GIS和RS在城市地表温度研究中的应用——以福州市为例

发布时间：2021-05-12 08:14

　　文章基于覃志豪教授提出的单窗算法,选取福州市2016年夏季landsat影像质量较好的7月27日,进行了地表温度反演。结合空间自相关分析、线性回归分析、主成分分析等方法,得出了福州市主城区地表温度的分布特征及其与地表指数之间的关系。主要结论如下:2016年福州主城区城市地表温度集聚现象显著,且地表温度和地表指数之间存在一定的相关性,NDVI与LST（Land Surface Temperature）呈负相关,NDBI与LST呈正相关,然而,MNDWI与LST的相关性较差。通过对这3个地表指数进行主成分分析,发现建筑规模对LST有较大的贡献。地表植被和水环境制约了地表温度集聚现象的产生,其中水环境的作用较弱。本研究对福州的发展规划和生态环境建设有一定的帮助。 

【文章来源】：福建轻纺. 2020,(12)

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 前言
2 研究区域与数据来源
    2.1 研究区概况
    2.2 数据源
3 研究方法
    3.1 地表温度反演
    3.2 Anselin Local Moran's I分析
    3.3 地表指数的提取
4 结果与分析
    4.1 福州市主城区2016年地表温度分布特征
    4.2 福州市地表温度空间关联动态
    4.3 地表温度集聚成因分析
        4.3.1 地表温度与地表指数回归分析
        4.3.2 基于PCA法的城市地表温度升高驱动机制分析
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于LCZ的城市热岛强度研究[J]. 林中立,徐涵秋.  地球信息科学学报. 2017(05)
[2]单窗算法结合Landsat8热红外数据反演地表温度[J]. 胡德勇,乔琨,王兴玲,赵利民,季国华.  遥感学报. 2015(06)
[3]基于TM影像的玛多县湿地变化监测方法[J]. 杨永顺,钞振华,宣勇,张晓明,赵旭东.  草业科学. 2012(07)
[4]利用改进的归一化差异水体指数（MNDWI）提取水体信息的研究[J]. 徐涵秋.  遥感学报. 2005(05)
[5]单窗算法的大气参数估计方法[J]. 覃志豪,LI Wenjuan,ZHANG Minghua,Arnon Karnieli,Pedro Berliner.  国土资源遥感. 2003(02)
[6]一种利用TM图像自动提取城镇用地信息的有效方法[J]. 查勇,倪绍祥,杨山.  遥感学报. 2003(01)
[7]用陆地卫星TM6数据演算地表温度的单窗算法[J]. 覃志豪,Zhang Minghua,Arnon Karnieli,Pedro Berliner.  地理学报. 2001(04)
[8]全球变化与可持续发展[J]. 彭少麟.  生态学杂志. 1998(02)

博士论文
[1]城市街区空间形态对热岛效应的影响研究[D]. 卢有朋.华中科技大学 2018

硕士论文
[1]定西市安定区近十年（2009-2018）撂荒地时空格局演变[D]. 李晓杰.甘肃农业大学 2019
[2]基于空间分析方法对地震数据的研究[D]. 李斯颖.中国地震局工程力学研究所 2016



本文编号：3183072