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针对卫星遥感数据提取或生成地表温度（land surface temperature, LST）存在的时空分辨率矛盾,利用哨兵2/3卫星产品数据,其中哨兵3数据提供高时间分辨率影像,哨兵2数据提供高空间分辨率信息,并利用SNAP70及Excel2010软件,建立归一化植被指数与LST的相关关系,利用统计降尺度方法,成功将LST的空间尺度从1 000 m降至10 m,生成高时间分辨率10 m空间分辨率的LST。将原始1 000 m分辨率哨兵3地表温度图与降尺度到10 m空间分辨率的地表温度图对比,可以发现：降尺度地表温度图可以覆盖大部分原始1 000 m分辨率的地表温度信息,说明降尺度结果较好地保留了原始LST影像热特征的分布情况;而且,所生成的高空间分辨率的地表温度产品地物特征清晰,纹理明显。利用地面国家气象自动观测站实测0 cm地温数据验证降尺度结果,可以看出：误差平均值为26 K,误差值较小,说明降尺度结果精度较高。 相似文献
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卫星遥感广泛应用于宏观、大范围、动态连续的植被和地表温度监测研究。利用2001—2008年MODIS卫星遥感资料, 分析了安徽省归一化植被指数 (NDVI) 和地表温度 (LST) 的季节、月变化和空间分布特征,探讨了代表城市区域的NDVI和LST时空分布及其相关性。结果表明:安徽省NDVI和LST季节变化显著,具有典型地域特征;受当地气候影响,植被、农作物类型地域差异较大,导致LST季节变化以及空间分布不同;城市中心向郊区过渡时,植被覆盖度在不断增加,伴随着NDVI的增加,LST下降;城市LST明显高于郊区值,呈现热岛效应。研究表明,当地气候和植被分布共同决定了LST的分布状况,这将为安徽省合理进行农业区划、科学监测生态环境以及有效评估土地利用与热岛效应提供重要参考依据。 相似文献
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遥感地表温度(Land Surface Temperature,LST)产品时序数据可用于分析基准气候站点的环境代表性,但LST空间变异性明显高于气温,容易低估站点代表性,因此提出首先建立面上气温的遥感估算模型,再用模型估算气温(和LST产品具有相同时空分辨率)评估站点代表性的方案。以藏东南林芝国家基准气候站点为例,首先提取气象站点2000-2011年8 d平均日最高气温(T-air)和MODIS地表温度产品(MOD11A2,8 d合成,1 km空间分辨率),分析LST与T-air之间的相关性以及其他因素对相关性的影响;而后利用Cubist回归树算法,建立了基于LST、日序、晴空日数的T-air估算模型(RMSE=1.4718℃,r~2=0.95);最终将模型用于林芝站周围附近区域计算T-air,并对林芝站点代表性加以评估,结果表明,新方案得到的结果更加可信,林芝站点代表范围为15 km×15 km,而基于LST计算得到的林芝站代表范围仅为3 km×3 km。 相似文献
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基于MODIS数据的广西旱区干旱指数模型研究 总被引：8，自引：0，他引：8
根据EOS/MODIS数据,采用植被状态指数(VCI)和温度条件指数(TCI)构建干旱指数(DI)遥感监测模型,应用于2004、2005年9-11月的广西旱情监测,制作了旱情时空变化的遥感图像,并与旱情实况数据进行对比分析,验证了干旱指数DI的有效性.通过对DI与TCI、VCI、NDVI和LST的相关性分析,发现TCI、VCI比LST、NDVI与DI的相关更显著,以TCI和VCI为因子构建的DI模型更适用于桂中旱区的旱情遥感监测. 相似文献
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LST在农业气候热量区划中的应用方法研究 总被引：6，自引：2，他引：6
根据广西的自然地理特点和现有卫星遥感资料，对国内外10多种反演LST(1and surfacete mperature，陆面温度)的分裂窗算法及其相关的参数估算方法进行了适用性分析。在此基础上找出了适用于计算广西白天LST的算法，并应用该算法计算了晴空条件下的LST，获得了逐日各个时次的LST实况分布。通过模板分析，找到了求算多年LST气候平均图的途径。针对云剔除问题，通过对公共晴空区的统计分析，建立了不同图像间的数值补偿关系，从而有效地消除了云的影响，最终处理生成了广西多年和不同季节的平均LST空间分布图像。分析结果表明：在10km以上的宏观尺度上，广西平均LST的空间分布与平均气温的空间分布规律基本一致，而在1km尺度上，LST的空间特征更为精细、客观，更有利于反映与作物生长关系更为密切的下垫面热量资源的气候分布，是农业气候区划中更为有效的热量区划因子。 相似文献
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利用1993年和2004年长三角地区的卫星遥感资料,分析了该地区的3个主要区域南京、上海、苏锡常及其周边的土地利用类型变化,定量地评价城市用地扩展程度.结合2004年地表温度(LST)卫星资料,揭示了城乡LST空间分布特征及其差异.结果表明:上海、苏锡常和南京11a期间城市建设用地动态度K分别为204.0%、354.3%和99.2%,苏锡常城市扩展程度最快;不同土地覆盖类型的LST不同,城市用地LST最高,其次作物地,林地最低;城乡之间平均地表温差具有季节变化,冬季最大,而秋季最小. 相似文献
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西藏林芝地区地形复杂、土地覆盖类型多样,MODIS地表温度 (land surface temperature,LST) 产品验证面临处理混合像元的难题,为获得与像元尺度 (1 km) 相匹配的地表温度数据,该文提出采用多点同时观测结合面积加权的方法,将该方法应用于验证林芝地区2013年6月10日夜间晴空MODIS/LST产品。结果显示:单点观测对像元的代表性不足,容易低估产品精度 (10个样本均方根误差为2.2 K),面积加权法可获得综合性更好的地面LST信息,对MODIS/LST产品的精度给出更高的评价 (30个样本均方根误差为1.40 K)。对于地表类型混杂程度高且地势较为平坦的像元,面积加权法的优势更为明显,可将卫星LST产品与地面LST之间的差异由3 K降至1 K以内。 相似文献
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基于MODIS资料的宁夏LST反演方法新探索 总被引：1，自引：0，他引：1
为快速、宏观、全面地获取陆面生态重要参数陆面温度(LST),避免分裂窗算法中诸多参数的估计和参数的适用范围限制,加快计算速度,更好地利用中国气象局"三站四网"的建设成果,利用宁夏2005-2007年13个时次过境晴空地表MODIS资料及对应过境时17个自动气象站观测数据,筛选、优化引入对LST影响较大的水汽通道、NDVI和EVI参数,建立基于MODIS遥感和地面自动气象站观测数据反演陆面温度(LST)的统计模式.研究结果表明:引入相关参数后,宁夏各季及全年模式的相关性和精度有较大提高,且水汽通道和EVI的参数组合最优.与分裂窗算法相比,省去了对大气透过率的估算以及对地表比辐射率估计的繁琐计算,与地面自动站观测真实值误差70.1%能够控制在4.0℃以内,计算速度快,能够满足一般业务的需求,易于推广使用. 相似文献
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基于多源数据的城市热岛效应研究——以石家庄地区为例 总被引：3，自引：1，他引：2
以石家庄地区为研究对象,选取地面气象观测站数据、区域自动站数据、MODIS 1B以及Landsat7 ETM+卫星遥感影像数据作为主要数据源,从气温和地表温度两个角度考虑,分析城市化进程对城市热岛效应的影响,城市热岛的时间变化规律以及空间分布规律等。研究结果表明：(1)石家庄城市热岛强度随时间逐年增加且呈继续上升趋势,与城市化进程呈同步变化趋势;(2)采用同一时次气温和地表温度资料分别研究石家庄城市热岛空间分布特征,发现夏、秋季白天和四季晚上石家庄城市热岛效应明显,春、冬季白天有时出现“冷岛”效应;(3)与白天相比,在晚上气温和地表温度两者的相关性较好,其相关系数可达0.80;(4)选用Landsat7 ETM+高分辨率卫星遥感影像数据研究不同土地覆盖类型对城市热岛的影响,发现地表温度随着植被指数NDVI的增大而减小,两者之间呈现很好的负相关性,R2=0.72。 相似文献
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以石家庄市城市景观为研究对象,选取1987年、2004年和2019年Landsat遥感影像数据,采用监督分类方法将研究区分为绿地、水体、不透水地表和未利用地四类景观,采用单窗算法和劈窗算法反演地表温度(LST)。从景观生态学角度出发,利用Fragstats4.2计算4种类型的景观格局指数,并对景观粒度和移动窗口的尺度选择进行探讨分析;利用ArcGIS空间分析方法和统计分析方法,分析4种类型的景观格局指数与LST的相关性。结果表明:1987—2019年绿地斑块类型面积(CA)、最大斑块面积指数(LPI)和聚集度指数(AI)逐渐下降,不透水地表CA、LPI和AI逐渐增加,随着城市化进程的加快,绿地面积逐渐减少和裂化,绿地景观优势在不断下降,不透水地表面积在逐渐增加和聚合,不透水地表景观优势在不断加强,逐渐形成优势景观。斑块百分比指数(PLAND)、LPI和AI与LST表现出一致的极显著相关关系,绿地和水体为负相关,不透水地表和未利用地为正相关;斑块破碎化指数(SPLIT)则相反,绿地和水体为正相关,不透水地表和未利用地为负相关。LST与PLAND和LPI的相关系数明显高于LST与AI和SPLIT的相关系数,说明一个优势景观对地表温度的影响效果明显大于几个比较分散或破碎的景观。 相似文献
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草温、0cm地温、气温间变化规律分析 总被引：9，自引：0，他引：9
利用2008年信阳、郑州、南阳、商丘4个国家基本(准)站草温、0 cm地温和气温资料,分析了不同季节(冬、夏)、不同天气条件下草温、0 cm地温、气温的变化关系,结果表明:冬季无积雪和夏季的晴天,草温变化的振幅最大,位相靠前,0 cm地温居中,气温变幅最小;冬季有积雪时,0 cm地温在0 ℃左右变动,草温和气温表现出一定的变化幅度.从全年月平均值变化来看,0 cm地温>草温>气温;逐月极端最高值,0 cm地温>草温>气温;逐月极端最低值,草温＜0 cm地温＜气温.用草温比用0 cm地温和气温能更好地判定霜的出现. 相似文献
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《气象研究与应用》2015,(4)
利用连云港赣榆区气象观测站2014年逐时的草面温度、0 cm地面温度和气温观测数据,分析讨论了该地区三要素的月平均值、月极端最高、最低值特征以及草面温度与0 cm地面温度、气温在不同气象条件下三者之间的相互关系。结果表明:从全年变化来看,逐月平均值0 cm地温草温气温;逐月极端最高值0 cm地温草温气温;逐月极端最低值草温0 cm地温气温。在晴天和阴天多云状况下草温与0 cm地温、气温呈明显的正相关,阴天较晴天变化幅度小;阴雨天气时白天草温与气温明显下降,而0 cm地面温度降幅平缓且温度较高;有降雪时0 cm地面温度高于草温和气温,且变化较为平缓。用草温比用0 cm地温和气温能更好地判定霜的出现。 相似文献
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人工地面观测转变为自动地面观测,其观测方法发生了较大的变化.通过平行观测,对鱼台县气象局(2006-2007年)及周边的金乡(2003-2004年)、微山(2004-2005年)的人工站与自动站的地面观测资料进行了对比分析,得出:无积雪状况下,人工站与自动站地面观测数据对比值较小;有积雪状况下,人工观测的雪面温度与自动观测的地面温度具有一定的对比关系.因自动观测的地面温度更能代表实际地面状况,所以,这种对比关系的出现,将为使用地表温度的水文及农业部门提供一个地表温度使用参数β,使这些部门能够更加准确地掌握地面温度的变化规律,从而为地能、地热、地表水的预测与判断提供准确数据. 相似文献
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利用MODIS反演四川盆地地表温度与地面同步气温、地温观测值的相关性试验 总被引：2，自引：0，他引：2
通过对MODIS反演的地表温度与四川盆地自动气象站观测的准同步地面空气温度T_a和0 cm地温T_s的相关分析,结果表明:对于非均匀下垫面,卫星反演地表温度T_(LS)分别与T_a和T_s的相关系数稳定性都不好,不同卫星过境时间的相关系数差异很大。但(T_s-T_(LS))与(T_s-T_a)却有着既显著又稳定的线性相关,不同卫星过境时间的相关系数都达到0.8以上,具有良好的相关性。基于卫星反演地表温度和空气温度的地温统计模型,其标准误差为4.85℃。 相似文献
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基于野外实测数据，分晴日、阴日及不区分阴晴3种情况，研究了湿润与较干冬小麦田午时冠层温度、气温和地温间的定量关系。结果表明:湿润麦田晴日使用气温预测冠温效果最好，基于最终模型估算冠温的平均误差仅1.03℃，标准差为1.26℃。较干麦田晴日与阴日用地温估算冠温效果最佳，基于最终模型估算冠温的平均误差分别为1.64，1.54 ℃；其估算冠温的标准分别为2.05，1.89℃。用本文统计建模法预测结果的误差低于目前用NOAA影像反演冠温时2~3℃的均方根误差。研究结果也说明使用气温和地温预测麦田冠温是切实可行的。这就为冠温数据的获取提供了廉价有效的新方法；同时也使利用遥感影像与地面气象站常规观测资料相结合的方法，在较大的区域范围内进行冬小麦需水预测成为可能。 相似文献
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中国最高、最低温度及日较差在海拔高度上变化的初步分析 总被引：1，自引：0，他引：1
本文利用中国740个气象台站1963~2012年均一化逐日最高温度和最低温度资料,分析了中国地区最高、最低气温和日较差变化趋势的区域特征及其与海拔高度的关系。结果表明:近50年气温的变化趋势无论是年或季节变化,最低温度的增温幅度都高于最高温度,且其增温显著区域都对应我国高海拔地区。除了春季,其他季节最高、最低温度及日较差的升温幅度随着海拔高度的升高而增大,其中最高温度的变化趋势与海拔高度的相关性最好。同一海拔高度上,最高、最低温度在不同年代的增幅具有不一致性:20世纪80年代,二者变化幅度最小;20世纪90年代,二者增幅最大,尤以低海拔地区最为明显。2000 m以上高海拔地区:最高温度和最低温度的变化趋势在20世纪90年代以前变化较小,而在近十年增幅十分明显;日较差季节变化大:夏季减小,冬季增加。20世纪90年代以前,最高、最低温度随海拔高度变化不大,而近20年随海拔高度升高,最高、最低温度的变化趋势几乎都是先减小后增加。高海拔地区比低海拔地区对全球变化反应更明显。 相似文献