昆明市主城区不透水面遥感监测及时空变化研究

基于LANDSAT 5TM和LANDSAT 8OLI影像数据,利用三种算法提取了昆明市主城区1994年至2015年不透水面,并对提取算法精度、不透水面数量时空变化和景观格局进行了分析.实验结果表明:相比于使用单一指数提取不透水面,采用基于土壤调节植被指数、祼土指数等的决策树分类结果精度较高;近20年来昆明市主城区的不透水面面积迅速增加,城市景观的聚集度较大,城市发展相对较为集中.     

成都市不透水面扩张与生态环境质量变化的关系

以成都市为研究对象,围绕不透水面与生态环境质量的时空变化规律展开研究,并探讨两者间的关系。以2000年、2009年和2018年的遥感卫星影像为基础数据,利用归一化不透水面指数提取不透水面信息,通过主成分分析构建遥感生态指数(RSEI)评估成都市近20年间的生态环境质量,最后运用回归模型定量分析不透水面覆盖度与生态环境的关系。结果表明:2000-2018年成都市不透水面增加了1 072 km~2,RSEI均值由0. 603下降到0. 504,降幅为16%,RSEI空间变化格局与不透水面扩张格局基本一致;回归模型发现不透水面覆盖度与地表温度为指数函数关系,与植被指数呈线性负相关;多元逐步回归分析证明植被、地表温度和不透水面均是影响城市生态环境质量的重要因素,而不透水面信息起到了决定性作用。     

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.     

玉溪不透水面与植被及地表温度的定量关系分析

玉溪市区为例,以Landsat 8卫星遥感影像为数据源,将定量遥感分析中的线性光谱分解技术用于提取不透水面信息,并利用土壤调节植被指数和大气校正法分别提取出植被、地表温度等要素信息,并分析他们的相关关系.实验分析表明,越靠近玉溪城市中心区域,不透水面盖度值越大;不透水面信息与植被要素呈现较为显著的负相关关系,相关系数为0.866 5;而不透水面与地表温度信息存在明显的线性正相关关系,相关系数达到0.859 8.     

典型喀斯特山地城市不透水面时空格局

以贵阳市主城区为研究区,利用基于植被覆盖度提取法和线性光谱混合分析法分别提取研究区不透水面信息;通过精度对比,选用最优方法提取研究区1996、2007、2017年的不透水面信息,并结合标准差椭圆法和相关扩展指标探讨不透水面的时空演变.结果表明:在喀斯特地区利用线性光谱混合分析法提取不透水面信息效果较好;1996—201...     

北京市五环内不透水面变化研究

基于北京市2000年增强型专题制图仪和2010年专题绘图仪遥感影像,利用线性光谱混合分析模型对两幅影像实施亚像元分解,获取城市不透水面的空间较为精确的分布情况。在此基础上,结合研究区土地利用和实地资料,利用归一化建筑指数与混合光谱分析的方法,对北京市近10年来不透水面动态变化格局进行分析,研究城区不透水面的变化情况。研究结果表明:基于混合像元分析的不透水面变化信息提取方法是行之有效的。10年间北京五环内不透水面覆盖度总体上随着城市化进程呈现放射状扩张,城市建设是形成不透水面的重要驱动力之一。     

高原地区城市不透水面与地表温度时空分布研究

拉萨市作为高原地区的重要城市之一,其城市不透水面的变化及由此而产生的地表温度变化对脆弱地区的生态影响非常显著,因此,选取该市城区及周边郊区作为实验区,利用线性光谱解混和大气校正算法获得该地区2009—2018年城市不透水面盖度(Impervious Surface Coverage,ISC)和地表温度数据,同时结合温度贡献指数(Contribution Index,CI)讨论了高原地区城市不透水面与地表温度时空分布的关系,拟为长期监控高原地区的基础生态变化提供帮助.研究结果表明:(1)由于季节因素的影响,城市热环境对ISC的响应存在2种不同的模式:①冬季,ISC<0.1的区域对城市热环境的贡献为正; ISC≥0.1的区域的贡献为负.②夏季,ISC<0.1的区域对城市热环境的贡献为负; ISC≥0.1的区域的贡献为正.(2)冬季,CI与ISC呈现负相关关系.夏季,当ISC<0.5时,CI呈现下降的趋势;当ISC≥0.5时,CI呈现上升的趋势.(3)冬季,地表温度随着ISC的增加而缓慢下降;夏季,ISC对地表温度的影响表现为"V"形状.     

西安市主城区土地利用时空变化及驱动力分析

城市化进程的加快以及人口持续增长,造成土地利用急剧变化,致使城市生态系统和居民生活质量受到了巨大的挑战,因此对土地利用驱动分析的研究显得尤为迫切。本文以2013年、2016年和2019年3期Landsat 8遥感影像为数据源,依托遥感技术(Remote Sensing, RS)和地理信息系统(geographic information system, GIS) 空间分析技术,对西安市主城区土地利用变化进行动态分析,并从景观格局角度对西安市主城区城市景观格局演化进行定量分析,最后利用地理探测器模型定量分析不同驱动因子对土地利用程度的影响。结果表明：（1）西安市中心城区的土地利用以建设用地为主,六年来西安市六个中心城区的绿地面积先减少后增加,建筑面积先增加后小幅减小,而耕地面积和水体面积变化不大;（2）绿地斑块个数逐年增加,建筑用地斑块个数不断减少,说明绿地景观的破碎化程度逐年加重,建筑用地的布局已经呈大面积发展。（3）2013年和2016年驱动因子中地区温度的解释能力最强,2019年驱动因子中海拔的解释能力最强;2013年和2016年驱动因子间的交互作用均表现为双因子增强,2019年的交互作用表现为其他驱动因子与地区温度的交互效果为非线性增强。基于城市景观格局动态分析和驱动力分析,以期为西安市主城区及其他城区的土地规划及城市生态环境建设提供参考。     

基于ETM /TM数据的滇池流域不透水面变化与城市热岛效应关系研究

城市化进程的不断加快促使不透水表面迅速增加,不透水表面的变化对城市气候的变化有着巨大影响,其中最为显著的是城市热岛效应的出现。利用两个时相的Landsat ETM+/TM遥感影像数据,在RS和GIS技术支撑下,研究了滇池流域范围内不透水面和城市热岛的空间分布格局;并探讨了不透水面变化与城市热岛效应之间的关系。研究表明不透水面的存在导致了局部地区温度的明显升高,通过提取数据的对比发现城市热岛的空间分布和变化与不透水面的分布和变化存在着明显的一致性,而植被覆盖茂盛区域和水体则形成了城市中的"冷岛"区域。     

上海浦东新区快速城市化不透水面演变及驱动力分析

探究区域快速城市化过程中不透水面格局演变及驱动力分析对区域环境规划管理具有十分重要意义.运用GIS技术和统计分析方法,以上海浦东新区1965年、1989年、1994年、2000年、2003年、2010年等6个时相的土地利用数据为基础,定量分析了近40多年来区域不透水面的时空动态变化;探究典型社会因素人口密度与不透水面率的相关关系,以揭示不透水面扩展的驱动机制.结果表明:区域不透水面持续大幅增长,不透水面率由1965年的9.29％快速增长到2010年的53.08％;在工业化进程不甚显著的2000年之前,人口密度与区域不透水面率之间表现为显著正相关关系,人口增长10倍则不透水面约增长约30％ ～50％,城市化是不透水面扩展的主要驱动因素,而此后则受到工业化和城市化的双轮驱动.在人口密度大于约10000人/km2的情形下,人口增长不再对不透水面形成影响.     

兰州城市气候变化及热岛效应分析

本文对兰州城市气候与“热岛效应”进行了综合分析。结果表明：兰州城市“热岛效应”使城区年平均气温升高约１℃；使城、郊温差增加１．０￣１．４℃；城市“热岛效应”主要使２００ｍ以下近地层大气夜间至早晨明显增温。市内年平均相对湿度比同期郊区相对湿度降低５％￣８％；市内年蒸发量比郊区增大２５０￣４８０ｍｍ，表现出明显的城市“干岛效应”；市内年平均风速比５０年代减小近５０％，而郊区年平均风速比６０年代显著增大     

不透水面时空变化及其对城市热环境影响的定量分析——以福州市建成区为例

城市空间的快速扩展使得大量的不透水面取代了以植被为主的自然地表景观,对城市生态系统造成了明显的负面影响.福州市经过近30年的城市扩展,城市建成区中的不透水面大幅增加,植被急剧减少,城市生态发生了明显变化,其中最显著的就是严重的城市热岛效应.为此,基于Landsat系列遥感影像获得福州1989和2014年2个时相影像的不透水面、水体、植被和地表温度信息,运用多元回归模型定量分析了1989～2014年间福州城市不透水面的时空变化对城市热环境产生的影响.结果表明:(1)1989～2014年间,研究区不透水面净增了87. 16km~2,增加了161%;(2)不透水面和地表温度呈指数函数关系,高不透水面比例地区升温明显快于低不透水面比例地区;(3)1989～2014年间增加的87. 16km~2不透水面及相应减少的70. 09km~2和14. 92km~2的植被和水体对研究区地表温度上升的综合贡献达16. 54℃.     

城市不透水面遥感提取应用探讨

城市地区是人类社会发展的主要区域,城市不透水层变化象征着城市化进程的速率。伴随着全球范围内城市化速度的不断加快,不透水层已经取代其他地表类型,城市不透水层的面积覆盖、范围大小、区域变化对城市生态环境、热环境、水文等具有重要的影响。因此,精准、高效的提取大范围不透水层已成为目前遥感研究的重要难题之一。介绍了根据不同的遥感影像的数据特点和技术提取不透水层的理论方法,并总结了现有的不透水层提取方法,主要包括基于光学遥感影像提取、利用雷达干涉技术提取以及融合多源遥感数据提取。最后探讨展望遥感技术在不透水层提取中的发展趋向于融合多源遥感数据提取不透水层,在此提出了一种融合多源遥感数据提取不透水面的理论方法。     

城市不透水面遥感提取方法研究进展

城市不透水面比例是城市热环境研究的重要指标之一,利用遥感技术提取城市不透水面对于城市热岛效应研究具有重要意义.在综合了国内外关于不透水面遥感提取方法的文献基础上,本文对现有的不透水面遥感提取方法的原理、特点及应用范围进行了介绍分析,并对不透水面提取方法的未来发展进行了展望.     

兰州市中心城区不透水面覆盖度的遥感估算

利用Landsat 7的ETM+影像,在线性光谱分解的技术上,提取了兰州市中心城区的不透水面分布状况,运用均方根、航片和随机采样对提取精度进行了检验,并对不透水面的空间特征进行了分析.结果显示,利用中等分辨率影像对兰州市中心城区不透水面分布提取的精度较高;植被、高反照度、低反照度和裸露的土壤4种最终光谱端元的线性组合,可以较好地模拟ETM+波谱特征;高反照度、低反照度两种最终光谱端元可以很好地表达城市不透水表面信息.     

基于遥感的福州主城区土地利用/覆盖及景观格局变化研究

基于GIS和RS技术,利用Fragstats平台提取统计分析了福州主城区1993—2013年间的土地利用/覆盖变化及其景观格局演化特征。研究表明,(1)这一时期,福州市主城区生态用地(林/草地、水体、湿地和农田)总面积减少较为明显,多以向建设用地类型转变为主。其中农田转化面积最大,其次是林/草地和水体;湿地面积损失最小,减幅却最大。(2)景观指数演化特征明显。2000年前,生态用地仍保有较高的优势度,后由于城市化的快速发展,导致大量生态用地向建设用地转移,破碎化程度增加;同时景观均匀度减少,多样性降低,研究区土地利用朝着相对不均匀方向发展。(3)通过空间重心法分析发现,城市重心与生态用地重心的空间转移方向存在较强的相关性,城市化是下垫面用地类型发生改变的最主要因素之一。     

基于Landsat 8遥感图像信息容量与城市不透水面指数的关系研究

不透水面指数可以有效提取不透水面信息,反映城市硬化地表的覆盖度,但不能直接表征地表覆盖度的复杂度,而遥感图像信息容量是一种可以表征地表景观复杂度的指标.该文结合二者各自特点,计算出遥感图像信息容量和不透水面指数,对二者进行耦合分析,发现不同波段的信息容量与城市不透水面指数均方差的相关系数均高于0.8,二者关系密切,说明信息容量可以表征城市不透水面的变化,进一步研究还发现,信息容量值的大小与城市化进程较为一致.     

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。     

城市不透水面遥感信息提取方法的比较研究

不透水面信息是有效评估城市化进程及发展水平的重要参数.以处于快速发展中的杭州市为例,基于Landsat和SPOT卫星遥感影像数据,计算并分析4种光谱指数(NDISI、ENDISI、BCI和BUAI)及2种监督分类方法(支持向量机和神经网络)对不透水面的提取精度,以确定遥感提取杭州市主城区不透水面信息的最佳方法.结果表明：BCI指数法的提取精度最高,其次是BUAI指数法,NDISI指数法的提取精度最低.该研究可为有关部门快速且高效提取分析不透水面信息提供参考.     

近43年重庆主城区土地利用时空变化特征与预测

以重庆主城区为研究对象,1961年和1981年的土地利用现状图,1993年,2000年和2004年的TM遥感影像数据,运用GIS和RS技术、土地利用动态度和人为影响指数等数学模型分析了土地利用时空动态变化过程。研究表明：43年来,作为重庆市最重要的经济增长极,城市化进程加速的趋势已完成了以农业用地景观向城镇建设用地的转变。城镇建设用地面积显著增加,水田和旱地面积呈减少趋势,