基于遥感数据的黄石市地表温度时空变化研究
发布时间：2021-11-02 12:14
以黄石市地表温度的变化为研究对象,利用2001—2019年Landsat系列遥感影像,以及MODIS数据为辅助数据,采用单窗算法定量反演了黄石市近20年的地表温度变化情况。结果表明,单窗算法反演平均温度和MODIS平均温度的平均误差为0.4℃,反演精度较高,具有一定的可靠性。通过分析研究区域地表温度时空变化情况发现,黄石市地表温度在20年间有较明显的变化,其中地表温度明显偏高的面积在逐渐增加,城镇区域的扩张对地表温度的变化产生了显著的影响。
【文章来源】：湖北理工学院学报. 2020,36(03)
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
黄石市地表温度反演结果分布图
地表温度等级分布图如图2所示,城镇区域分布图如图3所示。通过分析可以发现,研究区域地表温度等级中明显偏低、偏低、正常以及偏高的温度分布无明显的变化,主要原因是由于城镇区的面积大约仅占黄石市总面积的5%,大部分被植被和水体所覆盖,对地表温度造成的影响不大。然而通过分析发现,地表温度明显偏高区域和城镇区域面积均在逐年增加,有较为显著的关系。图3 城镇区域分布图
图2 地表温度等级分布图城镇区与地表温度明显偏高区域面积与百分比如图4所示。2001—2007年地表温度明显偏高区域面积增加约10 km2;2007—2013年地表温度明显偏高区域面积增加了约40 km2,增长速度较前一时间段有明显的加快;2013—2019年地表温度明显偏高区域面积增加约30 km2,整体增长速度为4.4 km2/a,地表温度扩张最为明显的区域主要位于大冶市的东北部。结合城镇区域分布图和统计表可以发现在相同时间段内,城镇区域的面积变化也有同样的趋势,2001—2007年城镇面积增加了约10 km2;2007—2013年城镇区域面积增加了约100 km2,增加速度较快;2013—2019年城镇区域面积增加了约28 km2,整体增长速度为7.6 km2/a,城镇区域扩张最为显著的区域同样位于大冶市的东北部。相关资料表明,黄石市于2010年在大冶市黄荆山以南地区设立黄石开发区黄金山工业区,导致该区域建筑物增长较快,和本文的研究结果是相符合的。通过比较可以发现地表温度明显偏高和城镇区的扩张有较为显著的关系,其中城镇区面积的增加导致地表温度明显偏高区域面积逐年增加。
【参考文献】：
期刊论文
[1]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)
[2]Landsat 8数据地表温度反演算法对比[J]. 宋挺,段峥,刘军志,石浚哲,严飞,盛世杰,黄君,吴蔚. 遥感学报. 2015(03)
[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]MODIS近红外水汽产品的检验、改进及初步应用—以黑河流域金塔绿洲为例[J]. 孟宪红,吕世华,张堂堂. 红外与毫米波学报. 2007(02)
[5]利用LANDSAT/TM热红外通道反演地表温度的三种方法比较[J]. 黄妙芬,邢旭峰,王培娟,王昌佐. 干旱区地理. 2006(01)
[6]针对MODIS数据的大气水汽含量反演及31和32波段透过率计算[J]. 毛克彪,覃志豪,王建明,武胜利. 国土资源遥感. 2005(01)
[7]陆地卫星TM6波段范围内地表比辐射率的估计[J]. 覃志豪,李文娟,徐斌,陈仲新,刘佳. 国土资源遥感. 2004(03)
[8]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)
[9]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)
本文编号：3471962
【文章来源】：湖北理工学院学报. 2020,36(03)
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
黄石市地表温度反演结果分布图
地表温度等级分布图如图2所示,城镇区域分布图如图3所示。通过分析可以发现,研究区域地表温度等级中明显偏低、偏低、正常以及偏高的温度分布无明显的变化,主要原因是由于城镇区的面积大约仅占黄石市总面积的5%,大部分被植被和水体所覆盖,对地表温度造成的影响不大。然而通过分析发现,地表温度明显偏高区域和城镇区域面积均在逐年增加,有较为显著的关系。图3 城镇区域分布图
图2 地表温度等级分布图城镇区与地表温度明显偏高区域面积与百分比如图4所示。2001—2007年地表温度明显偏高区域面积增加约10 km2;2007—2013年地表温度明显偏高区域面积增加了约40 km2,增长速度较前一时间段有明显的加快;2013—2019年地表温度明显偏高区域面积增加约30 km2,整体增长速度为4.4 km2/a,地表温度扩张最为明显的区域主要位于大冶市的东北部。结合城镇区域分布图和统计表可以发现在相同时间段内,城镇区域的面积变化也有同样的趋势,2001—2007年城镇面积增加了约10 km2;2007—2013年城镇区域面积增加了约100 km2,增加速度较快;2013—2019年城镇区域面积增加了约28 km2,整体增长速度为7.6 km2/a,城镇区域扩张最为显著的区域同样位于大冶市的东北部。相关资料表明,黄石市于2010年在大冶市黄荆山以南地区设立黄石开发区黄金山工业区,导致该区域建筑物增长较快,和本文的研究结果是相符合的。通过比较可以发现地表温度明显偏高和城镇区的扩张有较为显著的关系,其中城镇区面积的增加导致地表温度明显偏高区域面积逐年增加。
【参考文献】：
期刊论文
[1]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)
[2]Landsat 8数据地表温度反演算法对比[J]. 宋挺,段峥,刘军志,石浚哲,严飞,盛世杰,黄君,吴蔚. 遥感学报. 2015(03)
[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]MODIS近红外水汽产品的检验、改进及初步应用—以黑河流域金塔绿洲为例[J]. 孟宪红,吕世华,张堂堂. 红外与毫米波学报. 2007(02)
[5]利用LANDSAT/TM热红外通道反演地表温度的三种方法比较[J]. 黄妙芬,邢旭峰,王培娟,王昌佐. 干旱区地理. 2006(01)
[6]针对MODIS数据的大气水汽含量反演及31和32波段透过率计算[J]. 毛克彪,覃志豪,王建明,武胜利. 国土资源遥感. 2005(01)
[7]陆地卫星TM6波段范围内地表比辐射率的估计[J]. 覃志豪,李文娟,徐斌,陈仲新,刘佳. 国土资源遥感. 2004(03)
[8]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)
[9]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)
本文编号：3471962
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