基于MODIS数据的长株潭地区城市热岛时空分析

基于MODIS影像,采用分裂窗算法反演的地表温度对长株潭地区城市热岛空间分布与季相变化特征、影响因子进行定量研究。结果表明,长株潭地区春季和夏季存在明显的城市热岛效应,而冬季和秋季城市热岛并不明显;地表覆盖类型对城市热岛的影响十分明显,长株潭地区春、夏、秋季植被绿地状况与城市热岛呈现明显负相关分布,其中以夏季最为明显,夏季地表温度与NDVI相关系数的平方R2达到0.8193,即植被覆盖对城市地表温度的影响显著。因此,城市植被的分布与季节变化影响着城市热岛的强度与时空分布,揭示出植被绿地对降低城市热岛效应具有重要的作用,大范围的绿地建设能有效降低城市热岛效应。     

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。     

基于遥感影像的城市热岛容量模型及其应用——以北京地区为例

城市热岛的定量化分析对于客观刻画热岛的物理特征、了解其对城市人居环境质量的影响等具有重要意义.针对区域尺度上城市热岛遥感研究缺乏定量、有效衡量指标的状况,为充分反映热岛信号的空间变化特征,按照热岛检测-热岛信号函数模拟-热岛容量建模的思路,建立了城市热岛容量模型.以北京城市热岛为对象的应用实例证明该模型能够综合热岛强度和热岛面积等多方面信息,满足城市热岛定量化分析的需求.研究结果表明,由于不同主导因子的影响,北京城市热岛存在显著的昼夜和季节差异.     

基于MODIS数据的青岛市城市热岛效应非一致性分析

利用2011年各月的MODIS数据,反演得到青岛地区地表温度数据和植被覆盖数据,对其地表温度与植被覆盖的分布状况及相互关系进行定量研究。实验表明,青岛市存在热岛效应,且热岛效应夏秋季节在市区表现较为明显,在夏秋季节内地表温度与植被覆盖之间呈现显著的负相关关系。此外,还对比了青岛市与上海市的城市热岛效应的不同,对青岛市热岛效应非一致性作出进一步分析。     

城市热岛时空变化特征及演变规律研究——以扬子江城市群为例

使用MODIS地表温度夏季影像,通过均值-标准差法和空间叠加分析,研究了扬子江城市群2000—2017年城市热岛时空变化与演变规律特征.结果表明:扬子江城市群热岛效应逐年增强,且强热岛主要体现在长江以南的苏州市、无锡市、常州市、南京市4个城市;城市群中各个城市的城市热岛都呈现由主城区向周围扩展的特征,其中,南京市呈现"...     

基于遥感的长沙市城市热岛与土地利用/覆盖变化研究

基于多时相Landsat TM/ETM+影像,首先计算长沙市地表亮度温度,然后利用NDVI(归一化植被指数)、MNDWI(改进 的归一化水体指数)、NDBI(归一化建筑指数)和NDBaI(归一化裸土指数)4个指数,采用决策树分类方法对长沙市影像进行 土地利用/覆盖分类。在此基础上,对长沙市城市热岛的空间分布特征、时空演变特征以及城市热岛与土地利用/覆盖变化和各种影 响因子之间的关系进行研究。结果表明,随着长沙市城区范围的不断扩张,城市热岛范围也不断增大; 土地利用/覆盖类型的变化 会改变地表温度的空间分布,城市用地和裸地是城市热岛强度的主要贡献因素,水体和林地具有较好的降温作用。地表温度与4种 归一化指数的回归分析表明,它们之间存在明显的相关性,不同土地利用/覆盖类型的地表温度存在较大差异。     

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。     

基于卫星遥感影像的南昌市城市热岛效应研究

分析了城市热岛效应研究的关键技术,采用了地表发射率对亮度温度进行订正的方法,尽可能地消除地表覆盖等对地表温度反演的影响,利用1989和2000年的LandsatTM／ETM＋数据,实现了南昌市城区及其周边区域的城市热岛效应的评价。     

长三角地区地表覆盖与城市热岛时空演变分析

为研究长三角城市群城市热环境与地表覆盖响应,基于长时间序列(2003-2018年)MODIS地表温度和土地利用数据,利用均值标准差法和城郊温差法揭示了研究区地表覆盖与城市热岛时空演变规律.结果表明,长三角城市群城市扩张明显,建成区范围逐年增大;长三角城市群城市热岛在空间上表现为由西向东的M形扩张以及由北向南的Z形扩张;城市热岛强度均在3℃以上,城市热岛增长主要体现在2003-2011年;研究区各地表覆盖类型变化趋势相同,均为水体温度最低,其次是林地和湿地,建成区地表温度最高.     

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。     

长三角地区地表覆盖与城市热岛时空演变分析

为研究长三角城市群城市热环境与地表覆盖响应,基于长时间序列(2003-2018年)MODIS地表温度和土地利用数据,利用均值标准差法和城郊温差法揭示了研究区地表覆盖与城市热岛时空演变规律.结果表明,长三角城市群城市扩张明显,建成区范围逐年增大;长三角城市群城市热岛在空间上表现为由西向东的M形扩张以及由北向南的Z形扩张;城市热岛强度均在3℃以上,城市热岛增长主要体现在2003-2011年;研究区各地表覆盖类型变化趋势相同,均为水体温度最低,其次是林地和湿地,建成区地表温度最高.     

基于多源遥感数据的济南市主要建成区热环境研究

城市热环境是反映城市环境状况的一个重要指标,本研究基于济南市快速城市化时期的Landsat-8遥感影像,利用遥感图像处理软件IDL8.5反演2016年济南市的地表温度(LST),得到济南市地表温度空间分布格局;并利用NPP-VIIRS夜间灯光数据提取济南市主要建成区范围及郊区范围,同时利用MODIS 8天温度产品,根据城郊温差法计算得到济南市主要建成区热岛强度信息,探究热岛强度的月及季节变化规律。研究发现白天热岛强度变化规律比较明显,夜间热岛强度比较稳定。同时,利用2016年谷歌影像提取济南市地表水体的分布数据,并采用剖面取样的方法在地表温度分布图上做出样点与其对应地表温度的分布曲线,研究发现水体和绿化植被的存在能显著地减缓城市热岛效应。     

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℃。     

基于多源遥感数据的藻华信息提取研究

将同期的ENVISAT ASAR图像和MODIS图像进行配准,利用经过大气校正后的MODIS光学图像,根据分类决策树对图像EVI进行分类,借此对太湖的藻华和非藻华区域进行划分,并以此为据在ASAR图像上研究两者的V/V后向散射特性,使用阈值法对藻华范围进行提取,并将结果与MODIS图像上得到的藻华范围进行对比。结果表明,通过ASAR图像与MODIS图像得到的藻华范围较好的吻合,说明在一定条件下,ASAR图像可以显示出藻华。最后,本文还从机理上探讨了风速对藻华成像的影响,分析了光学和微波图像提取藻华范围不完全一致的原因以及利用微波数据监测藻华的局限性。     

基于多源遥感数据的森林火灾监测研究

以2019年5月13日黑龙江省佳木斯市同江市洪河国家级自然保护区为研究对象,基于静止气象卫星Himawari-8(H8)和极轨气象卫星MODIS数据对火灾发生经过进行还原,基于高分一号(GF-1)和高分六号(GF-6)数据进行火烧迹地识别.试验结果表明,Himawari-8及MODIS数据都可较好地反演出火灾发生地点,...     

城市热岛的遥感研究进展

系统总结了应用遥感技术开展城市热岛研究的数据、方法与成果。对国内外学者有关城市热岛的形态结构、过程变化及成因分析等方面的研究内容进行了较为详细的评述，在此基础上，对未来城市热岛遥感研究的方向进行了展望。     

利用多源遥感数据识别波弗特海冰间水道

采用MODIS可见光反射率、热红外亮温和RadarSat-2双极化后向散射等多源数据,通过建立决策树综合判断来识别波弗特海域冬季的冰间水道及其内部冰型,并进行精度评价。研究发现,MODIS热红外只能粗略提取冰间水道轮廓;而高分辨率的RadarSat-2影像可以提供更多海冰类型信息,但是不同冰型的后向散射信号有重叠,影响水道提取的精度。研究结合多源数据建立决策树,综合极化后向散射和表面温度等参数来判断海冰类型,从而识别不同发育阶段的冰间水道。该方法的识别精度优于单变量方法。高分辨率Sentinel-2光学影像验证了不同阶段冰间水道的顺序分布。多源数据的应用有助于更准确地计算水道区域的海-气热通量和产冰量,同时为船只导航提供更详细的冰情信息。     

利用多源遥感数据反演城市地表温度

目前利用单通道热红外遥感数据反演地表温度的方法有大气校正法、单窗算法和普适性单通道算法,使用这3种算法反演地表温度时的一个关键问题就是需要获取大气参数。目前大气参数的获取主要根据近地表(地表2m左右的高度)的大气水分含量或湿度和平均气温的观测值来估计,这种方法只能获得个别点上的数据,而无法获取面上像元尺度的大气参数。本文利用多源遥感数据的优势,首先利用MODIS近红外数据,在像元尺度上获取温度反演中所需大气参数——大气水分含量,再利用同时相的Landsat ETM 影像,采用Jim啨nez-Mu oz和Sobrino的普适性单通道算法反演地表温度。研究结果表明,多源遥感数据的综合应用是城市地表温度反演的有效途径与方法,可获得较合理的地表温度反演结果。     

植被指数与地表温度定量关系遥感分析——以北京市TM数据为例

以北京市为研究区,在对Landsat-5 TM数据大气校正基础上,利用TM单窗算法定量反演地表温度,并估算了5种植被参数:归一化差值植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、绿度植被指数(GVI)、土壤调节植被指数(MSAVI)和植被覆盖度(fg)。结合地表温度(LST)空间分布,对比分析5种植被参数与地表温度的相关程度。分析结果显示,相对于上述4种植被指数f,g与地表温度有更好的负相关性,对地表温度空间分布的指示能力更佳。利用fg与地表温度关系定量分析了植被覆盖程度对热岛效应的影响,发现北京市区平均地表温度比近郊区和远郊区分别高1.6 K和5.3 K。     

基于MODIS地表温度产品的北京城市热岛（冷岛）强度分析

城市热岛是影响城市及其周边地区天气气候和空气质量的重要因素。利用2000-2005年MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,中分辨率成像光谱仪）分裂窗算法反演得到的1km分辨率地表温度产品分析了北京的城市热岛效应,发现白天城市热岛强度具有明显的季节变化,夏季最大值可以达到10℃以上,冬季变为冷岛,即城市地表温度低于乡村,最低值可以达到-5℃;模拟结果表明冬季城市冷岛的存在主要是城市和乡村地表热特性（热惯量）的差异引起的。夜间热岛强度的季节变化较小,全年稳定在5℃左右。选择北京周边地区比较典型的乡村耕地、山区森林以及永定河流域来研究乡村的选择对热岛强度的影响。发现选择不同的邻近区域作为乡村时,不仅城市热岛（冷岛）强度有较大变化,而且热岛强度的季节变化情况也有较大差异。冬季白天北京城市冷岛增加了近地层的大气稳定度,可能会降低城市空气污染物的扩散能力,加剧了北京冬季的空气污染。