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。     

成都城市下垫面变化对地表热场的影响

利用2001年和2018年MODIS夏季地表温度产品,结合地表覆盖类型及植被指数数据,对比分析了成都市夏季城市热岛和热场强度的昼夜时空分布特征及变化,并重点分析了成都地表热场与城市建筑用地面积、植被覆盖度的关系.结果表明：(1) 2001年到2018年,成都市夏季城市地表热场发生了显著的变化,中心城区、近郊及远郊区县热岛范围均明显扩大,由多中心热岛发展为主城区与邻近郊县连城一片;热岛效应昼夜变化明显.(2)成都市城市不透水面面积增加了763.33 km²,强热岛面积增加了610 km²;城市不透水面与城市热岛区域分布及面积变化密切相关.(3)成都市整体热场强度表现为西低东高的特征,热场强度高温区与植被覆盖度呈负相关关系,白天相关性明显优于夜晚.     

基于单窗算法的汉中市近20年城市热岛效应时空特征

以1994年、2000年、2004年、2009年和2015年5期Landsat TM遥感影像为主要数据,采用单窗算法反演汉中市地表温度,并对地表温度进行归一化处理得到汉中市热岛强度分级图,分析汉中市近20 a热岛效应时空变化特征及其与土地利用类型、植被覆盖度之间的关系。结果表明:1）近20 a汉中市城市热岛效应随时间变化呈“先升后降”的变化趋势,1994-2004年为热岛效应的加速期,2004-2015年为减缓期。2）不同热岛强度的空间分布特征差异明显。1994-2005年强绿岛区和绿岛区主要分布在汉中市北部的山林地区;强热岛区和热岛区主要分布在西南部的中心城区。3）不同热岛强度对应的不同土地利用类型存在差异。强绿岛区和绿岛区主要分布在汉中市北部山区的林地和耕地。正常区主要集中在汉中市近郊的农用地与草地,同时也包含市区周边的零散村镇居民地。热岛区和强热岛区主要分布在中心城区的建筑用地。4）植被覆盖度与城市地表温度呈显著负相关关系,植被覆盖度每增加10%,地表温度平均下降约1.1℃。可见,增加城市植被覆盖度,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。     

基于RS的武汉市夏季热岛效应与土地覆盖关系的研究

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。     

基于Landsat影像的西宁市主城区热岛效应分析

利用西宁市主城区1987、2001年和2013年3个时期的Landsat遥感影像反演出了不同时期的地表温度,并对地表温度进行归一化处理后得到相应时期的热岛等级分布图。结果表明,西宁市城区的热岛效应呈先减弱后增强的态势,热岛区分布逐渐集中,主要分布在城市边缘未利用地、主城区中商业区、工业区以及城市交通线路周围;热岛效应的范围在扩展,其分布与建成区的扩展范围在空间上基本相吻合,但是强度有小幅减弱;热岛效应与植被覆盖度呈负相关,植被覆盖度每增加10%,地表温度下降约1.23℃;建设用地及未利用地的均温最高,而水体及有植被覆盖区域均温较低;绿色植被和水体有缓解热岛效应的作用,而因建成区的扩大有大规模的不透水面是热岛效应加剧的主要原因;气候和天气因素也对热岛效应有一定的影响。     

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。     

基于GIS的合肥市热环境动态变化研究

伴随城市化进程的不断加快,环境问题日益凸显,其中城市热岛效应尤为明显.利用遥感影像和GIS技术定量反演了2003年和2007年地面亮温以及植被指数NDVI,研究城市热场分布的空间格局以及时空变化规律.研究表明,2003年与2007年合肥市建成区均存在着显著的热岛效应,2个时相的热岛分布特征相似, 2007年建成区热岛现象有减缓趋势,其中高温区与次高温区的面积都分别减少1.8和52.1 km2,较低温区面积增加了142.61 km2;2007年植被覆盖显著增加,高植被区面积(NDVI>0.4)比2003年增加了35.56 km2,无植被覆盖的面积较2003年减少了116.57 km2,地面亮温与植被覆盖存在着负相关.城市扩张,工业区建设是热岛效应的主要驱动力,加大绿化力度,增加植被覆盖是缓解热岛效应的最有效措施.     

基于Landsat-8 OLI/TIRS影像的长沙市城市热环境效应研究

基于长沙市2016年7月23日的Landsat8 OLI/TIRS数据,利用覃志豪单窗算法反演地表温度,分析了长沙市城市热环境空间分布特征以及主要地表生态环境参数与城市热环境效应的关系。结果表明,(1)长沙市主城区地表温度均较高,高温区域主要分布在建筑用地密集、功能单一以及周边植被覆盖少的地区;(2)长沙市热岛区范围与城市建成区范围基本一致,构成热岛区面积较大的特高温区和高温区主要分布在中心城区和长沙县,城市热岛比例指数达0.712,反映出城市热环境形势较为严峻;(3)建筑用地对地表起着升温的作用,植被则相反,且前者升温效果明显强于后者的降温效果。长沙市在未来的城市规划中应在控制建筑用地扩张的同时增加植被覆盖,这样才能有效缓解城市热岛效应。     

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。     

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。     

MODIS数据以及变分订正技术在长沙城市热岛特征分析中的应用

利用EOS/MODIS遥感信息反演地表温度和植被覆盖指数,引进新的变分订正方案,利用常规气象资料,对高分辨率地表温度场实施订正,对长沙市热岛(UHI)空间分布规律及影响因子进行研究.通过分析长沙城市地区的土地覆盖、植被绿地状况与热岛空间分布状况的关系,揭示出研究区域UHI主要特征为:(1)从研究区域地表覆盖图发现,长沙市城区四周均有相对地势较高的山地,但地形梯度不大,接近四面环山的地貌特征,容易造成城区的热量聚集,有利于城市热岛效应的形成,使得长沙城区存在明显的热岛分布;(2)UHI分布与城市结构的轮廓相一致,长沙城区与地势相对平坦的近郊区的地表温度差异为3～5℃,与地势较高的周边远郊区的地表温度差异为6～8℃,长沙城区热岛效应与城市规划呈对应关系,热岛效应最显著的区域为二环线内,并从中心沿三环逐渐向郊区减弱;(3)地表覆盖类型对UHI的效应明显,长沙地区植被绿地状况与UHI呈现明显反相关分布,揭示出植被绿地对降低UHI具有重要的作用,大范围的绿地建设能有效降低UHI.     

基于landsat8 oli数据的合肥市热岛时空特征分析

热岛效应是一种城市化进程中所产生的特有环境问题,是一个地区的气温高于周围地区的现象。为了揭示快速城市化地区热岛的时空变化特点,利用2014年的Landsat8 oli遥感数据,通过遥感算法反演合肥市地表温度,并对合肥市热岛分布及成因加以分析,同时分析了归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)与热岛分布的关系,以及城市下垫面对热岛效应的影响,并对城市热场进行生态评价分析。结果表明,合肥市四季均存在热岛现象,热岛强度表现为夏季最强,最高温度达57.86℃,秋季次之,春季、冬季较弱。春、夏、秋3个季节热岛多集中在主城区,冬季热岛多分布在乡镇及裸土区,城区热岛强度较弱。热岛效应多集中在不透水面和裸土区,城市冷岛多出现在水体位置。城市热岛分布与归一化植被指数呈负相关关系,与归一化建筑指数呈正相关关系。改进半径法可以较好区分城市建成区,建成区与郊区温度分布存在明显差异。     

基于遥感的南京市城市热岛效应时空演变分析

利用基于影像的反演算法,对南京市进行地表温度反演,分析了南京市城市热岛效应的时空演变。结果表明：①南京存在明显热岛效应,市区热岛强度普遍高于郊区1～3级;②自1988年以来,南京城市热岛效应面积增长明显,并出现向城南扩张的趋势;③南京热岛强度空间分布不均匀,新城区成为新的强热岛中心。     

基于Landsat数据热岛效应与植被的关系研究——以开封市为例

随着城市经济的不断发展,城市热岛现象日益严重,不仅制约社会经济绿色健康发展,而且危害人体健康。基于Landsat5、Landsat8数据,利用大气校正法对河南省开封市地表温度进行反演,分析开封市热环境空间分布,并对该市植被覆盖度进行空间变化分析,以期为开封市城市绿色健康规划建设及缓解热岛效应提供借鉴。结果表明,开封市城市热岛效应明显,高温由开封市区向祥符区、尉氏县、通许县、杞县、兰考县扩散;从各区热环境分布看,开封市年平均气温和高温区面积均呈升高趋势,开封市中温区、次高温区面积显著增加,次低温区面积显著减少,城区气温增加速度大于郊区,为热岛的形成提供了热量基础。地表温度与植被覆盖呈负相关,因此在开封市经济建设过程中应对城镇土地使用合理规划、加强城镇绿地规划、增加城镇绿地覆盖度、选用透水地面铺装以缓解开封市热岛效应。     

成都市夏季热岛效应动态变化研究

利用MODIS温度产品,计算出成都市2009—2013年的夏季地表温度,并通过对其进行分等,划分出热岛区域,通过建立转移矩阵的方法对其进行研究,从而得出成都市夏季热岛效应动态变化特点,成都市夏季热岛区分布区域从成片分布逐渐形成多个小的热岛中心;从2009—2013年,成都市夏季热岛范围呈先下降后上升的趋势;从2009—2013年,成都市夏季地表温度等级变化较大,占了95%以上,上升区和下降区变化基本持平,呈不稳定状态。     

基于遥感影像研究商洛市植被变化

本文以商洛市两期3景Landsat影像为数据源,利用Arc GIS10.2计算归一化差值植被指数,采用差值法对商洛市及其各县2007—2017年植被覆盖度进行研究,并分析植被变化的原因。结果表明:2007年商洛市植被覆盖以低植被覆盖为主,所占面积为5122.65km~2,所占比例为26%; 2017年植被覆盖以中高植被覆盖为主,所占面积为10945.37km~2,所占比例为55.14%; 2000—2017年商洛市植被退化面积比改善面积少4408.50km~2,所占比例为22.21%,植被整体趋于改善; 2000—2017年商洛市各县植被覆盖呈明显的地域分异特征,商南县改善面积达1829.67km~2,植被覆盖情况良好,柞水县退化面积达1080.19km~2,植被退化严重,其余各县情况稳定。     

基于卫星遥感的天津地区生态环境质量气象评价

为全面了解天津市的生态环境变化状况,更好地开展城市生态承载力评估、生态红线调整、海绵城市建设等气象保障服务工作,本文基于气象观测数据及多源卫星遥感数据,利用RS技术和GIS制图技术,从植被覆盖率、森林叶面积指数、城市地表热环境、水体和湿地变化、生态质量气象评价等方面对2008—2017年天津地区的生态环境状况进行了研究。结果显示:天津地区植被覆盖率和森林叶面积指数与降水量关系密切,其变化趋势受降水影响较大;随着天津城市化发展,天津城市地表热岛强度和面积呈逐年增长趋势,未来天津市区及环城四区的地表热岛有连绵成片并向滨海中心城区延伸发展的趋势;天津的水库和湿地受气候变化和人为开发等因素的影响,于桥水库、北大港水库、东丽湖、团泊洼、七里海湿地、大黄堡洼也都发生了不同程度的改变;2008—2017年天津市的生态质量气象评价结果经历了由好变差又转好的一个过程,2017年各区生态质量指标介于34.5～50.5之间,生态质量总体评价处于较好水平。     

基于Landsat8数据的城市群热岛效应分析——长株潭城市群为例

本文利用Landsat8数据,采用普适性单通道法反演了长株潭城市群2013?2014年多季节的地表温度,运用多端元混合像元分解技术提取地表组分丰度信息,定量分析了土地覆盖类型对于城市群热岛效应的影响。研究发现:从初夏到夏末热岛效应先增强后减弱,在盛夏极高温区面积比率达到最高的3.0%,热岛效应程度最强且范围最广,而冬季热岛效应相对而言最不显著;在相同的气候条件下,植被的丰度与地表温度呈负相关,具有降温效应,不透水表面的丰度与地表温度呈正相关,导致城市增温;在不同季节,不透水表面丰度对地表温度贡献均为正,二者相关系数在0.87以上,这种贡献作用在盛夏季节最为强烈。城市化进程中不透水表面的面积与密度增长,是热岛效应产生的关键因素之一。     

赣江新区热岛效应及土地利用时空变化分析

基于赣江新区2014、2017和2020年三景Landsat-8卫星影像，利用大气校正法反演其地表温度，采用热场变异指数对热岛强度进行分级，并对3个不同时期的土地利用类型进行监督分类和精度评价，分析了赣江新区热岛效应及土地利用时空变化特征。结果表明：（1）赣江新区热岛现象明显且热岛面积在逐步扩大，占比由2014年的19.3%增加到2020年的26.2%，增加最明显的区域是经开组团、临空组团的樵舍镇、永修组团的艾城镇和共青组团的江益镇。（2）3期土地利用类型中面积最大的均为林地，占比分别为45%、50%和40%;2014—2020年这6 a间建设用地和水域面积在增加，耕地和林地面积在减少，土地利用变化程度依次为水域>建设用地>耕地>林地。（3）各土地利用类型地表温度均值的关系依次为建设用地>耕地>林地>水域；由于城镇化的发展，2020年各种土地利用类型的温度为3期中最高。     

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。