基于HJ-1B/IRS的重庆市热岛效应监测应用

本文利用MODIS数据反演大气透射率,利用HJ-1B/CCD进行分类,并反演地表比辐射率.在此基础上,借鉴单窗算法,利用HJ-1B/IRS数据反演得到地表温度,并利用MODIS温度产品对反演结果进行了初步验证.最后利用热场变异指数进一步分析重庆的热岛空间分布特征,并对NDVI与NDBI对热岛效应的影响进行了分析.其结论...     

长沙市热岛效应时空特征变化研究

本文基于1991-2015年长沙市9景Landsat TM/ETM影像,采用单窗算法反演了长沙市建成区的地表温度,提取了土地利用/覆盖类型,并结合相关资料对长沙市热岛效应时空变化特征以及城市热环境与城市土地利用/覆盖变化之间的关系进行了分析。结果表明长沙市热岛范围随着建成区范围的扩大不断增大,并且热岛的时空演变与建成区扩大的趋势一致：1991-1996年,长沙市热岛向东发展迅速,截至1996年东部热岛面积增加达53.54 km² ;1996-2003年,受城市建成区扩展影响,热岛向西部延伸,增加面积达39.88 km²;2003-2007年,建成区热岛向西部、南部加速发展,热岛增加总面积达33.55 km²;2007年后,长沙市建成区与热岛范围开始向东、西、南、北4个方向全面扩展。此外,建成区土地利用/覆盖情况发生了很大的变化,大量绿地转变为建设用地和耕地,极大地影响了地表温度的空间分布,各土地类型之间的温度差异显著缩小,水体良好的吸热性能明显地体现出来,建筑用地和裸地则对地表温度的贡献显著增大。     

多时相HJ-1数据补充的水体分布时序变化监测

由于地域、天气等原因造成的云影问题,导致了水体时序分析困难。本文以资源三号（ZY-3）影像作为辅助数据,以环境与灾害监测预报小卫星影像（HJ-1）作为研究数据,通过提取一个时间段内多景时相相近HJ-1数据中有效水体信息,迭代补充成完整的水体提取结果,将不同时间段内影像水体提取的完整结果形成时序监测数据,以达到对某地区水体时序变化监测的目的。通过对淮河流域安徽段研究区水体分布监测表明,该方法能充分利用每个时间段内质量不理想的源数据,对相近时相数据迭代补充,完整提取该时间段内的水体信息。多个时间段迭代补充形成的时序数据可有效支持时序监测。本文在研究区共选取了8295个查找点,结果表明：2013年该研究区洪季（7、8月）水体信息比旱季（3、4月）更丰富,特别是东南部在洪季形成了许多零散水体;相较于旱季,洪季研究区水域面积增长了22.1%。     

海岸工程变化的BJ-1遥感监测分析

 海岸工程对海岸带经济发展和生态环境影响很大。随着海岸工程建设迅猛的发展,采用遥感的方法对海岸工程变化进行遥感监测显得尤为重要。本文以北京一号小卫星(BJ-1)资料为数据源,利用多种变化监测的方法对天津港和曹妃甸港区2006年和2010年的海岸工程变化进行监测。结果显示,波段替换法与SVM分类相结合的方法在2个重点研究区域精度最高,其总体精度和Kappa系数分别为92.35%和0.7902;面向对象的方法精度和稳定性其次,其总体精度和Kappa系数分别为91.77%和0.7732。     

北京市地下管网图形数据库系统(BUPNIS)的建设

引言城市测绘资料是城市规划与建设过程中重要基础信息资料,又是城市科学管理的重要依据。随着城市测量数据采集和数据处理的逐步自动化,测量工作者如何更好地使用和管理好长期积累的大量数据,更好地为城市规划、建设和管理服务,其最有效的方法就是利用数据库技术或GIS技术建立数据库或信息系统,以实现管理及服务的科学化、现代化,以适应首都城市规划建设的飞速发展。     

海岸带与全球变化的关系

全球变化是当今人类社会面临的重大问题。全球变化的一个重要结果就是海平面上升。可见,结合全球变化,加强我国海岸带研究具有重要的意义。1海岸带的概念海岸带是指陆地与海洋的交接地带,从海岸到海岸带是概念认识的过渡。约翰逊(1919年)提出海岸现象可以分成为3-4个带,各具不同的海蚀或堆集地貌,并提出了海岸和海滨这两个概念。     

利用MODIS和HJ-1卫星数据监测墨西哥湾溢油事件

通过对比不同时段的MODIS和HJ-1卫星数据,监测墨西哥湾漏油面积变化与走向趋势,结果显示该法监测大面积溢油比较有效,可为漏油清理提供参考,并建议利用遥感手段对我省及南海海域类似海洋灾害进行实时监测。     

2009年甲型H1N1流感大流行时空分布特征分析

 本文利用球面距离的Ripley'K函数,分析了全球2009年甲型H1N1流感大流行早期疫情的点空间分布模式。同时,通过对比2000-2008年甲型流感病例数据,分析不同纬度国家2009年甲型H1N1流感新增病例数的时间序列特征及其与国家入境人数的相关性。结果表明,2009年甲型H1N1流感大流行早期疫情呈聚类分布,其L函数值最大值区间与65个全球城市的最大值区间相同。78.5%的病例分布在全球城市周围600km半径内。时间序列特征总体上类似于历年甲型流感,但是北回归线以北部分国家在6、7月非甲型流感流行季节仍有大量病例出现。并且北回归线以北国家冬季暴发集中在第45周到第48周之间,早于历年甲型流感流行时间。进一步分析认为,全球城市是本次流感国际传播网络的关键节点。国际旅行是流感传播的重要途径,并在本次流感大流行前期主导着流感跨国传播方向。同时不同纬度的环境条件对2009年甲型H1N1流感大流行有重要影响。     

用于自然灾害监测和减灾的低费用小卫星网

自然和人为的灾害每年都使远东的中国和她的周边国家蒙受了巨大的经济损失。为了能快速地对这些灾害作出反应以减少损失,有效和及时地从外层空间监测灾害已成为了一项迫切的国家需要。为了改进现行系统的覆盖范围和覆盖周期,曾建议采用地球观测卫星网。然而,常规遥感卫星的高成本至今还使得这项建议难以实施。萨瑞大学的萨瑞卫星技术有限公司(SSTL)已经研制了一套性能高、寿命长的微型卫星,该卫星利用先进的对地观测有效载荷,具有较强的星载处理能力。利用该套卫星就可以极低的成本获得从空中对地球的常规观测。每颗微型卫星只需费用约250万美元,因此,投资不到1800万美元就能构建由7颗卫星组成的卫星网(星座)。微型卫星重量轻、体积小,只需一个小的发射器就可以把整个网发射到低地球轨道中。     

1998-2002年中国地表太阳辐射的时空变化分析

地表太阳辐射是陆气能量交换过程中重要的物理参数和生态参数,利用卫星数据反演地表太阳辐射对于全面认识地表太阳辐射空间差异性和年际变化特征具有重要的意义。本文利用GMS-5静止气象卫星数据反演了中国区域1998-2002年地表太阳辐射值,在此基础上分析了我国地表太阳辐射的时空分布特征。结果表明:(1)青藏高原的地表太阳辐射最大,川黔地区最小,都位于北纬22^~35°这一带除川黔地区外,地表太阳辐射从东向西增强,西部随纬度升高而减小,东部以长江流域最小,向南北增加,西南最大,北部次之,至东北地区随纬度升高而减小(2)各月地表太阳辐射量分布复杂,最小值都出现在12月,但最大值出现时间受雨季影响很大,珠江、长江一带主要在雨季过后的7月,华北、东北和青藏高原主要出现在雨季前的6月及5月,西南地区则在季风雨季前的4-5月(3)5年来东部沿海地区地表太阳辐射增加了13.71%(+4.37W/m²·a),西藏高原地区地表太阳辐射减少了9.31%(-3.47W/m²·a),全国地表太阳辐射平均减少了0.84%(-0.27W/m²·a)。     

2005-2014年北京市主要城建区热岛强度时空格局分析

本文利用LANDSAT-8数据计算距离加权不透水面聚集密度,以城市聚类算法提取北京市主要城建区范围。并用2005-2014年MODIS 8天合成地表温度产品,以主要城建区面积150%的周边区域作为边缘区,计算城建区与边缘区平均温度差值为热岛强度;分析北京市主要城建区热岛强度年内时序变化;依据地表温度与当月平均热岛强度对热岛强度进行等级划分,统计不同热岛强度等级出现频率,分析其空间分布特征及与不透水面聚集密度的相关性。结果表明：（1）年内1-12月热岛强度随边缘区平均温度变化显示较好的规律性,白天为逆时针分布,夜间为顺时针分布;（2）白天热岛强度等级以2、3级为主,春、夏季中南部为三级热岛强度高发区;夜间呈现由外围向中心的“环状递增”特征,高等级热岛强度出现的频率由外围向中心不断递增;（3）不透水面聚集密度对白天不同等级热岛强度出现频率影响显著,1-4级热岛强度出现频率,随不透水面聚集密度增加而增加,不透水面聚集密度达到50%后的影响趋于减弱。     

2005-2016年北京中心城区热岛时空格局及影响因子多元建模

城市热岛效应作为城市范围的一种典型气候特征,在近年来受到了广泛的关注。了解城市热岛时空演变及形成原因对缓解城市热环境和提高人居舒适性有着重要意义。以北京市中心城区为例,首先,基于Landsat卫星2005、2010、2016年的热红外影像数据反演得到地表温度,采用均值标准差方法对地表温度进行划分得到多等级的热岛强度,分析城市热岛的空间格局和随时间的演变规律;其次,提取不透水层、植被、裸土和水体4种典型地物类型,统计不同年份下各热岛强度之间的转移信息并计算相关的热力景观格局指数;接着,依据离市中心的距离将中心城区分为30级缓冲区,统计分析每一级缓冲区内各地物类型的面积比例与热岛强度信息。最后,以各地物类型的统计数据,结合离市中心的距离,建立各影响因子与热岛强度之间的多元关系模型,综合分析地物类型和市中心的距离变化对城市热岛的影响。结果表明：北京中心城区整体热岛强度呈逐年增长的趋势,高等级热岛强度的热力斑块面积逐步扩张,热力景观类型的多样性随时间推移呈下降态势。不透水层对热岛强度的影响较大,具体表现为不透水层盖度越高,热岛强度越大;热岛强度随离市中心距离的增大逐渐降低。     

Improvement of mono-window algorithm for retrieving land surface temperature from HJ-1B satellite data

The thermal infrared channel (IRS4) of HJ-1B satellite obtains view zenith angles (VZA) up to ±33°. The view angle should be taken into account when retrieving land surface temperature (LST) from IRS4 data. This study aims at improving the mono-window algorithm for retrieving LST from IRS4 data. Based on atmospheric radiative transfer simulations,a model for correcting the VZA effects on atmospheric transmittance is proposed. In addition,a generalized model for calculating the effective mean atmospheric temperature is developed. Validation with the simulated dataset based on standard atmospheric profiles reveals that the improved mono-window algorithm for IRS4 obtains high accuracy for LST retrieval,with the mean absolute error (MAE) and root mean square error (RMSE) being 1.0 K and 1.1 K,respectively. Numerical experiment with the radiosonde profile acquired in Beijing in winter demonstrates that the improved mono-window algorithm exhibits excellent ability for LST retrieval,with MAE and RMSE being 0.6 K and 0.6 K,respectively. Further application in Qinghai Lake and comparison with the Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) LST product suggest that the improved mono-window algorithm is applicable and feasible in actual conditions.     

成都市城市热岛效应分析

城市热岛效应是城市气候最显著的特征之一.基于地理信息系统和不同时次的遥感影像,探讨成都市地表温度、热岛强度、热岛等级的分布特征及其演变.结果表明:成都市热岛效应明显且夜间夏强冬弱,地表温度呈条状分布;日间城市多数区域属于弱热岛以上等级,中心城区偏向强热岛和极强热岛,夜间强热岛面积扩张,冬季热岛等级增加明显;2002～2012年,城市热岛等级增加,强热岛面积扩张,但存在昼夜和季节性差异.     

成都市城市热岛效应分析

城市热岛效应是城市气候最显著的特征之一。基于地理信息系统和不同时次的遥感影像,探讨成都市地表温度、热岛强度、热岛等级的分布特征及其演变。结果表明:成都市热岛效应明显且夜间夏强冬弱,地表温度呈条状分布;日间城市多数区域属于弱热岛以上等级,中心城区偏向强热岛和极强热岛,夜间强热岛面积扩张,冬季热岛等级增加明显;2002~2012年,城市热岛等级增加,强热岛面积扩张,但存在昼夜和季节性差异。     

基于遥感和GIS的哈尔滨城区热岛效应研究

本文利用遥感和GIS技术对LandsatETM 热红外遥感数据进行处理,反演市区的地面亮温,并进行正规化处理和等级划分,研究城市热岛的时空变化规律和温度场的空间分布规律,揭示城市热岛效应空间格局。通过对哈尔滨市区热岛效应分析,可以确定城区内热岛效应的分布及监测城市化进程,为城市热环境质量评价和热源调查提供准确、丰富的信息。     

北京城市建筑密度分布对热岛效应的影响研究

“热岛效应”是现代城市气候的主要特征之一,本文基于高分辨率遥感影像,通过人工目视解译获取了北京市五环内的不同建筑密度区,进而结合遥感反演获得的地表温度数据,分析了城市建筑密度分布与城市热岛效应及其变化之间的关系。结果表明,北京市五环内的建筑以中密度区为主,高密度区次之,各建筑密度区在不同环线之间的分布也有较大差异。高密度区主要分布在二环以内,中密度和低密度建筑区主要分布在二、三环之间,高层建筑区总体分布较少,主要分布在二、三环和三、四环之间。城市建筑区的地表温度与建筑密度呈现显著正相关关系,城市建筑密度越大,其地表平均温度就越高,北京市高密度区的平均温度达到30.5 ℃,而高层建筑对热岛强度具有一定的缓解作用,北京高层建筑区的平均温度为28.32 ℃,比高密度区低2.18 ℃。从热岛强度变化来看,总体上高密度区、中密度区和低密度区的热岛强度均为增强的趋势,其中高密度区热岛强度增加的幅度最大,热岛强度增加了0.56 ℃,只有高层建筑区的热岛强度表现为减弱趋势,热岛强度降低了0.07 ℃。