城市建筑材质—地表温度关系的多源遥感研究

利用PROBA CHRIS遥感影像对北京城市建筑材质和自然地表进行基于光谱先验知识的分层分类提取,并与Landsat5 TM热红外数据反演得到的北京城市地表温度叠加,采用统计学方法定量分析了主要建筑材质、自然地类与地表温度的关系,并重点就不同建筑材质对城市热岛的影响及其表面特性所起作用进行了分析。结果表明：北京城区中的砖瓦房表面温度最高,比其他材质高0.3K~4.0K,比自然地类高5.1K~7.8K;金属结构表面温度略低;混凝土、水泥和沥青的平均温度相当,他们是城市热环境异常的主要来源之一;另外,城市中的玻璃幕墙能够有效地降低其表面温度,比其它材质低3.3K~4.0K。反照率、热惯量和热传导性是建筑材质影响城市地表温度的3个重要表面特性,对于不同材质,它们存在较大差异。     

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 ℃。     

基于地表参数变化的南京市热岛效应时空演变特征分析

针对城市热岛效应引发的一系列生态安全、居民健康等问题,选择传统“火炉城市”南京市为研究区,利用Landsat影像反演地表温度(land surface temperature,LST),进而获得研究区热岛空间分布,分析热岛重心转移情况,最后以空间叠加、回归统计分析方法分析建筑、植被、水体对于LST的影响程度。结果表明:2000—2020年南京市热岛、强热岛斑块随着建成区的扩张而扩张,面积占比由6.48%上升到40.81%,而绿岛、强绿岛区则由37.38%下降到13.39%,地表温度呈现明显城乡梯度差;热岛、强热岛斑块重心转移方向与城镇重心转移方向一致,都呈“先南后西”方向偏移,绿岛、强绿岛转移方向则相反;下垫面覆盖对地表温度的影响分别是建筑>植被>水体。该研究成果可为南京市城市规划以及热岛效应缓解提供一定依据。     

利用MODIS卫星资料分析北京地区地表反照率时空分布及变化特征

利用2000～ 2005 年MOD IS 地表双向反照率(MOD43B3) , 植被指数(MOD13A 2) 和地表覆盖类型(MOD12Q 1) 资料, 分析了北京及周边地区地表反照率的时空分布, 计算了2000～ 2005 年平均地表反照率的时间变化。结果表明, 北京城区年平均地表反照率为0. 12, 山区森林(0. 11) 明显小于平原地区(0. 15) , 而永定河流域反照率较大(0. 18) , 这主要是因为永定河流域植被覆盖度较低(植被指数低) , 山区地表反照率季节性变化不明显。2000～ 2005 年6 年的统计回归显示北京平原地区反照率呈略有下降。     

植被功能型差异对地表反照率时空分布的影响分析

地表反照率是表征地球表面捕获太阳辐射能力的特征参量,是影响气候系统的关键因素。植被通过物理(反照率)和生物过程(蒸散)影响陆地区域的能量收支过程,进而调控区域气候特征,其中陆表植被的变化及其可能的反照率影响规律受到了研究者的重视。以北京地区为例,利用MODIS地表反照率产品,结合地表覆盖类型产品中的植被功能型数据,计算并分析了2008~2013年北京地区典型植被功能型差异对地表反照率时空分布的影响。结果表明:北京地区典型植被功能型共6种,按其平均地表反照率从大到小依次为:谷物作物、城市用地、灌丛、落叶阔叶林、常绿针叶林及水体。因不同植被功能型的分布及变化对地表反照率的时空分布有直接影响,北京地区平均地表反照率总体呈东高西低、南高北低趋势,秋季最小,冬季次之,春、夏较大,且2008~2013年地表反照率呈现变化量约为-0.79×10-3/a的缓慢减小趋势。     

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。     

城市群建设与管理的时空大数据体系框架构建研究

城市群时空大数据具有跨时空与跨行政区域的动态性与实时性特征,传统的样本数据建设方式给数据存储管理、整合集成、挖掘分析与知识发现等技术环节带来挑战。本研究面向城市群建设与管理对空间信息集成应用服务的重要需求,基于应用主题领域触发的事件模型和关联要素的特征研究,以城市群空间格局与功能定位、区域规划与监测评价、城乡统筹发展、产业协同发展4个应用主题为例,设计了基于要素-事件-主题的时空大数据体系框架,并对“产业用地利用效率评估”事件模型驱动的要素设计、数据组织和算法实现进行了探索。本研究提出的时空大数据体系框架设计思路,使得时空信息互联互通和模型驱动的自适应数据调用成为可能,有助于推动要素类时空大数据在城市群建设与管理工作中的集成应用。     

Morlet 小波在地表物候遥感识别中尺度的选取与应用

地表物候是人类了解地球生态系统的必要参数,也是动植物保护、农耕等活动的重要依据。使用遥感数据进行地表物候提取为大尺度的地表物候变化监测提供了一种有效途径。研究发现目前应用最广泛的非对称性高斯函数拟合法和双 Logistic 函数拟合法存在一定的缺陷,尤其是在提取 NDVI 峰值谷值和物候周期不明显区域 (如干旱地区、沙地) 的物候参数时存在严重的误差,而 morlet 小波在分析地表年际变化的周期特征方面表现良好。本文使用 morlet 小波对青海湖流域 2003-2014 年的 MODIS 数据进行分析,得到地表物候在该时间段内的年度变化与趋势,进行不同区域、不同时间的差异性分析,发现青海湖流域的地表物候期整体都略有提前,但生长季的长度呈延长趋势,认为青海湖流域的地表物候整体上响应全球变暖的趋势。中部地区的生长季长度大于高海拔、高纬度区域和沙地区域,认为青海湖流域的中部地区是最适合动植物生长、活动的范围。     

利用MODIS数据反演地表温度的研究

地表温度(LST)是气象、水文、生态等研究中一个重要的参数,目前国内的研究大多使用NOAA/AVHRR数据来获取地表温度,应用MODIS数据获取LST基本上还是空白。MODISLST反演算法精度较高但是计算复杂,在很大程度上限制了其应用。采用简单的统计方法和神经网络方法,得出了内蒙古东北地区的LST计算公式。该公式计算简单而且精度很高,完全能够满足一般的研究需要。     

基于夜间灯光数据的兰西城市群时空演变特征

鉴于很少有系统探究夜间灯光与城市规模时空演变特征的研究,提出了以夜间灯光指数表征城市规模的评估方法,采用核密度分析、标准差椭圆、莫兰指数、热点分析等方法对2013—2018年兰西城市群时空演变特征进行分析。结果表明:1)兰西城市群城市规模整体增长明显,形成了以兰州、西宁2座城市为中心的两极空间格局,城市规模核密度集中连片程度不断增强,且兰州市附近的城市规模核密度形态由东西向转变为南北向;2)兰西城市群城市规模重心均位于甘肃境内,重心移动整体上以西北方向为主,2017年城市规模重心迁移距离最大,城市规模空间分布呈现出西北—东南方向格局,且在主次方向上都发生了分散现象,表明兰西城市群内部的城市规模差异在进一步拉大;3)兰西城市群城市规模存在正向空间分布特征,但空间聚集性不断减弱,冷热点空间格局呈现出热点区域不断降低,冷点区域相对稳定的特征。     

城市不透水面及其与城市热岛的关系研究-以泉州市区为例

利用Landsat TM卫星影像提取了泉州市1989到1996年的城市建成区不透水面,并研究了其与城市热岛之间的关系。根据Ridd(1995)提出的城市建成区不透水面与植被覆盖度有很强的负相关关系的思想,先利用归一化植被指数求出泉州市建成区的植被覆盖度,进而提取了泉州市建成区的不透水面。通过比较所提取的两个时相不透水面信息,可以看出泉州市区不透水面的面积在7年里有了明显的增加,并主要沿研究区东南部扩展。通过将所提取的不透水面信息与利用TM6波段反演的地表温度进行相关分析,可发现二者之间存在着明显的正相关关系。     

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。     

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。     

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。      

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。
     

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。     

北京市热岛演变遥感研究

利用1987年9月26日，1994年8月28日和2001年8月31日3期TM图像对北京市的热岛状况进行了研究。发现从1987到1994年和从1994到2001年，北京的热岛比例一直在增加，但第二阶段与第一阶段比。增加速度有所减缓。     

城市热岛遥感研究进展

随着城市化进程的加快,城市热岛问题越来越突出,对城市居住环境和生态系统产生了极为不利的影响。探讨了城市热岛的研究方法,对国内外学者有关城市热岛的研究成果进行了分类汇总,提出了城市热岛研究中存在的问题和难点,并对城市热岛遥感研究的趋势和方向进行了展望。