一种蓝藻水华提取空间尺度效应分析

针对不同尺度遥感数据监测蓝藻水华必然会带来尺度效应的问题,以太湖为研究区,基于准同步的MODIS L1B产品数据以及HJ-1A/1B数据,分析两者获取水华信息的空间尺度差异,应用地统计学中的半变异函数对蓝藻水华分布的空间异质性进行研究,并进一步分析2种尺度下水华提取的空间尺度效应与空间异质性的关系。发现由NDVI计算方式非线性引起的差异可以忽略不计;在30m尺度上随机因素对空间异质性影响很低,样本区的空间异质性主要是由空间自相关性的降低引起的;2种尺度上水华提取差异与空间异质性的关系可以用清晰的线性关系表达。该研究对于下一步修正MODIS 250m尺度上的水华提取精度具有重要意义。     

基于劈窗算法的Landsat 8影像地表温度反演

陆地表面温度（LST）是表征地表能量交换和地面特征的重要指标,目前遥感技术逐渐成为区域和全球尺度上LST反演的一种便捷工具,而采样不同算法及不同影像的热红外遥感LST反演研究层出不穷,其中基于Landsat数据的反演成果尤为突出。文章利用劈窗算法对Landsat 8遥感影像进行地表温度反演,对比探讨了根据经验值与借助MODIS热红外数据两种不同方式的LST反演结果,并进行北京市热红外波段辐射亮度温度比较,针对地表温度分级进行统计,分析了当地地表温度分布趋势。结果表明：劈窗算法下Landsat 8数据的反演温度更接近实际温度,精度较高且优于MODIS产品;北京市地表温度空间分布格局受地物结构与反射率所制约,高温区主要集中分布于中东部,中低温区分布与林地及水体分布结构较为吻合。     

基于Landsat8热红外遥感数据的山地地表温度地形效应研究

地表温度是影响地表能量收支平衡的重要参量,能够综合反演地表的水热交换过程。虽然当前在基于地表温度开展全球或者区域尺度的地表能量平衡研究方面取得一系列的进展,但是面向山地区域尺度的类似研究仍然面临较大的挑战。为分析山地复杂地形对山地地表温度时空分布的影响规律,基于具有较高空间分辨率的Landsat 8热红外数据,以我国西南典型山地为研究对象,定量反演该区域的地表温度空间分布状况,结合SRTM90DEM数据,选择从海拔、坡度和坡向3个关键地形因子角度分析山地地表温度的地形效应特征。结果发现:山地地表温度随地形因子均呈现出十分显著的变化特征。总体而言,地表温度均随着海拔和坡度的升高而降低,而在坡向方面,南坡的温度相比北坡的温度要高。在地形效应分析的基础上,通过开展1km空间尺度地形和地表温度的空间统计分析发现,山地1km尺度下地表温度存在较大的空间异质性,且其影响不可忽略。研究结果表明:开展山地地表水热过程遥感动态监测需高空间分辨率地表温度作为数据支持,以准确描述山地地形因素对地表能量交换过程的影响。     

基于Copula函数的地表温度空间降尺度研究

Copula函数能够用于构建粗尺度数据与细尺度数据间的二维联合分布实现降水、土壤湿度空间降尺度。为了探讨Copula函数在地表温度空间降尺度研究中的适用性,选取黑河中游荒漠绿洲区作为研究区,以2012年7月10日ASTER、MODIS地表温度影像作为数据源,开展基于Copula函数的地表温度空间降尺度研究,并利用地面实测地表温度数据对降尺度结果进行验证。结果表明:基于Copula函数的空间降尺度方法能够较好地刻画出细尺度像元的温度值,但是不易捕捉到地表温度突变区域的细节信息;能够显著地提高热红外遥感影像反演得到的地表温度数据的精度,MAE和RMSE分别从2.99K、3.87K减小至1.51K、2.36K。     

城郊耕层土壤养分的空间变异特征

以广州郊区岑村为例,采用G IS与地统计学相结合的方法对城郊耕层土壤(0~20cm)的有机质、全N、全P和全K4种土壤养分要素的空间变异特征进行了分析。结果表明:有机质、全N和全K变异函数曲线的最优理论模型为指数模型;全P为球状模型。几种土壤养分具有很强的空间相关性,异质性特征。各土壤养分由随机因素引起的空间变异占空间总变异的比例小,其值分别为9.90%、8.80%、0.26%和17.10%。说明受母质、地形、土壤类型等自然的结构性因素影响较大。土壤特性的相关距变化范围为139.00~750.00m。该成果可为城郊农业的定位施肥、灌溉以及其它的农田精细管理提供依据。     

异质性地表土壤冻融循环监测网络的优化采样设计-以黑河祁连山山前地区为例

在黑河祁连山山前地区建立分布式的土壤温度/水分传感器监测网络,准确获取异质性地表的遥感像元真值,用于地表冻融状态分类及土壤水分定量反演算法的发展完善和真实性检验,以及两者的降尺度研究均具有重要意义。传感器监测网络节点的空间布局直接影响观测有效性及其数据质量,一种基于异质性地表的均值估计方法被用于空间节点的优化采样设计：即以地表温度为目标变量,将研究区划分为相对均质的若干层(子区域),计算各层及总体的变异函数参数作为代价函数的输入,通过最小化目标变量的估计方差,实现传感器网络节点在各层的空间分布,准确地捕捉区域内部的异质性。结果表明,分层后各层的异质性相对于总体都有所下降,优化的节点空间布局具有较好的属性代表性,对于异质性较强的局部区域,有较高的样本密度。     

基于TsHARP模型和STITFM算法的地表温度影像融合研究

基于MODIS地表温度产品和Landsat ETM+影像,提出采用将TsHARP(Thermal sHARPening)模型和STITFM(Spatio-Temporal Integrated Temperature Fusion Model)算法相结合的方法CTsSTITFM进行地表温度数据的融合。先利用TsHARP方法对相邻t_1和t_2时刻的1km MODIS地表温度数据降尺度为250m空间分辨率地表温度,再将降尺度结果输入STITFM模型进行影像融合,最终生成t_2时刻30m空间分辨率的地表温度数据。结果表明:该方法比与单独采用STITFM算法的模拟结果精度有所提高,在默认参数设置下,融合影像的地表温度与Landsat ETM+数据反演地表温度值相比,均方根误差(RMSE)小于1.33K。通过对CTsSTITFM融合方法的参数中窗口大小的调节发现,随窗口不断增大,在所选区域融合效果表现出一定的规律性,合理的窗口大小设置有助于提升融合效果。     

汉江流域叶面积指数(LAI)空间尺度转换研究

为有效地整合利用不同分辨率遥感数据获取的陆面过程以及其他相关的环境变量,尺度问题越来越受到人们的重视.本文选取汉江流域为研究区,尝试对TM/ETM 影像反演的LAI升尺度转换,使用了一种基于NDVI像元分解的LAI升尺度转换算法,分两步考虑了地表异质性问题,很好的实现了900×1500大小实验区30m空间精度 LAI的向120m,300m,900m,3600m四种尺度的转换,该方法应用于整个汉江流域NASA 发布的MODIS LAI产品校正,取得了良好效果.     

Landsat-8与ZY-3卫星影像降尺度地表温度反演及分析

地表温度(land surface temperature,LST)在表征地表能量转换和气候方面具有很重要的作用。目前获取的高空间分辨率遥感影像,通常没有热红外波段,而能获取的热红外影像,空间分辨率往往不够。针对时间分辨率和空间分辨率的矛盾问题,提出了一种利用降尺度进行地表温度反演的方法。该方法利用Landsat-8卫星影像的热红外波段进行地表温度LSTOLI,30m反演;根据不同地物的光谱特性,选取代表城市热特性的地物端元,对ZY-3多光谱影像大气校正后,进行混合像元分解,获取每个像元内不同端元的丰度,利用端元的平均温度建模,估算地表温度,得到高空间分辨率的地表温度LSTZY-3,5.8m。为了验证估算结果的准确性,将LSTZY-3,5.8m升尺度为30mLSTZY-3,30m,与LSTOLI,30m进行对比。结果表明,LSTZY-3,30m和LSTOLI,30m具有很高的一致性,精度较高。这种方法可以作为一种实用的估算地表温度的方法。     

沿海地区不同空间尺度的典型地物相干性研究

基于雷达干涉相干原理,利用6景时间跨度为4年的ENVISAT ASAR雷达影像,分析了不同空间尺度（分辨率分别为20 m和80 m）的苏中沿海地区典型地物的相干特征。研究结果表明：①低分辨率图像的地物相干性总体上要低于高分辨率图像,但前者的相干系数对比度要优于后者;②对于面积较小的地物,空间尺度的变化对相干性的影响显著,而对于面积较大的地物,则影响较小。该研究成果可用于提高土地利用类型分类的精度以及有效地提取长时间地表形变反演中所需的高相干点信息。     

基于遥感的土地利用空间格局分布与地表温度的关系

近年由于经济的高速发展,土地利用与覆盖变化很大,促使城市的地表温度值正在逐步升高,城市热岛现象也更加突出。先利用监督分类的最大似然算法对武汉市的ETM影像进行分类,并计算各土地利用类型空间格局分布指数。然后用ETM热红外波段根据单窗算法反演武汉市的地表温度分布,并分别计算各土地利用类型的平均地表温度。最后利用灰色相关分析方法定量分析土地利用空间格局分布指数对地表温度的影响。结果表明武汉市土地利用类型的空间格局分布指数与地表温度有较好的相关性,其中地表温度与散布与并列指数(IJI)、同类斑块相邻百分数指数(PLADJ)和最大斑块所占景观面积比例指数(LPI)的灰色关联度较高,说明地表温度的分布不仅受到各类型斑块与其它斑块相邻情况的影响较大,还受到最大斑块所占的总土地面积比例的影响。     

土地利用变化下北京市热通量的时空演变

探究土地利用变化对城市热通量的影响,对城市用地规划和城市热岛缓解具有重要指导意义。利用混合像元组分排序对比和分层能量切割方法,通过Landsat系列数据反演的地表参数,结合气象再分析资料,估算了2004、2009、2014和2017年4期9月份的北京市地表瞬时热通量,依据同期的北京市土地利用图,分析了北京市热通量随土地利用变化的时空演变。结果表明：①北京市地表温度和热通量分布具有明显的空间异质性,山区和平原、平原不同土地利用类型之间差异明显;②在不同时期,土地利用类型间的地表温度和热通量的高低次序具有一致性,瞬时潜热通量,林地最高,为347.85~546.95 W/m²,其次为耕地、草地,建设用地最小,为225.23~349.03 W/m²,感热通量和地表温度则相反,建筑用地最高,分别为94.06~189.28 W/m²和25.18~32.25 ℃,耕地和草地次之,水体的最低,分别为28.15~102.55 W/m²和19.25~28.38 ℃;③土地利用类型转变引起的城市热通量变化方面,自然表面转为建设用地时,潜热通量急剧减少,感热通量增加,城区周边耕地的潜热通量受城市热辐射影响而增加,城市绿地能有效缓解城市热岛效应。     

使用单窗算法研究北京城区热岛效应

随着全球变暖和城市化进程的加快,大城市城区的热岛效应日益严重。城市下垫面对地表能量交换的影响巨大,引起地表温度分布的不均一性。遥感技术的发展为地表温度的反演提供了可能。近年来人们使用劈窗算法对均一的海面温度的反演很成功,但是受空间分辨率的限制以及陆面的不均一性,陆面温度的反演一直是一个没有解决好的问题。覃志豪提出了一种TM热红外波段单窗算法,可以利用辅助气象资料快速计算出地表温度。本文以北京市城区为研究区,采用LandsetETM第6波段的单窗算法,反演了亮度温度和地表实际温度,分析了城市下垫面情况下NDVI与地表温度的相关关系,并解释了北京城区热岛在空间上的分布及其可能的原因。结果表明:北京市城区热岛效应显著;地表温度与NDVI相关性显著;城区绿地和水体在区域的温度分布中起到重要作用。     

典型地表对长沙主城区地表温度的影响分析

城市热岛是一种城市地区温度比郊区温度高的现象,它可改变城市的自然和社会过程,引发一系列环境问题。利用Landsat 8 TIRS10波段的单通道算法（TIRS10_SC算法）反演了长沙主城区2013年7月、2016年3月、7月和11月4景Landsat 8影像的地表温度,并进一步分析了地表温度的时空分布特征,建设用地、绿地、河流以及不同材质的屋顶等典型地表对主城区地表温度的影响。结果表明：①长沙火车站沿线、高桥大市场和部分工厂在各个时期均为高温区。2016年7月浏阳河周边区域热岛效应相对于2013年7月有所缓解,主要由天气情况的不同以及拆迁改变地表覆盖性质等造成。3月建设用地中比率最大的为中温, 7月建设用地中比率最大的为次高温。3月和7月,绿地中比率最大的为次低温,水体中比率最大的为低温。而11月,建设用地和绿地中比率最大的为中温,水体中比率最大的次高温。②河流周边120 m范围内,由陆地向河流每减少30 m,7月建设用地平均温度减少0.93~1.26 ℃,绿地平均温度减少0.57~0.99 ℃;3月建设用地平均温度减少0.51~0.78 ℃,绿地平均温度减少0.3~0.57 ℃。河流的降温强度与河水温度和距离河流120 m以上的地表温度的差值大小有关。③负的MNDWI（非水体）与地表温度呈正相关关系,正的MNDWI（水体区域）与地表温度3月和7月呈负相关关系,11月呈正相关关系。④地表比辐射率对地表温度反演的结果影响显著,利用NDVI估算地表比辐射率难以区分高反射率的屋顶与其他类型的建设用地。因此,针对高反射率屋顶对地表比辐射率的影响有待进一步研究,以提高城区地表温度的反演精度,为减缓城市热岛效应提供参考依据。     

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。
     

河谷型城市土地利用类型及格局的热环境效应遥感分析——以兰州市为例

以河谷型城市兰州为例,采用Landsat ETM+遥感影像为基本数据源,定量反演了地表温度（LST）和植被指数（NDVI）,利用GIS空间分析方法,分析了LST和NDVI 在不同土地利用类型之间的差异以及二者之间的定量关系,并引入多样性和聚集度指数,讨论了在不同土地利用的空间组合下,LST和NDVI 的空间差异及相互关系。结果显示:LST和NDVI具有明显的相关性,中心城区LST表现出热岛效应,而NDVI则为低谷效应;土地利用斑块和类型两种尺度水平上LST和NDVI均具有明显负相关的线性关系,城市内部不同土地类型所产生的热环境效应不同;土地利用多样性越丰富、聚集度越小的区域,其温度对地表植被覆盖的敏感性越弱。     

Land Surface Temperature Retrieval and Its Spatial Heterogeneity in Summer in Chongqing

Land Surface Temperature(LST)is an important parameter in land surface energy budget.In order to improve the accuracy of LST retrieval by remote sensing methods in summer in urban districts of Chongqing with hot and humid atmosphere condition.an improved methodology was presented with the improved atmospheric transmittance estimated on MODTRAN software using the atmospheric profile data of MERRA in urban districts of Chongqing.LST was retrieved from Landsat 8 TIRS band 10 data using single-window algorithm which apply the improved and unimproved atmospheric transmittance respectively.Then the retrieved LST was compared with the 0 cm soil temperatures observedby 4 meteorological stations.Finally,the spatial heterogeneity of LST was analyzed.The result indicated that：(1)The scheme proposed in this paper can improve LST retrieval in summer in urban districts of Chongqing.The Mean Absolute Error(MAE)decrease from 4.89 K to 1.73 K.(2)The retrieved LST has spatial heterogeneity with different terrain factors.Its lapse rate is about 1.17 K/100 m.It decreases with the increase of slope.Moreover,it has obvious differences with aspect.The flat slope>sunny slope>semi-sunny slope>semi-shady slope>shady slope.There also existed highly significant correlation between the LST and hill shade.The LST increases with the decrease of hill shade.(3)Influenced by land cover,the spatial distribution of LST showed significant differences.The average LST inthe built\|up area is highest,while the wet land is lowest.The difference of average LST in other land cover types is little.     

Spatial variability of air temperature and appropriate resolution for satellite‐derived air temperature estimation

This study investigates the spatial variability of air temperature over Hong Kong using in situ air temperature recorded from a mobile traverse combined with an ASTER thermal satellite image. Three different degrees of urbanization in Hong Kong, including city downtown (Kowloon), suburban areas (Yuen Long and Shatin), and rural countryside (Tai Mo Shan and Lam Tsuen) are analysed. The spatially variable relationship between air and surface temperature was evaluated using two spatial averaging techniques, namely spatial resampling and buffering around air temperature points. The strength of the correlation coefficient was tested for every decreasing resolution and the appropriate spatial scales of air temperature in urban, suburban and rural areas were found to be 200 m, 450 m and 700 m, respectively. The differences in the spatial scales of air temperature in these regions are attributed mainly to structural factors of land cover such as city block size, building density and percentage of green areas, and secondarily to the climatic conditions being operating in, and which commonly typify these individual regions. Thus small scale lengths in the urban area corresponded to heterogeneous land cover, a well developed urban boundary layer, low wind speeds and a low lapse rate, whereas longer scale lengths were observed in suburban and rural areas having more homogeneous land cover, higher wind speeds and higher lapse rate.     

基于ETM数据的佳木斯市地热预测研究

热红外遥感技术是地热资源调查的有效途径之一。在佳木斯市地热调查研究中,利用ETM热红外波段数据和相应的气象资料,采用单窗算法,反演佳木斯地表温度,分析了地表温度的空间分布特征和热异常状况。研究结果表明,佳木斯市区北东东约30km处存在明显的地表温度异常区,且异常区分布与隐伏断裂构造的分布有较好的对应关系,此区域为寻找地热资源的有利区域。