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利用快鸟影像提取绵阳市绿地斑块,TM影像反演地表温度。根据Kriging算法绘制等温线,以等温线分布图为基础精确确定降温边界、降温范围及边界温度,并对绿地斑块平均温度与面积、周长等指标的关系进行回归分析。研究结果显示:斑块平均温度与其面积、周长、形状指数无相关性,与植被覆盖度存在显著负相关关系,确定性系数超过0.5;每个斑块空间降温效果差异显著,等温线密集的地方降温速度快,稀疏的地方降温速度慢;统计降温边界温度、降温幅度和降温范围3个指标,降温边界温度最大值与最小值相差2.6℃;降温幅度集中在0.5~1.5℃之间,平均降温幅度值为0.97℃;最大降温范围值为113m,最小值为15m,平均值为60m。降温范围、降温幅度与面积、周长等指标无显著相关性。 相似文献
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基于TM图像,采用灰度图像分割算法,自动提取南京市中心城区的不透水面、植被及水体;并用单窗算法反演了地表温度;依据离市中心的距离将中心城区分为45级缓冲区,依次统计分析每一级缓冲区内的平均温度、不透水面温度、植被温度、水体温度及各类地物的面积比例等;建立了地表温度与不透水面比例、植被比例、水体比例之间的关系模型.研究结果表明:随离市中心距离的增大,地表温度降低;植被、水体具有降温效应,水体的降温效应是植被的2.43倍;地表温度与不透水面比例、植被比例、水体比例的综合关系模型模拟效果较好. 相似文献
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近些年随着中国植树造林计划的持续进行,植被覆盖不断增长,进而影响中国地表环境。地表温度是表征地表物理过程的重要参数,是地表—大气能量交换中的驱动因子,广泛应用于气候、水文、生态及气象等研究中,是众多基础学科研究的关键参数之一。为了分析植树造林战略对局地和区域尺度的影响,以指导相应政策的制定,本文采用IBM（Intrinsic Biophysical Mechanism）方法研究了中国区域植树造林对地表温度的影响,并讨论了辐射效应与非辐射效应以及不同林地类型对地表温度的影响。结果表明：（1）植树造林对地表温度的影响在高纬度地区的寒冷季节表现为增温作用,而在温暖季节各纬度均表现为降温作用。（2）寒冷季节高纬度地区植树造林对地表温度的辐射效应较为强烈,而在其他季节各纬度植树造林对地表温度的非辐射效应占主导作用,辐射效应较为微弱。（3）开阔地转为林地时,不同林地类型对地表温度有不同的影响特征。开阔地转为落叶阔叶林时对地表温度的影响与植树造林对地表温度的总体影响变化具有相似特征,表现为在寒冷季节高纬度地区为增温作用,在低纬度地区均表现为降温作用,开阔地转为常绿针叶林、常绿阔叶林时对地表温度的影响均表现为降温作用。 相似文献
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遥感全天候地表温度产品在多云雾地区意义重大,对冰川泥石流多发的藏东南地区极具应用价值,但遥感全天候地表温度空间分辨率不足限制了其在精细化灾害监测中的应用。以藏东南冰川地区为研究区,采用高程、坡度、坡向、地表覆盖类型、植被指数、地表反射率、积雪指数作为全天候地表温度的影响因子,结合移动窗口,进行多种地表温度降尺度方法的对比,进而使用最优的降尺度方法将现有的遥感全天候地表温度产品（TRIMS LST）的空间分辨率从1 km提升至250 m。利用地面站点实测数据的评价结果表明,基于梯度提升决策树（LightGBM）的降尺度方法得到的250 m空间分辨率全天候地表温度的均方根误差在白天/夜间为2.25 K/2.15 K,优于基于多元线性回归和随机森林的降尺度方法,且比原始1 km分辨率全天候地表温度的精度高0.25 K左右。基于Q指数与SIFI指数的图像质量评价结果表明,降尺度得到的250 m地表温度不仅在空间格局和幅值上与原始1 km遥感全天候地表温度一致,而且补充了大量的地表温度空间细节信息。生成得到的250 m分辨率的地表温度对于藏东南冰川地区的灾害分析具有积极的意义。 相似文献
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离子型稀土的开采活动会导致矿区地表极其剧烈的生态扰动,并且会造成当地的生态环境问题,而矿区地表热环境分异变化能较好地反映矿区的生态扰动特点,是一种辨识地表生态扰动的重要参数。离子型稀土矿区存在矿点分散且单个矿点面积较小的特征,因此获取实用性强且空间分辨率更高的地表温度数据对稀土矿区生态环境的监测具有重要价值。构建了一种综合图像融合算法、线性光谱混合模型的地表温度降尺度模型。以赣州市辖区内的定南县岭北离子型稀土矿区作为研究区域,以Landsat 8卫星影像作为主要数据源,首先选取同一年份两个季相的数据,综合图像融合算法和线性光谱混合模型,将地表温度空间分辨率降至15 m;然后对降尺度后的地表温度结果进行定性定量的分析并检验其精度。结果表明,分解前、后矿区地表温度的空间分布和走向整体一致,降尺度后的地表温度能够更细致地反映矿区地表特征和空间差异性,研究区内两个季相的降尺度结果整体均方根误差分别为1.459 K、1.196 K,绝对误差分别为1.128 K、0.952 K,精度较高,表明该方法对于提升离子型稀土矿的地表温度空间分辨率有较好的适用性。 相似文献
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云下对地表温度一直是热红外遥感研究的难点,云下地表温度的变化不仅受到到达地表的辐射强度的影响,还与地表覆盖类型的热力学性质有关,本文通过开展野外观测实验,并利用地表能量平衡模型模拟地表温度在不同辐射条件的变化情况,以期获得不同地表类型的地表温度与辐射变化的定量关系,结果表明,在云覆盖情况下,到达地表面的辐射值减小,地表温度也随之减小,当云覆盖前地表温度越高,云覆盖后地表温度的变化幅度就越大,不同地表类型的云下地表温度在单位时间(min)内发生的温度值的单位变化量所需辐射值的变化量与云覆盖前温度高低呈线性关系。在长时间云覆盖情况下,地表温度的下降速度随着云覆盖时间的增加而不断放缓,当云层覆盖一定时间(10—20 min)后,地表温度会达到一个相对稳定的状态。 相似文献
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多尺度地理加权回归的地表温度降尺度研究 总被引：2，自引：0，他引：2
由于星载热红外传感器研发技术的局限性,单一传感器尚不能提供兼具高频次、高空间分辨率地表温度数据。协同其他遥感辅助数据,对低空间分辨率、高时间频次地表温度产品开展降尺度研究成为了解决这一难题的有效途径。然而由于现有地表温度降尺度方法未充分考虑不同地表状态参数对地表温度空间分异格局的尺度影响差异,降尺度后的地表温度数据在异质性景观区域存在精度较差和空间纹理不清晰的问题。鉴于此,本文以北京和张掖地区的8期MODIS地表温度产品为例,通过引入多尺度地理加权回归MGWR（Multiscale Geographically Weighted Regression）来分析归一化植被指数NDVI、数字高程模型DEM、坡度和经纬度对地表温度空间格局影响的尺度差异,提出一种针对MODIS地表温度产品的空间降尺度算法,并与TsHARP算法、多元线性回归算法、地理加权回归算法和随机森林回归算法进行定量对比。结果表明,基于MGWR模型的地表温度降尺度转换函数能够良好地揭示多种地表状态参数与地表温度间的不同作用关系,其中NDVI和坡度对地表温度分布具有全局影响,DEM和经纬度对地表温度呈现出了局域性作用。与4种代表性方法相比,基于MGWR算法降尺度后的100 m分辨率地表温度数据具有更好的空间纹理,在城镇和沙漠等温度异质性明显地区保障了清晰的景观纹理;另外,对于所选研究区的8期MODIS地表温度产品而言,利用MGWR算法降尺度后的地表温度均拥有更好的精度,在0—1 K误差级别下的面积占比均大于57%,均方根误差RMSE（Root-Mean-Square Error）均小于2.85 K,决定系数R2（coefficient of determination）均大于0.88。 相似文献
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为了减少近地表大气逆温对地表温度遥感反演精度的影响,提出在晴空的地表温度"通用劈窗算法"模型中增加一个温度改正项来实现。在建立该误差改正项时,利用正常条件下的通用劈窗算法系数和具有不同逆温强度的逆温廓线,并结合大气辐射传输模型MODTRAN计算,得到近地表大气逆温条件下的地表温度反演误差,并在分析了该误差值与相应的逆温强度的关系后,发现该温度改正项可以表示为近地表大气逆温强度的二次项函数。为了进一步提高地表温度的反演精度,将地表温度和大气水汽含量进行分组,分别针对每个分组来确定温度改正项方程的系数。模拟结果表明,在逆温强度为1.7 K/100m时,该温度改正项可以使地表温度的反演精度提高0.44 K。利用内蒙古海拉尔试验站的实测数据对地表温度反演结果进行了验证,在近地表大气存在逆温的条件下,该方法能提高地表温度的遥感反演精度0.47K。但是,由于本文提出的方法需要已知大气温度廓线来计算大气逆温强度,因此在实际应用中该方法受到了一定的限制。 相似文献
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如何综合可见光波段信息提高地表温度的空间分辨率一直是热红外遥感应用研究的重要方向。以北京市Landsat TM图像为数据源,对比分析了SUTM和E-Dis Trad模型地表温度分解的空间特征差异性和适用范围。结果表明:在植被覆盖较低、地表温度较高的中心城区,SUTM模型的地表温度分解效果更佳,最小均方根误差和平均绝对误差分别为1.522 K和1.191 K;在植被覆盖较高、地表温度较低的郊区,E-Dis Trad模型的地表温度分解效果更好,最小均方根误差和平均绝对误差分别为1.768 K和1.173 K。2种模型都能有效地提高地表温度的空间分辨率,但是在植被覆盖不同的地区分解结果呈现一定的差异性。 相似文献