CBERS-02IRMSS热红外数据及UTAE算法在城市热岛研究中的应用

文中使用城市热异常信息提取算法(urban thermal anomaly extraction,UTAE)提取城市热岛信息.该算法使用不同大小的滑动窗口来探测整幅图像,根据稳健估计的方法设定地表温度高于全部像元以及窗口内像元温度统计均值加标准差的像元为热异常像元,并将滑动窗口的范围设置在3×3至9×9个像元之间,根据像元被记为热岛像元的次数是否为0来区别热岛区与非热岛区,在热岛区域内根据次数的多少来决定热岛强度,具有动态阈值的特点和无偏特性.研究结果表明,在城市热岛范围的提取上,2004年2月13日长沙市热岛面积在27.21—33.98km2之间;在城市热岛强度和尺度效应分析上,宏观尺度的研究应选用较大的窗口来体现城—郊热岛关系以及热岛发展的总体趋势,而小窗口在微观分析城区内热岛的具体分布、与下垫面的关系以及驱动因子方面较有优势.最后,对UTAE算法在中巴地球资源卫星后继星数据上的应用做出了展望.     

多源参数在晋江城市热岛分析中的差异性

城市热岛遥感监测分析中,不同参数与指标得到的热岛时空分布结果不同。针对过去研究仅利用遥感反演地表温度或亮度温度监测城市热岛现象,以福建省晋江市为研究区,选择2010年与2014年夏季Landsat数据,结合数字高程数据和气象站点实测数据,反演晋江市域内地表温度与近地表气温。在此基础上,利用多源参数计算多种城市热岛监测指标,并对比分析这些指标用于晋江城市热岛研究的差异性。结果表明:1)2014年较2010年的城市热岛范围扩大,区域内热岛比例显著上升,热岛斑块面积增多且热岛等级增强;2)相对于地表温度,近地表气温用于评价城市热岛空间分布更为合理;3)不同热岛监测指标作用不同,热岛强度、归一化热场强度可以在空间上直接表明热岛空间分布及强弱,热岛比例指数则在数值上反映了不同区域热岛现象的发生概率,热岛源汇指数结合地表热参数和土地覆盖类型,反映了土地利用变化对区域内热岛效应加剧或减缓的贡献程度。     

HJ-1B卫星遥感数据在重庆市城市热环境监测的应用分析

本文以MODIS反演大气透射率,以HJ-1B/CCD分类结果反演地表比辐射率,并基于单窗算法,利用HJ-1B/IRS4数据反演地表温度.在此基础上,提取研究区的热场变异指数来分析重庆热岛空间分布特征,并就NDVI与NDBI对热岛效应的影响进行了分析.其结果如下:1)重庆城市热岛大致位于中梁山、铜锣山之间,呈东北、西南走向分布;2)热岛中心不在市中心,而是集中在大渡口工业园区、江北机场这些能耗大、人口密集区域,热岛强度范围在5?C-10?C之间;3)接近长江、嘉陵江水域的建筑用地密集区域,其热岛效应并不明显;4)NDVI与热岛强度呈负相关关系,NDBI与热岛强度呈现较为明显的正相关关系,二者对热岛都有重要影响,而NDBI的影响更大.因此,利用HJ-1B数据监测城市热环境,能较好地揭示重庆城市热岛空间分布特征,为城市环境监测与改善提供参考.     

一带一路沿海超大城市热岛时空特征遥感分析

城市热岛不仅影响城市局地及区域气候,而且对城市空气质量、能源消耗、居民健康等有显著的负面作用。利用长时序遥感数据,系统地分析各超大城市热岛的时空特征,能够为城市热岛效应减缓政策的制定提供参考,对带路城市可持续发展具有重要意义。基于2001~2017年MODIS地表温度产品和Landsat土地利用分类数据,以城市热岛强度（Surface Urban Heat Island Intensity, SUHII）作为指标,从季节和年际的角度分析一带一路沿海超大城市2001~2017年热岛效应时空格局的变化。研究结果表明：①2001~2017年期间各超大城市的核心区存在扩张趋势,高强度热岛主要分布在人口活动密集的城市核心区;②年均城市热岛强度最大的城市是卡拉奇,多年SUHII平均值为3.02 ℃,热岛强度显著上升的是金奈（0.07 ℃/a,P<0.1）;③各城市热岛强度存在季节性差异,其中夏季城市热岛强度最大的城市是伊斯坦布尔,SUHII平均值为2.88 ℃,冬季城市热岛强度最大的城市是卡拉奇,SUHII平均值为4.45 ℃。     

基于MODIS 数据的南京市夏季城市热岛分析

城市热岛效应是当前城市环境与气候主要研究内容之一。地表温度与气温之间有紧密的联系, 通过遥感反演地表温度已成为研究城市热岛的有效手段。利用MODIS 数据, 获取地表比辐射率与大气透过率2 个基本参数, 运用劈窗算法反演南京市夏季地表温度。基于不同时相的MODIS数据, 对4 幅南京市地表温度反演图像作对比分析, 较好地显示了南京市城市热岛的空间分布、热岛范围和城市热岛强度, 结果表明南京市夏季热岛问题较为严重。     

21世纪以来西安城乡梯度土地覆盖变化及对城市热岛影响时空特征

城市快速扩张导致城乡梯度土地覆盖发生显著的变化,引发不透水地表的增加,植被覆盖的减少,从而加剧了城市热岛强度。研究城乡梯度土地覆盖变化引起的城市热岛效应,并揭示城市热岛的时空特征及强度的变化,对城市规划建设、人居环境改善及提升城市生态系统服务功能具有重要的意义。基于Landsat系列4期影像,利用单窗算法反演西安市地表温度,计算热场变异指数得到热力场强度图并对其进行等级划分,结合土地利用/覆盖类型数据分析城乡梯度土地覆盖变化对城市热岛强度的影响。结果表明：①2000年西安市极强热岛效应区占研究区面积的10.58%,逐渐增加到2011年极强热岛效应区域的面积占比达到16.14%,而后到2015年降低为9.00%,整体上西安市城市热岛效应呈现出了先增长后降低的趋势;②2000年到2015年城乡建设用地面积增加了412.76 km2,极强热岛强度的范围随城市建成区的扩张逐年向外扩展;③无热岛效应区约70%位于耕地和林地,水域在无热岛效应中的占比也在逐年增多,从31%增加到了47%。不透水地表面积占比与地表温度有显著相关性,城乡梯度植被和水体面积的增加可以有效地缓解城市热岛强度。     

用气象卫星信息探测川西平原的城市热岛群

由于城市与郊区有截然不同的下垫面,加之城区人口密集,活动频繁,释放大量人为热量,因此导致城市温度比郊区高,从而形成城市热岛现象。 1989年7月28—29日,川西平原晴空,利用下午过境的气象卫星探测了该区的城市热岛群。在图像上能清楚看出范围大小不等的小红圓点,它们就是城市热岛群。另外城市面积越大,红点范围就越大,即城市热岛范围越大,反之则小。特别在定量的数字资料上一般都能判释川西平原的所有县市,甚至包括部份乡镇的位置。虽然多数的面积不大,但城市热岛现象明显,边界清楚,热岛分布形态与城市建成区布局基本吻合。根据数字资料判释的城市范围,将川西平原的城市热岛群分为三类:第一类为城市热岛面积最大的成都市;第二类为热岛面积次之的绵阳、德阳等地市;第三类为热岛面积不大的一般县城(包括个别乡镇)。     

基于混合光谱分解的兰州城市热岛与下垫面空间关系分析

利用Landsat ETM+数据,采用混合像元线性光谱分解方法提取的城市植被覆盖度与不透水面表征城市下垫面,通过单窗算法反演地表真实温度,对兰州市中心城区的夏季城市热岛强度与城市下垫面的空间分布关系进行相关分析。结果显示,利用中等分辨率ETM+影像对兰州中心城区不透水面和植被盖度分布提取,其成本较低,精度令人满意;兰州城区植被覆盖、不透水面与热岛强度的分布呈空间正自相关,地表温度的空间依赖性极强,与植被盖度和不透水面在空间方向上的相关性差异较大。     

南京市热岛效应时空特征的遥感分析

城市热岛效应是城市化对城市气候影响最典型的表现, 不同城市由于其城市化水平、城市性质、规模以及自然条件的不同而具有不同的时空特征。利用高空间分辨率的Landsat TM 和高时间分辨率的MODIS 相结合定量地分析了南京市热岛效应的时空特征, 并探讨了遥感尺度对城市热岛效应时空特征的影响。结果表明: 南京市热岛效应日特征为白天大于夜晚; 季节特征从热岛强度和热岛范围两方面来说明, 热岛强度: 秋季> 夏季> 春季> 冬季, 分布范围: 夏季> 秋季> 春季> 冬季; 空间上存在3 个分布广且连续的强热岛区, 最大的热岛呈组团状分布、第二的呈线状分布、第三的热岛呈带状分布; 不同遥感尺度下观测到的城市热岛效应强度和范围不同。     

近15年天津市城市热岛时空演变分析

鉴于研究城市热岛效应对监测气候变化、城市扩张等的重要指导作用,该文借助天津市夏季Landsat-5/7/8卫星热红外遥感数据,使用影像拼接技术获取几乎覆盖整个天津市的影像,并运用基于发射率校正的陆面温度反演模型得到1999年、2001年、2006年、2009年和2013年的近似地表温度分布图,以进行天津市近15年城市热岛演变分析研究;采用温度稳定比例的相对分级策略与首次提出的相对离散度指标,对天津市城市热岛进行整体分析,并对特殊局部和重点地区进行了细致分析,同时分析了中心城区-滨海新区沿线的温度变化情况。研究表明:天津市城区热岛分布呈现"由分化总,由总化分"的趋势,滨海新区热岛现象先增强后减弱,天津市北部近年来热岛现象加强,中心城区、滨海新区"双热岛"向中心城区-滨海新区沿海河线"热岛群"转变。     

Satellite-measured growth of the urban heat island of Houston, Texas

Growth of the surface temperature urban heat island (UHI) of Houston, TX is determined by comparing two sets of heat island measurements taken 12 years apart. Individual heat island characteristics are calculated from radiative temperature maps obtained using the split-window infrared channels of the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) on board National Oceanic and Atmospheric Administration polar-orbiting satellites. Eighty-two nighttime scenes taken between 1985 and 1987 are compared to 125 nighttime scenes taken between 1999 and 2001. Analysis of the UHI characteristics from these two intervals reveals a mean growth in magnitude of 0.8 K, or 35%. The growth of the mean area of the UHI is found to range between 170 and 650 km², or from 38% to 88%, depending on the method of analysis.     

城市群热岛时空特征与地表生物物理参数的关系研究

以长株潭城市群区域为例,利用2005年3个不同季节的TERRA/MODIS数据提取的地表温度、归一化植被指数(NDVI)和归一化建筑指数(NDBI),分析了城市热岛效应及其随季节的变化,采用归一化植被指数(NDVI)和归一化建筑指数(NDBI)作为反映地表生物物理特征的参数,分析了城市热岛时空特征与地表生物物理参数的关系。研究结果表明,研究区域城市热岛效应的季相变化明显,一年中夏季与春季的城市热岛效应相对显著,城市地表温度高出周边的郊区达8~10℃;而冬季城市热岛效应相对不太明显,城市地表温度高出周边的郊区4℃。地表温度与归一化植被指数(NDVI)的相关性随季节变化较为明显,说明通常将归一化植被指数(NDVI)作为城市地表温度或城市热岛的代用指标是不适宜的;然而,地表温度与归一化建筑指数(NDBI)在不同季节都呈显著的线性关系,而且地表温度与NDBI线性关系的斜率和截距能够很好地指示不同季节城市热岛的强度,这就为定量分析不同季节城市地表温度的变化提供了物理指数,也为利用遥感研究城市热岛效应提供了新的方法与途径。     

Remote sensing of the urban heat island effect across biomes in the continental USA

Impervious surface area (ISA) from the Landsat TM-based NLCD 2001 dataset and land surface temperature (LST) from MODIS averaged over three annual cycles (2003-2005) are used in a spatial analysis to assess the urban heat island (UHI) skin temperature amplitude and its relationship to development intensity, size, and ecological setting for 38 of the most populous cities in the continental United States. Development intensity zones based on %ISA are defined for each urban area emanating outward from the urban core to the non-urban rural areas nearby and used to stratify sampling for land surface temperatures and NDVI. Sampling is further constrained by biome and elevation to insure objective intercomparisons between zones and between cities in different biomes permitting the definition of hierarchically ordered zones that are consistent across urban areas in different ecological setting and across scales.We find that ecological context significantly influences the amplitude of summer daytime UHI (urban-rural temperature difference) the largest (8 °C average) observed for cities built in biomes dominated by temperate broadleaf and mixed forest. For all cities combined, ISA is the primary driver for increase in temperature explaining 70% of the total variance in LST. On a yearly average, urban areas are substantially warmer than the non-urban fringe by 2.9 °C, except for urban areas in biomes with arid and semiarid climates. The average amplitude of the UHI is remarkably asymmetric with a 4.3 °C temperature difference in summer and only 1.3 °C in winter. In desert environments, the LST's response to ISA presents an uncharacteristic “U-shaped” horizontal gradient decreasing from the urban core to the outskirts of the city and then increasing again in the suburban to the rural zones. UHI's calculated for these cities point to a possible heat sink effect. These observational results show that the urban heat island amplitude both increases with city size and is seasonally asymmetric for a large number of cities across most biomes. The implications are that for urban areas developed within forested ecosystems the summertime UHI can be quite high relative to the wintertime UHI suggesting that the residential energy consumption required for summer cooling is likely to increase with urban growth within those biomes.     

不同地表参数变化的上海市热岛效应时空分析

研究地表参数变化与热岛效应的关系对优化城市功能分区以及城市可持续发展具有重要意义。采用上海市2000、2005、2009年3个时期的Landsat ETM+卫星遥感影像,使用归一化不透水面指数(NDISI)、基于指数的植被指数(IVI)、归一化差异水体指数(MNDWI)分别从遥感影像中提取不透水面、植被和水体;然后从时间、空间角度并采用回归分析方法分析了上海市地表参数在这9 a中发生的变化及其对城市热环境造成的影响。结果表明:9 a中城市不透水面面积大幅增加,不透水面增加的代价是植被和水体大范围减少,形成了城市的热岛。上海市整体热岛强度是先增强后缓慢减弱的趋势,且热岛分布从集中型向分散型发展。     

不同时相的遥感热红外图像在研究城市热岛变化中的处理方法

卫星图像的热红外波段已被广泛地用来研究城市热岛效应。由于客观条件的限制,在城市热岛变化的比较研究中,很难获得不同年代的同时相图像,特别是在南方多云雨的地区。所以,这给城市热岛的变化研究带来了很大的困难。为此,采用了将不同时相的热红外图像进行正规化、分级,并制成差值影像图的方法,较好地减少了季相差异的影响,使得不同时相的热红外图像得以对比。为了定量地研究城市热岛(UHI)的变化,还创建了城市热岛比例指数(URI)。该指数通过热岛面积和城市建成区面积的比例关系并赋于不同的权重值来定量地评估热岛现象的变化情况。     

基于TM影像的城市热岛效应监测与预测分析

近些年,随着城市建设的高速发展,热岛效应也越来越被人们所重视。采用1999年、2005年、2009年的TM遥感影像,分析了东营市的热岛效应时空演化规律并应用马尔科夫模型对其未来发展趋势进行了预测。研究发现：东营市热岛效应明显且稳定存在,热岛中心主要分布在西城区、东城区人口密度大以及工业区聚集的地方,植被和水体有减弱热岛效应的作用。随着城市的扩展,热岛区分布变广,呈现小而广的分布状态,且随着城市注重环境治理和注重绿化,未来10年东营市热岛效应有减弱的趋势,但是速度较慢。     

基于Landsat数据的城市热岛效应研究

介绍了利用Landsat遥感数据反演地面温度的方法;从城市热岛的形成机制、形态结构及时空变化特征3个方面详细分析了Landsat遥感数据在城市热岛效应研究中的应用现状;最后指出了目前研究中存在的不足并对未来的研究提出了展望。      

ASTER‐based study of the night‐time urban heat island effect in Metro Manila

The Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) was used to derive land surface temperatures to quantify the night‐time urban heat island (UHI) effect in Metro Manila. Temperature differences between Metro Manila and its adjacent rural towns were compared to determine heat island intensity and analyse spatial variation of surface temperature. Transects were drawn across from the rural to the urban region to characterize the UHI profile and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was used to examine the relationship between amount of vegetation and temperature. The thermal images revealed the highest UHI intensity to be 2.96°C with the presence of a heat island existing in the central part of the city. The transects described the cross‐sectional heat island profile characterized by gradients of ‘cliffs’, ‘plateaus’ and a ‘peak’ occurring in the city centre. The study also showed an inverse relationship between NDVI and temperature, which suggests that increasing the amount of plants in cities can reduce the UHI effect.     

城市热岛效应地表通量空间分布研究

城市化进程的加快促使更多大中城市的产生以及城市面积的扩展,导致更加严重的城市热岛现象。为了更加深入理解城市热岛效应产生根源,以西安市城区为例采用美国陆地卫星遥感数据反演或估算地表温度、植被指数以及地表通量等变量,不仅采用传统的地表温度参数理解城市热岛现象,还着重分析城市建成区和郊区的地表通量空间分布格局及其与地表温度的关系。研究发现西安城市建成区与郊区之间热环境存在显著的差异,地表温度不仅与植被覆盖状况具有密切的关系,还与地表潜热通量和实际蒸散发变量存在显著的反相关关系。详细分析表明拥有众多工厂企业的西安市莲湖区热岛效应尤为显著,而位于市中心的新城区次之,具有较大面积郊区的灞桥区热岛效应并不明显。因此城市绿地不仅影响城市建成区的地表温度空间分布,还对地表通量以及实际蒸散发的空间格局产生重要的影响,在调节城市热岛效应方面具有重要的作用。