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地表温度是描述陆表过程和反映地表特征的重要参数。研究矿区地表温度的时空演变特征,对于理解煤矿开采活动对矿区生态环境的影响具有重要意义。淮南矿区是我国东部典型的高潜水位煤矿区,为了探究该区域地表温度的时空异质性与开采扰动的关系,利用2008—2018年5期Landsat影像进行地表温度的反演和下垫面信息提取,结合热力景观格局指数和城市热岛比例指数的计算,分析近十年来淮南矿区地表热环境的时空演变特征。结果表明:淮南矿区地表温度分布格局及其变化与下垫面结构及其变化密切相关。2008—2018年间,淮南矿区地表温度总体以中温区为主,其次是次低温和次高温区,高温区和低温区面积及其占比相对较低。由于城镇和矿井建设,以及煤矿开采产生的煤矸石堆积和开采沉陷积水,建设用地和水域面积不断增加,植被面积不断减少,相应的低温区、次高温和高温区增长,中温和次低温区减少,总体上城市热岛比例指数不断增加,热岛效应不断加剧;低温区斑块破碎度和复杂度不断减小,优势度不断增大。其他温度级斑块破碎度和复杂度,景观团聚程度和连通性,多样性和均匀度变化分为2008—2013、2013—2015和2015—2018三个阶段,其中2013—2015年人类干扰强度较大,斑块破碎度和复杂度增大,景观团聚程度和连通性,多样性和均匀度减小。研究成果为淮南矿区生态环境的恢复治理和城市产业规划提供了科学依据。 相似文献
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《地球科学进展》2020,(1)
随着全球变暖和城市化进程的加快,城市区域的热环境问题日益凸显。以福州为例,基于遥感、地理信息系统和地统计学等方法,通过多尺度空间模式,定量分析以地表温度贡献度为表征的城市热环境时空变化及其特征。结果表明:①1993—2016年,研究区的土地利用/覆盖类型发生了显著变化,建设用地净增长1 231.04 km2,变化率高达295.33%;耕地被建设用地占用。②地表温度空间格局变化明显,中高温区以闽江水域为轴向周边区域逐渐蔓延,低温区和次低温区面积显著减少。③1993—2016年,福州所辖各县市区地表温度贡献时空分布不均。其中,中心城区(鼓楼区、台江区、仓山区、晋安区和马尾区)对地表温度上升表现为正贡献,闽清县和永泰县表现为负贡献。从不同土地利用/覆盖类型来看,林/草地、耕地、水体对地表温度升高有负贡献,建设用地表现为正贡献。④多距离空间聚类分析(Ripley's K函数)显示,地表温度集聚与分散存在尺度效应;1993—2016年,研究区的地表温度集聚范围逐步扩大、集聚程度增强。 相似文献
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在中国煤炭是一种重要的能源,大规模的开采活动严重破坏了周边的生态环境,而高原高寒地区煤矿开采对地表温度的时空影响规律有待深入研究。地表温度作为一种重要的地表参数对地表能量和水分平衡研究均具有重要意义,也可以反映区域生态环境的变化。本文以Landsat 5/8影像为数据源,利用面向对象的方法和普适性单通道算法分别得到了7期土地利用/覆盖数据和地表温度数据,研究了1990—2021年木里煤田聚乎更矿区从开采到生态修复过程的地表温度变化特征和影响因素。结果表明:利用面向对象的方法得到7期土地利用/覆盖数据很好地反映了聚乎更矿区的几个阶段,分别为缓慢开采期(1990年、2002年),快速开采期(2005年、2009年),缓慢修复期(2015年、2019年)和快速修复期(2021年);矿坑、建成区、排土场、堆煤场等煤矿土地类型地表温度最高,高寒草甸次之,高寒沼泽草甸地表温度较低,水体温度最低,裸地则在特高温和低温均有分布;草甸区地表温度影响因素的解释力大小排序为NDVI>反照率>坡向>海拔>坡度,矿区地表温度影响因素的解释力大小排序为坡向>反照率>NDVI>海拔>坡度,修复区地表温度影响因素的解释力大小排序为NDVI>反照率>海拔>坡向>坡度。研究工作有助于揭示高原矿区地表温度的变化规律,对于评估木里煤田生态修复效果具有重要的参考价值。 相似文献
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地表温度（land surface temperature, LST）是反映生态环境状况的重要指标。西藏作为气候变化的敏感地区,掌握其LST的时空变化有利于深入了解西藏热环境演化过程,为长期监测高原基础生态变化提供帮助。研究基于谷歌地球引擎获取西藏2000—2020年的MODIS LST数据,采用归一化分级方法对LST进行5个等级的划分,利用趋势分析、热力空间分析以及重心迁移等方法分析了研究区近20年来的LST时空演变特征。同时,选取归一化植被指数（normalized difference vegetation index, NDVI）、裸土指数（bare soil index, BI）、垂直不透水面指数（perpendicular impervious surface index, PISI）、湿度（WET）以及高程（digital elevation model, DEM）等5个影响LST的地表参数,结合多尺度地理加权回归,探讨了LST影响因子的作用尺度与作用效力。结果表明：2000—2020年,西藏LST均值由18.72 ℃上升至20.28 ℃,年均增长0.09 ℃,LST呈现微弱上升态势。20年来,LST在所有年份皆具有西北高、东南低的空间分布格局,LST增温趋势亦表现为西北高、东南低的分布特征。低温区和高温区空间分布聚集,形状简单、规则;次低温区、中温区以及次高温区空间分布破碎,形状复杂。2000—2020年各温区重心分布具有明显的方向性,且各温区重心迁移轨迹具有显著差异。特别是,低温区重心与高温区重心迁移轨迹呈现出由相向而行到背向而行的转变,反映出研究区东西部区域LST差距经历了由缩小到扩大的过程。DEM和WET对LST具有负向影响,BI、PISI和NDVI具有正向影响,常数项在不同生态区具有不同的影响性质。DEM具有较小的作用尺度以及最强的作用效力,常数项具有最小的作用尺度以及仅次于DEM的作用效力。 相似文献
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遥感大数据分析与应用正成为地球信息科学领域重要的研究内容。利用热红外遥感技术进行地热异常信息的提取可以为地热资源勘查评价提供重要的依据。Landsat系列卫星数据拥有长时间的数据积累和较高的空间分辨率,是地表热环境时空序列大数据分析的重要数据。最新一代的Landsat8 卫星热红外数据在延续了较高分辨率的同时,敏感性更强,更加适合于对地表热环境空间分布进行精确分析。本文以安徽黄山汤口-寨西工作区为研究区,分别选用2016年12月9日Landsat8 的热红外遥感数据和2009年12月6日Landsat5 TM 数据,采用大气校正方法进行地表温度的反演和对比分析,通过密度分割分析提取地热异常信息,并综合遥感地质解译信息、气象、地形等数据,对工作区地热资源有利区进行了预测。结果表明：两个时相地表温度反演结果的空间分布基本一致,利用Landsat8 热红外数据的地表温度反演结果可以有效地获取地热异常信息,所圈定的地热异常较为合理,与工作区内主要的断裂构造分布一致,且和物探勘查和钻孔实验结果相对应,可以为地热资源勘查大数据分析提供重要的数据源。 相似文献
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以阜平县为研究区域,基于Landsat 8遥感影像和ASTGTM2 DEM数据,利用辐射传输方程法反演地表温度,运用统计学方法分析地表温度与归一化植被指数(NDVI)、海拔和坡向之间的关系.结果表明:阜平县地表温度整体呈西高东低分布,地表温度与植被覆盖、地形要素之间的关系密切,地表温度高值区域主要分布在研究区西部和东北部海拔较高且NDVI值较高区域,低值区域主要分布在东南部海拔较低且NDVI值较低区域.地表温度随海拔和NDVI的升高逐渐减小,呈现明显的负线性相关;不同坡向的地表温度分布具有一定的差异,阳坡的地表温度高于阴坡. 相似文献
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西藏中部"一江两河"地区地表通量的卫星遥感估算 总被引：3，自引：2，他引：1
西藏中部一江两河地区(包括雅鲁藏布江中游和拉萨河、年楚河中下游地区)是西藏主要的农业区,藏中农业区地表特征参数(地表反照率、地表温度和植被指数)的变化和地表通量的遥感估算对农作物长势监测、农作物估产、灾害监测以及理解农业区内部乃至其与周边地区的能量水循环研究具有重要的意义.选取2003年4月14日和10月16日影像作为春季和秋季代表,利用两种相同空间分辨率的卫星资料———AVHRR和MODIS反演研究区地表特征参数和地表通量.在反演得到地表特征参数的基础上,结合研究区9个台站的地面气象观测资料,利用SEBS模式对该地区地表通量进行了遥感估算.结果表明,研究区地表能量平衡各分量具有明显的空间分布和时间变化特征.同一天中AVHRR和MODIS估算结果空间分布态势保持一致,但由于过境时间的差异,MODIS通量结果均大于AVHRR. 相似文献
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为探明西藏尼木地区地热资源的空间分布及指导该区地热资源的勘探与开发,选取2010年1月21日与2月22日的Landsat 5TM数据,基于单波段的单窗算法进行地表温度反演,并利用ArcGIS软件分析了地表温度、已有地热异常点、构造及人类活动之间的关系,对该区潜在的地热异常进行预测。结果表明,地表温度分别为：-21.75～40.65 ℃,-18.95～46.45 ℃,二者进行对比分析表明反演结果符合实际且结果可靠。依据遥感数据地温反演结果,发现区内温度异常区比背景区高10 K以上,研究区存在未被发现的隐伏断层及地热活动异常信息,由此划分出21个潜在地热异常区。结论认为位于亚东—谷露与雅鲁藏布江缝合带交汇区的尼木地区地热异常特征明显,勘探开发前景广阔;在高寒缺资料区基于遥感单窗算法进行温度反演,可以有效提取地热异常信息,帮助预测具有开发前景的地热异常区,并进一步识别圈定具有勘探意义的靶区。 相似文献
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为探明西藏尼木地区地热资源的空间分布及指导该区地热资源的勘探与开发,选取2010年1月21日与2月22日的Landsat 5TM数据,基于单波段的单窗算法进行地表温度反演,并利用ArcGIS软件分析了地表温度、已有地热异常点、构造及人类活动之间的关系,对该区潜在的地热异常进行预测。结果表明,地表温度分别为： -21.75～40.65 ℃,-18.95～46.45 ℃,二者进行对比分析表明反演结果符合实际且结果可靠。依据遥感数据地温反演结果,发现区内温度异常区比背景区高10 K以上,研究区存在未被发现的隐伏断层及地热活动异常信息,由此划分出21个潜在地热异常区。结论认为位于亚东—谷露与雅鲁藏布江缝合带交汇区的尼木地区地热异常特征明显,勘探开发前景广阔;在高寒缺资料区基于遥感单窗算法进行温度反演,可以有效提取地热异常信息,帮助预测具有开发前景的地热异常区,并进一步识别圈定具有勘探意义的靶区。 相似文献
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传统的城市温度监测方法周期长、效率低,而利用热红外遥感影像进行城区温度监测的方法具有准确、简便、实用等优点。基于Landsat TM、ETM+、OLI遥感影像数据,应用辐射传输方程法对北京城区（东城区、西城区、宣武区、崇文区、朝阳区、海淀区和丰台区7个区域）2000—2014年夏季地表温度的空间分布和时间变化进行分析及温度反演,结果显示,高温区分布有一定的规律,降雨情况、植被覆盖度的变化以及城区规划都是北京城区温度变化的重要影响因素。研究结果可为减缓北京的热岛效应提供依据。 相似文献
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基于MODIS数据的石羊河流域地表温度空间格局 总被引：1，自引：1，他引：0
利用2010年4期MODIS影像, 基于植被指数、 地表比辐射率、 大气透过率和星上亮度温度, 采用分裂窗口算法, 反演石羊河流域不同季节地表温度并对其进行验证. 结果表明: 石羊河流域四季地表温度变化明显, 昼夜温差很大, 其中, 春季温度分布在-13.45~29.27℃之间; 夏季温度分布在-3.75~56.29℃之间; 秋季温度分布在-10.15~32.67℃之间; 冬季温度分布在-17.15~12.75℃之间. 从地表温度空间分布上看, 在武威、 民勤、 古浪等绿洲地区地表热量丰富, 水土和植被效应显著, 热量呈圈状空间递减趋势; 在下游地区腾格里沙漠和巴丹吉林沙漠地区夏季温度最高, 祁连山东端的石羊河上游地区由于受常年积雪、 河流、 地表植被和海拔等因素影响地表温度较低. MODIS数据为宏观小流域热环境监测提供了新的途径, 且将遥感数据和地表下垫面数据相结合能提高反演精度. 相似文献
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以两期Landsat7 ETM＋为基本数据源,采用单窗算法对天津滨海新区地表温度进行了反演,得到区域地表温度场的分布规律。发现地表温度变化与浅层地温能的分布有较好的对应关系,可以利用热红外遥感技术探测浅层地温能。 相似文献
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永城是河南省重要的煤炭生产基地,煤矿开采后形成的塌陷区中有70%以上是耕地,已严重威胁到当地居民的生产生活秩序以及生命财产安全,迫切需要采用快速高效的技术手段获取塌陷区的信息来为相关部门提供决策依据;研究中选用2004～2006年的6景ASAR数据,采用基于相干目标的多基线距DInSAR技术对河南永城煤矿区的地表形变进行反演;研究中采用的地表形变反演技术克服了传统DInSAR技术失相干的问题,反演得出的地表形变的范围和程度与调查结果相吻合,表明该项技术具有很强的实用性和推广性;最后分析反演误差产生的原因并提出今后可采用L波段以及多平台联合监测来提高煤矿区地表形变的精度。 相似文献
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《地质灾害与环境保护》2021,32(1)
风积沙地貌在雅江河谷地带分布广泛,风积沙与其周围地表温度不仅在局部空间中的差异较大,而且在时间上存在着区别。为了探索遥感技术对风积沙地貌的识别,研究地表温度与面积的关系,分析雅江河谷风积沙面积的变化特征。本文利用ArcGIS 10.3、ENVI 5.3、Landsat 8地表温度反演等软件,研究遥感技术对风积沙地貌的识别,分析风积沙地貌的地表温度时空变化规律。研究表明,秋季风积沙与其周围地表温度差异明显,一般高出3℃～9℃,能够对风积沙进行有效识别;在判释过程中,需要对气象、植被以及海拔等因素结合实地勘察进行对比校正;对不同年份地表温度反演可以判别风积沙的变迁和变化规律。 相似文献
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将劈窗算法(SW,split window algorithm)应用于Landsat8数据进行地表温度反演,完全基于Landsat8数据本身不需要借助外部数据源,克服了传统地表温度反演依赖MODIS水汽产品外部数据造成的局限,实现利用Landsat8热红外数据反演得到较高空间分辨率的地表温度产品。以美国Walnut Gulch流域为例进行SW算法地表温度反演,并与SC算法结果、MOD11-L1地表温度产品和实测地表温度数据对比分析。结果表明,与SC(generalized single-channel algorithm)算法和MOD11-L1地表温度产品相比,SW算法应用于Landsat 8数据的地表温度反演取得较好的效果,平均误差最小为0.89K,相关系数最高为0.9841,反演结果和实测数据具有较好的一致性。 相似文献
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《世界地质》2020,(3)
为研究城市土地利用类型对地表温度的影响,笔者以长春市城区为研究区域,利用监督分类对2000年、2005年、2007年、2014年、2019年Landsat影像进行分类。总体精度分别为99.166 4%、97.974 7%、96.341 0%、91.511 0%、99.263 8%。利用Landsat热红外波段数据,根据辐射传输方程进行地表温度反演,分别统计不同时期各土地利用类型的平均地表温度。结果表明,各土地利用类型的平均地表温度均呈现逐年升高趋势,但增长速度略有差异。不同时期各土地利用类型分别与全区平均温度作比较,建设用地平均地表温度明显高于全区平均温度,最高可达4.78℃;而水体和林草地的平均温度则明显低于全区平均温度。建设用地增加对城市具有增温效应。 相似文献
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长白山玄武岩区地热异常区遥感识别 总被引：1，自引：0，他引：1
利用Landsat TM5遥感影像多光谱和热红外数据,对长白山玄武岩区地表温度场进行了反演。在此基础上,综合分析了研究区地表温度场、温泉和地热井分布特征、布格重力场及磁场4个因子,采用判别分析方法建立并验证了判别函数,对研究区地热异常区进行了识别。研究结果表明:研究区地表温度异常区主要分布在长白山天池火山口周围,此外,在区内3个中生代沉积盆地(抚松盆地、松江盆地和长白盆地)也有孤立状的高温区域分布,地表温度异常像素所占比例为2.993%;研究区潜在地热资源异常区可分为环长白山天池火山口区域、松江河—抚松县及二道白河—松江镇一带的抚松盆地和松江盆区、仙人桥地区以及长白县—十四道沟一带的长白盆地区,其中环长白山天池火山口区域地热潜在概率值均大于0.9,最大值达到1.0。该研究为地热异常区的识别提供了一条新的思路。 相似文献
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