基于Landsat的郑州市热岛效应研究

发布时间：2021-10-24 05:33

　　城市化的快速发展,对城市生态环境造成破坏,使得城市的热力环境发生改变,进而引发城市热岛问题。郑州市作为国内极为重要的交通要塞,近年来,随着各项政策的实施,以及郑州市本身的地理优势,使得郑州市快速发展,热岛效应显著,因此分析研究郑州市的热岛效应,不仅有助于调整郑州市未来的发展方向,并且对郑州市的空间格局规划有重要意义。在总结以往学者对热岛效应的研究方法以及地表温度的反演算法比较分析的基础上,本研究采用的是定量遥感与GIS空间分析相结合的方法,结合研究区以及研究数据的特点,选择了辐射传输方程法完成郑州市2000年、2008年以及2017年地表温度的反演,并利用转移矩阵概率对比分析了郑州市2000-2017年间的城市热岛时空演变特征。另外,本研究选取了土壤调节植被指数SAVI作为郑州市的植被信息提取指数,改进的归一化水体指数MNDWI作为水体信息提取指数,NDBI-MNDWI-SAVI（其中NDBI代表归一化差值建筑指数）副指数表示建筑用地信息提取指数,并以2017年的数据为例,利用二维散点图分析了地表温度与指数间的相关关系。得到的研究结论如下:（1）郑州市的城市热力环境主要以中间区为主,其... 

【文章来源】：东北师范大学吉林省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：42 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

研究区位置图

2017 年郑州市地表温度图 3-1：2000 年、2008 年3.2 郑州市植被、水体及建设用地信息3.2.1 郑州市植被信息提取对于植被的信息提取，一般可用归一化以研究区的土地利用类型是相同的前提下合，所以运用 NDVI 会使提取的植被信息不（SAVI）。为了减少土壤背景对植被信息提取的影L 因子，即 SAVI，SAVI 的构造被众多学者SAVI = [( 1 +L) *(其中，IR 和 R 分别表示可见光数据中代表土壤调节指数，土壤调节指数的取值范植被覆盖和全植被覆盖。通常 L 取值为 0.5本研究中 L 的取值为 0.5[66]。本研究通过

2017 年图 3-2：2000 年、2008 年和 2017 年郑州市 SAVI3.2.2 郑州市水体信息提取改进的归一化差值水体指数是 2005年徐涵秋[54]提出的，其计算公式为：GMIRGMIRMNDWI+ =reenreen（3-14）其中，Green 和 MIR 代表的是可见光数据中的绿波段和中红外波段的地表反射率。通过 ENVI5.1提取郑州市的 MNDWI如图 3-3所示：

【参考文献】：
期刊论文
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[2]单通道算法地表温度反演的若干问题讨论——以Landsat系列数据为例[J]. 徐涵秋,林中立,潘卫华.  武汉大学学报(信息科学版). 2015(04)
[3]新型Landsat8卫星影像的反射率和地表温度反演[J]. 徐涵秋.  地球物理学报. 2015(03)
[4]基于Landsat 8劈窗算法与混合光谱分解的城市热岛空间格局分析——以兰州市中心城区为例[J]. 李瑶,潘竟虎.  干旱区地理. 2015(01)
[5]基于Landsat8的东莞市热岛效应研究[J]. 沈德才,杨燕琼,吴振彪,陈跃洲,叶永昌.  广东林业科技. 2014(06)
[6]基于Landsat-8数据和劈窗算法的地表温度反演及城市热岛效应研究[J]. 宋挺,段峥,刘军志,严飞,黄君,吴蔚.  环境监控与预警. 2014(05)
[7]基于Landsat 8卫星影像和地表参数的宿州市城市热岛效应分析[J]. 方刚.  土壤通报. 2014(05)
[8]基于Landsat8的城市热岛效应研究初探——以厦门市为例[J]. 陈云.  测绘与空间地理信息. 2014(02)
[9]1978-2008年城市化对北京地区气温变化影响的初步分析[J]. 刘伟东,张本志,尤焕苓,杨萍.  气象. 2014(01)
[10]城市热岛效应研究进展[J]. 白杨,王晓云,姜海梅,刘寿东.  气象与环境学报. 2013(02)

博士论文
[1]兰州市景观生态格局热环境效应研究[D]. 潘竟虎.兰州大学 2011

硕士论文
[1]基于单通道算法的Landsat8卫星数据地表温度反演研究[D]. 杨学森.中国地质大学(北京) 2015
[2]城市热岛变化特征及其与下垫面之间的关系[D]. 王莹莹.安徽师范大学 2010
[3]城市下垫面热特性与城市热岛关系研究[D]. 陈玉荣.北京建筑工程学院 2008



本文编号：3454676