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1.
针对城市及周边区域建造区和自然地表交织分布的特点,探讨了利用归一化植被指数(NDVI)和归一化建造指数(NDBI)构造趋势面的地表温度(LST)降尺度方法,以北京市市区及周边较平坦区域为例实现了LST自960 m向120 m的降尺度转换。分析了LST空间分布特征及NDVI、NDBI对地物的指示性特征;以北京市四至六环为界分析NDVI、NDBI趋势面对地表温度的拟合程度及各自的适用区域;在120 m、240 m、480 m和960 m 4个尺度上评价了NDVI、NDBI和NDVI+NDBI趋势面对LST的拟合程度和趋势面转换函数的尺度效应;对NDVI、NDBI和NDVI NDBI等3种方法的降尺度结果分覆盖类型、分区域对比评价。实验结果表明结合两种光谱指数的NDVI NDBI方法降尺度转换精度有所改善,改善程度取决于地表覆盖类型组合。 相似文献
2.
城市地表典型遥感参数与热岛效应时空分析研究——以桂林市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
利用桂林市1991年和2013年的卫星遥感影像数据,分别提取两个时期的归一化建筑指数(NDBI)、归一化植被指数(NDVI)和改进的归一化差异水体指数(MNDWI)3个地表典型参数,并利用回归分析方法,分析了3个地表典型参数与利用Landsat卫星(热红外波段)反演的地表温度(LST)的相关关系。研究结果表明:桂林市中、高、极高温区3个温度类别的变化趋势与桂林市城市扩张趋势基本一致;NDBI与LST成显著的正相关关系,而NDVI、MNDWI则与LST成负相关关系,且各参数对地表温度响应的程度各有差异。该研究成果对于揭示桂林市热岛效应现状、缓解热岛效应及推进桂林市生态城市建设具有一定的参考意义。 相似文献
3.
南京市地表参数变化与热岛效应时空分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用南京市1989年TM和2001年、2010年ETM+卫星遥感数据,提取了3个时期的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、改进的归一化水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI)、归一化建筑指数(normalized difference build-up index,NDBI)和归一化不透水面指数(normalized difference impervious surface index,NDISI)等地表参数;利用热红外波段遥感数据反演地表温度,并从时间维对比分析了3个时期各个参数的变化和产生的原因;利用回归分析方法探讨了上述地表参数变化与城市地表温度之间的关系,即地表温度与NDISI和NDBI呈正相关,与NDVI呈负相关。进一步分析表明,南京市最近20 a来不透水面和建筑面积大幅增大,植被覆盖范围减少,城市热岛效应加剧,不透水面、建筑指数与地表温度的变化趋势和城市扩张趋势一致。该研究成果对于揭示南京市热岛效应、优化土地配置和推进生态城市建设具有一定的参考意义。 相似文献
4.
基于Landsat TM的城市热岛效应与地表特征参数稳健关系模型 总被引：6，自引：0，他引：6
首先,利用Landsat TM热红外影像结合地面气象观测资料反演地面温度,揭示了济南市夏季城市热岛效应| 然后,基于稳
健的LTS与最小二乘回归（LS）分析探讨了城乡地面热辐射与地表特征参数的线性变化趋势,认为植被指数（NDVI、SAVI和TCG）、
湿度指数（NDMI和TCW）以及近红外反照率与地表温度的变化趋势相反,亮度指数（NDBI和TCB）和可见光反照率与地表温度的变化
趋势一致,而短光波段反照率与地表温度不存在明显相关趋势。研究结果表明,NDMI能很好地解释地表温度变化,且最为稳健;
其次是NDVI、SAVI、TCG和NDBI,它们对地表温度的解释程度高且稳健性较强; 可见光反照率虽能较好解释地表温度,但其稳健性
较差; 近红外反照率、TCW和TCB对地表温度的解释程度和稳健性相对较低。 相似文献
5.
本文利用2006年、2010年沈阳市地区TM遥感数据,采用影像IB算法反演地表温度,分析了沈阳市热岛效应的空间分布特征、变化现象以及地表温度与归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)之间的相关性。研究表明沈阳市热岛效应总体呈现由市中心向四周逐渐扩张的空间特征,地表温度与归一化植被指数(ND-VI)存在紧密的负线性相关关系,地表温度与归一建筑指数(NDBI)存在正相关关系。 相似文献
6.
为了探索城镇化地区热岛的时空变化特征,采用2015年覆盖广州市的1 km空间分辨率MOD13A3月合成归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据、用Landsat8 OLI提取的归一化建筑指数(normalized difference build-up index,NDBI)数据以及不同季节的气象站点近地表气温数据,运用相关性分析方法,研究近地表气温与NDVI和NDBI的相互关系;在此基础上,应用空间自回归方法构建不同季节的近地表气温与NDVI和NDBI的空间自回归模型,定量分析广州地区近地表气温与NDVI和NDBI的空间关系,并与普通回归模型进行比较分析。结果表明,不同季节的NDVI与近地表气温呈负相关,NDBI与近地表气温呈正相关;与普通线性回归模型相比,空间滞后模型与空间误差模型的拟合效果最优;通过比较分析相关系数(R~2)值、赤池信息量准则(Akaike information criterion,AIC)值及回归模型残差的莫兰指数(Moran index,Moran’s I),发现空间滞后模型的拟合效果略优于空间误差模型;从春季到秋季,NDVI对近地表气温的影响大于NDBI对近地表气温的影响;在空间滞后模型中,显著的、正的空间自回归系数表明,气象站点的近地表气温受到相邻气象站点的近地表气温的显著正影响。 相似文献
7.
万继康 《测绘与空间地理信息》2020,(1):72-75
针对研究城市热环境的过程中,利用归一化植被指数(NDVI)进行地表温度(LST)反演,再将LST和NDVI结合说明地物变迁与城市热环境的影响的现状,利用Landsat-8多时相遥感影像、高分辨率影像、公开GIS等多源数据,通过人工交互判读和量化统计分析,实现了2013—2017年北京建成区NDVI变化及其对地表热环境影响分析,再对分析结果进行差值拟合评价。对NDVI阈值分割按照大小为LC1、LC2、LC3、LC4,对LST分为高温区(TH)、常温区(TR)和低温区(TL)。结果表明,2013年至2017年:1)建成区的平均NDVI增加0.03,其中LC1增加1.0%,LC2减少11.6%,LC3区域减少1.7%,LC4区域增加12.3%。2)建成区平均LST增加2.55 K,TH百分比增加0.6%;TR百分比减少1.1%,TL百分比增加0.5%。3)NDVI相对增加,地表温度相对下降以及NDVI相对减少,地表温度相对上升占60%,NDVI相对下降,地表温度相对下降以及NDVI相对增加,地表温度相对上升的占40%。 相似文献
8.
多尺度城市地表温度降尺度方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前星载热红外传感器的空间分辨率低,无法满足城市尺度的生态环境研究需求的现状,该文选择地表覆盖类型复杂的区域,根据研究区土地覆盖类型,选取归一化植被指数(NDVI)、城市不透水面指数(ISA)、改进的归一化差异水体指数(MNDWI)等因子加入DisTrad模型,采用移动窗口逐步回归统计地表温度和因子的线性关系,利用半方差曲线函数和均方根误差综合确定最优移动窗口的大小,以提高地表温度降尺度精度。研究结果表明:改进的DisTrad模型在地表覆盖类型复杂区域,具有良好的降尺度目视效果,且具有较高的降尺度精度,尤其在低植被覆盖的建筑区、水体区域具有更高的精度。 相似文献
9.
不同土地利用类型的城市热环境效应研究——以广州市为例 总被引：1，自引：1，他引：0
利用2005年Landsat TM遥感卫星数据,对广州市不同土地利用类型与城市热环境之间的关系进行研究,发现不同土地利用类型对地表温度(LST)的影响具有明显的差异。草地、林地及耕地的LST与归一化植被覆盖指数(NDVI)呈现明显的负相关,水域的LST与归一化水体指数(MNDWI)之间呈现明显负相关,而城镇建设用地指数(NDBI)、未利用土地指数(NDBaI)则与LST呈现明显正相关。最后建立了LST与各土地利用类型表征指数及DEM之间的多元线性回归方程,可用来指示一个地区不同地表覆盖及地形差异导致的地表温度分布,为城市热环境的评价和分析提供依据。 相似文献
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《国土资源遥感》2017,(2)
揭示地表温度(land surface temperature,LST)的空间特征及其影响因素对环境变化研究具有重要意义。现有研究主要分析了单因子与LST的关系,但对向阳面和背阳面背景下多因子与LST的关系尚不清楚。研究中将区域划分为向阳面和背阳面,基于遥感数据提取土地利用信息并应用大气校正法进行LST反演,采用相关分析、主成分分析和逐步回归分析法构建LST与多因子(归一化湿度指数(normalized difference moisture index,NDMI)、归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、坡度(slope)、坡向(aspect)和数字高程模型(digital elevation model,DEM))的回归方程,研究了向阳面和背阳面背景下各因子对LST的影响程度。结果表明:相同海拔、土地利用的LST均表现为向阳面高于背阳面,LST随海拔升高而降低,不同土地利用的LST均不相同;向阳和背阳面LST的主要影响因素均为NDMI和DEM,向阳面NDMI影响程度最大,背阳面却相反;其余影响因子影响程度均较低,向阳面NDVI和背阳面Slope影响程度最大。因此,向阳和背阳面导致夏季川西高原LST空间格局变化,且其影响因子的影响程度和主次顺序差异明显。 相似文献
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The understanding influence of multiple factors variations on land surface temperature (LST) remains elusive. LST was retrieved by the atmospheric correction algorithms. Based on the correlation coefficients, stepwise regression analysis was developed to examine how multiple factors variability led to LST variations. The differences in LST between impact factors vary depending on time in a day. The elevation and land use types significantly affect the LST in sunny slope or shadow areas has a significantly quadratic curve correlation or a negative linear correlation with it, the influence of slope and aspect is not very significant. LST for forestland, grassland and bare land in the sunny slope and shadow area was the cubic polynomial related to its elevation. Normalized difference vegetation index (NDVI) and normalized difference moisture index (NDMI) effectively express LST in mountainous. LST and NDMI or NDVI have a significantly negative correlation, NDMI is more effective and more applicable for the expression of LST. 相似文献
12.
针对卫星遥感技术监测地表温度(land surface temperature,LST)存在时空分辨率矛盾这一难题,以TsHARP温度降尺度算法为基础,根据地表覆盖类型的不同,分别选择与LST相关性更好的光谱指数(归一化植被指数,NDVI;归一化建造指数,NDBI;改进的归一化水体指数,MNDWI;增强型裸土指数,EBSI)提出了新的转换模型,并从定性和定量两个角度评价了TsHARP法和新模型的降尺度精度。结果表明:两种模型在提高LST空间分辨率的同时又能较好地保持MODIS LST影像热特征的空间分布格局,消除了原始1km影像中的马赛克效应,两种模型均能够达到较好的降尺度效果;全局尺度分析表明,不管是在降尺度结果的空间变异性还是精度方面,本文提出的模型(RMSE:1.635℃)均要优于TsHARP法(RMSE:2.736℃);TsHARP法在水体、裸地和建筑用地这些低植被覆盖区表现出较差的降尺度结果,尤其对于裸地和建筑用地更为明显(|MBE|3℃),新模型提高了低植被覆盖区地物的降尺度精度;不同季节的降尺度结果表明,两种模型都是夏、秋季的降尺度结果优于春、冬季,新模型的降尺度结果四季均好于TsHARP法,其中春、冬季的降尺度精度提升效果要优于夏、秋季。 相似文献
13.
针对土地利用遥感分类方法多样、分类精度高低不一等问题,该文以土地利用变化明显的唐山市路南区、路北区为研究区域,并以中分遥感影像Landsat 8OLI为信息源,在对地类样本进行可分离性分析的基础上,建立研究区土地利用分层分类体系。通过监督分类实验,选择分类效果最好、分类精度最高的最大似然分类器进行地类初分;通过绘制归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、两指数差值(NDVI-NDBI)的曲线及地类光谱特征曲线,建立决策树分类规则,进行地类再分。该方法可以较好地完成多种土地利用二级地类的划分,有助于提高中分影像土地利用分类效率。 相似文献
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《地理信息系统科学与遥感》2013,50(4):583-599
High-resolution evapotranspiration (ET) maps can assist demand-based irrigation management. Development of high-resolution daily ET maps requires high-resolution land surface temperature (LST) images. Earth-observing satellite sensors such as the Landsat 5 Thematic Mapper (TM) and MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) provide thermal images that are coarser than simultaneously acquired visible and near-infrared images. In this study, we evaluated the TsHARP downscaling technique for its capability to downscale coarser LST images using finer resolution normalized difference vegetation index (NDVI) data. The TsHARP technique was implemented to downscale seven coarser scale (240, 360, 480, 600, 720, 840, and 960 m) synthetic images to a 120 m LST image. The TsHARP was also evaluated for downscaling a coarser 960 m LST image to 240 m to mimic MODIS datasets. Comparison between observed 120 m LST images and 120 m LST images downscaled from coarser 240, 360, 480, 600, 720, 840, and 960 m images yielded root mean square errors of 1.0, 1.3, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, and 1.9°C, respectively. This indicates that the TsHARP method can be used for downscaling coarser (960 m) MODIS-based LST images using finer Landsat (120 m) or MODIS (240 m)-derived NDVI images. However, the TsSHARP method should be evaluated further with real datasets before using it for an operational ET remote sensing program for irrigation scheduling purposes. 相似文献