基于地表相对湿度数据反演地表温度研究

在地表温度反演中,大气透射率是一个关键参数。覃志豪的单窗算法依靠从探空数据中获得大气水分含量来计算大气透射率。因此在缺乏探空数据的情况下,对地表温度的反演就比较困难。目前解决这个问题的方法是利用地表相对湿度来估测大气水分含量。估算的大气水分含量是否能精确地反演地表温度的这类研究还比较少见,此研究利用冀蒙接壤区LandsatTM热红外波段数据和估算的大气水分含量,采用覃志豪的单窗算法反演冀蒙接壤区内的地表温度,并与地表实测数据进行了比较。研究结果表明,反演多伦的地表温度与实测数据相差6.29℃,反演的地表温度精度较高;研究区地表温度除了与NDVI指数相关外,还与土壤、人类活动关系密切。     

基于Landsat 8数据的芜湖市地表温度反演

以空间分辨率100 m的Landsat 8 TIRS热红外传感器第10波段数据为基础,采用对大气透射率估算方程修正后的单窗算法,反演了芜湖市地表温度,并使用MODIS地温产品数据为标准对其进行精度评价。评价结果表明,修正后的算法所得到的反演结果具有较高的数据精度,能够更加准确细致地表示出地表温度空间分布的细节信息。     

昆明中心城区地表温度反演及与土地覆盖关系分析

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。     

“高分五号”卫星地表温度反演与验证

【目的】“高分五号”卫星是中国首颗同时具有4 个热红外通道的遥感卫星,文章目 的是促进中国遥感卫星的应用,提高地表温度反演能力。【方法】文章对“高分五号”卫 星分别采用两通道劈窗算法和四通道劈窗算法反演得到内蒙古地区2019 年3 月份的地表温 度,并通过实测站点温度数据对反演温度进行检验。【结果】两通道劈窗算法的温度RMS 为 2.168 K,四通道劈窗算法的温度RMS 为1.609 K,结果表明四通道劈窗算法反演精度更高。 将四通道劈窗算法应用到2019 年3 月至6 月获取的山东省部分区域数据,反演了地表温度, 用于区域尺度农情信息监测与定量评价,为农业精细化管理提供技术支持。【结论】研究结 果表明,“高分五号”卫星地表温度反演精度较高,其高空间分辨率的地表温度信息将在农 业干旱监测中发挥重要作用。     

基于ETM+数据的新疆于田地区地表温度反演研究

地表温度是地球系统的热状况与水热平衡的关键因子.热红外遥感是获取地表热状况信息的一种非常重要的手段.利用ETM+数据和同时相气象数据获得两个地表温度反演的重要参数:大气透射率和地表比辐射率.运用覃志豪等的单窗算法反演出于田地区的地表温度,并用陆面实际地表温度进行了检验.结果表明,水体表面温度最低,绿洲次之,戈壁最高.地表温度以绿洲为中心从里到外呈环状分布.说明利用ETM+数据反演地表温度是可行的 .并对进一步理解我国西北干旱、半干旱区的土壤-植被-大气系统能量交换状况及区域热量分布差异有着重要意义.     

2019-3ml目录

目的地表温度是区域与全球尺度地表过程分析与模拟的重要参数,在地表与大气能量交换的过程中扮演着重要的角色。本文使用3种算法对北京地区Landsat-8影像进行地表温度反演,并使用MODIS 地表温度产品对反演结果进行交叉验证,评估Landsat-8用于地表温度反演的精度与适用性,为后续使用Landsat-8反演地表温度的研究提供参考。方法对反演地表温度所需的3个重要参数（大气平均作用温度、地表比辐射率、水汽含量）进行获取,得到3个算法的反演结果后,对各个算法的结果进行敏感性和差值分析,并将结果与同期MOD11A1地表温度产品进行对比分析。主要分析手段包括北京市不同行政区之间算法结果与温度产品的平均温度结果比较、不同地类之间算法结果与温度产品的平均温度结果比较,以及选取尺度效应较低、温度随时间变化较小的密云水库中心区域比较两者的温差。结果3个算法的反演结果总体平均温差不超过1 K,其中Cristóbal等提出的改进后单通道算法与其他两个算法的温差最小,Wang等提出的改进后单窗算法与其他两个算法的温差最大。Landsat-8地表温度反演结果普遍高于MODIS温度产品。通过选取密云水库中心区域对本研究反演结果和温度产品进行对比可以得出,3种算法结果与MODIS温度产品的总平均差值为1.373 K。结论反演结果总体上具有较理想的反演精度。Jiménez-Mu?oz提出的劈窗算法具有最好的敏感性分析结果,且与MODIS温度产品的结果最接近。Landsat-8反演结果与MODIS温度产品在总体地温分布规律上保持一致,但Landsat-8因具有更高的分辨率而能更好地分辨小地块不同地类的地温差异,在精确反演地表温度领域拥有更大的优势。      

合肥市地表温度反演及热力景观格局动态变化研究

以合肥市为研究区,使用Landsat ETM+、Landsat TM遥感数据以及相关的统计年鉴、气象数据,采用单窗算法对研究区地表温度进行反演,得出合肥市地表温度分布图,并对地表温度数据行标准化处理,划分热力景观类型,得到多年的热力景观类型分布图。结合景观生态学方法对景观分类图进行景观指数计算及分析,研究合肥市热力景观格局动态演变过程。结果表明,合肥市1999年、2002年、2006年和2010年都存在明显的热岛效应现象;从2002年到2010年,热岛区域在1999的基础上逐渐扩张,2010年热岛强度整体上有所降低,高温区域比较分散;在斑块类型水平上,中温区、次高温区和高温区的斑块面积比的比重逐年增加,1999年、2002年和2006年低温区为优势热力景观类型,到了2010年则变为中温区;在景观水平上,最大斑块指数逐年减小,研究区域景观不再由少数热力景观类型所控制,simpson多样性指数和均匀性指数逐年增大,热力景观异质性增加;城市化发展等人为因素是热力景观格局演变的主要驱动力。     

基于GIS和RS的南京市地表温度动态变化研究

在全球气候变暖、城市化进程不断加快的背景下,地表温度(LST)作为地表热环境和城市热岛效应研究的基础引起了国内外学者的广泛关注。本文采用覃志豪单窗算法(MW)反演南京市2000年、2006年、2016年地表温度,在此基础上研究南京市地表温度的动态变化情况。结果表明:2000—2016年南京市高温区面积减少,但中温区和次高温区面积增加,热岛未得到缓解,共增加了80.92km²。该结果对城市的合理规划、重建和工业的布局等具有重要的参考价值。     

地表组分温度遥感反演算法研究进展

【目的】地表组分温度是定量遥感反演的一个关键参数,在能量平衡过程模型和地表自然灾害监测中具有重要意义。【方法】过去的几十年中,国内外大量研究人员针对地表组分温度的反演提出了不同的方法和模型。文章系统回顾了现有的地表组分温度热红外遥感反演算法,包括多角度算法、多波段算法和时空信息算法,分析了各种反演算法的优缺点,评述了地表组分温度的验证方法。【结果 /结论】地表组分温度反演方法发展至今已经取得了阶段性进展,有些研究成果已得到广泛运用。由于地表结构复杂性、卫星传感器硬件技术及卫星发射成本等客观因素的影响,地表组分温度反演仍存在一些难点和亟待解决的问题,如有效比辐射率会随观测角度的变化而改变的问题、多角度和多波段数据的相邻角度和波段数据之间均存在相关性较高的问题、多角度传感器不同角度观测到的目标面积和观测时间不一致的问题等。未来地表组分温度遥感反演仍然是一个需要不断深入研究的内容。     

利用单通道算法对MERSI数据进行地表温度的反演研究

选取2008年8月16日MERSI 1km遥感数据,以新民为中心截取170×170像元区域作为研究区,选用具有普适性的单通道算法对其进行地表温度的反演。结果表明:MERSI LST数值低于观测值12k左右,低于MODIS LST18k左右。虽然MERSI LST反演结果未能达到理想偏差范围,但是反演温度的趋势与实际观测值和MODIS LST趋势基本一致,最高值均出现在康平,最低值则都出现在本溪。     

青岛市土地利用演化驱动力因素分析

在RS和GIS技术支持下,首先,以青岛市1986、2000和2006年3期遥感影像为基础,以谷歌地图为参考,对3期遥感影像进行分类处理,提取出了同时期的土地利用数据。其次,利用数学模型对1986~2006年青岛市土地利用数量变化、土地利用速度变化、土地利用程度变化等方面进行了分析。再次,结合同期青岛市社会经济统计资料,应用主成分分析法得到了影响青岛市土地利用发生变化的主要社会经济驱动力因子,计算得出青岛市社会经济驱动力指数,指出社会经济因素对土地利用的驱动力呈不断上升的趋势;应用多元线性回归分析法建立了青岛市水域、林地、建筑用地和耕地的社会经济驱动力模型,得到了影响每种土地利用类型的社会经济因子。最后,运用Markov模型预测了2012~2030年青岛市的土地利用变化趋势。     

青岛市市区土地招拍挂出让状况定量分析

从出让规模与区位、规模与用途、出让底价与成交价等方面,对青岛市市市区2002~2006年一季度招拍挂出让地块统计数据进行分析,并对青岛市土地出让市场进行预期,以引导房地产开发理性发展。     

不同土地利用类型对城市地表温度的影响——以龙口市为例

选取烟台市龙口地区为研究对象,利用LandsatTM6热红外。感数据、土地利用专题图件、气象观测资料反演了快速城市化的典型地区龙口市的城市地表温度,分析不同土地利用类型的地表温度差异,以及地表温度与NDVI的关系。结果表明：龙口市地表温度大体为城乡工矿用地跃居民用地跃草地跃林地跃耕地跃水域。     

商洛市地表温度的时空变化及影响因素

研究旨在分析秦岭腹地东部商洛市的地表温度时空变化特征及影响因素,以期为应对气候变化及合理指导农业生产研究提供科学依据。利用陕西省商洛市7个地面气象监测站1960—2020年逐日 0 cm地面温度、气温、降水、日照时数等观测资料,采用M-K检验和小波分析等方法,对商洛市地表温度的时空变化及其影响因素进行分析。结果表明：1960—2020年商洛市年平均地表温度空间上从西北向东南呈逐渐升高的分布。地表温度平均值的季节排序为夏季>春季>秋季>冬季,在1月最低,7月最高。地表温度以0.37℃/10 a的气候倾向率显著上升,且各地的上升幅度自西向东逐渐减小。春季、冬季和年平均地表温度均呈现逐年代变暖趋势,并在1997年发生了突变。地表温度存在6、10、14、28年4个周期振荡频率,且6年为地表温度变化的第一主周期,10年为第二主周期。海拔是影响商洛市地表温度的主要地理因子,气温和日照时数是主要的气象因子。地表温度的升高可以缓解低温对农业生产造成的灾害,在一定时间内对农业结构调整有利。     

重庆市南岸区土地利用与地表温度响应研究

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.     

基于RS的徐州市地表温度与植被指数关系研究

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。     

青岛市土地利用变化类型与影响因子关系的CCA研究

以青岛市为研究区,利用1990、2000、2006和2011年遥感数据、社会经济统计数据等,采用多变量分析方法定量分析了近20年青岛市土地利用变化的驱动因子.首先对1990和2011年土地利用变化数据进行叠加分析,提取出主要土地利用类型发生变化的斑块,构建土地利用变化样本数据矩阵;然后提取变化图斑对应驱动因子的栅格数据,构建土地利用变化的驱动因子矩阵;在此基础上,采用典范对应分析(CCA)研究土地利用转换类型与驱动因子的相关关系,揭示了青岛市土地利用变化的特征,定量阐释了各类型土地变化的驱动因子.结果表明,海拔高度、地形起伏度、距海岸线的距离、人口密度是青岛市土地利用变化的主要驱动因子,其次为到城镇的距离、交通密度和GDP密度.     

基于Landsat8卫星影像的地表温度反演及福州春季城市热岛效应分析

为研究福州春季城市热岛空间分布特征,利用2018年3月11日Landsat8卫星影像,运用辐射传导方程法和普适性单通道算法对研究区进行地表温度反演,采用地面气象监测站实测的气温对2种方法的反演精度进行比较,并统计分析不同行政区地表温度等级特征。结果表明,这2种方法反演的地表温度的空间分布特征基本一致,辐射传导方程法精度优于普适性单通道算法。福州存在明显的城市热岛现象,高温区及次高温区为城市热岛效应影响区域,该区域为老城区及城市扩张的城市建设区,其中高温区主要分布于福州滨海新城、闽侯县(上街镇、南屿镇、南通镇)和仓山区等新近开发建设的建筑物密集区和裸地区域,低温和次低温区主要分布于森林和水体。为缓解城市热岛现象,城市开发建设中应保持一定面积的绿地和水体。