基于Landsat8影像的安庆市城市热岛效应分析

从美国地质勘探局(United States Geological Survey,USGS)下载Landsat8卫星影像(2014/05/01和2018/04/10)作为数据源,安庆市市区为研究区,采用单窗算法反演出安庆市辖区的地表温度,并对反演结果进行归一化处理和分级,对安庆市市辖区的热岛效应进行时空变化分析。在此基础上,分析研究区内的NDBBI(归一化差值裸地与建筑用地指数),NDVI(归一化植被指数),MNDWI(改进的归一化水体指数),BSI(裸土指数)等与地表温度之间的关系。研究表明:(1)安庆市城市热岛效应显著,城区温度明显高于周边郊区;(2)安庆市热岛效应与NDVI,MNDWI呈负相关,与BSI,NDBBI呈正相关;(3)2014—2018年,安庆市城市热岛效应不断增强,热岛效应面积不断增加。     

南昌市城市不透水面及其与城市热岛的关系分析

通过分析南昌市不透水面和城市热岛的相关关系从而为缓解城市热岛效应提供技术指导.以南昌市2002年、2014年Landsat TM/TIRS遥感影像作为数据源.采用改进的归一化水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI)进行水体的提取,结合归一化差值不透水面指数法(normalized difference impervious surface index,NDISI)对南昌市不透水面信息进行提取,然后采用单窗算法进行温度反演.分析比较2个时期的不透水面分布图和地表温度分布图,在2002-2014年间,南昌市不透水面面积与高温分布面积都明显增加,且主要是沿赣江两岸扩张.而从二者的线性回归方程式中可以看到,它们之间存在着显著的正相关性,这说明城市不透水面面积的增加会加剧城市热岛效应.     

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.     

基于Landsat-8热红外数据的太湖地区地表温度反演与热岛效应分析

应用Landsat-8 TIRS遥感数据结合气象资料,使用三种不同的反演方法获得苏南太湖地区的地表温度(LST)数据.分析发现,辐射传输方程法反演的结果最接近于实测值;在缺乏实时大气廓线的情况下,普适性单通道算法更适用于Landsat-8热红外波段的地表温度反演;分裂窗算法在三种算法中精度最差.在反演结果的基础上,分析了不同地物的LST特征,建筑用地温度最高,水体最低.归一化植被指数(NDVI)和LST之间存在明显的负相关关系,证明了城市绿地是缓解城市热岛效应、改善城市热环境的重要途径.最后对2000年和2014年的两时相LST进行标准化和分区处理,分析发现,苏南太湖地区的热岛现象近些年来在不断加剧,城市热岛由原来单个存在逐渐成为多个热岛并存的局面,建筑用地的增加是导致整个城市热岛加剧的主要原因.     

南昌市城市热岛效应遥感分析

以南昌市为研究对象,使用Landsat 8影像数据反演南昌市地表温度,从而分析南昌市的热岛效应。采用单窗算法反演地表温度,用同期的MODIS温度数据验证温度反演的精度,得到的相关系数为0. 802 0,说明反演的结果较为准确。将地表温度分为低、次低、中等、次高和高5个等级,并统计了各级别温度面积所占的比例,从而得到南昌市不同行政区热岛效应的强度。最后,将不同温度的面积比例与人口密度和人均GDP拟合,分析人类活动强度对热岛效应的影响。发现次低温区域面积比例与人均GDP拟合曲线呈M型,中温区域面积比例与人口密度呈负相关,次高温和高温区域面积比例与人口密度呈正相关。     

基于Landsat 8TIRS的地表温度反演算法对比分析

为研究地表温度反演算法之间的异同,以神东矿区为例,以Landsat 8 TIRS为数据源,利用辐射传导方程法、基于影像算法(image-based method,IB算法)、单窗算法(mono-window algorithm,MW算法)和单通道算法(single-channel method,SC算法)分别反演研究区地表温度,并用MODIS地表温度(land surface temperature,LST)数据进行验证,结果表明辐射传导方程法、MW算法和SC算法分别高于MODIS LST数据0.19 K、0.03 K和0.58 K,IB算法低于MODIS LST数据0.65 K,四种算法与MODIS LST数据的相关系数均达到0.9以上,其中MW算法与MODIS LST数据相关系数为0.971 1,精度最高。     

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。     

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。
     

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 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Landsat TM遥感数据的城市热岛效应信息提取与分挝

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TM影像的淮安市地表温度反演分析

以淮安市1995年与2006年的Landsat TM遥感影像为主要遥感数据源,采用单窗口算法反演得到研究区的地表温度.通过计算卫星亮温,地表比辐射率,大气投射率,大气平均作用温度来完成单窗体温度反演的计算.从两个时期地表温度反演结果可以看出,城市正不断的发展,该城市聚集度有所提高,热岛效应加剧,温度分布与地表环境有着密切的联系.     

基于RS的山地城市热岛效应及其与土地覆被变化关系研究——以重庆市主城区为例

随着城市化的迅速发展,城市热岛效应及其所带来的问题对我们日常的生产生活的影响变得日益严重.文章以重庆市主城区为研究对象,利用1988年、2001年、2006年三个时相的LandsatTM/ETM+影像进行地表温度反演和土地覆被解译,并且尝试使用定量的方法来研究温度与几种指数之间的关系,包括归一化植被指数(NDVI)、归一化水体指数(NDWI)、归一化的城市用地指数(NDBI)等.结果表明:重庆市主城区热岛效应的空间分布呈现出一种混合状态,热岛与地表覆被类型关系密切,突出表现在城市建设用地区比其它类型的土地温度高;地表温度与NDVI、NDWI呈现一种显著的负相关.     

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．     

单窗算法在武夷山市地表温度反演中的应用

基于2004、2009、2013年的Landsat系列遥感影像,应用单窗算法反演武夷山市相应时点的地表温度,采用均值-标准差法对地表温度反演结果进行分级.结果表明:武夷山市的地表温度分布呈现出由市区中心向四周逐渐降低的趋势,市区主要交通干线及其周围一定区域内地表温度较高,距离交通干线越远,地表温度越低;2004-2013年武夷山市高温区域面积扩大,热岛效应逐步增强.     

城市热岛效应与地表特征参数的定量研究

本文以山东省济南市为研究区对比分析了归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、归一化水汽指数(NDMI)三种主要地表特征参数在表达热岛效应方面的有效性。首先利用TM影像反演地表温度,对局部区域逐像元和对区域总体分析的方法,分析了三种指数与地表温度之间的关系,结果表明:NDMI与地表温度的相关性最高,是三者之中能较好评价城市热岛效应的地表特征参数。     

基于Landsat TM的3种地表温度反演算法比较分析

以福州市为研究区,使用Landsat TM数据,利用基于影像的反演算法(IB算法)、单窗算法(MW算法)和单通道算法(SC算法)对研究区进行地表温度反演,并将这3种算法的反演结果与研究区的亮度温度进行了比较,结果表明:(1)3种算法反演的结果总体趋势比较接近,其中尤以MW算法和IB算法较为接近,研究区整体平均温度二者仅相差约1.0℃;(2)3种算法反演的结果均比亮度温度高,其中IB算法高出约1.9℃,MW算法高出约2.9℃,而SC算法则要高出约5.3℃.     

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。     

基于Landsat 8地表温度的单窗反演——以九江市为例

陆地表面温度被认为是城市环境分析的重要指标之一。目前,利用热红外遥感技术反演地表温度是获取有关区域地表温度信息的一个有效可行的方式。针对不同热红外传感器,国内外很多学者做了大量的相关实验,其中以覃志豪单窗算法精度相对较高;因此,采用覃志豪单窗算法反演地表温度,从而分析九江市的热度情况。实验结果显示,九江市2014年10月份气温在9~23℃区间,与实测温度接近,对九江市热岛研究具有一定的参考意义。