NDVI、NDMI与地表温度关系的对比研究

通过研究归一化植被指数(NDVI)、归一化水汽指数(NDMI)与地表温度(LST)的相关关系,对比NDVI和NDMI定量分析LST的适宜程度。以Landsat 8遥感影像为数据源,以郑汴都市区为例,反演LST,计算NDVI和NDMI。从整体、分区、像元等不同层面分析NDVI和NDMI与LST的相关关系,并利用GEO-Da软件,分析150 m、300 m、450 m三种不同采样间隔数据的NDVI、NDMI与LST的空间相关性。主要结论为：①NDVI与LST的线性拟合度较差,而NDMI与LST具有很强的线性关系,剖面分析显示NDMI与LST呈显著负相关关系。②缓冲区分析结果表明,随着距城市中心距离的增加,用地类型增多,LST和NDMI之间的相关性逐渐增强。③在Moran's I空间相关性分析中,不同采样间隔下两指数与LST的负相关关系均比较明显,但由于水体在2个指数中数值的差异,使NDMI与LST表现出更强的空间负相关性,而NDVI与LST空间相关性则相对较弱。因此,总的来说NDMI是热环境研究的有效指标,与NDVI相比,NDMI与LST的负相关关系更强、更稳定,也更适宜于对LST的定量分析。     

基于MODIS数据的石羊河流域地表温度空间分布

地表温度是生态系统中极其重要的环境因子,中小尺度区域的热场空间分布对生态系统稳定性的研究以及干旱区流域的农业生产建设具有重要意义。利用MODIS数据,采用劈窗算法反演石羊河流域的陆地表面温度(LST),并计算植被指数(NDVI);利用TM影像,通过目视解译获得研究区的土地利用数据,结合DEM数据,采用GIS空间分析方法,分析LST的空间分布特征和LST与NDVI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。结果表明:研究区陆地表面温度北高南低,东高西低,整体上表现为由东北向西南逐渐降低的趋势;地表温度与海拔呈负线性相关,相关系数为-0.928;不同土地利用类型的地表温度存在差异,地表温度最高的未利用土地要比最低的林地高出16.42 K;对于单一土地利用类型,耕地、林地、草地、建设用地的地表温度与NDVI具有明显负相关;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,反映了流域地表温度和植被覆盖之间的关系,由此看出绿色植被对调节区域气候温度的重要性。     

温度植被干旱指数(TVDI)与多因子关系研究

利用EOS/MODIS数据,采用归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)构建NDVI-Ts特征空间,依据该特征空间计算温度植被干旱指数(TVDI)。通过对2009年6期冬小麦数据比较和多因子相关分析,认为TVDI与LST为极显著正相关关系,与NDVI相关性次之。气象因子中降水量(JSL)因子与TVDI相关性较为显著,在作物生长中后期,降水距平(JSJP)因子影响日趋明显;其它气象因子及海拔、灌溉与否等因子作用不显著,在进行大尺度干旱监测时基本可以忽略。如将TVDI与影响较为明显的因子组合建立新的指标或许是一个更好的监测方法。     

埃塞俄比亚安达萨河流域地表温度和归一化植被指数时空变化分析（英文）

本文分析了植被动态与地表温度等气候参数之间的关系,对环境和生态研究以及自然资源监测至关重要。本文首先利用Landsat数据探讨了1986年至2016年期间安达萨河流域地表温度(LST)和归一化植被指数(NDVI)的时空分布以及它们之间的关系,三个气象站点的月平均气温数据用于验证结果。该研究的结果表明,Andassa流域的LST在研究期间有所增加。总体而言,平均LST一直在上升,年增长率为0.081℃yr~(-1)。该研究结果还表明,所有季节的流域植被覆盖都发生了变化。在所有研究年份中,LST和NDVI之间存在负相关;从1986年到2016年,研究区植被具有退化趋势,地表温度有所升高。     

天山北坡城市群季节性地表温度与景观格局空间关系分析

探究景观格局与干旱区地表温度（LST）的空间关系,对于促进干旱区生态环境稳定发展具有重要的意义。基于Google Earth Engine(GEE)解析天山北坡城市群2003—2020年昼夜及季节性（白天）LST时空分布特征,使用Mann-Kendall非参数检验、Sen’s斜率并结合Hurst指数探究天山北坡城市群LST变化趋势并预测未来发展方向,运用标准差椭圆与重心迁移模型分析LST空间迁移特征,采用双变量空间自相关与多尺度地理加权回归（MGWR）模型分析LST与景观格局的空间关系。结果表明：2003—2020年天山北坡城市平均LST白天23℃,夜间-0.5℃,昼夜温差大,温度的季节性变化特征显著。LST未来变化趋势表明,夜间温度上升速度将高于白天上升速度,即冷岛强度白天高于夜间的现象将有所缓解。代表建设用地和植被的中温和低温,其温度重心在乌鲁木齐市。斑块密度（PD）、边缘密度（ED）和平均形状指数（SHAPE＿MN）与LST呈空间负相关关系,而最大斑块指数（LPI）、平均斑块面积（AREA＿MN）、聚集度指数(AI)和景观类型比例（PLAND）与LST呈空间正相关关系,表明斑块聚...     

澜沧江流域基于重建的MODIS地表温度数据的空气温度空间化制图（英文）

空气温度是一个非常重要的气候变量,通常由气象台站观测获得。对其时空特征的精确估算是很多模型的基础,但是由于台站分布密度的不均和研究区复杂的地形,往往使其空间化的结果较差。目前,随着遥感技术的发展,使用热红外遥感数据估算的地表温度,结合地面观测数据,建立回归模型可以提高区域空气温度估算的精度。由于云和其它大气因素会影响遥感反演的地表温度数据结果,因此本研究本文将2001-2010年的LST历史数据作为先验知识,用以建立LST背景库,并提出了基于LST背景库的Savitzky-Golay(SG)滤波算法来实现LST时间序列数据的重建工作。将重建后的LST与研究区12个气象站空气温度数据进行了时序分析和回归分析,结果表明在月尺度合成序列上LST-TA的一致性较好,且具有非常好的线性相关关系,80%的台站的决定系数高于0.5。通过对比分析发现,加入植被指数(NDVI)的各月空气温度回归模型比直接用LST建立的回归模型精度更高。因此,本研究使用LST-NDVI模型对澜沧江流域2010年12个月份的空气温度进行空间化制图,并分析了其年内时空格局特征。     

基于小波分析的NDVI与环境因子空间尺度依存关系研究(英文)

本文通过多尺度分解途径分析了NDVI与环境因子如地形与气候之间的空间尺度依存关系。为了揭示两者关系的尺度效应,选取青藏高原北纬32.5度作为研究样带,应用小波变换分析了不同空间尺度下的小波一致性和相位关系。研究结果表明:在青藏高原小于80km空间尺度上,气候变量如降水和气温不是控制NDVI的主导因素;而大于这个尺度,在一些生态区可以发现NDVI和气候因子具有显著的小波一致性。作为一个分异因子,海拔高度在青藏高原东南缘的纵向岭谷区对NDVI有着显著影响。通过这一研究发现,小波变换是研究NDVI与影响因素之间多尺度关系的一个有力途径。     

秦巴山区MODISLST时序数据重建及特征分析

地表温度(LST)是大气—地表水热平衡的重要参数,但受云等大气状况影响,MODIS LST时间序列产品存在大量缺失数据,限制了LST数据使用。该文以陕南秦巴山区为研究区,从LST与高程、归一化植被指数(NDVI)、经度和纬度的相关性特征出发,首先,针对不同的相关性特征自适应确定重建因子;然后,设计了以时点重建模型为主算法、总重建模型为备用算法的LST时间序列重建流程;最后,对研究区的地温特征进行分析。结果表明,高程与LST呈较为稳定的负相关关系,NDVI随植被的物候期变化与LST的相关性呈周期性变化,纬度与LST白天时点以正相关为主,夜晚则呈负相关特征;白天重建数据的平均绝对误差(MAE)变化范围较大,夜晚的变化范围小且平均值较低;71.8%的白天重建数据和78.2%的夜晚重建数据的误差可控制在3℃以内;研究区内平均地温随着高程的升高而下降,海拔1~2km区域的年均地温比海拔低于1km区域低2.0℃,海拔大于2km区域的年均地温比海拔1~2km区域低2.6℃。     

基于Landsat数据的2种地表温度空间降尺度算法比较研究

以2003年5月29日福州市LandsmETM＋影像为数据源,对2种地表温度空间降尺度算法——EM算法和HUTS算法进行实验、比较与分析,EM算法是利用高空间分辨率的地表比辐射率对低空间分辨率的亮度温度影像进行调节,从而达到提高热红外影像空间分辨率的目的;HUTS算法则是引入了归一化差异植被指数NDVI和地表反照率d,通过在低空间分辨率拟合二者与地表温度LST之间的关系,然后根据其尺度不变性,将该关系应用到高空间分辨率的影像上,从而达到提高热红外影像空间分辨率的目的．研究结果表明：1）2种算法所得结果影像都能在有效提高空间分辨率的同时较好地保持了原始地表温度影像的空间分布特征,达到了较好的降尺度效果;2）以RMSE为定量评价指标,HUTS算法要略优于EM算法,其中,EM算法的RMSE为1．2494,而HUTS算法仅为0．9869．     

基于MODIS数据的长株潭地区NDBI和NDVI与地表温度的关系研究

基于4个季节的MODIS影像,计算长株潭地区的地表温度、NDBI和NDVI,比较NDBI和NDVI与地表温度之间关系,对地表城市热岛效应研究的指标NDBI和NDVI进行对比分析.结果表明,NDBI与4个季节的地表温度间都存在明显的线性关系,而NDVI与地表温度间关系并不明显且随季节发生变化,说明NDBI是地表城市热岛效应研究的有效指标,在地表城市热岛效应的季节变化研究中NDBI可作为NDVI的一个附加指标.     

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。     

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。     

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 diff...     

2000-2012年祁连山植被覆盖变化及其与气候因子的相关性

研究祁连山地区植被覆盖变化及其与气候因子的响应关系对这一地区土地利用总体特征以及对区域及全球气候和环境变化都将产生深远的意义。利用2000-2012年美国国家航空航天局提供的MODIS NDVI数据并结合相应的气候资料,通过对逐像元信息的提取和分析,运用均值法、斜率分析法、相关分析法,研究了2000-2012年不同季节祁连山植被覆盖的时空变化及其与气候因子的相关性。结果表明:13 a来祁连山植被覆盖整体上呈增加趋势,其中春季植被改善最为明显,秋季次之;植被覆盖变化在不同季节都存在明显的空间差异;不同季节植被与气温、降水的时滞效应不尽相同;祁连山春季大部分地区NDVI与气温呈显著正相关,夏季NDVI与降水呈显著正相关,秋、冬季NDVI与降水、气温的相关性不明显。     

温度植被干旱指数（TVDI）在草原干旱监测中的应用研究

以内蒙古锡林郭勒盟地区为研究对象,选取2010年研究区旱情发生显著变化的9、10月份的MODIS植被指数和陆地表面温度数据,构建草原地区NDVI-LST和EVI-LST特征空间,进而由此构建了草原地区的温度植被干旱指数（TVDI）,并结合当地气象数据和野外同步实地测量得到的土壤含水量数据对该指数进行定量验证。结果表明：（1）基于EVI-TS特征空间构建的TVDI,同样适用于旱情研究;且在研究区植被覆盖度不高的条件下,基于NDVI-TS特征空间的TVDI更适用于干旱监测;（2）构建的NDVI-TS和EVI-TS特征空间,其散点图符合三角形的关系,与前人研究成果相符;（3）TVDI可以很好地反映研究区的旱情变化情况,可以对研究区进行旱情动态监测;（4）基于NDVI-TS及EVI-TS空间构建的TVDI均与实地同步野外采集的土壤含水量数据结果显著负相关。且通过对基于TVDI的干旱监测结果与研究区实际情况对比分析发现,两者在旱区分布范围、旱情强度等级、干旱发展进程等方面基本吻合,说明TVDI可以在时间上很好监测旱情变化,TVDI可以用来评价草原干旱状况。     

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。     

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。     

The role of local land-use on the urban heat island effect of Tel Aviv as assessed from satellite remote sensing

Climate change in cities has received much focus in the past few decades. Heat stress in urban areas has an adverse effect on human health and is expected to worsen in the future due to the global warming. Vegetation has been shown to mitigate this effect, but introducing ‘green’ areas into the metropolitan space is a challenging task. We assessed the thermal load in terms of surface temperature in Tel Aviv, the biggest metropolitan area of Israel. The thermal effect of four different urban land uses was estimated. Specifically, we compared the cooling effect of residential areas with high vegetation cover (referred here as ‘green’ residential) to that of small to medium size (2–40 ha) public parks. To this end, we used satellite data of land surface temperature (LST) and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), as a surrogate for vegetation cover. High-temporal data were combined with high spatial resolutions data to produce 10-year average LST and NDVI maps at high spatial resolution over Tel Aviv. As expected, industrial areas had the highest LST due to lowest ratio of vegetation to free space area (1%), while ‘green’ areas displayed the lowest LST. Green residential and small-medium public parks had comparable thermal loads, with green residential having slightly lower LST (by 0.5 °C). In general, small-medium public parks displayed higher LST than expected. Inefficient use of free spaces for vegetation, i.e., relatively low vegetation cover to free space ratio, was probably the main cause for this. Public parks had a higher local cooling effect, but a less continuous one on the proximate surrounding (30–90 m from the park), probably due to their relative location in the urban fabric. Our results suggest that ‘greening’ areas within the private urban space should be encouraged at the expense of building new small-medium parks in metropolitan areas that lack the sufficient free space for larger parks. The outcome of this study may have key implications for urban planners seeking to mitigate urban heat island effects under the limitation of existing dense urban layout.