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.     

西安城区地表温度的遥感反演与时空演变分析

基于2002年6月11日和2009年6月30日两期Landsat 5 TM影像,利用辐射传输方程法反演了西安城区的地表温度,并通过统计分析和剖面线分析,研究了地表温度的空间分布格局及方向特性,进而就其演变特征与原因进行了探讨.结果表明:西安城区存在两到三个热岛中心地带,热岛效应明显;除2009年WE向热场剖面线自西向东逐渐降低外,其余3条均呈中间高、两端低的特点;除水体外,地表温度和NDVI通常具有相反的变化趋势;在建成区面积、人口和城市气温综合影响下,热岛范围与城市扩张体现出较强的时空一致性.8年间,城市内部相对差异缩小,热环境格局由"中心城区分布模式"转变为"建成区分布模式".     

高温热浪对大连市城市热岛变化特征影响分析

高温热浪(heat wave, HW)事件频发加剧城市热岛(urban heat island, UHI)的负面影响,因此探究HW时期不同生长季UHI变化特征的差异对居民应对城市热胁迫具有重要意义。本文基于大连市主城区2018年和2019年生长季前中后期Landsat 8数据,对比分析热浪与非热浪(non-heat wave, NHW)期间UHI的差异,结合归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和归一化建筑指数(normalized difference build-up index,NDBI)进一步定量探讨地表覆被类型与城市热岛效应的关系。结果表明:(1)相比非热浪年,热浪年在生长季内均表现出明显的增温趋势,生长季中期地表温度(land surface temperature,LST)标准差降低了0.3℃,说明2019年LST离散程度减小,LST变化趋于稳定。(2)HW对UHI的影响总体呈现出较为明显的促进作用。时间上,HW对应生长季中期热岛强度较NHW显著增强,较强热岛和弱热岛面积占比从非热浪年的12.8%和17.7...     

基于Landsat8的天津地区夏季城市热岛区分布特征研究

为掌握城市热岛区的分布特征以寻求缓解城市热岛效应的可行方法,选取2013年7月24日和8月25日两景Landsat8天津地区遥感影像,采用单窗算法反演地表温度,并在此基础上,利用Senanayake等提出的方法确定夏季城市热岛区,分析热岛区与植被和水体的关系.结果表明:研究区夏季地表温度平均值约为31.5℃,以中温区和较低温区为主;热岛区的地表温度在36℃以上,所占区域为研究区面积的6.12%,且空间分布不均,呈现市区和塘沽中东部2个中心,景观格局呈零星状和组团状,热岛区斑块面积相差较大;结合实例采用空间叠加法分析热岛区与植被和水体的关系,发现热岛区内几乎无植被和水体分布,说明水体和植被对热岛具有缓解作用.     

基于Landsat TM遥感数据的城市热岛效应信息提取与分析

在一定数量文献的基础上,概括了基于Landsat TM遥感数据的城市热岛效应信息提取方法以及对反演的地表温度的分析方法,温度反演方法有大气校正法、单窗算法、单通道算法,指出利用城市热岛信息,可以分析城市下垫面热岛的空间分布和结构特征、热岛的时间演化特点以及各种可能的驱动因素等。     

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.     

基于Landsat影像的杭州市主城区地表温度和热岛效应研究

城市热岛效应是研究全球变暖的重要问题。为了探究杭州市市区的城市热岛效应问题,基于Landsat数据和辐射传输方程法反演出了杭州市主城区的地表温度,以及通过均值-标准差法进行热岛强度分级,分析了2008、2013和2019三年间的地表温度和热岛效应的时空变化,并研究了地表温度与归一化植被指数（normalized difference vegetation index, NDVI）的相关性。结果表明：地表温度具有一定的空间分布规律,在靠近钱塘江的区域,地表温度都要明显更高一些;热岛分布也存在一定的时空规律性,钱塘江两侧热岛区域分布相对较广,并有增加的趋势;杭州市主城区的地表温度与NDVI指数呈现出负相关关系,并存在明显的空间异质性。     

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.     

典型绿洲-荒漠LST时空分异及其与NDVI的关系

为了辨析干旱区绿洲-荒漠地表温度时空分布对不同下垫面的响应特征,以叶—喀河三角洲绿洲为研究区,MODIS地表温度产品和土地利用数据相结合,分别提取LST和NDVI,研究地表温度的时空分异特征及其与NDVI的关系。结果表明:(1)研究区NDVI值越高,LST值越低;NDVI值越低,LST值越高,NDVI和LST之间存在明显的反相关关系;空间分布上来看,绿洲植被覆盖度呈现东、西部高而中部裸地低,地表温度分布状况则中部裸地高而东、西部低,这表明二者具有明显相反的空间分布特征;(2)研究区四季地表温度变化显著,昼夜温差很大,水域相比于裸地,水体夜间温度高于裸地;其中,春季温度分布在-0.11-37.94℃之间,夏季温度分布在10.63-54.18℃之间,秋季温度分布在2.54-38.84℃之间,冬季温度分布在-18.76-21.05℃之间;(3)从不同土地覆被地表温度的分布上看,在裸地、城市建设用地所覆盖区域地表热量丰富,水域、湿地所覆盖区域热量呈递减趋势。不同下垫面在冬夏两季温度变化和同一季节内昼夜温度变化显著,植被类型和植被覆盖度及其空间组合在不同程度地影响地表温度的时空分布。     

石家庄市主城区热岛特征及变化分析

城市热岛效应是城市化进程带来的突出问题。基于Landsat数据和辐射传导方程法反演出地表温度,分析2004-2020年石家庄市主城区热岛变化,结合土地利用和标准差椭圆得出热岛扩张情况,并研究地表温度与归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、建筑指数(Normalized Difference Built-up Index,NDBI)和温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI)的相关性,为国土空间优化布局提供理论依据。结果表明,2004-2020年平均地表温度、最低地表温度均有所升高;热岛主要集中在市中心、鹿泉区、藁城区和栾城区的城镇点,以及铜冶镇,建筑用地和热岛扩张趋势一致,并向着西北和东南方向扩张;地表温度与NDVI呈现负相关,与NDBI、TVDI呈现正相关,建筑用地是地表温度升高的主要因素之一,植被覆盖度和地表湿润度可以调控地表温度。     

植被、不透水面、水体对喀斯特城市地表热场影响

针对桂林喀斯特城市快速扩展所引发的热环境和热岛问题,对1989年和2006年TM卫星图像利用模型反演地表温度、植被指数NDVI、不透水面率ISA和水体指数MNDWI,分析植被、不透水面、水体等3个因素时间和空间变化对地表热场的影响机理。结果表明,地表温度与NDVI、MNDWI呈明显的负相关关系,与ISA呈明显的正相关关系;1989--2006年研究区NDVI大于0．4的中高植被覆盖区由76．89％大幅度降低到32．65％,NDVI低于0．2的无植被覆盖区由4．01％大幅度升高至17．15％,水体面积由3．87％降低到1．95％;ISA大于0．9的高不透水区域由12．1％大幅度升高至32．1％,导致地表温度高温区和次高温区由7．9％大幅度升高至15．9％,低温区和次低温区由61．8％大幅度降低到38．9％,热岛现象明显增强。连续大面积的不透水面是产生喀斯特城市热岛效应的直接原因,而喀斯特山峰植被、城市林地与行道树、城市中江湖等较大水体,对喀斯特城市热岛效应的缓解具有非常重要的作用。     

基于Landsat数据的昆明地区热岛效应分析

利用Landsat TM数据,对昆明地表温度进行反演,在此基础上分析了昆明地区热岛效应强度以及空间分布;定量研究了地表温度和植被指数的相关性。结果表明,地表温度与下垫面类型密切相关.初步探讨了降低热岛效应和改善热环境的途径;填补了昆明地区基于遥感城市热环境研究的空白。     

基于多源卫星资料的太原市城市热岛效应分析

“十五”以来,太原市建成区面积不断扩大,人口数量不断增加,人为活动以及下垫面的变化会影响太原市地表温度的时空分布,城市热岛现象也随之发生变化。为了对太原市今后城市发展及生态文明建设提供科学依据,利用Aqua/MODIS、数字高程、土地利用分类、城市灯光等多源卫星资料计算太原市2003～2019年城市热岛强度和城市热岛比例指数,分析太原市城市热岛效应时空变化特征,并结合高空间分辨率的Landsat8数据分析太原市热岛区和冷岛区下垫面特征。结果表明：2003～2019年,太原市辖区各县（市、区）城市热岛效应较强的月份主要发生在7月～9月,且多在8月城市热岛效应最强,辖区各县（市、区）中小店区城市热岛效应最强;近20年来,太原市辖区各县（市、区）城市热岛强度变化趋势不同,南部的小店区、晋源区和清徐县城市热岛强度整体增加趋势明显且逐渐相连成片,在今后城市发展中应重点关注,北部、东北部和西南部郊区的强冷岛区域的面积增加显著,有效缓解了所在县（市、区）的热岛强度;在城市发展建设中,注意金属、混凝土或塑胶等建筑吸热材料对局部热岛效应的加强作用,可通过大面积水体、植被等缓解局部地区热岛效应。     

2002-2018年北京市通州区城市热岛(冷岛)效应时空分异规律及其影响因素

北京市通州区于2015年正式成为首都市副中心。截止至2018年,已有大量的人口、工业、商业迁入通州区,使得人为活动大大增加。人为活动以及下垫面的变化会影响通州区地表温度的时空分布。为了给通州区今后的发展进行指导,本文通过MODIS数据和气象数据,得到北京市通州区城市热岛（冷岛）效应的时空分异规律,分析了地表温度和归一化植被指数（NDVI）及气象要素之间的关系。结果表明：北京市通州区1951~2018年的四季气温呈显著上升趋势;城市热岛（冷岛）与环境要素关系密切,归一化植被指数与地表温度呈显著负相关,这表明通州区的植被分布对热场具有调节作用;城市热岛比例指数与平均气温、平均相对湿度呈负相关（相关系数分别为0.012和0.119）;城市冷岛比例指数与平均气温、最大风速呈正相关（相关系数分别为0.186和0.089）。说明随着通州区平均气温的升高,通州区热岛现象减弱,城市冷岛现象增强。通州区最大风速的增加对城市冷岛现象有增强作用。通州区平均相对湿度的增加对城市热岛现象有削弱作用。可见该研究结果可以为北京市通州区城市规划和生态城市建设提供依据。     

基于遥感数据的常州市热岛效应分析

【目的】对常州市近30年热岛变化特征进行分析,并且分析城市热岛强度与植被、水体以及其他土地覆盖类型之间的关系。【方法】以整个常州市为研究对象,利用Artis&Camahan 的辐射校正温度反演法进行了地表温度反演,分析了常州市1988—2014年的城市热岛效应及空间变化。【结果】常州市在近30年来城市热岛范围,城区主要热岛区域与建成区保持一致,大量的人工下垫面、高密度建筑等扩张,造成高温区逐渐增多,热岛效应也越来越明显。【结论】常州市的热岛分布特征与常州市的土地利用类型有较好的一致性。低温区主要集中在植被和水体的区域,植被能够有效地起到降温的作用。     

基于遥感技术北方城市热岛效应变化定量识别

以城市人口迅速增长和城市用地迅速扩张为显著特征,随着城市化进程快速推进,城市热岛效应也愈 加显著。为快速提取城市地表温度信息,以探究城市热岛效应的时空分布,基于中等分辨率常规易得的 2000-2018时段内Landsat 影像热红外波段的辐射信息,定位于热岛效应显著的北方典型城市长春市,采用单 窗算法,分别对不同年份的影像进行地表温度计算,并生成长春市地表温度专题图。以此为基础,结合相应 时段内的地面观测温度数据识别长春市热岛效应时空变化,探究典型区内热岛效应强度变化规律和影响因 素。结果表明,研究时段内长春市热岛效应的时序变化特征表现为夜晚较白天强,秋冬较春夏强; 空间变化 表现出明显的空间差异性,但整体上为温度高值区增加; 土地类型的热岛效应强弱关系: 建筑用地＞ 绿地＞ 林地＞ 水体。     

基于LandsatTM／ETM＋的天津地区地表温度时空分布特征研究

以天津地区为研究对象,利用单窗算法对1993年、2001年和2009年3景LandsatTM／ETM＋遥感影像数据进行地表温度反演,将反演结果进行标准差分类后得到地表温度等级图．通过对不同时期地表温度分布进行时空分析,得到天津地表温度高温区在1993年到2009年期间主要集中在中心城区、滨海新区以及两者之间道路沿线等区域,其中,中心城区高温区不断加剧,滨海新区高温区从无到有、由弱到强,变化非常明显．分析结果表明：天津地表温度的空间分布与城市空间结构基本吻合,变化趋势与城市发展基本一致．