渭-库绿洲土地利用/覆被变化与蒸散量时空特征分析

以新疆维吾尔自治区渭干河-库车河三角洲绿洲为研究对象,利用支持向量机法(SVM)对1997和2015年Landsat TM/OLI遥感影像获取土地利用/覆被类型信息,基于SEBAL模型对研究区蒸散发(ET)进行估算并分析土地利用/覆被类型对ET的影响.研究结果表明:1997—2015年渭-库绿洲土地利用/覆被类型变化较显著,总体呈"一增四减"的变化趋势;不同土地类型的SEBAL模型参数和ET具有明显差异,而水体中ET与LAI、NDVI、SAVI之间呈反相对应;而研究区2期ET空间分布特征基本一致,整体表现为西高东低、北高南低的分布规律,植被覆盖越高,ET越高,而低植被覆盖区域地表温度越高,则ET越低,表明土地利用类型变化对ET的空间分布具有一定的影响..     

基于MODIS数据的博斯腾湖流域地表温度空间格局

为了辨析博斯腾湖流域地表温度时空分布对不同下垫面的响应特征,基于MODIS数据,利用分裂窗算法反演研究区的不同季节地表温度并对反演结果进行精度检验。结果表明:(1)MODIS地表温度产品在博斯腾湖流域的精度良好,可利用流域地表温度的空间格局研究;(2)博斯腾湖流域四季地表温度变化显著,春季温度分布在-17.02~31.52℃之间,夏季温度分布在-9.99~56.04℃之间,秋季温度分布在-16.45~37.31℃之间,冬季温度分布在-32.42~10.79℃之间;(3)不同土地利用地表温度的分布总体上沙漠/沙地的地表温度均值最高,旱地、裸岩等次之,积雪、草甸最低。内陆湖流域内地表温度和土地覆盖类型存在明显的时空差异性,在极端干旱地区绿色植被对温度降低具有一定的调节作用。     

基于Landsat-8影像的西安市地表温度遥感反演与影响因子研究

基于西安市的Landsat-8数据,采用单通道算法进行了地表温度(LST)的反演,并通过实测LST值对反演精度进行了评价,同时分析了LST与不同地表类型、归一化植被指数(NDVI)以及归一化建筑指数(NDBI)之间的关系.结果表明,单通道算法反演LST精度较高,反演结果能较好地反演西安市LST的空间分布特征;不同地表类型对应的LST有明显的差异,城镇建设用地LST最高,农用地LST最低;通过在东西方向/南北方向剖面线上分别对NDVI、NDBI与LST进行线性拟合,发现NDVI与LST呈负相关线性关系, NDBI与LST呈正相关线性关系,进一步说明植被对地表起到了一定的降温作用,城镇建筑则加剧了城市热岛效应.     

北京地区陆表温度空间分布特征与下垫面的关系

利用北京地区1999年7月1日的Landsat 7/ETM＋数据,在RS和GIS技术的支持下,以陆表温度（LST）的遥感定量反演以及土地覆盖分类为基础,用热岛比率指数（URI）表征LST的空间分布差异,用土地覆盖类型、归一化建筑指数（NDBI）、归一化植被指数（NDVI）表征下垫面性质,对北京地区LST空间分布特征与下垫面的关系进行研究.结果表明：不同土地覆盖类型的LST不同,林地、水体的LST较低,城市建设用地和裸壤的LST较高;LST变化的幅度与土地覆盖类型所占比例有关,其变化的频率与土地覆盖类型的变化的复杂程度有关;LST值与NDBI呈正相关（r=0.648 6）与NDVI呈负相关（r=-0.704 4）.     

基于TM数据的合肥市城市热岛效应研究

城市热岛的空间分布与其下垫面环境极其相关。基于Landsat TM数据反演出合肥市市区地表温度;并分析合肥城市热岛分布、变化情况以及城市地表温度与其下垫面土地覆盖类型之间的关系。对合肥市市区2007年7月17日的地表温度分布图的分区统计显示出较大的温度差异:城镇用地具有高的平均温度(31.19℃),自然地表具有较低的平均温度(30.15℃),而水体的平均温度更低(26.88℃)。分别用%ISA(不透水面率)、NDVI值和MNDWI值来提取城市的不透水面、植被和水体信息;并对地表温度与%ISA、NDVI、MNDWI进行回归分析。结果表明,地表温度与%ISA和NDVI值有较好的相关性。     

2007～2016年广西地表温度时空分异规律及其影响因素

以GIS、RS技术为支撑,利用2007-2016年MOD11A2数据,对广西地表温度时空分异规律及其影响因素进行分析。结果表明：(1)广西年均LST值在23.19~23.87℃之间,多年LST均值为23.64℃,2008、2010、2014年较为突出,分别超出多年LST均值0.22℃、0.15℃、0.12℃;LST值月际呈现先上升后下降的趋势;各季节LST值,夏季最高,冬季最低。(2)空间上,LST值呈现出西南高于东北的格局。高温区分布在左江、右江河谷及北部湾沿岸区域,而低温区分布在东北部。(3)不同岩性LST值由小到大为非碳酸盐岩<白云岩石灰岩互层<连续性白云岩<连续性石灰岩<白云岩碎屑岩<石灰岩碎屑岩;各种岩性LST处于中温等级面积比例最高,白云岩碎屑岩的极高温面积比例最大,非碳酸盐岩和白云岩碎屑岩的极低温面积比例较大。(4)不同土地利用类型,建设用地的LST值最高,而水域的最低;水域、草地、林地、耕地的LST较稳定,而建设用地的LST变化剧烈。     

不同土地覆盖类型上地表温度与植被覆盖关系研究——以福州市为例

以ASTER为数据源,提取研究区的地表温度,并从不同土地覆盖类型上分析地表温度与NDVI、植被覆盖度之间的定量关系.结果表明在各土地覆盖类型上地表温度与NDVI、植被覆盖度的线性关系并不明显,而在1%的间隔上平均地表温度与植被覆盖度呈明显线性关系,在0.01间隔上地表温度和NDVI关系呈分段线性关系,利用1%间隔的植被覆盖度更有利于分析地表温度和植被的关系.     

城市地域地表温度与土地覆盖定量关系分析

利用Landsat TM影像,以合肥市区为研究区,采用最大似然法对合肥市影像进行土地覆盖分类,同时反演合肥市地表温度,然后计算NDVI(归一化差异植被指数)、MNDWI(改进的归一化差异水体指数)、NDBI(归一化差异建筑指数)和NDBaI(归一化差异裸土指数)4种指数.在此基础上,对合肥市城市热岛的空间分布特征、地表温度与土地覆盖类型以及各种影响因子之间的关系进行定量研究分析.结果表明,不同土地覆盖类型的地表温度存在较大差异,建筑用地和裸地是城市热岛强度的主要贡献因素,植被和水体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.     

宝鸡市区地表温度反演与城市热岛分布格局时空演变研究*

目的反演宝鸡市市区的地表温度,定量分析研究近20年来研究区热岛效应的时空演变和分布特征,以缓解城市环境问题和合理规划未来城市的发展。方法利用1995-2015年Landsat 5TM和Landsat 8TIRS影像数据和气象台站资料,采用GIS和RS技术,实现对渭河阶地型城市——宝鸡市地表温度(LST)的反演,并在此基础上进行热岛分布格局的时空演变研究,分析LST与NDVI,NDBI的空间对应关系。结果与结论宝鸡市存在明显的城市热岛效应,热场分布及延伸与宝鸡市空间扩展布局相一致,热岛范围呈逐年增长的趋势,低温区和次中温区面积减小,相应的次高温和高温区面积增加,热岛强度明显增强。在渭河阶地型城市的空间格局上,地表温度与NDVI呈负相关关系,与NDBI呈正相关关系。     

典型植被指数与地表温度空间特征分析——以桂林市为例

以桂林市为研究区,利用TM卫星影像数据提取3种典型植被指数(NDVI、RVI、TNDVI),并反演研究区的地表温度(LST);从不同土地利用类型和城市空间上分析各个参数的统计学特征,同时定量分析植被指数与地表温度之间的线性关系。研究结果表明:在整个区域上,以林地和农田地物为主体的城市郊区具有较高的植被指数值,不透水层比例大的城市建成区则具有较高的地表温度。另外,典型植被指数与地表温度相关性分析揭示,各植被指数与地表温度都呈较显著的线性负相关。相对于城市郊区,下垫面性质改变与植被覆盖密度偏低是导致城市建成区"热岛效应"形成的重要原因。     

厦门市地表温度与植被覆盖关系定量研究

以福建省厦门市为研究区,基于2015年的Landsat 8遥感影像数据进行4种不同算法的地表温度反演,并对4种算法的结果进行精度验证,选择一种精度最高的算法的结果与植被覆盖度进行回归分析,探讨不同下垫面的植被覆盖度与地表温度的关系.结果表明:在本研究区内,使用单窗算法反演地表温度结果与对比数据更为接近,精度相对较高.地表温度与植被覆盖度之间具有明显的相关关系,植被覆盖度能够有效降低地表温度.在不同的植被覆盖度范围内,对地表温度降温效果不同,当整体植被覆盖度水平较低时,植被覆盖度的增加能够更加明显地降低地表温度.不同的下垫面类型植被覆盖度与地表温度之间有很好的对应关系,植被覆盖度越高的下垫面类型,温度越低.     

陕北黄土高原植被动态变化及其对气候因子的响应

为了研究退耕还林还草工程实施后期,陕北黄土高原地区地表植被变化特征及气候因子对植被变化的影响,采用MODIS NDVI数据,通过像元二分法计算植被覆盖度,结合相关气象站点监测数据,利用线性回归分析、相关系数及显著性检验法,分析了陕北黄土高原植被覆盖度时空变化趋势及其对气温、降水因子的响应。结果表明:研究区植被覆盖度空间分布差异显著,由北向南植被覆盖度由低向高过渡明显,2009—2016年植被覆盖等级的空间转移变化主要发生在北部和中部地区,表现出由中低植被覆盖向中等植被覆盖转移、中等植被覆盖向中高植被覆盖转移的态势。2009—2016年研究区植被覆盖度年际变化速率较小,整体呈平缓增加趋势,中部和南部部分地区有减少趋势但变化趋势不显著。研究区内年植被覆盖度与年降水量、年平均气温的相关系数、偏相关系数均较小,相关性不显著。不同区域的植被覆盖度对气候因子的响应结果不同,在空间上正负相关性共存,研究区北部受年降水量影响较大,而中部受年平均气温影响较大。研究区植被覆盖度对气候因子的响应存在滞后性,生长季的植被生长受同月降水量和前一月平均气温的影响较大,且绝大部分地区均表现为正向相关。     

基于MODIS地表温度的重庆城市热岛研究

为了揭示重庆市地表热环境时空规律,展示重庆城市热岛的基本特征,利用2002年6月—2014年12月地表温度(LST)与归一化差值植被指数(NDVI)数据,分析了以长江-嘉陵江交汇处为中心、以75 km为半径的区域内LST时空分布及其与NDVI的关系.结果表明:1)LST在年际间呈波动变化,无明显规律性.季节上,LST夏季最高,春、秋季分居第二、第三,冬季最低.月份上,LST在1—8月为上升期,9—12月为下降期,8月为全年最大值,12月为最小值.2)从空间平均状况看,LST值在城中心最大,随着与城中心距离的增加,LST呈先减小后增大的趋势.从格点分布来看,LST分布与地形关系密切,高温与低温镶嵌分布于山体之间及山体之上,高温区多集中分布于长江以北、嘉陵江以东的夹角地带.3)热岛的强度和范围与时节有关,高温时节,热岛范围广、强度强,低温时节,热岛范围小、强度弱.4)LST与NDVI在空间上呈显著负相关关系,基本都通过了0.01的相关检验;在时间序列上二者关系不稳定.     

典型干旱区绿洲植被-地下水埋深-土壤盐分的空间分异与耦合分析

干旱区绿洲内部植被与水土的相互作用直接影响到绿洲的稳定。为了探索绿洲植被-地下水埋深-土壤盐分的空间分异与耦合关系,本文以典型干旱区绿洲——新疆和田地区克里雅绿洲为实例,根据归一化植被指数(NDVI)、地下水埋深和土壤盐分数据,采用地统计、3S技术、回归分析及K-S检验等方法,在耦合系数模型的基础上,研究植被覆盖、地下水埋深及土壤盐分的空间分异规律及相互关系。结果表明:(1)植被覆盖空间格局围绕克里雅河新老河道、平原绿洲内稻田区和绿洲外围过渡带等景观呈梯度分布;(2)克里雅绿洲区域内地下水埋深整体上由北向南逐渐增加,土壤表层含盐量整体上由西至东呈带状分布;(3)研究区植被覆盖、地下水埋深及土壤盐分的空间分异趋势比较一致;(4)克里雅绿洲地下水埋深、土壤含盐量及植被覆盖指数三者存在较高的耦合关系,耦合度在0.6以上,属中级协调。     

福建省平潭岛植被覆盖变化及其对地表温度影响的定量研究

以福建省平潭岛为例,利用1990-2013年3期Landsat卫星遥感影像,基于归一化植被指数提取植被覆盖度,利用Qin单窗算法定量反演地表温度.对不同年份的植被覆盖与地表温度的空间变化特征及两者相关性进行分析,以揭示热环境效应的内在机制.研究结果表明:植被覆盖度与地表温度呈较显著负相关,植被覆盖每增加10%,最大可使归一化地表温度降低0.049.2002-2013较1990-2002年时间段的植被覆盖与地表温度变化幅度大.同时,对1990-2013年的植被覆盖变化值与归一化地表温度变化值进行相关性分析,发现变化值之间也具有较显著的相关性,且其相关性为0.513.     

基于植被指数的天津地区热环境危急状况分析

选取天津地区2009年和2013年Landsat遥感影像,反演地表温度和归一化植被指数,定量分析研究区地表温度和植被覆盖状况,并在此基础上计算、分类环境临界指数,以研究基于植被指数的热环境状况的时空分布特征.结果表明:地表温度与归一化植被指数NDVI整体分布趋势相反,从2009—2013年,地表温度显著上升,植被覆盖状况降低;研究区热环境危急区面积不断增加,中心城区热环境危急性处于紧急状态,近郊热环境危急状态变化明显;热环境危急区内,各危急状态类型的面积比例大小依次为紧急状态严重状态警戒状态.     

2013～2019安徽省NDVI时空变化特征分析

为了探究植被NDVI变化特征及其对温度和降雨变化的响应,以安徽省为例,基于2013～2019年安徽省长时序MODIS-NDVI数据,分析了近7年安徽省NDVI的时空变化特征及其演变规律,同时结合不同降水和温度下NDVI变化特征进行了相关性分析.结果表明:安徽省7年间NDVI值在0.57至0.64之间,其与平均气温和年降雨呈正相关关系,且NDVI值与年降雨呈显著正相关的面积比例要大于与平均气温呈显著相关性的面积比例,空间分布存在明显差异.安徽省7年间NDVI值总体呈现增长趋势(R2=0.6178),增长速率为0.00387,夏季NDVI均值最高,植被覆盖度越来越优.皖西和皖南山区NDVI值较高,而江淮丘陵区NDVI值较低,主要与该地区人类活动频繁,植被破坏严重有关.     

城市景观格局与地表温度的定量关系分析

热岛效应是典型的城市气候现象,它的形成及强度与土地利用类型、景观格局等诸多因素有关.本文基于深圳市2010年遥感影像,采用线性光谱混合模型提取土地利用/覆盖等信息,利用最小二乘法和地理加权回归方法分别分析城市景观格局对地表温度的影响.结果表明:深圳市地表温度介于22.28~41.34℃之间,从西北到东南逐渐降低,城市不透水面温度显著高于植被覆盖区域,城市热岛效应明显.地理加权回归模型可以有效处理回归分析中空间非平稳性现象,能更好地刻画景观格局与地表温度之间的定量关系.植被格局指数对地表温度的空间分布解释率较高,其中归一化植被指数(NDVI)、叶面积指数(LAI)对地表温度的解释率最高,分别达88%、90%.不透水面面积、破碎度、邻近度,植被优势种种类、密度、空间分布以及垂直水平生长情况等共同影响深圳市的地表温度.在城市建设实践中,避免不透水面连片集中,降低其邻近度,同时尽可能增加城市的绿地面积,提高NDVI和LAI数值,是缓解城市热岛效应的有效手段.     

干旱对华北地区植被变化的影响

利用中分辨率成像光谱仪(moderate-resolutionimagingspectroradiometer,MODIS)归一化植被指数 (normalizeddifferencevegetationindex,NDVI)数据产品和气象站点的帕尔默干旱指数(thepalmerdroughtseverity index,PDSI)数据,分析了2001-2013年华北地区及3个主要地表覆盖类型区植被变化的时空特征和干旱的变化特征, 并以不同时间尺度分析了干旱对植被变化的影响.结果表明:1)华北地区植被NDVI空间分布差异较大,NDVI总体上 呈东南高、西北低的分布特点.2001-2013年,华北地区植被活动呈增强的趋势,其中秋季植被活动的增强趋势最明显. 2)2001-2013年,华北地区的干旱总体上有所减轻,其中秋季干旱减轻的趋势最明显.3)华北地区植被年际变化与干旱 有显著的正相关关系,干旱对植被生长状态有较大影响.北部草原区和中部落叶阔叶林带的植被年际变化与干旱的正相 关性显著;而南部农作物区不显著,干旱对农作物生长状态影响较不明显.4)在季节尺度上,华北地区夏季植被变化与干 旱的正相关性最为显著,夏季植被生长状态最容易受到干旱的影响;以16d的植被数据分析表明,NDVI距平值更适合 表征华北地区植被生长状态与干旱的关系.      

中国藏北高寒生态遥感植被变化及成因分析

 利用NOAA/AVHRR-NDVI遥感数据研究了近20年藏北高寒生态系统植被变化趋势,发现藏北植被覆盖呈现出东部高,西部低的态势;依次是农作区和森林区>高寒草甸>高寒草原>高寒荒漠草原。空间分布显示NDVI显著增加或减少的区域分布在地势比较低的东部和中部地区的森林区和高寒草甸区,在海拔较高的西部地区的高寒荒漠草原NDVI变化趋势处于轻微变化或无变化。分析造成植被变化的气候原因（温度、降水,风）和人为原因,认为不同区域植被动态变化的主导因素不同;藏北东部地区,植被变化受人类活动因素影响比较显著;中部地区,同期气候条件有所改善,植被覆盖呈增加趋势,年平均最低温度和降水对植被生长具有正效应,而风力和辐射减少引起该区植被蒸散下降也有利于植被生长。藏北地区西部为无人区,不受人类活动太大的影响,因而藏北西北部的植被变化可能更多的表现出藏北高原植被的自然变动。