共查询到20条相似文献，搜索用时 281 毫秒
1.
《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
2.
《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
3.
《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
4.
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
5.
基于landsat8 oli数据的合肥市热岛时空特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
6.
7.
8.
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
9.
利用青藏高原2001—2015年的MODIS归一化植被数据集、地表温度数据集和317个气象站的气温、降水量数据,分析了归一化植被指数(NDVI)与气温、降水量及地温的相关性,讨论了3种气候因子的联合驱动机制。结果表明,青藏高原植被覆盖呈由东向西、自南向北的递减状态,且总体上呈波动增长趋势;青藏高原植被覆盖与降水量、气温及地温均呈正相关,与气温相关性最强;青藏高原植被增长的首要驱动因子是热量,且降水量与热量对植被生长的驱动作用呈互补性。 相似文献
10.
11.
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
12.
利用Landsat 8数据,将归一化植被指数(NDVI)和地表温度(Ts)结合建立二维特征空间,依据二维特征空间分布图拟合干、湿边方程,进而计算温度植被干旱指数(TVDI),并对旱情分布进行分析和评价。利用土壤含水率实测值与反演的地表温度建立模型,并通过模型反演出土壤含水率与实测值进行精度检验。结果表明,随着归一化植被指数的增加,最大地表温度(Tsmax)随之减小,最小地表温度(Tsmin)基本上随之增大,Tsmin和Tsmax的趋势线交汇于一点组合成近似的三角形形状;2016年5—8月,朝阳县全县范围内基本都存在不同程度的旱情,其中6月份旱情最为严重;TVDI与不同深度的土壤含水率的相关性显著,可以较好的实现对旱情的监测。 相似文献
13.
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
14.
《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
15.
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。 相似文献
16.
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。 相似文献
17.
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。 相似文献
18.
以2003年根河和金河林业局森林火灾火烧迹地作为研究区,以2000年、2004年的landsat影像为数据源,运用辐射传输方程反演地表温度,提取影像12种常见的遥感指数。分析火烧强度与地表温度的关系、不同遥感指数对地表温度的解释效果以及不同尺度下遥感指数与地表温度的空间差异性,建立遥感指数和地表温度的最小二乘拟合模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR)。结果表明:(1)火烧迹地的火烧强度对地表温度具有明显的解释效应,重度火烧具有较强的热聚集效应;(2)火烧迹地地表温度的解释因素主要为下垫面状况的因素,从12种宽带波段遥感指数对地表温度的解释模型中,发现差分归一化火烧指数(IDNBR)、归一化不透水面指数(INDIS)、植被归一化水体指数(IVNDW)、归一化植被指数(INDV)、绿度总和指数(ISG)、改进型归一化水体指数(IMNDW)等6种指数对地表温度的解释效应更好;(3)不同尺度下,地表温度与遥感指数具有空间差异性,不同指数空间相关性随尺度增大而减弱。(4)在解释地表温度模型选择上,局部回归GWR模型比全局回归OLS模型的回归结果好。 相似文献
19.
运用EOS／MODIS资料对银川城市热场的遥感分析 总被引：1，自引：0，他引：1
采用一种基于MODIS遥感资料和地面自动气象站(AWS)观测数据反演地表温度(LST)的统计方法,得出银川市四季各典型月份晴空地表的热场在季节、空间上的二维分布;通过对热场强度的研究,得出银川主城区夏季存在明显"热岛"效应,冬季存在明显"冷岛"效应的初步分析结果;通过对LST与植被指数间的关系分析研究得出:银川植被生长季LST与归一化植被指数呈负相关关系,且线性关系明显,R2值可达0.7。另外,反演结果还显示了贺兰山东麓山前在夏季,存在明显的高温区,结合对植被指数的分布研究,表明这里植被少,覆盖度低,下垫面主要以砾石为主。 相似文献
20.
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