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Landsat ETM+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...     

广州市城区热岛效应的遥感应用研究

利用Landsat TM/ETM + 热红外波段数据,根据辐射传输方程的地表温度反演方法,定量计算了广州市城区1988年、1995年和2002年的地表温度,讨论了广州市热岛扩展的时空演变格局和热岛效应形成的主要因素.结果表明,广州市城市热岛效应明显,热岛分布区域广且范围在不断扩大,在空间分布上呈现"三线四区"的特征.通过地表温度对比分析发现,老城区温度比高温区低3.7℃～4.2℃,比低温区温度高2.9℃～3.3℃,热岛强度为6.6℃～7.6℃;城市的功能布局、人类活动和经济发展与热岛效应的空间分布有十分密切的关系,也是影响城市热环境的重要因素.     

基于ETM+影像的土地覆盖类型与地表温度相关性研究

以福建省福州市为研究区域,通过Landsat 7 ETM+影像热红外波段反演地表温度,研究土地覆盖类型对地表温度的影响.用6S模型软件对2001年3月4日Landsat 7 ETM+影像进行辐射校正,从遥感影像上反演地表的真实温度.用监督分类方法对多光谱合成影像进行土地覆盖类型划分,得到林地、居民地、水域、沙滩以及其他用地分布图.把地表温度图和土地覆盖图进行空间叠加,按土地覆盖类型对温度值进行统计特征分析,得出5种土地覆盖类型温度排序,从高到低依次为沙滩、居民地、其他用地、林地、水域,其中温度最高的沙滩达23℃,温度最低的水域仅14℃,居民地和其他用地的温度在19℃左右.沙滩因早晨增温比较快,表现出较高的温度;温度第二高的居民地,表现为较明显的城市热岛现象.     

基于MODIS日地表温度产品的兰州市热岛效应特征

由于MODIS 8 d地表温度产品和Landsat热红外波段很难准确反映地表温度的日变化,这导致由此得到的热岛效应结果不够准确,因此利用MODIS日地表温度产品1天4次的数据来分析长时间段上的热岛效应变化和已有将日地表温度转换成月和年地表温度的算法得到月和年地表温度值,以兰州市为实验区分析了2002-2015年兰州市的热岛变化特征,结果表明：兰州市热岛效应总体上处于增长趋势,2002-2009年波动变化,2010-2015年平稳增加。空间上由中部逐年向北部永登县和皋兰县方向扩展;兰州市热岛的月变化特征分为两个部分,1～5月呈“人”字形变化;6～12月整体下降,空间上表现为东北和西南向条带中心紧缩;兰州市热岛季节变化表现为：夏季>春季>秋季>冬季,空间上在兰州的中心位置以及延伸至榆中县的东南角高温区面积增减。研究表明MODIS日地表温度产品能更加准确地评价区域尺度热岛效应的演变特征。     

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。     

基于Landsat 8劈窗算法与混合光谱分解的城市热岛空间格局分析——以兰州市中心城区为例

在ENVI和GIS支持下,提出了基于Landsat 8遥感影像的地温反演劈窗算法,提取兰州市中心城区地表温度。利用FNEA和混合光谱分解法确定了兰州市中心城区的城市热岛中心、不透水面和植被盖度,分析了城市热岛空间分布格局以及地表温度与下垫面之间的关系。结果显示:基于Landsat 8数据地温反演的劈窗算法是可行的。兰州中心城区的高温区分布较集中,地表温度与植被呈较强的负相关,与不透水面呈不显著的正相关,与其他非光合物质呈正相关。     

北京城市热岛环境时空变化规律研究

借助北京地区1997年、2004年的Landsat TM热红外图像,在RS和GIS技术的支持下,利用大 气探空数据对图像进行大气校正,采用单窗算法反演得到北京市区和周围地区的地表温度分 布图,地面验证表明单窗算法反演地表温度具有较高的精度.研究发现,北京市存在明显的 城市热岛效应;不同下垫面所对应的地表温度有明显差异,总体上城区地面温度明显高于郊 区,水体温度最低;随着城市规模的扩张,北京市的城市热岛效应有逐年增强的趋势,且人为因素对城市热岛的贡献逐渐加大.     

河谷地形下兰州市城市热岛效应的时空演变研究

基于1999年和2010年的Landsat ETM+和TM影像,以单窗算法反演了兰州市地表温度,研究兰州市最近10 a的城市热岛时空分布以及演变特征。研究结果表明:兰州市城市热岛的空间分布与延展与城市建城区的扩展相一致,热岛范围不断扩大,次中温和中温区大面积减少,相应的次高温和高温区大面积增加,热岛强度明显增强;除了城市下垫面覆盖类型,黄河低温带亦逐渐成为影响城市热岛分布的重要因子。各土地利用类型的平均温度均有所升高,建设用地和未利用地温度最高,对热岛效应贡献最大,是城市热岛的主要贡献因子,绿地和水体能够很好的缓解热岛效应。地表温度和信息指数NDVI、MNDWI、NDBI、NDBaI在兰州市河谷空间格局上显著相关,存在很好的对应关系。     

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。     

利用空间插值法估算云覆盖像元地表温度的可行性研究

云覆盖是热红外遥感应用和地表温度遥感定量反演的重要障碍。实验选取河北衡水地区Landsat TM影像,借助GIS的空间分析功能,探索运用反距离加权(IDW)和普通克里金插值(OK)方法近似估算3种典型地表类型(水面、城镇、农田)下的云覆盖像元地表温度的可行性。实验结果显示:当云覆盖区域达15 000个像元(约等于13.5km2)时,两种空间插值方法对城镇的云覆盖像元地表温度估算误差都为1.6°C左右,而农田和水面的估算误差在1°C左右(且水面估算误差小于农田),这与3种典型地表类型的地表温度空间异质性密切相关。因此,当Landsat TM图像中有少块云覆盖而发生地表温度值缺失时,利用空间插值法估算云覆盖像元的地表温度是切实可行的。     

山地城市土地覆盖变化对地表温度的影响

针对山地城市复杂的城市地貌和下垫面类型,本文使用TM、DEM、ETM⁺等遥感影像资料,提取了重庆市土地利用覆盖类型;借助TM、MSS等遥感数据的红外波段,反演出1988年和2000年的地表温度。分析了重庆市近十年的土地覆盖变化及其对地表温度的影响,结果表明,在1988~2000年间,研究区土地覆盖变化明显,特别是城市土地覆盖面积有显著增加。土地覆盖类型的变化会改变地表温度的空间分布,尤其是城市土地的扩展会提高地表温度。对山地、丘陵、平坝、陡坡四种耕地的地表温度进行了深入分析与研究,结果表明:山地城市土地覆盖变化引起了植被覆盖度的变化,而植被覆盖度的变化又相应地影响了地表温度的变化,植被覆盖度每下降10%,地表温度上升0.49K。     

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。     

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。     

非渗透表面对广州主城区地表热特征的影响

运用Landsat 5号和7号获得的遥感数据,评估广州地表热特征。为了量化城市土地利用程度和开发密度,对研究区基于子像元的非渗透表面丰度进行了分类。通过选择一定的非渗透表面丰度域值定义城乡边界和城市开发密度,应用陆地卫星热波段研究城市热格局。分析认为:可以基于量化的城市土地利用程度和开发密度确定地表热特征和格局。广州城区在日间具有热效应(热源),这种热效应与城市开发密度高度相关,即高丰度的非渗透表面通常与高地表温度相关联。基于植被冠层覆盖信息,证明城市非渗透表面丰度的时空分布及与其关联的热特征是量化城市土地利用、开发密度和城市热格局的有效资料。     

科尔沁沙地近水区域土地利用及沙漠化时空过程研究——以奈曼旗为例

以奈曼旗的西湖和舍力虎水库周边10 km范围区域为研究地,以1987年至2007年期间5个年份的Landsat TM影像为基本数据源,按与水体的空间距离,对近水区域各类土地利用面积百分比进行分地带统计。该过程通过ArcGIS平台下的缓冲区分析完成。结果表明,近水区域的土地利用活动和沙地分布的空间差异性十分显著。结果显示:①近水区域土地利用空间分布受地表水资源分布影响显著,在1~6 km范围以内,耕地面积百分比与到水体的距离呈正相关,草地、沙地面积百分比与到水体的距离呈负相关;②各类土地利用类型面积年际变化明显,草地面积百分比呈波动性降低,耕地面积百分比逐年上升,林地面积百分比在1999年后明显比1999年以前有所增加,沙地面积百分比在1999年以前呈现逐年升高的趋势,在1999年以后迅速降低;③土地利用活动的变异程度对近水区域沙地空间分布具有重要影响,二者具有明显的线性相关性。越靠近水体,土地利用活动的年际变化越频繁,导致过垦、过牧的可能性越高,沙地面积百分比越高。     

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。     

兰州市南北两山生态建设效应的遥感监测

利用1999年Landsat ETM+、2005年Landsat TM卫星影像和2009年“环境与灾害监测预报小卫星”影像提取兰州南北两山地区三期土地利用数据,将景观生态学的理论与兰州南北两山环境绿化工程的实际相结合,运用GIS分析、景观指数计算及数理统计等多种方法,对兰州南北两山地区1999—2009年的土地利用与景观格局动态变化进行分析。结果表明,10 a来兰州南北两山的土地利用变化主要表现为林地和建设用地的增加,草地和农田的减少;景观格局趋于破碎化,多样性增大,景观结构趋于多样化和均匀化。驱动力分析表明,人类活动和政策因素是导致该区土地利用和景观格局变化的主要原因。     

温室效应增强背景下城市热环境变化的遥感分析——以广东省东莞市为例

以快速城市化的典型地区广东省东莞市为例,利用Landsat卫星遥感数据、气象观测数据进行地表温度反演。从城市下垫面最基本的组成元素出发,对典型下垫面类型加以界定,采用NDVI阈值法提取水体-高植被区-建筑密集区的分布信息。通过对地表温度与典型下垫面信息的叠加分析,研究温室效应增强背景下典型下垫面温度的相对变化趋势。研究结果表明,在1988~2005年间,东莞市地表温度的高低顺序为:建筑密集区>高植被区>水体,建筑密集区与水体、高植被区的温度反差明显增大,而且建筑密集区与水体的温差大于建筑密集区与高植被区的温差。     

哈大齐工业走廊土地利用空间变化动态模拟

CLUE-S模型是研究中小尺度规模高分辨率土地利用变化空间模拟模型,哈大齐工业走廊面积为3451044hm^2,属于大尺度规模的研究区域。本研究基于哈大齐工业走廊1990、2000、2005年的Landsat TM遥感影像资料,利用CLUE—S模型首先对哈大齐工业走廊所属的7个市县土地利用变化分别进行模拟,然后将各市县土地利用变化模拟图进行拼接,采用面积优先法解决拼接时所遇到的行政区边界出现的土地利用类型不连续面,实现了利用CLUE-S模型模拟大尺度规模的土地利用变化空间模拟。研究结果表明,哈大齐工业走廊地区2015年土地利用变化主要趋势表现为耕地数量将略有增加,约增加2．62％,建设用地将明显增加,约增加24．37％,林地、草地和水域面积减少较为突出,分别减少11．17％、6．44％、18．04％,未利用地减少约5．58％。