基于遥感的北京市近地表城市热岛效应研究
发布时间：2021-05-24 21:01
利用遥感数据对城市热岛效应的监测是进行城市热岛效应监测的重要手段,传统遥感监测法研究方面主要集中于对城市地表温度或亮度温度的分析,反映的是地表城市热岛效应。而针对于近地表气温所表征的城市热岛效应的研究较少。本文选取北京市作为研究区,采用2004年9月8日和2011年7月26日北京市Landsat5/TM遥感影像,通过单通道算法提取地表温度（LST）,并计算归一化植被指数（NDVI）、改进的归一化差异水体指数（MNDWI）、地表反照率（Albedo）以及归一化建筑指数（NDBI）,另外加入高程（Altitude）总共6个对近地表气温有影响的环境因子作为自变量,利用随机森林模型和多元回归统计模型对近地表气温（即百叶箱高度处气温）进行计算,反演得到北京市近地表日最高气温,对两种模型的计算结果进行分析,选取效果较好的随机森林模型所反演的近地表气温进行城市热岛效应分析。利用随机森林模型反演出的近地表气温开展城市热岛的研究,并与基于地表温度计算的热岛指数作对比。同时对不同下垫面类型对城市热岛效应的影响做出探讨。主要结论如下:（1）创新性的引入随机森林模型对近地表气温进行估算,得到精度较高的面状近地...
【文章来源】：南京信息工程大学江苏省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究进展
1.2.1 城市热岛研究进展
1.2.2 近地表气温遥感研究进展
1.3 研究目标与研究内容
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.3.3 研究路线
第二章 研究区及研究数据
2.1 研究区域
2.2 遥感数据及预处理
2.2.1 Landsat/TM数据
2.2.2 MODIS数据
2.2.3 ASTER-GDEM数据
2.3 气象数据
第三章 气温反演模型自变量计算
3.1 地表温度LST
3.1.1 辐亮度与亮度温度
3.1.2 比辐射率
3.1.3 水汽含量的估算
3.1.4 单通道算法
3.2 归一化植被指数NDVI
3.3 反照率Albedo
3.4 改进的归一化差异水体指数MNDWI
3.5 归一化建筑指数NDBI
3.6 本章小结
第四章 近地表气温的遥感反演
4.1 研究方法
4.1.1 随机森林
4.1.2 多元回归统计方法
4.1.3 验证方法
4.2 气温与地温的关系分析
4.2.1 地气温关系分析
4.2.2 卫星过境瞬时气温与日最高气温关系分析
4.3 结果对比
4.4 模型因子重要性分析
4.5 本章小结
第五章 北京市近地表热岛效应
5.1 城市热岛空间分布
5.2 下垫面对城市热岛效应的影响
5.2.1 植被对城市热岛强度的影响
5.2.2 不透水面对城市热岛强度的影响
5.3 本章小结
第六章 结论与创新
6.1 结论
6.2 创新点与特色
6.3 存在问题与不足
参考文献
作者简介
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多分辨率遥感数据与随机森林算法的土壤有机质预测研究[J]. 王茵茵,齐雁冰,陈洋,解飞. 土壤学报. 2016(02)
[2]采用随机森林法的天绘数据干旱区城市土地覆盖分类[J]. 田绍鸿,张显峰. 国土资源遥感. 2016(01)
[3]北京城市绿地对热岛效应的缓解作用[J]. 张昌顺,谢高地,鲁春霞,刘春兰,李娜,王硕,孙艳芝. 资源科学. 2015(06)
[4]基于随机森林回归模型的思茅松人工林生物量遥感估测[J]. 孙雪莲,舒清态,欧光龙,胥辉. 林业资源管理. 2015(01)
[5]福州市城市不透水面景观指数与城市热环境关系分析[J]. 邹春城,张友水,黄欢欢. 地球信息科学学报. 2014(03)
[6]基于随机森林的洪河湿地遥感影像分类研究[J]. 王书玉,张羽威,于振华. 测绘与空间地理信息. 2014(04)
[7]随机森林算法基本思想及其在生态学中的应用——以云南松分布模拟为例[J]. 张雷,王琳琳,张旭东,刘世荣,孙鹏森,王同立. 生态学报. 2014(03)
[8]基于TM影像的北京市热环境及其与不透水面的关系研究[J]. 徐永明,刘勇洪. 生态环境学报. 2013(04)
[9]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)
[10]热红外遥感地表温度反演研究现状与发展趋势[J]. 孟鹏,胡勇,巩彩兰,李志乾,栗琳,周颖. 遥感信息. 2012(06)
硕士论文
[1]城市热岛产生的空间机理与规划缓减对策[D]. 薛瑾.浙江大学 2008
本文编号：3204857
【文章来源】：南京信息工程大学江苏省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究进展
1.2.1 城市热岛研究进展
1.2.2 近地表气温遥感研究进展
1.3 研究目标与研究内容
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.3.3 研究路线
第二章 研究区及研究数据
2.1 研究区域
2.2 遥感数据及预处理
2.2.1 Landsat/TM数据
2.2.2 MODIS数据
2.2.3 ASTER-GDEM数据
2.3 气象数据
第三章 气温反演模型自变量计算
3.1 地表温度LST
3.1.1 辐亮度与亮度温度
3.1.2 比辐射率
3.1.3 水汽含量的估算
3.1.4 单通道算法
3.2 归一化植被指数NDVI
3.3 反照率Albedo
3.4 改进的归一化差异水体指数MNDWI
3.5 归一化建筑指数NDBI
3.6 本章小结
第四章 近地表气温的遥感反演
4.1 研究方法
4.1.1 随机森林
4.1.2 多元回归统计方法
4.1.3 验证方法
4.2 气温与地温的关系分析
4.2.1 地气温关系分析
4.2.2 卫星过境瞬时气温与日最高气温关系分析
4.3 结果对比
4.4 模型因子重要性分析
4.5 本章小结
第五章 北京市近地表热岛效应
5.1 城市热岛空间分布
5.2 下垫面对城市热岛效应的影响
5.2.1 植被对城市热岛强度的影响
5.2.2 不透水面对城市热岛强度的影响
5.3 本章小结
第六章 结论与创新
6.1 结论
6.2 创新点与特色
6.3 存在问题与不足
参考文献
作者简介
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多分辨率遥感数据与随机森林算法的土壤有机质预测研究[J]. 王茵茵,齐雁冰,陈洋,解飞. 土壤学报. 2016(02)
[2]采用随机森林法的天绘数据干旱区城市土地覆盖分类[J]. 田绍鸿,张显峰. 国土资源遥感. 2016(01)
[3]北京城市绿地对热岛效应的缓解作用[J]. 张昌顺,谢高地,鲁春霞,刘春兰,李娜,王硕,孙艳芝. 资源科学. 2015(06)
[4]基于随机森林回归模型的思茅松人工林生物量遥感估测[J]. 孙雪莲,舒清态,欧光龙,胥辉. 林业资源管理. 2015(01)
[5]福州市城市不透水面景观指数与城市热环境关系分析[J]. 邹春城,张友水,黄欢欢. 地球信息科学学报. 2014(03)
[6]基于随机森林的洪河湿地遥感影像分类研究[J]. 王书玉,张羽威,于振华. 测绘与空间地理信息. 2014(04)
[7]随机森林算法基本思想及其在生态学中的应用——以云南松分布模拟为例[J]. 张雷,王琳琳,张旭东,刘世荣,孙鹏森,王同立. 生态学报. 2014(03)
[8]基于TM影像的北京市热环境及其与不透水面的关系研究[J]. 徐永明,刘勇洪. 生态环境学报. 2013(04)
[9]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)
[10]热红外遥感地表温度反演研究现状与发展趋势[J]. 孟鹏,胡勇,巩彩兰,李志乾,栗琳,周颖. 遥感信息. 2012(06)
硕士论文
[1]城市热岛产生的空间机理与规划缓减对策[D]. 薛瑾.浙江大学 2008
本文编号：3204857
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/qxxlw/3204857.html
