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利用Landsat TM/ETM+数据进行南昌市地表温度反演,得出1989年和2000年2个时相的南昌市热岛强度等级分布特征,结合下垫面土地覆盖类型图,选取样区对比分析了地表温度空间分布.结果表明:南昌市存在比较明显的热岛效应,主城区的地表温度由城区中心向近郊、远郊逐渐降低,城市地表温度与下垫面的性质紧密相关.研究结果对于改善南昌城市生态环境、减缓城市热岛效应具有重要的参考价值. 相似文献
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利用武威地区2008年5月30目的Landsat ETM+第六波段数据。经过大气和比辐射率校正后,运用单窗算法反演武威地区地表温度,得出该地区夏季地面温度场的分布规律。结果表明,冰川表面温度最低,针叶林及绿洲次之,沙漠最高,地表温度以绿洲为中心从里到外呈带状分布。并运用归一化植被指数(NDVI)计算该地区植被覆盖度(Fg),进一步研究植被盖度及归一化植被指数与地表温度的相互关系,结果表明几种典型地物随NDVI值的减小,温度呈递增关系,植被盖度与地袁温度成线性负相关。 相似文献
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利用1988—2006年20景LandsatTM和ETM+数据分析了北京市城市热岛的季节变化特征。通过反演地表温度,建立统一的城市和农村区域,计算了城市热岛强度,并采用多项式拟合获取了城市热岛强度的季节变化曲线;同时,分析了热岛强度季节特征与气候因子的关系。另外利用4景2005—2006年不同季节Landsat TM影像,分析了不同季节城市热岛的空间变化特征,并选择穿越北京城区的两条不同方向剖线(SE-NW和SW-NE),分析了沿剖线方向城市热岛与地表类型的关系。结果显示,北京城市热岛具有明显的季节变化特征,与总云量的季节变化关系显著。最大热岛强度出现在夏季,呈现片状发散和零星热岛并存的空间分布特征。冬季为冷岛特征,其空间分布与夏季热岛一致。春秋两季热岛强度最小,但春季热岛空间差异较大。在相同季节,城市热岛强度和空间尺度在不同剖线方向具有明显的差异,这与不同地类的空间分布有关。 相似文献
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基于ETM+遥感影像反演不同土地利用类型地表温度的研究 总被引:3,自引:1,他引:3
采用Landsat7 ETM+为基本数据源,运用3种算法(大气辐射传输方程RTE、Qin等单窗算法和Jimenez—Munoz&Sobrino普适性单通道算法)定量反演了黄河三角洲部分地区的地表温度(land surface temperature,LST),并进行了不同算法反演结果的差值比较:以RTE反演结果为标准,在大气水汽含量较低时,Qin等单窗算法和JM&S普适性单通道算法精度较高,与RTE的反演结果相差均在1K以内;在大气水汽含量较高时,Qin等单窗算法在采用地面气象资料估算水汽含量条件下仍保持较高的精度,比RTE反演结果平均偏小0.95K;而根据估算的大气水汽含量进行反演的JM&S普适性单通道算法的反演偏差比Qin等单窗算法要大,达到1.94K,但JM&S普适性单通道算法根据实测的大气水汽含量得到的反演结果要略优于Qin等单窗算法,比RTE结果偏大0.67K。同时计算了经过6s模式校正后归一化植被指数(INDV),然后利用GIS中的空间分析功能,分析LST、INDV在不同土地利用类型之间的差异以及二者之间的定量关系。发现研究区内,就所有土地利用类型而言,平均LST和INDV之间存在显著的负相关关系;对于各种土地利用类型,这种相关关系也存在.但相关程度不同。 相似文献
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以都昌县为研究区,利用Landsat 8遥感影像为数据资料,采用监督分类法对研究区的土地利用信息进行解译,采用辐射传输方程法反演研究区的地表温度,分析研究区的土地利用信息和城市热岛变化特征,探究两者之间的联系。结果表明:(1)2013—2021年研究区水域、建设用地面积不断增加;耕地面积先减后增,总体呈减少趋势;绿地面积不断减少;未利用地面积先增后减少,总体呈减少趋势。(2)2013—2021年研究区强冷岛区、冷岛区和中间区的面积增多,热岛区和强热岛区面积减少。(3)改进后的归一化差异水体指数、归一化植被指数与地表温度成负相关,植被和水体对城市热环境具有一定的降温调控作用。(4)水域的地表温度均最低,其次分别为绿地、耕地和建设用地,而未利用地的地表温度最高。 相似文献
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基于MODIS数据的近地表气温估算 总被引:1,自引:0,他引:1
气温是各种植物生理、水文、环境等模型中一个非常重要的近地表气象参数,多年来气温数据均以气象站点资料插值得到。近年来,卫星遥感数据被用于气温估算,且精度不断提高。为研究基于MODIS数据的近地表气温估算方法,以浙江省为研究区域,利用33个站点2011年逐日每10 min一次的自动气象站气温观测数据和MODIS地表温度产品及参数因子,建立了MODIS地表温度和地面观测的气温的线性关系,同时通过考虑归一化植被指数、水汽压、地表反照率、高程4个影响因子,得出了卫星过境时刻MODIS地表温度和气温的多因子估算模型;利用Zaksek等提出的基于能量平衡的遥感模型进行了气温估算,并采用多元回归分析法对该模型重新进行了拟合,得到近地表气温。结果表明:三种方法的决定系数R2分别为0.87、0.94、0.90,均方根误差RMSE分别为3.35℃、2.31℃、2.78℃,多因子估算模型得到的结果最好。同时对其分白天和夜间进行检验,二者的RMSE分别为2.27℃、1.93℃,夜间精度比白天高。对于季节的变化,秋季估算结果最好,春季次之,冬季稍差,夏季最差。 相似文献