现,为更好地解决这一难题带来了机遇。利用高光谱热红外数据的优势和特性,提出了一种基于大气下行辐射残余指标(DRRI)的方法,实现了地表温度与地表比辐射率的准确分离。通过高光谱热红外模拟数据的反演实验表明DRRI方法具有运算速度快、结果精度高、抗噪声干扰能力强等优点。该方法能够应用于野外测量的高光谱热红外数据以及经准确大气校正后的星载高光谱热红外数据。     

东莞市城市热环境时空变化及其驱动机制

东莞市处于快速城市化进程中,基于19902005年Landsat TM/ETM＋反演地表温度,对地表温度数据进行归一化处理,分析东莞市热环境格局的时空变化特征,并引入建筑密度和交通干道对区域热环境格局的形成机制进行分析。研究表明：东莞市在近15年间城市热环境格局发生重大变化,随着城市建设用地的扩张,热岛由起初的分散点状...     

热红外遥感图像中云覆盖像元地表温度估算初论

云覆盖是热红外遥感应用和地表温度(Land Surface Temperature,LST)遥感定量反演的重要障碍。如何估算热红外遥感图像中云覆盖像元的地表温度,是热红外遥感的前沿研究难题。以地表热量平衡为基础,根据地表温度的空间分布连续性、植被对地表温度的影响,提出三种解决云覆盖像元地表温度估算方案:空间插值修正法、植被关系修正法和改进型地表热量平衡法,并探讨云覆盖区地表温度空间分布的洼地效应现象、洼地效应强度及计算方法。基于地表热量平衡方程的洼地效应强度因子和影像灰度值之间关系的数值模拟,是三种估算方案切实可行的关键。     

遥感估算热惯量研究的回顾与展望

热惯量是影响地表温度变化的一个重要因子,随着热红外数据反演地表温度算法的不断完善,遥感技术已 成为估算热惯量的主要手段。本文回顾了近些年来遥感估算热惯量研究的进展,对其中3 种主要方法即地表温度 日较差法、日出日落温差法及模型反演法进行了评述,重点讨论了地表温度日较差估算热惯量方法,并提出从加强 机理研究、尺度转换及采用多时相多光谱数据等方面进一步完善遥感估算热惯量方法、提高其估算精度的设想。     

哈尔滨市城市扩展与地表热环境变化关系研究

采用1989,2001和2007年LandsatTM/ETM+遥感数据,利用单窗算法对哈尔滨市地表温度进行反演,从热岛强度、不同类型下垫面转换对温度的影响以及温度重心转移等方面分析了哈尔滨市地表温度随城市扩展的变化规律。研究认为:哈尔滨市城镇面积、城镇用地比重、城市扩展指数都表现为持续增长的趋势,城市主要沿香坊区公滨路、哈阿公路、太平区和松花江以北地区扩展;哈尔滨市高温区面积表现为持续增长,常温区、低温区面积不断减少;城市用地对地表热效应贡献最大,其他类型下垫面向城市用地转换均表现为正温度效应;哈尔滨市城市扩展与温度场强度转移方向相一致,城市扩展是导致城市地表热环境变化的主要原因。     

湖泊表面温度的单通道热红外遥感反演研究——以北极滨海平原融冻湖为例

基于TM影像的单通道热红外遥感数据反演了阿拉北极滨海平原融冻湖的表面温度,利用实地湖泊水体温度传感器所测量的水体温度进行了反演结果的精度验证.通过对比4种不同的单通道热红外遥感数据地表温度反演算法,发现其反演结果均与实地测量湖表温度高度相关,但精度存在差异,其中通用单通道算法(SCJM&S)的湖泊表面温度反演结果精度最高,获取均方根误差达0.45K,且该算法输入参数仅需大气水汽含量一项,适用于北极滨海平原地区的湖泊表面温度反演.湖泊表面平均温度的空间插值结果表明研究区的湖泊表面温度受纬度和海洋性气候影响显     

土壤墒情遥感反演与旱情诊断

土壤墒情与植被生长状况和地表温度之间存在密切联系?贑OST模型算法和单窗算法,开展了TM/ETM+多光谱数据的地表反射率、地表温度(LST)和土壤调整植被指数反演(MSAVI),分析了地表温度和植被指数的线性关系,提出了土壤墒情几何特征指数和旱情诊断函数,结合土壤含水量实测数据,建立了横山县土壤墒情遥感反演模型。实证结果表明,基于TM/ETM+数据反演的长度指数可进行旱情诊断;对土壤含水量的反演模型进行T检验,差异不显著,而基于地面温度的土壤墒情反演模型优于土壤调整植被指数反演模型。     

基于多源数据的昆明市主城区建筑区热环境分析

运用Quickbird、Landsat TM/ETM+、Modis、房地产图、卫星过境时气象资料等数据,研究了昆明市主城区建筑区热环境特征。采用Modis数据进行Landsat band 6数据有效性验证,采用ENVI的FE模块进行基于Quickbird的城中村提取,分析连片建筑区、城中村和住宅小区的地表温度（LST）的空间分布特征。结果表明：城内、城郊地表热环境差异很明显;建筑区地表温度高温区逐渐从一、二环间向二、三环间移动;城中村和住宅小区的LST均温都存在相同特征：一环内＞一、二环线间＞二、三环线间＞南三环外区域;2000-04-24住宅小区LST均值比城中村高0.5℃,2008-04-06城中村LST均值比住宅小区高1℃,2个时期住宅小区温度范围波动均比城中村大。     

闽南三市城镇发展与地表温度的空间关系

基于厦门、漳州、泉州三市1996—2017年的Landsat遥感数据与夜间灯光数据,应用总体耦合态势模型及协调性模型探讨了城镇发展与地表温度的时空耦合规律,并运用标准差椭圆、双变量空间自相关及景观指数分析两者之间的空间响应规律,结果表明：1996—2017年,闽南三市表征城镇发展变化的夜间灯光与地表温度的空间分布呈现出与地形、区位等因素的空间耦合性。三市夜间灯光与地表温度的总体耦合态势不断加强,协调类型逐渐增多;城镇发展早期,夜间灯光对地表温度的影响存在滞后性,在城镇发展后期,夜间灯光则对地表温度的影响呈超前性;夜间灯光与地表温度呈正相关关系,空间溢出效应明显。夜间灯光对地表温度的正向影响逐渐加强,其与地表温度的HH、LL聚集不断扩张;HH集聚连片趋势明显。厦门的城镇发展对地表温度的影响更显著,而在泉州、漳州则较弱。本文可为闽南三市热环境优化提供科学指导。     

土地利用规模−结构−形态演变对城市热环境的影响——以西安市主城区为例

土地利用变化与城市热环境关系紧密。以西安市为例,采用遥感影像数据,从规模?结构?形态对土地利用变化进行了分析,同时,对西安市热环境变化特征进行了阐释,在此基础上,对土地利用规模、结构和形态变化与热环境变化关系进行了系统分析,揭示土地利用变化对城市热环境的影响。结果如下：① 2000—2016年,随着建设用地的增长,西安市平均地表温度呈上升趋势,耕地与建设用地面积占比变化与地表温度变化呈正相关性,林草地与水域面积占比变化与地表温度变化呈负相关性;② 林草地、水域的斑块优势度越大,形状越复杂,集聚度越高,越有利于改善热环境,而耕地和建设用地的斑块景观优势度大、集聚度高,则会导致地表温度升高和热环境恶化;③ 集聚度和连通度高的大斑块林草地和水域具有更突出的降温效果,相反,高度集聚的建设用地形成的不透水面具有更强的升温效果。可为从土地利用视角改善城市热环境提供参考依据。     

基于遥感的银川市建成区城市扩展及其热环境变化分析

为研究银川市城市建成区扩展对热环境的影响，基于 1989、1999、2010 年和 2017 年 Landsat 系列遥感数据，采用建筑用地指数（IBI）提取 4 个年份的城市建成区信息，获取了城市形态演化指 标，利用热红外波段反演不同年份的地表温度；在此基础上，分析了城市扩展和热环境变化的时空 演变特征，探讨了城市扩展和热环境之间的响应关系。结果表明：（1）1989—2017 年银川市城市建 成区扩展面积达 506.13 km²，各时期的扩展速度和扩展强度差异明显，城市扩展具有“缓慢—快速 —稳步”的阶段性特征，城市空间形态趋于紧凑化，向着稳定状态发展，城市整体向东部和北部扩 展，重心整体向东北方向迁移约 5.54 km。（2）热岛范围随着城市扩展不断扩大，较高温区域所占热 岛比例呈先减小后增加的趋势，高温和特高温占比表现出先增加后减小的特征，热岛强度逐渐向 较高温区转移，城市热岛效应得到缓解；热岛空间分布显示，热岛逐渐由兴庆区老城区蔓延至贺兰 县和西夏区，且兴庆区热岛逐渐演化为相互独立的小次级热岛，强度有所降低；28 a 间银川市城市 热岛比例指数（URI）表现出先上升后下降的特征，整体呈上升趋势。（3）热岛区域在空间分布和扩 展方向上与城市扩展具有较高的一致性，城镇用地、公交建设用地和裸地能促进地表温度升高，而 草地和水体能够降低地表温度，公园绿地和水体能有效缓解银川市城市热岛效应且后者对降低城 市地表温度的效果要好于前者。     

地理单元划分对城市热环境响应规律的影响——以北京为例

尺度效应及空间异质性决定了同一种影响因子在不同地理单元中对生态过程的作用程度存在差异。论文选择城市热环境效应这一典型城市生态过程为研究对象,针对地理单元划分对热环境效应响应规律研究较少的现状,选择土地利用分类、网格、街区、局地气候区4种地理单元,选取常用景观组分指标——归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、不透水面比例(impervious surface area, ISA)和改进的归一化差值水体指数(modified normalized difference water index, MNDWI)为热环境影响因子,探究不同地理单元中城市热环境对景观组分响应规律的差异。以POI数据重新定义的北京市城区为研究区,结果表明：① 单因子与地表温度Pearson相关性分析得出街区和网格作为划分单元,各影响因子与地表温度相关性较高;② 利用多因子回归方法更适合于地表温度空间分异的解释,植被和不透水面比例因子的组合在4 km网格单元,植被、水体组合及植被、水体、不透水面比例的因子组合在局地气候区单元对地表温度空间分异的解释力度最强。论文为北方大城市热岛影响因素选择提供依据,充实了不同尺度热环境效应响应规律的案例研究,并为城市生态环境效应选择适当研究单元提供依据。     

全球气候变化背景下基于土地利用的人类活动对城市热环境变化归因分析——以京津冀城市群为例

近年来全球气候变化已经影响到人类生活的所有地区,气候系统变化的规模和现状是数千年来前所未有的。与此同时,中国城镇化进程显著加快,尤其以城市建设用地扩张主导的土地城镇化最为突出,导致城市热环境脆弱性加剧。已有研究探索了特定类型土地利用变化对于城市热环境的影响,但忽视了全球气候变化背景下自然气候和人类活动共同作用城市热环境变化的双重过程。因此,本研究提出一种基于土地利用类型的城市热环境变化贡献度算法,旨在厘清自然气候（表征为土地利用平均温度变化）和人类活动（表征为土地利用类型转变）对于区域热环境变化的单独贡献。本研究使用中分辨率成像光谱仪（Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS）地表温度及发射率数据,定量计算2005—2020年四季和昼夜京津冀城市群各城市土地利用类型平均温度和面积变化对于城市热环境变化的分别贡献。该算法计算各城市四季和昼夜地表温度变化与MODIS LST产品误差在1 K以内。2005—2020年各城市地表平均温度大多数呈增长态势,其中冬季白天增温幅度最高。耕地、城市建设用地和农村居民点对城市热环境变化的贡献度较其他土地利用类型突出。京津冀城市群中各城市人类活动对城市热环境变化的单位贡献强度远高于自然气候（4.03~648.07倍）,而人类活动的贡献总量（-0.25~0.92 K）低于自然气候（-2.40~6.50 K）。研究结果对于京津冀城市群空间协同发展和适应及减缓气候变化等具有重要的科学意义和实践价值。     

近20年京津唐主体城区地表热场空间特征变化分析

基于Landsat遥感影像获取京津唐主体城区1995~2015年地表温度(Land Surface Temperature, LST)和不透水地表盖度(Impervious Surface Percentage, ISP)数据。采用热点聚集和阈值分割法,依据地表的温度和不透水盖度属性将京津唐主体城区划分成9种地表热场类型,分析并探讨地表热场的发展规律、年际变化状况和区域贡献作用。研究发现,京津唐主体城区地表温度与不透水地表盖度间存在显著的正向相关关系,两者分别呈现“阶梯降”和“两端高、中间低”的变化特征。京津唐主体城区地表热场的发展主轴保持在西北-东南方向,且随时间推移沿主轴呈聚集态势。 京津唐主体城区地表热场的影响范围在空间上持续扩张,对于不同的主体城区,其在整体区域的热场贡献中有差异化表现。     

上海市人类活动对热环境的影响

随着城市规模不断扩张, 由城市热岛现象而导致的热环境问题不断凸现。城市热环境 的时空变化, 是下垫面改变、人为热释放和环境污染等人类活动因素相互交织作用的结果。 由于城市热环境影响因子的复杂性, 传统观测手段和统计方法在获取数据和分析人类活动对 热环境响应机制方面存在着局限性。而卫星遥感和GIS 技术为人类活动对城市热环境的影响 分析提供了技术支撑。选用Landsat ETM+ 影像, 以上海市外环内区域为研究靶区, 在探讨热 环境的空间格局基础上, 运用空间主成分分析方法替代传统的多准则判断(MCE) 方法, 分析 了人类活动对城市热环境的影响特征。结果发现, 对于上海主城区而言, 城市建筑与人口密 度、工业区布局、下垫面类型以及城市景观多样性四个因子是影响城市热环境空间格局的主 导因子; 四个因子的线性模型, 较好地模拟了热环境的空间变化, 定量揭示了上海城市人类活动对热环境的影响机制。     

城市地表水体时空演变及其对热环境的影响

以福州市建成区为例,基于Landsat遥感影像对水体类型进行分类,并提取出1989、1996、2006和2014年的地表水体信息,然后与不透水面、植被和地表温度信息结合,运用回归模型定量分析了1989~2014年间福州城市地表水体的时空变化及其对城市热环境的影响。结果表明：① 1989~2014年间,福州建成区各类地表水体均呈不断减少趋势,25 a间水体总面积减少了1 490.67 hm²,其中有70.0%转变成不透水面;② 1989~2014年减少的1 490.67 hm²水体对福州建成区温度上升的贡献达1.03℃,而在水体减少的具体区域,其升温效应可达3.6℃。     

基于自然区块的城市热环境空间分异性研究

通过有效解决建设用地子类划分,实现定量评价城市热环境的空间分异性,对改善城市生态环境、实现城市化的健康发展具有重要的意义和科学价值。论文以广州市为例,参考自然城市的概念,基于5类兴趣点(Point Of Interest,POI)开放数据,结合城市建设用地分类标准,构建5类自然区块;在Landsat 8遥感影像地表温度反演的基础上,计算分析自然区块下地表热场等级分布格局、热场平均值及热环境足迹范围,以对城市热环境空间分异性进行评价。研究表明：① 自然区块的构建,能准确地反映各类POI数据空间分布情况,能够实现对建设用地子类型的划分;② 5类自然区块内部地表热场等级均以高温像元为主,但等级分布具有显著差异。同时,自然区块的热场平均值由高到低的排序为：工业区块>商业服务业区块>交通与道路区块>居住区块>公共管理与服务区块;③ 自然区块形成的高温集聚区,存在热量扩散现象,实际影响范围大于其物理边界,5类自然区块的热环境足迹范围具有分异性。热环境足迹影响范围由大到小排序为：工业区块>商业服务业区块>居住区块>道路与交通区块>公共管理与服务区块。研究结果可为微观尺度上分析城市热环境、改善城市生态环境、实现城市化的健康发展提供科学依据。