基于Landsat ETM+数据的福州市土地利用/覆被与城市热岛的关系研究

在利用Landsat ETM+遥感数据提取的4种信息指数的基础上,采用决策树方法,对福州市土地利用/覆被进行分类,并运用辐射传输方程算法反演了地表温度,进而对研究区城市热岛的空间分布特征及其与土地利用/覆盖类型的关系进行定量研究.结果表明,福州市存在热岛效应,热岛空间分布与城市建成区轮廓基本一致;城市建筑用地和裸地对地表温度的贡献最大,是城市热岛的主要贡献因素,而水体和林草地具有较好的降温作用;不同土地利用/覆盖类型的地表温度存在较大差异,并且地表温度与反映土地利用/覆盖类型的4种指数在一定范围内具有明显的相关性.     

水体分布对城市地表温度的影响——以江苏省南京市为例

以南京市为样本,选择湖泊、水库、河流等15块水体,利用Landsat 8影像数据,采用劈窗算法反演地表温度,水体对地表温度的影响由水体和周围地表之间温差形成的温度梯度进行量化.结果表明:水体对其周边地表的降温作用与其景观形状指数相关,景观形状指数与地表温度变化值之间的秩相关系数为0.664;水体离城市中心的距离与地表温度变化幅度之间存在负相关,其秩相关系数为-0.608.表明在城市地区,水体的形状和位置是影响地表温度变化的重要因素.     

一种城市热岛强度的计算方法——以合肥市为例

城市热岛是指城市化过程中城区高空以及近地面大气温度高于城区以外郊区的现象。城市热岛强度是城市热场分布的重要表达手段,目前,对专门研究城市热岛强度的计算方法讨论较少。本文利用Landsat5数据,基于遥感相关理论,以合肥市为例,反演出城市地表亮温,同时引入城市形态分维理论,使用改进的半径法对合肥市的城市热场状况进行研究,发现亮温的水平分布在城市建成区与非城市建成区间有突变现象,并以此分析城市热力场的空间分布,得到热岛强度计算公式,从而得出城市热岛强度的表达方式。在城市热岛强度计算过程中,着重考虑了城市热场分布特征,克服了在研究城市热岛时寻找郊区气温值的困惑,这对于城市热岛强度的表达研究具有一定的指导意义。     

北京城区地表水体对城市热环境的调节作用分析

通过地表温度和近地气温数据分析地表水体对北京城区昼夜热环境的调节作用.首先基于Landsat遥感影像提取研究区内的土地覆盖,结合MODIS日间、夜间地表温度产品,利用回归分析的方法定量分析地表水体对北京城区地表温度的影响.其次,使用WorldView-2高分辨率影像精确提取北京城区水体的边界,结合自动气象站观测的逐小时近地气温数据,在城市尺度上利用回归方法定量分析气象站周边300m、500m和1 000m缓冲区内的水体对气温的影响.结果表明:①水体在日间降低地表温度作用显著,水体比例增加1%时,地表温度可降低0.08±0.03K,其降温作用要大于植被,在夜间水体则呈现增温效应;②地表水体在城市尺度上对城区近地气温的影响结果不显著,这主要是由于北京城区内地表水体面积较小且分布不均,但缓冲区内水体比例较高的站点比起比例低的站点观测到的日间近地气温有明显下降,且昼夜温差也较低.地表水体可作为提高城市居民热舒适度的有效工具.研究结果可为北京城市热岛的治理和宜居之都的建设提供一定科学参考.     

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 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。     

洪泽湖区的Landsat TM6地表温度遥感反演和空间差异分析

洪泽湖是江苏省第一大淡水湖,对其周边农业和生态环境具重要意义.LST（地表温度）是区域农业生态环境过程的主要影响因素.本文选择Landsat TM6数据来分析洪泽湖地区地表温度空间差异及其对农业生态环境的影响.首先将TM6数据的DN值转换成亮度温度.在确定了比辐射率、大气透过率和大气平均作用温度之后,就可用单窗算法来计算像元尺度的LST.获得研究区地表温度图像后,接着进行地表温度空间差异分析.结果表明,洪泽湖区陆地与水体温度空间差异明显,而且水体及陆地内部差异同样明显.湿地在水体温度中较低,上游河流注入区水体温度较高.陆地表面温度差异源于地表覆盖类型的差异.     

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.     

南京市冷/热岛格局的尺度效应研究

城市地表覆被类型变化影响城市热环境的空间格局,研究城市地表覆被类型与城市冷/热岛格局的相关关系,对调节城市微气候,改善人居环境,提高城市韧性具有重要的意义。基于landsat8影像数据,提取南京市4种主要地表覆被类型(水体、植被、不透水面、建筑)的参数;同时利用热红外波段反演地表温度,分别从像元(小)和市、区级行政区划(大)2个尺度,研究冷/热岛空间分布与主要地表覆被类型之间的关系并就其尺度效应进行了深入探讨。研究结果如下:基于像元尺度的空间分析表明,植被和水体的分布与冷岛空间格局具有相关性;不同地表覆被类型的降温效应顺序为:水体植被不透水面建筑;建筑和不透水面的分布与热岛空间格局具有相关性。基于市、区级行政区划尺度的空间分析表明,4种地表覆被类型与冷岛效应相关性较低;建筑与不透水面与热岛效应相关性较高,其中建筑与热岛效应相关性最高(R2=0.95)。总体而言,基于小尺度的研究能反映地表覆被类型与冷/热岛空间分布的相关关系,而基于大尺度的研究则从数据统计的角度反映城市热环境的综合特征。研究有助于城市规划者理解城市冷/热岛形成的尺度特征,为应对全球气候变化,合理规划城市布局,促进城市可持续发展提供参考。     

基于Landsat TM的地表热环境对城市扩展的响应——以重庆市南岸区为例

重庆直辖以来,城市建设步入高速发展阶段,城市热岛效应已成为城市生态问题的热点。以重庆市南岸区为例,以1988、1993、2000、2007年和2010年5个时期的遥感和矢量数据为基础,在RS和GIS的支持下,通过对南岸区建设用地重心转移、地表温度变化、热岛中心转移进行动态研究,分析了研究区建设用地重心转移过程、地表温度空间分布差异以及热岛中心运动特点。结果表明:研究区在22年间,建设用地扩展明显,重心逐渐向东南方向转移,且转移速度逐年提高;地表温度空间分布格局变化明显,城市热岛现象日益显著;城市高温区下垫面多以建设用地为主,城市低温区下垫面多以水域和高植被覆盖为主;城市热岛中心空间变化与建设用地重心空间变化具有较高的一致性。研究成果可为城市规划与城市生态环境保护提供决策参考。     

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.     

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.     

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。     

城市空间水体热环境效应研究——以重庆市主城七区为例

水体作为地表热环境的重要敏感因子,对缓解热环境效应具有重要作用。基于2003、2011和2019年土地覆被数据与热环境指数数据,以重庆市主城七区为例,将景观格局与热环境相结合,利用空间分析和相关性分析探究地表重要覆被对水体降温能力的影响以及水体对热环境效应的具体调控机制。结果表明：(1)水体相比裸地、植被、建成区覆被类型,其热环境指数处于最低水平,与热环境效应呈显著的负相关性,有良好的降温效果,且单位水体比单位植被降温作用更强;(2)水体与植被之间存在相互作用,且随着植被比例增加,水体的降温效果越差;在非城市用地中,植被的降温效果最好,随着城市发展密度的增加,水体的降温效果也逐渐增强,超越植被调节热环境的能力;(3)水体自身热环境与水体形状指数无关,与面积、长度、宽度、深度因素有关,且在一定范围内,随着面积、长度、宽度和深度的增加,降温效果有所提升;(4)随着缓冲距离的增大,水体的降温效果逐渐下降,河流的最佳降温范围为200 m左右,水塘和水库的有效降温范围在300 m左右。为促进城市热环境的改善,未来应因地制宜利用城市空间增加绿化、加强水体循环等机制来缓解城市热环境效应,实现城市生态...     

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。     

山地城市热环境及其聚落特征的关联分析

以重庆主城区为研究对象,利用Landsat 8传感器OLI和TIRS获取的遥感影像为数据源,进行城市聚落特征包括地形特征、土地利用等与地表温度的差异性分析。结果表明:城市的热环境空间分布差异较大,海拔高度对温度的影响强于地形起伏度;(NDVI、NDBI、MNDWI等)和地表温度的相关关系呈分段线性关系;不同土地利用类型的热强度和热变异程度差异明显,建设用地的温度最高且斑块温度间的变异性最强,虽然水体的平均温度最低,但斑块温度间的变异性却较高;从格网分析的结果可以看出,格网内部水体的"冷岛效应"明显、建设用地的"热岛效应"显著,耕地与自然植被面积的增加使得各空间格网温度更趋向于稳定。     

基于TM的重庆市主城区热岛效应及其影响因子分析

利用2008年TM影像,提取重庆市主城区土地利用信息;提取NDVI(植被归一化指数),结合野外调查,获取反映地表植被覆盖状况的植被覆盖度数据;根据第6波段(热波段)获取地表亮温数据,分析重庆市主城区热岛效应.利用GIS空间分析及数理统计方法,对土地利用类型、城市绿地和城市水体3种影响因子进行分析.结果表明重庆市主城区热岛效应明显,在空间上呈大片、连续分布状态,土地利用类型数据显示这种现象与城市快速扩张密不可分.不同地表覆被类型对地表温度的响应不一致,建设用地最容易产生热岛效应,植被和水体则有着明显的减缓效应.热岛效应与植被覆盖度成呈明显负相关,随着植被覆盖度的提高而降低,试验结果显示它在植被覆盖度高于50%后消失;城市绿地面积越大,内外温差也越大,从而形成热岛中的"冷岛".水体均温比绿地低2℃,表明对于热岛效应的缓解,它比植被更有效,是最直接、有效的影响因子.     

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ETM遥感影像的城市温度反演及结果分析——以福建省泉州市为例

传统城市温度监测技术方法存在周期长、效率低的问题.而利用热红外遥感影像进行城市温度监测的方法具有准确、简便、实用等特点.利用ETM影像对泉州市进行温度反演,同时针对温度反演结果采用密度分割法进行专题制图,并借助GIS等工具和辅助数据,结合温度反演结果进行分析.结果表明:泉州市区温度分布差异明显,且分布不均匀;不同土地利用类型的地表温度存在较大差异,其中裸地及新开发用地的地表温度表现为异常高值(高于28℃),城区建筑用地地表温度较高(24～28℃),植被及绿化用地的温度较低(20～24℃),水体最低(低于20℃).估算的结果符合地表水热关系.结果提示,本研究方法能较好地反演出城市地表温度的分布状况.