杭州村镇下垫面遥感指数与地表温度的相关性

  目的  分析不同类型村镇下垫面特征与地表温度(LST)的相关关系，对明晰村镇热环境的影响规律具有重要意义。  方法  利用单通道算法反演村镇的下垫面温度，针对遥感数据不同波段的特性计算了归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、不透水面信息指数(NDISI)、归一化水汽指数(NDMI)和改进型归一化差异水体指数(MNDWI)。基于杭州市夏、冬两季的地表温度及遥感指数计算结果，统计分析不同类型村镇下垫面两者间的线性相关性。  结果  地表温度与NDVI呈显著负相关，与NDBI呈显著正相关，与NDMI呈显著负相关。NDMI和NDBI对地表温度的影响大于NDVI，NDISI和MNDWI对地表温度的影响则相对更小；冬季地表温度与遥感指数的相关性弱于夏季。  结论  降低建筑密度，提高下垫面湿度和植被覆盖度都有利于降低村镇夏季地表温度，优化村镇热环境。图7表2参27     

不同地表覆盖类型对城市地表热环境的调节

以南宁市高速环道范围内的主城区为研究对象,通过Landsat TM遥感影像反演地表温度(LST),提取归一化差值植被指数(NDVI)、改进的归一化差异水体指数(MNDWI)、改进的归一化建筑指数(NDBI),用最大似然分类法将研究区地表覆盖类型分为水体、林地、园地和建筑用地。同时将研究区按照3km×3km规格分为47个统计小区域,利用ArcGIS中的空间分析功能,统计每个小区域各地表覆盖类型的面积比例及其平均地表温度,并对两者进行相关分析。从而在像元(30m×30m)和小区域(3km×3km)2个尺度上定量研究地表覆盖类型对地表温度的影响。结果表明,在像元尺度上,地表覆盖类型的地表温度排序,从高到低依次为建筑用地、园地、林地、水体;LST与NDBI呈显著线性正相关,LST与NDVI和MNDWI呈非线性关系;LST与正的NDVI和正的MNDWI均呈显著线性负相关;在小区域尺度上,平均地表温度最高的是以建筑用地为主的15号小区域达33.2℃,平均地表温度最低的是以绿地和水体为主的36号小区域仅27.8℃,小区域的水体、林地、园地的面积比例和小区域的平均地表温度呈负相关关系,建筑用地面积比例与小区域平均地表温度呈明显正相关关系。不同地表覆盖类型对地表温度的影响不同,绿地与水体均具有降温作用,且绿地比水体降温效果好。因此,在城市规划中,通过适当设置水体和绿地可以达到调节地表热环境,缓解热岛效应的目的。     

单一土地利用类型上对应地表参数与亮度温度的关系

以LandsatTM影像为数据基础,定量反演研究区的亮度温度(Tb),获取城市土地利用信息,并分别在植被覆盖地表上提取归一化植被指数(NDVI)、建设用地上提取归一化建筑指数(NDBI),利用构建圆形特征剖面的方法,探讨了NDVI、NDBI与Tb的关系.结果表明:(1)NDVI与Tb存在显著的负相关关系,NDBI与Tb存在显著的正相关关系,相关性都随着剖面半径的增大而增大;(2) NDVI与Tb的相关性大于NDBI,但对Tb的贡献能力要小于NDBI.研究结果可为徐州市城市和绿地规划提供一定的参考.     

基于Landsat遥感数据的城市热岛效应及影响因素——以襄阳市为例

以Landsat 8 TIRS遥感影像为基础数据,运用遥感技术反演襄阳市地表温度,计算热岛效应强度指数,定量分析襄阳市城市热岛效应的时空分布特征及发展趋势,并结合归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)与地表温度进行相关性分析,探索地表植被分布状况和建筑密度对城市热岛效应的影响。结果表明,襄阳市的城市热岛效应在2014—2017年逐渐增强,热岛扩散范围主要为城市新建开发区及交通网的延伸区域。城市地表温度与归一化植被指数呈明显负相关关系,与归一化建筑指数呈明显正相关关系,且地表温度与归一化植被指数相关性尤为突出。建议在城市发展建设过程中,加强城市绿化投入,合理增加城市植被覆盖度及适度降低城市建筑密度可缓解城市热岛效应。     

时空格局下哈尔滨市LUCC与LST特征分析及分布研究

基于landsat8遥感影像,定量提取了城市发展中重要的遥感指数NDBI、NDVI与MNDWI并反演LST,分析了3种遥感指数与LST之间的相关性;对2001年与2016年的LUCC进行了对比分析,并对不同LUCC之间的遥感指数分布进行研究。结果表明,NDBI代表的建筑用地越密集,LST数据越高,NDVI代表的林地覆盖越密集,LST数据越低,可为研究城市热岛效应提供相应依据。     

济南市城市植被与城市热环境的变化研究

城市化进程带来了城市热环境的恶化,植被作为城市生态环境的重要组成部分,对城市热环境的影响和调节具有重要作用。利用济南市TM/ETM+图像,通过反演地表温度(LST)和植被指数(NDVI),研究济南市的热环境和植被之间关系,以及城市热环境和NDVI的时空变化规律,得出了LST和NDVI是负相关关系;城市热岛范围逐渐扩大,尤其是向东和向南方向,且与济南市城市发展的时空方向一致;与2001年相比,2009年城市内部温度变化曲线趋于缓和,但不同地表类型之间的温度差值扩大;NDVI的变化特征与LST相反。     

干旱区精河流域地表温度的模型反演研究

以精河流域绿洲为研究区,使用Landsat ETM⁺数据,采用单窗算法和普适性单通道算法对研究区地表温度进行反演,并将这两种算法的反演结果与研究区MODIS温度产品(MODIS LST)进行比较。结果表明：(1) 单窗算法和普适性单通道算法反演的结果总体趋势比较接近,研究区整体的平均温度相差约2k;(2) 采用改进型土壤调整植被指数(MSAVI)代替归一植被指数(NDVI)计算地表比辐射率可有效提高反演精度,并且同等条件下单窗算法的反演精度高于普适性单通道算法,两种算法的反演结果与MODIS LST的相关系数分别是0.9255和0.8651;(3) 在城镇区域,普适性单通道算法反演结果与MSAVI的相关性高于单窗算法,相关系数为0.8136,说明普适性单通道算法更适合干旱区大范围城镇地表温度的反演研究。     

基于遥感的城市温度与植被相关性分析——以四川省内江市为例

以四川省内江市为研究区,以1988年6月23日、2007年5月6日Landsat TM数据和2000年5月10日的Landsat ETM+数据源,利用TM/ETM+热红外波段定量反演亮度温度,并计算归一化植被指数(NDVI)。在EXCEL软件中进行地表温度与NDVI之间的线性回归分析。结果表明:建成区大部分地区NDVI值较小,这是由于市区内有大量建筑、道路等硬化下垫面,植被覆盖少;部分植被覆盖较好的片区NDVI值较大;沱江水面NDVI值较小,为负值;除建成区和沱江以外的乡村区,植被覆盖良好,NDVI值较大。亮度温度与植被覆盖存在着明显的负相关,即植被覆盖越高的地方,温度相对较低,反之,温度则较高。     

基于Landsat系列卫星的地表温度与植被覆盖度关系研究——以北京密云区为例

该文通过2016年的Landsat 8卫星数据,解译了北京密云区2016年的土地利用数据。通过2005、2016年的TM/TIRS的热红外波段和NDVI值反演了密云区的地表温度和植被覆盖度。结果显示:2005—2016年,密云区地表温度升高,城市热岛效应明显;植被覆盖度与地表温度呈负相关关系,植被覆盖度越低,人工表面聚集度指数与分离度指数越高,地表温度会越高,而植被覆盖度越高、人工表面分离度越高,越能够缓解热岛效应。     

微域尺度下的地表温度与土地利用/覆被关系研究

利用2015年10月Landsat OLI数据计算新疆精河县地表温度(Land Surface Temperature,LST),基于目视解译与决策树分类结合的方法提取研究区的5类土地利用类型;在区域分割理论的基础上,结合贡献分析和相关性分析方法研究微域尺度下地表温度与土地利用/覆被之间的关系。结果表明:(1)通过影像提取出不同土地利用类型及其面积,发现其他土地(城市建筑、工业、沙漠等)占总面积54.23%,说明精河县人类活动对区域土地利用的干扰强度大。5类土地划分中,耕地占其总面积22.45%,靠近城市中心分布。水体次之,同时耕地和人类活动集中地区靠近水体分布。盐渍土受水盐运移机制的影响,分布于河流和湖泊四周,呈现环形。林草地主要在精河县南部的山区和水体下游。(2)从反演LST图中得到地表温度呈现,城市人口集中区域盐渍土、耕地、水体和林草地,即离人类活动越远,其地表温度相对越低,并且呈现环状分布。(3)通过贡献率得到与微域地表反演图相同结果其他用地(城市建筑用地、工业用地、沙漠等)对LST贡献最大,其次是林草地、耕地、盐渍地和水体。因此,在干旱区土地利用规划中应该非常关注盐渍地和其他土地(城市建筑用地、工业用地、沙漠)利用类型的合理规划,为绿洲土地开发提供建议。     

兰州市城市热场景观格局生态效应的遥感研究

利用Landsat TM遥感影像,定量反演了兰州市地表温度LST和植被指数NDVI,引入城市分彤理论和景观生态学理论,研究了城市的景观类型及其在不同空间格局下的生态环境效应。结果显示：LST和NDVI具有明显的负相关性．中心城区LST表现出“热岛效应”,而NDVI则表现出“低谷效应”,城市植被对于缓解城市热岛具有显著的作用。在此基础上提出了缓解兰州市城市热岛效应的对策。     

东辽河流域土壤含水量遥感模拟

温度植被干旱指数(Temperature-Vegetation Dryness Index,TVDI)是一种基于光学与热红外遥感通道数据进行植被覆盖区域表层土壤含水量反演的方法。针对传统的TVDI模型未考虑地表能量平衡因素对地表温度(Ts)的影响和大气及土壤背景对植被指数影响的问题,首先利用数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)影像对研究区做地形校正,消除地形起伏和覆盖类型差对地表温度的影响;其次分析地表温度(Ts)与比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)、修正土壤调整植被指数(MSAVI)等植被指数模型和实测土壤含水量的相关性,选择相关性最高的Ts/MSAVI反演土壤含水量。结果表明,Ts/MSAVI能够有效对东辽河地区土壤含水量进行估算。     

汾河流域2001—2013年植被覆盖时空变化及其对气候因子的响应

利用2001—2013年汾河流域卫星遥感数据归一化植被指数(NDVI)、地表温度(LST)和降水实测资料,分析了汾河流域及其上、中、下游近13 a来NDVI的时空变化特征及其对气候因子的响应。结果表明,近13 a汾河流域月NDVI变化呈现单峰型;整个流域及上、中、下游的植被覆盖率均有所提高;植被覆盖状况由西北向东南逐渐变好;基于月尺度的NDVI与LST呈显著正相关,而降水量与NDVI的相关关系为抛物线型;基于月尺度的NDVI与同期的LST和降水量的复合相关模型优于单变量相关模型,复合相关模型为:NDVI=0.007Ts+0.002P+0.222;基于年际尺度的NDVI与LST的单变量相关不显著,而NDVI与降水量的单变量相关性显著;NDVI的赫斯特指数表明,汾河流域的植被覆盖状况将持续改善。     

城市扩张下的哈尔滨地表温度空间变化态势分析

为探究地表温度时空变化特征对城市热岛效应、生态环境质量的影响,以哈尔滨市为例,将以2001、2008、2013和2016年4期Landsat卫星遥感影像为基础数据,采用辐射传输法、密度分割、象限方位法、缓冲区分析以及回归分析等方法,对哈尔滨市地表温度进行反演并划分等级,分析哈尔滨市地表温度时空分异总体特征,同时定量揭示并阐述地表温度和归一化建筑指数NDBI的相关性。结果表明:高温区主要集中在相应时期的建成区及工业园区,而水体、绿地及耕地则表现出明显的低温区;2001—2016年哈尔滨市高温区域扩张明显,但是在不同时期表现出不同的扩张方向、范围和模式;高温区域与城市建设用地空间分布具有一致性,城市化进程和人口流动加快高温区范围的扩张;地表温度和NDBI呈显著正相关,NDBI在表征热环境特征方面具有一定代表性。     

延安市地表热环境与下垫面指数的关系研究

针对黄土高原地区地表温度变化与下垫面的关系问题,以延安市为例,获取延安市2010、2015、2020年遥感影像图,借助ArcGIS和SPSS软件,分析2010-2020年延安市地表温度的时空变化以及热岛分布状况,并对地表温度与归一化植被指数(NDVI)、归一化水汽指数(NDMI)和归一化建筑指数(NDBI)之间的相关关系进行定量分析。结果表明,1）2010-2020年延安市的高温区面积总体呈先升后降的变化趋势,分布呈小区域集中到整体范围的斑点状均匀分布特点且具有沿黄河一级支流延河以及二级支流洛河下游分布的趋势。中温区的面积显著增加,低温区面积占比减少,次中温区无显著变化;2）通过相关性分析表明地表温度与植被指数、水汽指数呈负相关关系,与建筑指数呈正相关关系。植被指数每上升0.1,将产生1.1~2.0 ℃的地表降温作用,水汽指数每上升0.1,将产生2.8~4.1 ℃的地表降温作用,建筑指数每上升0.1,将产生1.4~2.3 ℃的地表升温作用;3）延安市下垫面覆盖类型的地表温度呈现为林地<水<草地<耕地<建设用地,因此增加林地面积能够有效降低研究区热岛程度。     

基于MODIS NDVI的海南岛植被覆盖面积的反演技术

为了给合理监测海南岛植被生态环境变化提供理论依据,基于2015、2017年海南岛MODIS NDVI数据、地表覆盖数据,利用一元线性拟合、均方根误差分析、相关系数分析等方法开展了海南岛植被覆盖面积反演技术研究。结果表明:2015年海南岛最主要的地表覆盖类型为森林,主要分布在五指山山脉一带;其次是耕地,主要分布在海口、临高、澄迈、文昌、东方等沿海一带;植被覆盖面积（森林、草地、灌丛、湿地）占总面积的65.67%,2017年地表覆盖状况与2015年类似;海南岛植被覆盖率总体较高,中部山区市县植被覆盖率高于沿海市县,其中,五指山植被覆盖率最高,其次是琼中、白沙;海口植被覆盖率最低,其次是文昌、定安;海南岛NDVI植被覆盖面积反演的最佳阈值为0.70,在此阈值下,NDVI对2015、2017年植被覆盖的空间识别率分别达78.64%、78.74%;海南岛各市县植被覆盖面积与NDVI反演值的最佳拟合模型为:y=0.898 9x+62 708 142.60,拟合值与真实值的相关系数为0.91,均方根误差占平均值的17.50%,较反演值误差减少了7.23%,沿海市县植被覆盖面积拟合偏差率较大、内陆市县拟合偏差率较小。     

植被覆盖区VIIRS与MODIS遥感指数的相关性

连续一致的遥感植被指数是获取地表植被动态变化的基础和前提。MODIS遥感指数具有较高时间分辨率且记录时间长,是快速、大面积获取植被信息的重要数据。然而,MODIS处于超期服役阶段,VIIRS是MODIS传感器的继承和发展,研究2种传感器同类植被指数的关系,以实现二者的联合应用,具有重要的应用价值。采用探索性数据分析方法,探究植被覆盖区VIIRS NDVI和MODIS NDVI的定量关系,结果发现:农田、林地、草地的VIIRS NDVI和MODIS NDVI均表现出显著的线性相关,相关系数最高可达0.96(P0.01),均值在0.8以上。经验证,面向农田、林地和草地的综合模型能精确反映植被区VIIRS NDVI和MODIS NDVI的线性关系。农田、林地、草地的MODIS NDVI的时序特征和综合模型反演NDVI的时序特征具有一致性,综合模型可有效应用于两者间的转换和时序应用。     

热红外遥感对马尾松林松材线虫病早期响应研究

松材线虫病由于传播速度快、致死率高等特点也被称“松树的癌症”,早期监测非常重要。基于Landsat 8 TIRS热红外遥感数据评估绿色攻击阶段的植被温度的异常变化，并探究其监测潜力。应用2018年江西省吉安市万安县的Landsat 8 TIRS遥感数据，通过单窗算法反演地表温度(LST)。以30个100 m×100 m样地的受害马尾松林的枯梢率为指标，分别开展5月(绿色阶段)、7月(绿色攻击阶段)及11月(红褐色-灰色阶段)3个不同月份的LST与枯梢率(SDR)的相关性分析。对比分析热红外和Sentinel-2光学数据在早期监测能力上的差异。结果表明，1)Landsat 8反演的地表温度LST分布合理，对虫害区域有响应；2)LST与枯梢率在5月(0.01相似文献   

常德市近15年热岛效应变化及分析

以常德市规划区为研究区,利用2003年、2008年、2013年、2017年及2018年5景遥感影像数据,提取植被覆盖度及建筑指数,反演其地表温度,并评价热岛强度。结果表明,城市地表温度与建筑指数、植被覆盖度具有相关性,分别呈正相关和负相关;常德市热岛效应显著,2003—2013年热岛强度比例指数由0.222升高为0.245,热岛面积增加14.035km~2;2013—2018年热岛比例指数下降为0.221,热岛面积减少19.466km~2;在2013—2018年期间,海绵城市的试点建设区域热岛格局有破碎状趋势,说明建设海绵城市对热岛效应具有一定的缓解作用。     

基于Landsat 8卫星影像的南昌城市热岛效应研究

以2014年10月8日的Landsat 8 OLI/TIRS卫星数据作为主数据源,利用ENVI 5.1软件平台,对南昌市城市热岛效应进行了研究。根据大气校正法反演南昌市地表温度,并对其归一化得到南昌热岛强度分级图。在此基础上,对南昌城市热岛效应与归一化植被指数(NDVI)、改进的归一化水体指数(MNDWI)、裸土指数(BSI)、归一化差值裸地与建筑用地指数(NDBBI)进行统计分析,得到地表温度与4种指数间的定量关系。结果表明:(1)南昌市热岛效应明显,热岛强度由城区中心向近郊、远郊逐渐降低;(2)地表温度与NDVI呈负相关;(3)地表温度与MNDWI呈负相关;(4)地表温度与BSI呈正相关;(5)地表温度与NDBBI呈正相关。由此可知,增加城市植被覆盖率、扩大城市水域,同时合理利用城市裸地和布局城市建筑用地,可以缓解城市热岛效应。