基于Landsat的六盘水市地表温度反演分析

将六盘水市作为研究区,对该城市的地表温度进行探究分析。以2015年该城市的Landsat8卫星影像作为主要数据源,采用ENVI、ArcGIS等软件对六盘水市的影像数据进行归一化处理,可以得到六盘水市城市地表温度等级分布图、植被覆盖度等级分布图、归一化建筑指数等级图、归一化水体指数和地表比辐射率等级分布图。并对得到的结果进行对比分析可以得到如下结果:地表温度与植被覆盖度呈负相关;归一化建筑指数、地表比辐射率与地表温度呈正相关;归一化水体指数对地表温度的影响随着气温的升高呈负相关,反之亦然。     

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.     

基于植被指数和地表温度的干旱监测方法的对比分析

以陕西省关中平原和渭北旱塬为研究区域,应用1999-2005年每年5月上旬的AVHRR卫星遥感数据,对比分析了基于归一化植被指数(NDVI)和地表温度的几种干旱监测方法:包括条件植被指数(VCI)、条件温度指数(TCI)、距平植被指数(AVI)和条件植被温度指数(VTCI)等,研究了VTCI与其他干旱监测方法的优缺点及其在研究区域的适用性.从研究区域旱情分布来看,VCI的干旱监测结果不符合研究区域干旱的分布规律.从监测结果的影像纹理特征来看,VTCI和AVI可能适合于研究区域的旱情监测.通过进一步对比分析遥感干旱监测结果与累计降水量的监测结果,得出了VTCI更适合于研究区域的干旱监测.     

条件植被温度指数在华北平原干旱监测中的应用

以华北平原部分地区为研究区域,应用MODIS多时段卫星遥感数据进行了归一化植被指数和地表温度的计算和反演,应用条件植被温度指数对研究区域2003-2006年每年5月上旬的干旱进行了监测.以监测结果为基础,在时间和空间分布上分析了研究区域的旱情.应用降水量数据和土壤表层含水量数据对干旱监测结果进行了验证,结果表明VTCI与最近1个月的降水量具有显著的线性相关性,VTCI与土壤表层含水量有较好的线性相关性,验证了VTCI是一种近实时的干旱监测方法.     

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.     

秋冬季节广州城市绿地对热岛效应的调控作用差异分析

城市绿地具备"冷岛"效应功能,其在调控城市热岛效应方面发挥着独特作用,是城市生态研究的重要领域。以Landsat 8多光谱和热红外波段遥感影像为基础,系统分析了秋冬季节广州市地表参数比如植被覆盖度、归一化湿度指数(NDMI)和减化比值植被指数(RSR)变化对地表温度的影响;并综合绿地地表参数信息,定量研究了城市绿地面积和周长变化对其热环境调控功能的影响及其季节性差异。结果表明:广州秋季热岛强度和范围大于冬季;相比冬季,秋季地表参数与地表温度间具有更好的相关性,即秋季植被有更好降温效应。但是RSR与地表温度间呈对数函数关系,说明在高植被覆盖区降温效应可能出现"饱和现象"。秋冬季节城市绿地降温效应的影响距离为300 m左右。城市绿地面积和周长与地表温度间显著负相关,但秋季相关性小于冬季。绿地属性参数与地表温度间显著负相关,秋季相关性更强。然而,相关分析发现,除秋季绿地NDMI与内外累积温差间显著负相关外,其它地表参数与秋冬季节内外累积温度差之间的显著性并不明显,这一定程度说明绿地地表参数可能并不直接影响外部环境温度。     

基于遥感影像光谱分析的蓝藻水华识别方法

利用Landsat-7 ETM+遥感影像数据,以淀山湖为例,在分析蓝藻和其他典型地物影像光谱曲线及其特征的基础上,构建归一化蓝藻指数(NDI_CB),有效地从浑浊水体中提取蓝藻信息.通过k-均值非监督分类结果可以发现,构建的归一化蓝藻指数较传统的归一化差值植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)更加适用于提取低密度蓝藻空间分布信息.在此基础上,基于遥感影像光谱特征和归一化蓝藻指数,采用了支持向量机的分类识别模型,最终得到淀山湖区域蓝藻的空间分布范围与面积,通过发现在某一特定时间蓝藻分布的规律,为蓝藻预警和治理的生态学分析提供了及时、有效和客观的依据.     

几种典型地表类型反照率时序变化特征及其参数化研究

地表反照率对地表能量平衡、气候模式和全球变化研究具有重要的作用.受季节和下垫面影响,地表反照率呈现一定的时序变化特征,刻画这种变化特征可以为地表反照率估算提供背景信息,有利于提高反照率反演精度.目前已有许多研究致力于分析地表反照率时序变化特征和影响因素,但分析仅限于某一特定区域的一种或几种地表类型,同时对反照率与叶面积指数(leaf area index,LAI)、归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)等影响因子的相关性还缺少参数化研究.本文使用美国通量观测网络AmeriFlux观测数据资料,利用该网络站点分布范围广、地表类型丰富的特点,选取其中代表性较强的站点观测数据,分析了落叶阔叶林、常绿针叶林、草地、农田4种典型植被类型地表反照率的时序变化特征.发现各植被地表类型反照率呈现"U"形年内变化特征,在植被生长季,落叶阔叶林、农田、草地3种地表类型反照率均先减小再增大后减小,而常绿针叶林地表反照率变化不明显.利用统计方法分别建立了地表反照率与LAI和NDVI的参数化模型,结果显示:2种估算地表反照率的参数化模型均能较好反映植被生长过程中地表反照率的变化特征,与地面实测数据相比,计算得到的地表反照率具有较高的精度;2种参数化模型估算得到的反照率一致性好,相关系数为0.721 9.该参数化方案可为地表反照率的进一步估算提供背景参考模型.     

吉林西部地表参数空间分布规律分析

以吉林西部为研究区域,选取2000年7月15日的NOAA/AVHRR资料,利用SEBS模型试算了研究区地表温度、地表反照率、地表发射率、归一化植被指数等主要地表特征参数.分析地表参数在吉林西部的空间分布规律,同时对地表参数之间的关系进行定性的分析,为吉林西部生态环境的研究提供必要的资料.     

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。     

二向性归一化植被指数:概念及应用

最近发布的星载法国地表反射的极化与方向性观测仪(POILDER)与美国中分辨率成像光谱仪(MODIS)的地表二向性反射(BRDF)数据产品,其输入数据的大气纠正未能满足定量遥感的需求.提出了二向性归一化植被指数(BiNDVI)的概念,以同时考虑地表反射的二向性与大气程辐射的影响,并用于定义卫星多角度遥感观测值的大气质量指数.用该指数加权迭代反演,能明显改进MODIS-BRDF的数据产品质量.     

基于遥感的城市生态环境质量动态变化定量评价——以江苏省宜兴市为例

城市化与人类生存环境改善之间的矛盾日益突出,综合、快速、准确、定量监测城市生态环境质量状况尤为重要.以利用遥感技术反演城市生态系统净初级生产力、植被覆盖度和地表温度等生态参数,提出基于归一化不透水指数的地表裸露度;综合以上参数建立基于遥感参数的生态环境指数模型,并运用该模型定量评价江苏省宜兴市生态环境质量动态变化.结果表明,2000—2013年,宜兴市生态环境质量呈下降和升高趋势的面积分别占总面积的79%和21%,其中,20.56km2呈显著降低趋势,并未监测到显著改善区域.该模型综合各项遥感参数,能快速、准确、定量监测城市生态环境质量变化,具有良好的应用潜力.     

归一化多波段干旱指数在农田干旱监测中的应用

土壤水分含量及植被生长状态是重要的干旱指数.对土壤及植被的正确光谱解译是判断土壤及植被干旱程度的重要依据之一.本研究利用MODIS传感器中通道2(860 nm)波段被植被冠层强烈吸收性、通道6(1 640 nm)和通道7(2 130 nm)对土壤与植被水分含量吸收差异敏感性,构建了归一化多波段干旱指数(NMDI),验证了归一化多波段干旱指数在河南省应用的效果与可能性.研究发现,0～50 cm深度的土壤墒情与NMDI显著相关,在对0～50 cm层次的土壤墒情进行监测时,可以采用NMDI方法.分别对其进行F检验,均通过α=0.01显著性检验.同时,该指数在高植被覆盖区的应用效果有待进一步验证.     

黄河源永曲河流域地表温度与土地覆盖的时空变化特征分析

为明确黄河源地区地表温度变化特征及其影响因素,以永曲河流域为例,利用2008年、2020年landsat数据,通过辐射传输法反演地表温度,分析地表温度的时空变化特征及其与土地覆盖类型、地形因子和归一化植被指数之间的相互关系。研究结果表明：(1)2008~2020年,永曲河流域地表平均温度由24.330℃上升至24.592 ;(2)地表温度具有显著的地形分异特征,与海拔高度呈现负相关关系,高海拔地区尤为显著。地表温度随坡度增加而降低,按平缓坡、阳坡、半阳坡,半阴坡、阴坡的顺序,地表温度逐渐降低;(3)不同土地覆盖类型的地表温度差异较明显,草地的地表温度较高,小灌木丛较低,平均地表温度相差4.688 ;(4)地表温度与NDVI呈正相关关系,且自西向东相关性逐渐增强。     

基于多时相高分一号影像的玉米涝灾监测

结合多时相遥感数据获取的对玉米涝灾的空间分布和程度进行快速大范围提取,可为确定农作物的受灾范围、作物受损评估提供参考依据。通过获取受涝玉米区灾前、灾中、灾后的高分一号影像,结合多时相的归一化水体指数(NDWI)变化分析,设置合适的阈值,用决策树的方法获取玉米受涝范围。根据拔节期玉米受涝前后的归一化植被指数(NDVI)变化特征,提出一种利用综合多时相NDVI差值的指数ST|ΔD|来监测玉米受涝程度。根据实际野外采样点验证及产量测点分析,受涝范围的提取精度达到87%,受涝程度划分精度最高达到82%。     

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年、2013年、2019年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。     

基于遥感生态指数的赣江新区生态质量评价

随着生态文明建设的不断推进,城市发展面临更高的生态要求,全面、客观、快速、准确的评估区域生态质量成为当前生态研究重点。从绿度、湿度、热度和干度方面选取归一化植被指数(NDVI)、湿度指标(Wet)、地表温度(LST)、归一化建筑-裸土指数(NDSI)4个分量指标,运用主成分分析法集成分量指标,利用遥感生态指数(RSEI)对2007—2017年赣江新区生态质量进行评价,并通过空间分析方法探究空间格局演化特征。结果表明,赣江新区RSEI均值由2007年的0.74增加到2017年的0.76,整体生态质量水平较高;赣江新区大多数区域的RSEI等级由差、中等变为良,其中南昌经济技术开发区变化占比最高(52.77%);与2007年相比,赣江新区2017年的生态质量空间分布整体变化少、北方向和西南方向等局部变化明显。基于RSEI的生态评价可快速监测与评价区域生态质量,为其生态规划和经济发展决策提供参考。     

黄土高原地区归一化植被指数时空动态变化及其与气候因子的关系

以SPOT NDVI及GIMMS NDVI为数据源,结合RS和GIS地统计空间分析技术,对1998—2007年黄土高原地区植被覆盖的时空差异及1991—2000年归一化植被指数(NDVI)与月均温、降水量的关系进行了研究.结果表明:NDVI值(7、8月平均值)在空间上表现出明显的区域差异性,NDVI指数由北向南递增,南部、东部及西南角部分的NDVI值较高,北部、西北部地区较低;1999—2007年整体呈波动上升态势,区域NDVI值的季节差异特征明显,夏季>秋季>春季>冬季;土地利用类型影响NDVI值,林地的值最大,荒漠最小,土地利用结构的优化将改善黄土高原地区地表植被指数偏低的现状;气温、降水是决定黄土高原地区植被生长的主要气候因子,与NDVI指数呈现较高的正相关关系.     

利用分层多尺度方法研究地表温度与高程及NDVI之间的相关性——以浙江省金华市为例

为了研究2个或多个要素之间的相关性,以金华市为例,采用分层多尺度方法对本研究区的地表温度与归一化植被指数(NDVI)及高程之间的相关性进行研究.结果表明:在金华市本级范围内进行相关性分析,地表温度与归一化植被指数及高程之间存在着明显的负相关关系;在4种分辨率(30,100,300,1 000 m)下,地表温度与归一化植被指数之间存在着弱的负相关关系,而地表温度与高程之间存在着较强的负相关关系;在较小研究区域内,相关系数变化范围会随着粒度的增加和研究区域的减小而扩大.因此,要素之间的相关性大小与研究尺度密切相关.     

基于光谱归一化的阔叶林LAI遥感估算模型适用性分析

针对基于植被指数(Ⅵ)的森林叶面积指数(LAI)统计模型反演方法通用性较差的问题,研究基于光谱响应函数的不同传感器相似波段的光谱归一化方法,构建基于光谱归一化的阔叶林LAI遥感估算模型,并分析光谱归一化前后LAI估算模型对不同传感器的适用性.以福州市ALOS AVNIR -2、Landsat5 TM和MODIS作为多传...