艾比湖流域典型绿洲热环境时空变化特征分析

针对目前绿洲地表温度时空变化的研究较少的现状,该文采用覃志豪单窗算法,利用1990年、1998年和2011年三期Landsat数据对精河县的地表温度进行反演,并查询实时陆面地表温度进行对比检验;分析了不同时期精河县地表温度分布格局,将反演的地表温度划分为低温区、次低温区、中温区、次高温区、高温区和极高温区。研究得出:各温度区间的分布范围发生了巨大变化;反演结果符合水体温度最低、绿洲次之、裸地最高的"冷岛"现象。结果表明利用Landsat数据反演地表温度是可行的。     

基于地理探测器的合肥市热岛效应影响因素分析

地表温度是城市热岛效应的重要指标。本文利用合肥市2018年4月10日的Landsat-8 OLI影像数据,经过预处理后,采用大气校正法反演地表辐射温度,并提取研究区域的归一化差分植被指数(NDVI)、归一化差分水体指数(NDWI)。通过地理探测器模型,探测地表温度和海拔、NDVI、NDWI等因子之间的影响关系。结果表明：合肥市存在热岛效应。通过分析地理探测器模型的探测结果可知：从单一因子探测角度分析,影响合肥市地表温度的主导因子为NDVI和NDWI;从两因子交互作用影响角度分析,NDVI对因子交互作用的影响最强。研究结果有利于分析合肥市热岛效应的影响因素,为城市规划、生态环境保护提供科学依据。     

基于城市地表温度与归一化植被指数对北京市建成区热环境分析

针对研究城市热环境的过程中,利用归一化植被指数(NDVI)进行地表温度(LST)反演,再将LST和NDVI结合说明地物变迁与城市热环境的影响的现状,利用Landsat-8多时相遥感影像、高分辨率影像、公开GIS等多源数据,通过人工交互判读和量化统计分析,实现了2013—2017年北京建成区NDVI变化及其对地表热环境影响分析,再对分析结果进行差值拟合评价。对NDVI阈值分割按照大小为LC1、LC2、LC3、LC4,对LST分为高温区(TH)、常温区(TR)和低温区(TL)。结果表明,2013年至2017年:1)建成区的平均NDVI增加0.03,其中LC1增加1.0%,LC2减少11.6%,LC3区域减少1.7%,LC4区域增加12.3%。2)建成区平均LST增加2.55 K,TH百分比增加0.6%;TR百分比减少1.1%,TL百分比增加0.5%。3)NDVI相对增加,地表温度相对下降以及NDVI相对减少,地表温度相对上升占60%,NDVI相对下降,地表温度相对下降以及NDVI相对增加,地表温度相对上升的占40%。     

基于辐射传导方程法的地表温度反演

随着城市的不断扩张导致城区存储较多的能量,研究地表温度反演变得越来越重要。本研究以典型的沿海城市烟台市牟平区作为温度反演的研究对象,运用辐射传导方程法,对Landsat 7ETM+数据,Landsat8TIRS遥感影像进行地表温度反演。结果表明2002年6月牟平区最高温度与最低温度差异为30℃,平均温度为33.5℃;2013年8月牟平区最高温度与最低温度差异为21℃,平均温度为30.2℃;高温区都集中在市区。研究结果对烟台市的城市规划和未来发展有一定的借鉴作用。     

基于MODIS数据的上海市热岛效应研究

采用2003~2005年EOS/MODIS数据,运用分裂窗算法定量反演了上海市地表温度,以间接反映城市热岛的变化规律。研究表明,上海市冬季地表平均最高温度为13.9℃,春季、夏季和秋季分别为32.5℃、45.7℃和29.0℃;地表相对高温区的分布具有明显的季节变化特征,冬季地表相对高温区分布在市区东南方向,春季、夏季地表相对高温区向西北方向移动,秋季地表相对高温区开始向东南方向收缩;冬季市区表现为弱冷岛中心,春季、夏季和秋季均为热岛中心,其中夏季的热岛效应最为显著;冬季弱冷岛中心的地面温度低于郊区温度2.6℃,春季、夏季和秋季的平均热岛强度分别为5.7℃、10.4℃和4.2℃。     

利用NDVI估算云覆盖区的地表温度

利用同源不同时相的遥感影像替换云覆盖区下的NDVI值,确定无云区的NDVI与LST之间的函数关系式,再运用此函数关系和云覆盖区NDVI值估算其地表温度。以连云港市为例,针对NDVI-LST两者相关性应存在多种可能,验证其在线性关系、对数关系、二次多项式关系3种不同拟合关系下地表温度之间的差异及其估算精度。结果表明,3种拟合关系误差精度均在MAE<0.94℃,RSME<0.92℃范围内,且估算精度基本与相关系数呈负相关,能够满足一般实际应用的要求。     

基于Landsat影像的NDVI与RVI反演结果实验与分析

为研究归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)的特点,选取德阳市旌阳区作为实验区,以2007年、2014年和2018年的Landsat影像为数据源,反演得到实验区NDVI和RVI的分布状况.结果表明,二者均能较客观地反映地表植被覆盖的整体情况;通过剖面分析发现,当NDVI值在0.5左右时,RVI反映的地表植被...     

基于ETM数据的郑州市城市热岛研究

热岛效应是主导城市环境的要素之一,城市热岛效应研究对城市公共健康,空气质量等影响人居环境的诸多方面都具有重要意义。郑州市作为正处于快速城市化进程中的中等城市,有其广泛的代表性。本文采用ETM数据反演出郑州市地表温度,地表温度的空间分布表明热岛效应的存在,通过采样分析发现主城区温度比郊区温度高10.1℃,表明热岛效应比较明显。为了定量化的衡量城市热岛与地表覆盖的关系,本文还研究了地表温度和NDVI、地表温度和NDBI之间的相关关系,研究表明地表温度和NDVI具有较强的负相关关系,其负相关系数为0.606,与NDBI具有较强的正相关关系,其负相关系数达0.813 5。     

基于Landsat-8 TIRS数据的兰州市地表温度反演

Landsat-8TIRS(Thermal Infrared Sensor)作为陆地卫星可获取的新型热红外传感器,在反演地表参数如温度、湿度、热惯量等参数有很好的前景。本文利用Landsat-8TIRS数据,结合大气上行辐射和下行辐射及不同地物的地表辐射率,通过辐射传输方程法对兰州市地表温度进行反演。结果表明,兰州城市热岛效应显著,总体上城区地表温度高于郊区,平均温差为3℃,同一时期的不同下垫面地表温度差异明显,低温区主要存在于水体及植被覆盖度高的地区,而高温区集中在城关区人口密度较大的地区及七里河和西固的工厂密集区。     

基于Landsat TM数据的东莞市热岛效应研究

本文以东莞市为研究区域,利用1990年、1998年和2005年3期的Landsat TM数据,反演了东莞市地表温度。研究结果表明:①东莞市的高温区主要分布在建成区,低温区主要分布在水体和高植被覆盖区;②1990年到2005年,常温区面积明显减少,低温区面积大幅增加,高温区面积呈增加趋势;③从不同温度区间的转移分析来看,1990年至1998年、1998年至2005年两个时期,常温区发生转化的面积最大,其次是高温区;④地表温度与归一化植被指数都存在明显的负相关关系。     

基于Landsat ETM+数据的银川城市热岛研究

利用1999年8月12日的Landsat-7 ETM+数据,经辐射定标、NDVI及地表比辐射率计算,通过简化大气辐射传输模型,对银川市的地表温度进行了反演。在此基础上,对银川市的城市热岛分布特征和热场变异指数进行了研究。结果表明,银川市具有典型城市热岛效应,城区的地表温度比市郊引黄灌区高出10℃左右;银川市生态环境质量出现了两个极端,即市区生态评价指标为极差,而市郊引黄灌区的生态评价指标为优。     

基于Landsat TM数据的北京城市热岛研究

利用Landsat TM热红外波段数据,根据辐射传输方程反演得到北京地区地表温度,讨论了北京城市热岛现象及其与土地覆盖类型和植被指数的关系。结果显示,北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近郊区和远郊区地表温度分别高出4.5℃和9℃,城市热岛效应明显。城区不同地表覆盖类型的地表温度也有显著差异,城市地表温度与NDVI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。     

GIDS空间插值法估算云下地表温度

选用陆面区域温度最佳空间插值法—梯度距离平方反比法(GIDS),为近似估算云下地表温度提供了可能。实验选取暖季南京江宁地区ETM+影像和ASTERGDEMV1高程数据,探索分析GIDS估算云下地表温度的可行性和可信性。对14种空间大小云覆盖区实验研究表明:利用GIDS插值估算云下地表温度具有可行性,且估算误差随着云覆盖区范围增大而增加,其最大MAE<0.9℃,最大RMSE<1.2℃,并在云覆盖区小于100×100像元时,最大MAE<0.8℃、RMSE<1℃;插值精度与最近邻无云像元典型代表性、区域内空间复杂度和地表覆盖类型均有关,存在不稳定性和动态性;云下NDVI均方差与MAE、RMSE有着一致变化趋势,借助NDVI均方差指示云下地表空间异质性及NDVI–LST负相关性,可对插值结果进行可信性评判,以避免插值结果盲目应用,推进和提升地表温度产品应用价值。     

基于TM/ETM~+影像的绵阳春秋两季城市热环境特征对比分析

选取中等城市——四川省绵阳市为研究对象,以2000年(代表秋季)、2001年(代表春季)TM/ETM+遥感影像为数据源。在基于影像算法反演地表温度的基础上,对研究区春、秋两季热场剖面、建成区范围内热力景观斑块和城市热岛效应进行研究。结果表明:(1)无论春季还是秋季,地表温度高低与下垫面性质具有较大相关性,水体和植被覆盖较好的区域呈现低温,而水泥、沥青等不透水面温度较高;(2)秋季相对春季而言,温度相对较高的热力景观类型面积减少,而温度较低的热力景观类型面积增加。分析热力景观异质性指数发现,优势度指数值春季大于秋季,说明春季存在较明显的优势斑块;(3)运用城乡平均温度对比法和热岛面积指数法,计算春季热岛强度值为1.77℃,秋季热岛强度值为0.78℃,由此说明,在该时段内春季的城市热岛效应强于秋季。     

基于MODIS数据的上海市热岛效应的遥感研究

对2000,2005,2011年MODIS L1B数据,采用分裂窗算法定量反演了上海市地表温度,对上海市的热岛空间分布特征及规律,以及季节变化进行研究,分析了植被覆盖指数与地表温度之间的关系。研究结果表明,从2000年到2011年的11年间,上海高温区面积出现先增大后减小的过程。从高温区的四季分布来看,冬季高温区出现面积最小,而春夏高温区的面积最大,约占整个上海面积的一半。上海的春夏秋3季,植被指数与地面温度呈负相关关系,且相关系数大于0.6。因此可以通过增加绿化面积来减缓上海城市热岛效应。     

基于移动窗口分析法的西安市热岛效应研究

本文利用西安市两期Landsat5 TM影像,提取了西安市土地利用变化信息、NDVI指数、MNDWI指数和地表亮温,并基于移动窗口分析法进行了热岛效应边界的定量研究,旨在为陕西省地理国(省)情监测中环境监测部分探索一些可行的研究方法。研究结果表明:11年间,西安市热岛效应的发展趋势与城市扩张情况基本一致;地表亮温与植被指数和水体指数存在负相关关系,因此增加植被和水体面积有助于调节城市热岛效应的强度。     

长春市城区热岛效应遥感分析

针对城市热岛效应对城市生态环境产生的诸多问题,该文以长春市为研究区,利用Landsat TM/TIRS遥感影像,采用普适单通道算法反演地表温度,分析各种驱动因子对地表温度的影响。结果表明:普适单通道算法反演得到的地表温度与卫星过境时测得的气温差值在2℃内。高程(DEM)、优化土壤调节植被指数(OSAVI)、改进归一化差异水体指数(MNDWI)均与地表温度呈负相关,归一化差异不透水面指数(NDISI)与地表温度呈正相关,城市中心区地表温度相对高。长春市1995-2017年间各土地覆盖类型中水体变化最为稳定,裸地变化最为活跃;各土地覆盖类型的平均温度均呈现:建设用地>裸地>林地>水体。因此,通过增加植被与水域的覆盖范围、减少人为不透水面面积可缓解城市热岛效应。     

基于Landsat数据地表特征参数与地表温度关系

以成都市为研究区,定量分析了各地表特征参数与地表温度之间的线性关系。通过对地表温度与归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、归一化水汽指数(NDMI)进行局部区域逐像元分析和总体区域统计分析,结果表明NDVI,NDMI,NDBI与地表温度间都存在明显的线性关系,可用于说明地表温度的动态变化,在3月份,NDMI与地温的相关性更优于NDVI。对传统城市热现象研究中,NDMI与NDBI能够用来以NDVI作为分析地表温度随季节而变化的互补的度量标准。     

武汉城镇化与热岛效应的定量研究

针对目前城市化进程加快对城市增温和城市热岛效应的促进作用尚不十分明确的问题,提出基于遥感技术的城镇化与热岛效应数量关系的构建。结果表明,1987-2013年间,武汉市中城镇化水平(50%~80%ISA)面积增加了14.5倍,高城镇化水平(80%~100%ISA)面积增加了2.8倍,城镇化范围沿着武汉市主城区和主要干道不断扩张;不透水面值与地表温度表现出明显正相关,不透水面值平均增加1%,可使地表温度增温0.06℃~0.19℃,城镇化水平对武汉城市热岛效应作用明显。研究结果为探讨城市热岛效应的缓解对策提供了基础,对合理规划和管理城市化意义重大。     

基于Landsat影像数据的城市热岛效应研究

以研究区2001、2009、2013和2018年Landsat影像数据为研究对象,对该地区的地表亮温进行反演计算,并在研究区范围内选取具有明显识别特征的伪不变特征点,且以2013年的亮温影像为参考基准建立回归分析模型,对多时相的地表亮温影像进行归一化处理,从而得到可进行对比分析的研究区地表相对温度,然后进行热岛强度等级...