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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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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. 相似文献
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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。 相似文献
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《江西农业学报》2022,(3)
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。 相似文献
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《江西农业学报》2017,(3)
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。 相似文献
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城市扩张下的哈尔滨地表温度空间变化态势分析 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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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地表覆盖变化已成为全球变化研究的核心领域和热点问题之一。以Landsat系列卫星影像为主要数据源,提取铁岭县1990-2020年地表覆盖变化图斑,构建土地利用变化转移矩阵,对铁岭县地表覆盖变化情况进行时空分析,识别土地利用变化热点区域。结果表明:近30年铁岭县地表覆盖面积呈现 “四增两减”特征,其中增加和减少最多的地表覆盖类型分别是建设用地(增加了85.27km2)和林地(减少105.39km2),其他几种类型动态变化不明显。近30年区域地表覆盖类型受人类活动的影响较为明显,对于揭示地表覆盖变化规律和可持续发展具有重要意义。 相似文献
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城市绿地作为一种稀缺资源,为城市可持续发展提供多种生态服务功能保障.探讨如何在有限的土地资源内合理配置城市绿地,使其发挥最大的生态服务功能非常重要.研究基于北京市2002年7月的QuickBird数据和Landsat 7 ETM+数据分别提取城市绿地格局和地表温度,分析城市绿地格局(绿地面积、形状指数、邻接关系)与绿地地表温度及冷岛强度的相关关系.邻接关系包括邻接绿地斑块个数百分比和邻接绿地斑块面积百分比.邻接绿地斑块面积百分比采用缓冲区分析法,主要以乔木林地对地表热环境的调节作用为例.结果表明绿地格局参数对地表温度的影响相差较大:①城区主要的绿地类型(乔木林地、水体、草地)的温度都与其面积呈显著负相关,其中水体的相关系数最高;②只有乔木林地、水体的温度与其形状指数呈显著负相关,而灌木林地的温度与各个格局参数不相关;③乔木林地的缓冲区分析显示温度与其大小、形状、邻接绿地面积百分比关系都呈负相关,其中与邻接绿地面积百分比的相关关系最强,其冷岛强度也主要受邻接绿地面积百分比的影响.基于遥感识别的城市绿地微气候调节功能研究,有助于提高有限的城市绿地的生态服务功能,并可为城市绿地的规划管理和景观分析提供依据. 相似文献
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利用1987、2004、2019年Landsat 5 TM/Landsat 8 OLI-TIRS遥感数据,运用RS、GIS、景观生态学和统计分析等方法,分析石家庄市主城区下垫面类型和热环境时空演变及其相互关系。结果表明,绿地和不透水地表是主要的下垫面类型,随着城市化的发展,绿地面积逐渐减少,不透水地表面积逐渐增加,2004—2019年比1987—2004年城市扩张速度快;重心转移模型显示城区向东北发展,而热岛区向东南发展,滹沱河的蓄水和绿化工程阻断了热岛区向东北蔓延;较低的地表温度(LST)与绿地和水体分布一致,较高的LST与不透水地表分布一致,绿地和水体景观占比(PLAND)每增加10%,平均LST分别降低0.69℃和0.93℃;不透水地表PLAND每增加10%,平均LST升高0.75℃,水体的降温效果高于绿地;4种下垫面类型的平均LST与PLAND、最大斑块指数(LPI)和聚集度指数(AI)均表现出一致的极显著相关关系,绿地和水体为负相关,不透水地表为正相关,景观占比、斑块大小和聚集程度对LST有较大影响;下垫面类型和结构是造成热环境空间分布差异的主要原因。 相似文献
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《福建林学院学报》2019,(2)
引入地理权重回归模型进行福州市土地利用与地表温度的空间关系模拟,从格网尺度上探讨城市土地利用对地表温度影响的空间非平稳性。结果表明:建设用地、林草地和水体是影响研究区地表温度的主要土地利用类型,该3种地类对地表温度的影响存在显著的空间非平稳性:建设用地的增温作用以北部林区最强,中部建成区及耕地分布集中区域最弱;林草地和水体的降温作用均以建成区中心最强,向外逐渐减弱,在水域增加林草地或在林区增加水体则会使地表温度升高。由于地理权重回归模型是对土地利用与地表温度空间关系的局部拟合,可以体现不同土地利用对地表温度影响的空间非平稳性,可为区域土地利用与地表温度空间关系研究提供新思路。 相似文献
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以重庆市南岸区为例,应用遥感技术和地理信息系统技术,选取Landsat 5 TM影像和Landsat 8 OLI_TIRS影像作为主要数据源,基于单窗算法反演地表温度,并结合该区土地利用变化研究两者的响应关系.结果表明,南岸区耕地和林地在减少,建设用地在增加,共有31.32 km2的耕地和林地转为了建设用地;南岸区的高温区由西部逐渐转移到中部和南部,2013年之前的升温区和降温区呈现东西均匀分布,2013年之后大部分区域处于升温区;南岸区不同土地利用类型的地表温度高低以及升温速率呈现出建设用地>耕地>林地>水域;城市土地连片扩建会升高地表温度,林地在规模范围内对地表温度能产生显著的降温效应. 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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结合MODIS大气水汽3通道平均反演法与地表温度劈窗反演法,用Landsat 8反演了昆明中心城区的地表温度;应用面向对象法分尺度提取出城市土地覆盖类型,从可规划控制角度出发,选择各类土地覆盖的多种特征,对不同土地覆盖的特征与地表温度之间建立逐步回归模型。结果表明:昆明中心城区的地表温度呈现高温区与低温区两端分布特点,绿地分布不合理、道路和其他不渗水面比例过大是昆明城市高温区多的主要原因;回归模型显示,植被覆盖率、植被覆盖的外形复杂度、水域面积、河流长度、其他不渗水面内的植被绿化率与地表温度呈负相关,除道路之外的不渗水面的斑块面积和周长则与地表温度呈正相关;各类型土地覆盖的部分斑块特征与地表温度之间存在弱关联。进一步明确这些关系将有助于城市热环境调控、城市规划建设研究。 相似文献