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《山西农业科学》2016,(5):640-645
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。 相似文献
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《山东农业大学学报(自然科学版)》2014,(3)
本文以武汉三镇为研究对象,利用2009年夏季Landsat TM主要遥感数据源,进行地表温度反演和土地覆盖解译,计算了武汉市城市建筑指数NDBI、归一化植被指数NDVI;并利用NDVI计算地表比辐射率,并使用单窗算法精确反演得到了武汉市2009年夏季地表温度LST。研究结果表明:武汉城市热岛由武昌、汉口、汉阳三大城区热岛构成,且三镇交界区存在多数热岛效应更为严重的"岛中岛",以汉口区中心商业区最为集中;进一步对植被覆盖区和建筑区温度及NDVI、NDBI相关性研究表明,武汉市不同土地覆盖类型有较大差异,LST与NDBI指数成正相关性,且相关系数建筑用地植被水体;LST与陆地表面NDVI指数成负相关性,且相关系数城市用地植被,与水体NDVI指数成正相关性。 相似文献
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对吉木乃蝗区进行研究,运用遥感归一化植被指数NDVI对蝗区2000-2006年生长季(4-10月)植被变化进行了分析,并对地表植被与蝗虫发生及环境因子的关系进行了初步研究.结果表明,吉木乃蝗区植被指数NDVI具有一定的时空分布规律,生长季(4-10月)MODIS-NDVI均值介于0.2 ~0.5之间,大多年份7月长势最好,且近7年植被覆盖度有增加的趋势;对于影响植被的环境因子而言,温度是主要影响因子;蝗虫的发生面积对6-8月NDVI的影响很大,两者成显著负相关(P<0.05). 相似文献
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《北京林业大学学报》2020,(3)
【目的】快速发展的城市化进程改变了下垫面的性质和结构,从而影响了城市的热量平衡,导致城市热岛效应蔓延。研究城市下垫面变化及其对城市热岛的影响,对缓解城市热环境、减少社会经济损失有重要意义。【方法】本文利用2002—2017年北京市朝阳区Landsat系列遥感影像计算研究区域归一化植被指数(NDVI)变化,并基于大气校正法利用Landsat热红外波段进行地表温度(LST)反演,进一步对所获地表温度进行归一化处理;同时利用2002—2017年北京市朝阳区谷歌全色卫星影像,基于DeepLabv3+网络利用深度学习对朝阳区下垫面分类并分析其动态变化。【结果】(1)朝阳区15年间平均地表温度呈上升趋势,城市热岛逐年加剧;至2017年,区内不再存在单一热岛中心,而转为复杂的镶嵌式结构、多中心分布。(2)15年间不透水面面积共减少71.02 km2,降幅20.98%;水域面积共减少2.53 km2,降幅24.12%;植被面积共增加73.54 km2,增幅56.57%。(3)对地表温度与下垫面类型动态变化相关性进行分析表明,地表温度与不透水面面积呈正相关,与植被面积呈负相关关系。(4)从总量来看,2012—2017年朝阳区与城市热岛效应成负相关关系的植被与水域面积总量增加明显,但城市热岛效应不降反增。【结论】植被和水域对城市热岛效应的缓解作用在用地强度、建筑密度和人类活动不断增长的前提下逐渐变得有限。在现有城市发展模式下,朝阳区地表温度将继续上升,城市热岛进一步加剧。 相似文献
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以北京市为研究区,利用2000年和2010年极端高温发生时MODIS卫星的地表温度(LST)产品数据,结合DMSP/OLS夜间灯光数据,应用差值、等温线、剖面分析等方法,分析了北京市近十年来极端高温发生时地表温度的时空变化特征及其对城市化的响应。研究结果表明:(1)近十年来,极端高温时的地表温度升高,高温区范围增加,城市功能拓展区与发展新区的高温区增加面积大于首都功能核心区与生态涵养区;(2)北京市城市化发展迅速,城市扩张对极端高温条件下的地表温度时空分布与变化趋势起着主导作用。 相似文献
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以Landsat TM影像为数据源研究徐州市市区地表温度与植被指数的关系。研究表明,徐州市的地表温度存在明显的中心城区高、郊区低的热岛效应。而徐州市的归一化植被指数则表现为城市中心区总体偏小,植被覆盖较低。除水体外,植被指数与地表温度有明显的负相关关系。植被覆盖越高,地表温度越低,反之,则地表温度越高。 相似文献
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北京景观格局及其热环境效应变化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
用北京市1992、2000、2010年3期土地利用数据,计算分析分离度指数、聚集度、景观形状指数的变化,使用TM/E TM+的热红外波段数据反演北京市的地表温度,分析北京市区热效应的时空变化规律,并以2010年为例,分析景观格局指数、植被归一化指数与地表温度的关系。结果显示:1992-2010年北京市地表温度升高,且城市热岛范围增大;景观形状指数与分离度指数能很好地反映本区域地表温度,分离度指数、景观形状指数、植被指数与地表温度呈负相关关系。 相似文献
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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。 相似文献
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秦岭是我国自然环境的天然分界区,是我国中部重要的生态屏障,也是南水北调重要的水源涵养区。为了更好地服务于生态环境建设,选取MODIS植被指数NDVI、地表温度及地表蒸散数据产品,针对秦岭地区生态环境建设以来2001-2013年植被及水热条件发生的变化以及空间分布规律进行分析。结果表明,从区域平均情况来看,只有NDVI有显著升高的变化趋势,耕地区NDVI变化趋势大于林草区域。林草区NDVI、蒸散平均值高于耕地区,而地表温度在耕地区高于林草区。从各像元的空间分布图来看,NDVI、地表温度和蒸散的空间分布都有明显的山体脉络。NDVI随高度的增加而增大,2000m左右开始略微下降。地表温度随高度的升高呈极显著的线性下降趋势,海拔每升高100m温度下降0.51℃。蒸散随海拔高度先是增高,在海拔800~1800m变化趋于平缓,随后随海拔的升高而降低。NDVI、地表温度和蒸散都在低海拔地区变化明显。2001-2013年秦岭地区NDVI呈显著增加趋势,与陕西开展的生态环境建设工程密不可分。在全球增温的背景下,地表温度没有明显变化,与植被的调节作用有一定关系。蒸散的增加趋势与NDVI的上升引起蒸腾作用加大有关,而蒸散的减小趋势与太阳辐射的减小有关。 相似文献
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农业旱灾是人类面临的最主要的自然灾害之一。利用我国自主研发的FY-3A卫星的MERSI数据计算归一化植被指数(NDVI),将MERSI数据与MODIS数据结合,利用单通道普适算法计算陆地表面温度(LST),将归一化植被指数(NDVI)与陆地表面温度(LST)结合构建NDVI-Ts特征空间,依据该空间计算的温度植被干旱指数(TVDI)作为土壤湿度监测指标,反演了2009年辽宁西部地区的土壤湿度状况。利用气象站点采样的土壤湿度数据进行验证,发现TVDI与实测土壤湿度数据显著相关,能很好地反映表层土壤湿度。并结合往年作物产量数据进行灾害评估,计算出的作物产量与干旱胁迫下的实际产量的误差在10%以内。表明该方法对辽西地区的作物产量评估具有较好的参考价值。 相似文献
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VI-LST遥感模型在福建省干旱灾害监测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
植被指数(VI)和地表温度(LST)是描述地表特征信息的2个重要参数.本研究采用基于VI和LST特征空间的遥感模型对2000年以来福建省三起比较严重的干旱灾害进行监测分析,结果表明:采用增强型植被指数(EVI)拟合特征空间干边方程的相关系数高于采用归一化植被指数(NDVI)拟合干边方程的相关系数.VI-LST遥感模型能客观地反映地表水分供应状况,较好地反映区域旱情的空间分布和旱情动态发展过程,干旱灾害的卫星遥感监测结果与地面气象监测结果基本一致,在福建省抗旱减灾工作中具有一定的实用价值. 相似文献
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运用中等分辨率成像光谱仪( MODIS)遥感植被指数数据,利用趋势线分析法和小波分析方法对福建省近年来的植被覆盖时空变化规律进行分析。结果表明:福建省近11 a来整体植被覆盖较好较稳定,但沿海人口较密集、城镇建设拓展较快的区域及沿海的岛屿植被覆盖较低;归一化比值植被指数( NDVI)最高值出现在8-9月,最低值出现在3月;时间尺度为12个月的年内生长季与非生长季NDVI值变化最明显;福建省年平均NDVI值、生长季平均NDVI值、非生长季平均NDVI值在2003年之前呈增长趋势,之后转为下降趋势,2005年总体上达到最低值,随后缓慢上升;福建省植被增加显著的区域是龙岩西北部、漳州东南部及莆田中部,植被覆盖状况显著变差区域是福州市区、莆田、泉州、厦门沿海城镇区域。 相似文献